В этом репозитории я буду собирать различного рода ссылки на ресурсы, которые качественно передают суть темы.
- Clean Architecture - книга про реализацию чистой архитектуры на python;
- Radon - утилита для подсчета метрки сложности кода в python.
- Why Neural Networks can learn (almost) anything (Youtube) — рассказывает про основы нейронныех сетей через призму функций в математике. Хорошая визуализация, поясняющая, что из себя представляет нейронная сеть без углубления в математические дебри.
- How to Create a Neural Network (and Train it to Identify Doodles)(Youtube) — рассказывает про основы нейронныех сетей на примерах от простого к сложному. Хорошая визуализация в unity. Автор пытается вручную подобрать параметры сети, чтобы показать визуально, как меняется сети, а затем постепенно подходит к вопросу тренировки сети и применения математики. Из интересеного для себя почерпнул, что MNIST цифры можно визуализировать в виде данных о пикселях в 3д формате, а сама сетка должна понять координаты этих областей, чтобы правильно классифицировать цифры.
- Что такое ACID - простыми терминами объясняет, что такое ACID в контексте базы данных.
-
An In-Depth Introduction To Idempotency - статья про идемпотентность запросов(Rust). Пример на расте, но уловить концепции можно. В статье автор написал сервис рассылки имейлов. По кнопке пользователь отправляет запрос на сервер, сервер его обрабатывает и шлет запрос к стороннему API имейлов.
-
Implementing Stripe-like Idempotency Keys in Postgres - статья про идемпотентность запросов(Ruby).