👍7
🧑🏻💻Хотите научиться писать нейросети на одном из самых быстрых и безопасных языков программирования?
На открытом уроке 6 мая в 20:00 МСК мы научим вас создавать простейшую нейросеть с нуля, используя минимальные библиотеки. Вы не только познакомитесь с Rust, но и узнаете, как оптимизировать вычисления для работы с нейронными сетями.
Вы сможете писать быстрые и эффективные нейросети на Rust — языке, который сегодня активно используется для решения высоконагруженных задач.
👉Присоединяйтесь к открытому уроку и получите скидку на программу обучения «Rust Developer. Basic»: https://otus.pw/mPsD/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
На открытом уроке 6 мая в 20:00 МСК мы научим вас создавать простейшую нейросеть с нуля, используя минимальные библиотеки. Вы не только познакомитесь с Rust, но и узнаете, как оптимизировать вычисления для работы с нейронными сетями.
Вы сможете писать быстрые и эффективные нейросети на Rust — языке, который сегодня активно используется для решения высоконагруженных задач.
👉Присоединяйтесь к открытому уроку и получите скидку на программу обучения «Rust Developer. Basic»: https://otus.pw/mPsD/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
👍4🔥1
Код получается лаконичным, а запрос легко настроить и отправить. Поддерживает множество функций и написана понятным языком.
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7🔥2
contextlib
в Python предоставляет утилиты для работы с контекстными менеджерами и упрощения создания и использования ресурсов с помощью оператора with
.Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5
Просто подключитесь к любой базе данных (или создайте её) с помощью объекта подключения и запускайте SQL-запросы.
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🗿2
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥1
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🤔1
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
🧑🏻💻Хотите глубже понять Python и научиться использовать абстрактные классы и протоколы для создания более гибких и поддерживаемых приложений?
Присоединяйтесь к открытому вебинару 13 мая в 20:00 МСК, где мы разберём абстрактные классы и протоколы в Python. Вы научитесь создавать и применять их с помощью модуля abc, улучшая архитектуру ваших проектов.
Углубление знаний в ООП поможет вам писать более структурированный и расширяемый код, который станет основой для успешных проектов. Понимание абстракции — ключ к более высокому уровню разработки.
👉Регистрируйтесь и получите скидку на большую программу обучения "Python Developer. Basic": https://otus.pw/AMrK/
Присоединяйтесь к открытому вебинару 13 мая в 20:00 МСК, где мы разберём абстрактные классы и протоколы в Python. Вы научитесь создавать и применять их с помощью модуля abc, улучшая архитектуру ваших проектов.
Углубление знаний в ООП поможет вам писать более структурированный и расширяемый код, который станет основой для успешных проектов. Понимание абстракции — ключ к более высокому уровню разработки.
👉Регистрируйтесь и получите скидку на большую программу обучения "Python Developer. Basic": https://otus.pw/AMrK/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
👍2
DeepChem
DeepChem — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая использует методы глубокого обучения для решения задач в области химии, биологии и материаловедения.
DeepChem позволяет прогнозировать различные свойства молекул, такие как их активность, растворимость, токсичность и т.д., используя методы машинного обучения.
Также библиотека может использоваться для быстрого и эффективного поиска потенциальных лекарственных средств из больших библиотек соединений.
DeepChem может генерировать новые молекулы с заданными свойствами, что может быть полезно для разработки новых материалов и лекарств.
Python Learning 👩💻
DeepChem — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая использует методы глубокого обучения для решения задач в области химии, биологии и материаловедения.
DeepChem позволяет прогнозировать различные свойства молекул, такие как их активность, растворимость, токсичность и т.д., используя методы машинного обучения.
Также библиотека может использоваться для быстрого и эффективного поиска потенциальных лекарственных средств из больших библиотек соединений.
DeepChem может генерировать новые молекулы с заданными свойствами, что может быть полезно для разработки новых материалов и лекарств.
Python Learning 👩💻
👍13😱2
async/await
.Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥3
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9
В Python очень легко сортировать некие последовательности данных с использованием встроенной функции
sorted()
, которая берёт на себя решение всех сопутствующих задач.sorted([3,5,2,1,4]) # [1, 2, 3, 4, 5]
sorted(['france', 'germany', 'canada', 'india', 'china'], reverse=True) # ['india', 'germany', 'france', 'china', 'canada']
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤🔥6👍4🤔1
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8❤🔥4🍾3
Импортируйте все ключевые библиотеки Python одной строкой. Это удобно для всех ваших проектов по Data Science и при создании нового окружения в Conda.
Библиотека решает несколько проблем:
• Однообразие: импорт всегда одинаковый и скучный.
• Пропущенные импорты мешают работе.
• Иногда нужно искать точные строки импорта, например, import matplotlib.pyplot as plt или from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor.
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18🤔10
Отличный однострочный код для нормализации и очистки текста — идеально для проектов по обработке естественного языка.
Контент, созданный пользователями в Интернете и в социальных сетях, часто бывает грязным. Предварительно обработайте свои данные с помощью clean-text, чтобы создать нормализованное текстовое представление. Например, преобразуйте этот испорченный ввод:
A bunch of \\u2018new\\u2019 references, including [Moana](https://en.wikipedia.org/wiki/Moana_%282016_film%29).
»Yóù àré rïght <3!«
в этот чистый вывод:
A bunch of 'new' references, including [moana](<URL>).
"you are right <3!"
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11❤🔥6
Когда мы работаем с большими наборами данных, важно помнить об эффективном использовании памяти. Одной из полезных фишек Python для оптимизации памяти является использование генераторов вместо списков.
Допустим, у нас есть задача найти квадраты чисел от 1 до 1 000 000. Сначала посмотрим, как это сделать с помощью списка:
# Плохая практика: использование списка
squares = [x**2 for x in range(1, 1000001)]
Этот код создает список квадратов чисел, что требует значительного объема памяти. Вместо этого можно использовать генератор, который создаст объекты по мере их запроса, не занимая много памяти:
# Лучшая практика: использование генератора
squares = (x**2 for x in range(1, 1000001))
Теперь squares - это генератор, который генерирует квадраты чисел по мере необходимости, занимая минимальное количество памяти.
Почему это полезно
Использование генераторов вместо списков позволяет значительно экономить память, особенно при работе с большими наборами данных. Это делает ваш код более эффективным и позволяет работать с гораздо большими объемами данных без значительных затрат ресурсов.
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍25
🏎💨Не позволяйте вашим приложениям терять скорость! Обрабатывайте задачи эффективно с FastAPI.
Узнайте, как фоновые задачи могут повысить отзывчивость вашего приложения.
Освойте FastAPI и научитесь улучшать производительность приложений. Повышение скорости ответа и снижение нагрузки — это реально.
⚡️Присоединяйтесь к открытому вебинару 20 мая в 20:00 мск и получите скидку на большое обучение «Python Developer. Basic»: https://otus.pw/yjXt/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Узнайте, как фоновые задачи могут повысить отзывчивость вашего приложения.
Освойте FastAPI и научитесь улучшать производительность приложений. Повышение скорости ответа и снижение нагрузки — это реально.
⚡️Присоединяйтесь к открытому вебинару 20 мая в 20:00 мск и получите скидку на большое обучение «Python Developer. Basic»: https://otus.pw/yjXt/
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
❤🔥2
Предположим, у нас имеется два списка. Один из них содержит имена студентов, а второй — их оценки. Как преобразовать эти два списка в словарь?
zip()
.Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14
Коллекции Python — это контейнерные типы данных. В частности, это списки, множества, кортежи, словари. Модуль
collections
даёт в распоряжение разработчика высокопроизводительные типы данных, которые помогают улучшить код, сделать его чище и облегчить работу с ним. Этот модуль содержит множество полезных методов. Здесь мы рассмотрим метод Counter()
.Этот метод принимает итерируемый объект, такой, как список или кортеж, и возвращает словарь, содержащий сведения о количестве различных объектов в исследуемом списке (Counter Dictionary). Ключами такого словаря являются уникальные элементы, представленные в итерируемом объекте, а значениями — количества таких элементов.
Counter()
Python Learning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9❤🔥2