trăn trung cấp

Bạn có thể hiểu mã hợp ngữ, các hàm quay lui và hiểu cấu trúc bên trong của gdb, theo dõi quá trình. Nó cũng bao gồm các công cụ gỡ lỗi của kernel.

Hiểu các nguyên tắc học sâu và giải thích quy trình sử dụng Keras để đơn giản hóa sự phức tạp của việc xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng các mô hình, lớp và kỹ thuật tối ưu hóa.

Khóa học Mã hóa an toàn trong C bao gồm các khái niệm như tràn bộ đệm, quản lý bộ nhớ và ngăn ngừa lỗ hổng bảo mật để đảm bảo phát triển các ứng dụng phần mềm an toàn và đáng tin cậy.

Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn những điểm phức tạp của hệ điều hành Linux, từ hiểu nhân mạnh mẽ của nó đến gọi lệnh gọi hệ thống, quản lý quy trình và làm việc với tệp. Bạn cũng sẽ đạt được các kỹ năng về phân luồng và giao tiếp giữa các quá trình.

Khóa học này được thiết kế để hướng dẫn bạn những kiến ​​thức cơ bản về Python, một ngôn ngữ nổi tiếng vì tính đơn giản và sức mạnh của nó. Đắm chìm trong thế giới lập trình thú vị với khóa học Python cơ bản của chúng tôi.

Chúng tôi đã chọn lọc và chỉ đưa vào những thông tin cần thiết về ngôn ngữ C, ngôn ngữ cơ bản của tất cả các ngôn ngữ. Khóa học này được khuyến khích cho những người mới học ngôn ngữ C lần đầu tiên.

Bằng cách hiểu cấu trúc bên trong của ngôn ngữ C, bạn có thể triển khai các chương trình nhanh hơn và tối ưu hóa bộ nhớ hơn.

Bài giảng này đề cập đến các cấu trúc dữ liệu và thuật toán mới nhất được sử dụng trong các nguồn mở tiêu biểu như Linux.

Khóa học tìm hiểu và thực hành về Machine Learning, giúp thực hiện các phân tích và dự báo phức tạp một cách hiệu quả! Machine Learning vốn tưởng chừng như khó khăn và phức tạp, nhưng nếu đồng hành cùng khóa học <Python Machine Learning> của Maso Campus, bạn có thể nắm bắt các kiến thức cốt lõi một cách dễ dàng và thú vị.

"Dễ học Python trình độ trung cấp" Khóa học cung cấp nhiều ví dụ và bài tập khác nhau để giúp bạn xây dựng các kỹ năng Python ở trình độ trung cấp và giải quyết các vấn đề trong thế giới thực. Bạn có thể dễ dàng tìm hiểu từng bước nội dung nâng cao như lập trình hướng đối tượng, sử dụng mô-đun và xử lý dữ liệu.

Từ cơ bản đến phân tích dữ liệu nâng cao! Dựa trên những gì bạn đã nghiên cứu, hãy tự mình phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu từ Đảo Jeju!

Đầu tư thực chiến không chỉ dừng lại ở những kiến thức cơ bản, hãy tự mình xây dựng mô hình lợi nhuận bằng bí quyết học máy (machine learning) của chuyên gia định lượng (quant) 10 năm kinh nghiệm.

Khóa học này nhằm mục đích phát triển các kỹ năng lập trình Python thực tế để thực hiện các dự án trong thế giới thực như học sâu và Internet of Things. Chúng tôi đã gói gọn mọi thứ trong 100 phút để tiết kiệm thời gian cho những người bận rộn và giúp bạn học đi học lại những nội dung chính.

Tìm hiểu về Python và cách tự động thu thập dữ liệu chứng khoán từ các tiêu đề Naver News và Naver Finance bằng Python. Thư viện tôi chủ yếu sử dụng là BeautifulSoup.

Đây là khóa học nhằm tiếp thu công nghệ thu thập dữ liệu web dựa trên Python, thu thập dữ liệu từ các trang web và cải thiện kỹ năng thu thập và phân tích dữ liệu tại nơi làm việc dựa trên công nghệ này.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Trong Phần 3 của Tạo phòng giao dịch Python cho đầu tư định lượng, bạn sẽ tìm hiểu về lý thuyết danh mục đầu tư và các khái niệm cần thiết cho đầu tư thực tế cũng như cách triển khai chúng bằng mã. Phần 1 & Trong Phần 2, bạn chủ yếu tìm hiểu về các phương pháp triển khai mã để phân tích dữ liệu tài chính, nhưng trong Phần 3, bạn tìm hiểu về 'danh mục đầu tư', một phần quan trọng của đầu tư định lượng. Tại sao bạn nên tạo một danh mục đầu tư? Với câu hỏi này, chúng ta tìm hiểu lý thuyết danh mục đầu tư, triển khai nó bằng Python và thực hành mã cần thiết cho đầu tư danh mục đầu tư thực tế. Tôi hy vọng bài giảng này sẽ hữu ích trong việc đầu tư vào danh mục đầu tư của riêng bạn.

Tôi muốn tạo một bot giao dịch thuật toán có thể kiếm tiền vô hạn và chạy nó tự động. Tôi nên bắt đầu từ đâu?

Bootcamp được tổ chức tại Jeju nay đã có hình thức online! Hãy nhanh chóng tạo ra dịch vụ của riêng bạn nhé! :)

"Hoàn thiện từ A đến Z về Deep Learning, từ cơ bản đến 7 dự án thực tế (Tổng cộng 41 bài giảng)“ Vượt xa mức độ gọi mô hình đơn thuần, bạn sẽ học cách xây dựng đường ống (pipeline) Deep Learning gọn gàng và hiệu quả bằng cách sử dụng PyTorch Lightning - xu hướng hiện nay trong ngành. Hãy trực tiếp triển khai tổng cộng 7 dự án từ dự báo giá cổ phiếu đến AI tạo sinh, hình ảnh y tế và phân tích âm thanh để trở thành một kỹ sư AI tự tin trước bất kỳ loại dữ liệu nào.

Trong thời đại AI, phương pháp học lập trình cũng cần phải thay đổi. Giờ đây, khả năng cộng tác với AI quan trọng hơn việc tự mình trực tiếp viết mã. Tuy nhiên, để có thể đối thoại với AI, bạn vẫn cần phải hiểu các cú pháp cơ bản như biến, vòng lặp và hàm. Khóa học này được thực hiện với 95% là live coding và tập trung vào việc thực hành các kiến thức cơ bản về Python. Đây là khóa học nhập môn Python không phải để giúp bạn viết mã giỏi, mà để giúp bạn đối thoại tốt hơn với AI.

"Tại sao hệ thống giao dịch tự động của tôi lại sụp đổ khi thị trường đi xuống?" Tôi cũng đã từng trăn trở sâu sắc về vấn đề này. Hầu hết các logic giao dịch tự động trên thị trường có vẻ tạo ra lợi nhuận trong thị trường giá lên, nhưng lại mất khả năng ứng phó ngay khi sắc thái thị trường thay đổi. Để giải quyết vấn đề này, tôi đã kết hợp bí quyết nghiên cứu trực tiếp trong 2 năm qua cùng công nghệ AI mới nhất. Trong khóa học này, chúng ta sẽ trực tiếp thiết kế 'Mô hình Deep Learning dựa trên Transformer' có khả năng đọc hiểu đồng thời dòng chảy kinh tế vĩ mô và từng mã cổ phiếu riêng lẻ, đồng thời học cách tự động huấn luyện và triển khai trên môi trường GPU miễn phí. Đặc biệt, bằng cách áp dụng kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu tinh vi ở cấp độ quỹ phòng hộ, chúng ta sẽ xây dựng một 'Hệ thống điểm tổng hợp thông minh' kết hợp từ các chỉ số đơn thuần cho đến phân tích cảm xúc tin tức. Thêm vào đó là ‘Cổng an toàn AI’ được cấy ghép tầm nhìn của các nhà giao dịch có 20 năm kinh nghiệm tại Wall Street, giúp bổ sung sự xác nhận cuối cùng dưới góc nhìn của một nhà giao dịch con người ngay trước khi đặt lệnh mua. Không chỉ dừng lại ở chức năng mua bán đơn thuần, với logic chốt lời/cắt lỗ động, 8 cơ chế tự phục hồi và báo cáo thời gian thực qua Slack, bạn sẽ tự tay mình hiện thực hóa toàn bộ quy trình của một hệ thống thuật toán cấp tổ chức.

* Lộ trình học thực chiến 100%: Không chỉ học ngữ pháp, cấu trúc chương trình tập trung vào thực hành xử lý dữ liệu trực tiếp. * Khóa học tiên quyết để chinh phục Machine Learning: Hệ thống hóa hoàn hảo các kỹ thuật tiền xử lý bắt buộc phải biết trước khi học AI. * Làm chủ công cụ phân tích dữ liệu: Chinh phục các tính năng cốt lõi của Numpy (tính toán số học) và Pandas (kiểm soát dữ liệu). * Rút ra Insight thông qua trực quan hóa: Truyền đạt kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và Seaborn. * Củng cố nền tảng thống kê: Học các kỹ thuật phân tích nhóm và thống kê cơ bản để nắm bắt đặc tính của dữ liệu.

Khóa học này dành cho các lập trình viên đang tìm kiếm giải pháp gốc rễ trong môi trường mà lưu lượng truy cập càng tăng thì phản hồi càng chậm, thread pool nhanh chóng cạn kiệt, và số lượng lời gọi API bên ngoài càng nhiều thì nút thắt cổ chai càng trở nên nghiêm trọng. Thay vì chỉ mở rộng máy chủ theo cách thông thường, khóa học sẽ giúp bạn nhìn nhận vấn đề từ góc độ thay đổi chính cấu trúc hệ thống. Thông qua khóa học, trước tiên bạn sẽ hiểu rõ những hạn chế của mô hình Thread per Request trong Spring MVC truyền thống. Bạn sẽ được kiểm chứng trực tiếp ở cấp độ mã nguồn về lý do tại sao thông lượng không tăng dù CPU vẫn còn dư, cũng như cách thức Blocking I/O thực sự chiếm dụng tài nguyên hệ thống. Tiếp theo, bạn sẽ nắm vững khái niệm và đặc tả chuẩn của Reactive Streams, đồng thời học cách xử lý luồng dữ liệu thông qua Mono và Flux của Reactor. Không dừng lại ở cách sử dụng cơ bản, bạn sẽ thực hành để thấu hiểu cách luồng dữ liệu khởi tạo, được tiêu thụ và điều tiết thông lượng như thế nào. Đặc biệt, bạn sẽ trực tiếp triển khai các phương pháp thiết kế tận dụng Back Pressure để ngăn chặn tình trạng OOM hay quá tải. Ngoài ra, bạn sẽ hiểu rõ cấu trúc xử lý dựa trên event loop của Spring WebFlux và tiến hành thực hành so sánh để xem Non-Blocking I/O vận hành ra sao trong quá trình xử lý yêu cầu thực tế. Bằng cách đặt MVC và WebFlux lên bàn cân để đối chiếu, bạn sẽ thấy rõ sự khác biệt về cấu trúc, đồng thời tổng hợp các tiêu chí để xác định khi nào nên lựa chọn mô hình Reactive. Khóa học không chỉ dừng lại ở mức độ "học về lập trình bất đồng bộ". Bạn sẽ học được cách xử lý nhiều yêu cầu hơn với ít luồng hơn, cách duy trì luồng xử lý ổn định trong môi trường phụ thuộc nhiều vào API bên ngoài, và rèn luyện tư duy thiết kế để đảm bảo thông lượng trong môi trường có tính đồng thời cao.

Trong lớp này, bạn sẽ học các kỹ thuật truy xuất (thu thập dữ liệu) và xử lý dữ liệu từ nhiều trang web khác nhau bằng Python và áp dụng chúng trực tiếp vào các ví dụ khác nhau mà bạn có thể gặp trong thực tế. Thông qua đó, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật tập trung vào giải quyết các vấn đề thực tế dựa trên sự hiểu biết về các nguyên tắc cơ bản về cách hoạt động của web, thay vì tự động hóa tác vụ một chiều bằng cách sao chép và dán mã nhất định. để sử dụng nó trên bất kỳ trang web nào trong tương lai Có thể có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu. Ngoài ra, bạn sẽ học cách giải quyết các trường hợp ngoại lệ khác nhau xảy ra trong quá trình này bằng mã và cuối cùng, bạn sẽ có thể giải quyết và tự động hóa các vấn đề khác nhau xảy ra trong cuộc sống hàng ngày thông qua tư duy lập trình.

Bạn có thể học các kỹ năng và bí quyết cần thiết để nâng cao hiệu quả công việc bằng cách sử dụng API mở và Python.

Đây là một bài giảng dành cho những người mới bắt đầu làm quen với phát triển phần mềm. Trước cả ngôn ngữ phát triển hay UI framework, tư duy lập trình là điều cần được ưu tiên hàng đầu.