Forwarded from SQL и Анализ данных
В статье раскрывается, как с помощью рекурсивных запросов в PostgreSQL решать сложные задачи, требующие повторяющихся операций.
Автор на примерах показывает, как эффективно управлять циклами и избегать зацикливания.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Простой Python | Программирование
Работа со словарями
Словари – это универсальный инструмент для хранения данных в формате ключ-значение. Если хочешь быстро находить, добавлять или изменять значения, словари – то, что тебе нужно.
Ты можешь создать словарь с помощью фигурных скобок {} или функции dict(). Для получения значения укажи нужный ключ в квадратных скобках. Если ключа нет, произойдет ошибка. Чтобы этого избежать, используй метод get().
#практика
Словари – это универсальный инструмент для хранения данных в формате ключ-значение. Если хочешь быстро находить, добавлять или изменять значения, словари – то, что тебе нужно.
Ты можешь создать словарь с помощью фигурных скобок {} или функции dict(). Для получения значения укажи нужный ключ в квадратных скобках. Если ключа нет, произойдет ошибка. Чтобы этого избежать, используй метод get().
#практика
Forwarded from Senior SQL Developer
Forwarded from Простой Python | Программирование
Работа с NumPy
NumPy — это одна из самых популярных библиотек Python, созданная для работы с многомерными массивами и выполнения высокопроизводительных вычислений. Она является основой многих других библиотек, таких как Pandas, SciPy и Scikit-learn. NumPy написан на C, что делает операции с массивами значительно быстрее по сравнению с использованием стандартных списков Python.
В NumPy массивы создаются с помощью функции numpy.array(). NumPy автоматически определяет тип данных массива, но ты можешь задать его вручную. Также предоставляются множество функций для создания массивов с определенной структурой. Например, массив из нулей и единиц, или из случайных чисел.
#практика
NumPy — это одна из самых популярных библиотек Python, созданная для работы с многомерными массивами и выполнения высокопроизводительных вычислений. Она является основой многих других библиотек, таких как Pandas, SciPy и Scikit-learn. NumPy написан на C, что делает операции с массивами значительно быстрее по сравнению с использованием стандартных списков Python.
В NumPy массивы создаются с помощью функции numpy.array(). NumPy автоматически определяет тип данных массива, но ты можешь задать его вручную. Также предоставляются множество функций для создания массивов с определенной структурой. Например, массив из нулей и единиц, или из случайных чисел.
#практика
Forwarded from Двач
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Если бы в оркестре существовали уровни, как в программировании, то так выглядел бы музыкант уровня сеньор
Forwarded from DTF
OpenAI представила режим Deep research для ChatGPT, о чём рассказали коллеги с vc.ru.
В нём чат-бот может самостоятельно проводить исследования на любую тему — функция доступна только подписчикам Pro за 200 долларов в месяц.
https://dtf.ru/software/3466010
В нём чат-бот может самостоятельно проводить исследования на любую тему — функция доступна только подписчикам Pro за 200 долларов в месяц.
https://dtf.ru/software/3466010
Forwarded from Простой Python | Программирование
NumPy: Индексация и срезы
Индексация — одна из самых мощных функций NumPy. Ты можешь работать с любым элементом массива или с целыми его частями. В данном примере мы получаем доступ к конкретному элементу, а также к конкретному столбцу. Также мы обнуляем нижний правый угол массива. Срезы позволяют выделить части массива, не копируя его.
#практика #numpy
Индексация — одна из самых мощных функций NumPy. Ты можешь работать с любым элементом массива или с целыми его частями. В данном примере мы получаем доступ к конкретному элементу, а также к конкретному столбцу. Также мы обнуляем нижний правый угол массива. Срезы позволяют выделить части массива, не копируя его.
#практика #numpy
Forwarded from Хабр
Iskradata 80: ещё один феноменальный югославский компьютер
В прошлой статье мы говорили об удивительном югославском компьютере Iskradata 1680. Но эта машина была не единственной ЭВМ, выпускавшейся Люблянским предприятием «Искра»: существовала как минимум ещё одна персоналка, практически неизвестная за пределами Югославии, но при этом на своей родине пользовавшаяся заслуженной популярностью. Речь идёт о персональном компьютере Iskradata-80.
В прошлой статье мы говорили об удивительном югославском компьютере Iskradata 1680. Но эта машина была не единственной ЭВМ, выпускавшейся Люблянским предприятием «Искра»: существовала как минимум ещё одна персоналка, практически неизвестная за пределами Югославии, но при этом на своей родине пользовавшаяся заслуженной популярностью. Речь идёт о персональном компьютере Iskradata-80.
Forwarded from Простой Python | Программирование
Что такое Brython? Часть 2
Brython — это интерпретатор Python, реализованный на языке JavaScript. Его основная цель — позволить разработчикам писать клиентскую логику веб-приложений на Python вместо JavaScript. Продолжаем делиться циклом статей, где автор рассказывает про Brython.
👉Читать статью
#статьи
Brython — это интерпретатор Python, реализованный на языке JavaScript. Его основная цель — позволить разработчикам писать клиентскую логику веб-приложений на Python вместо JavaScript. Продолжаем делиться циклом статей, где автор рассказывает про Brython.
👉Читать статью
#статьи
Forwarded from core (Алексей Зудов)
Microsoft представила квантовый процессор Majorana 1 — это большой шаг к квантовым компьютерам, которые смогут решать значимые задачи промышленного масштаба.
Главные проблемы квантовых процессоров — нестабильность и чувствительность к окружающей среде. В лабораториях при сверхнизких температурах квантовые состояния есть, при комнатных — нет, потому что атомы начинают вибрировать и происходят потери. Для решения этой проблемы учёные стали тестировать топопроводники — материалы, на проводимость которых не влияют дефекты и деформации.
В основе чипа Majorana топопроводник от Microsoft, который позволяет создавать стабильные блоки для квантовых компьютеров в будущем. На Majorana 1 удалось разместить восемь топологических кубитов, однако это лишь начало, цель компании — чип размером с ладонь, который вместит миллион кубитов:
🎇 Подписаться на квантовое core
Главные проблемы квантовых процессоров — нестабильность и чувствительность к окружающей среде. В лабораториях при сверхнизких температурах квантовые состояния есть, при комнатных — нет, потому что атомы начинают вибрировать и происходят потери. Для решения этой проблемы учёные стали тестировать топопроводники — материалы, на проводимость которых не влияют дефекты и деформации.
В основе чипа Majorana топопроводник от Microsoft, который позволяет создавать стабильные блоки для квантовых компьютеров в будущем. На Majorana 1 удалось разместить восемь топологических кубитов, однако это лишь начало, цель компании — чип размером с ладонь, который вместит миллион кубитов:
«Независимо от того, что вы делаете в квантовом пространстве, вам нужно найти путь к миллиону кубитов. Если его не будет, вы упрётесь в стену, прежде чем дойдёте до масштабов, в которых сможете решать действительно важные проблемы, которые нас мотивируют. На самом деле мы нашли путь к миллиону» — Четан Наяк, технический сотрудник Microsoft
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM