TargetADs - Биржа для успешной рекламы в Telegram

Почему именно мы?

• Сеть каналов для любого рынка
• Точный охват целевой аудитории
• Гибкие условия и низкие цены на продвижение

TargetADs позволит найти формулу вашего успеха!

Связь для рекламодателей
Связь для владельцев каналов

​​Шпаргалка по OpenCV — Python

OpenCV - это библиотека компьютерного зрения и машинного обучения с открытым исходным кодом. В неё входят более 2500 алгоритмов, в которых есть как классические, так и современные алгоритмы для компьютерного зрения и машинного обучения. Эта библиотека имеет интерфейсы на различных языках, среди которых есть Python (в этой статье используем его), Java, C++ и Matlab.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Как работает виртуальная машина Java

Основной задачей разработчиков Java является создание переносимых приложений. JVM играет центральную роль в переносимости — она обеспечивает должный уровень абстракции между скомпилированной программой и базовой аппаратной платформой и операционной системой. Несмотря на этот дополнительный «слой», скорость работы приложений необычайно высока, потому что байт-код, который выполняет JVM, и она сама отлично оптимизированы.
Рассмотрим схему работы JVM более подробно.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Python: метапрограммирование в продакшене

Многие считают, что метапрограммирование в Python излишне усложняет код, но если использовать его правильно, то можно быстро и элегантно реализовать сложные паттерны проектирования.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Конвертация типов в Boost.Python. Делаем преобразование между привычными типами C++ и Python

Речь не пойдёт о существующей конвертации между строками, нет, мы напишем свои конвертеры.
Мы превратим привычный datetime.datetime питона в boost::posix_time::ptime библиотеки Boost и обратно, да чёрт с ним, мы вообще всю библиотеку datetime превратим в бустовые типы!

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Microsoft добавила Python в Excel

22 августа 2023 года Microsoft сообщила, что добавила в бета-версию Microsoft 365 язык программирования Python в Excel для улучшения возможности анализа и визуализации данных.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Преобразование табличных данных в Python

Предположим: вы полны желания изучить манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать: какую библиотеку использовать? Естественно, вы можете обратиться к старой доброй Pandas. А как насчет новой модной библиотеки фреймов данных, например Polars или datatable? А ещё, для разнообразия, можно попробовать встроенный SQL с помощью DuckDB.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Извлечение признаков из текстовых данных с использованием TF-IDF

Изучение текстовых данных является одной из фундаментальных задач в области анализа данных и машинного обучения. Однако тексты представляют собой сложные и многомерные структуры, которые не могут быть напрямую обработаны алгоритмами машинного обучения. В этом контексте извлечение признаков — это процесс преобразования текстовых данных в числовые векторы, которые могут быть использованы для обучения моделей и анализа. Этот шаг играет ключевую роль в предварительной обработке данных перед применением алгоритмов.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Django Rest Framework. Туториал или как легко писать backend.

Сегодня очень многие backend разработчики стали писать именно rest api

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Как организовать отдачу статических файлов в контейнеризованном Django

Этот вопрос часто возникает у студентов к одному из заданий в самом начале курса «Мидл Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. Мы попросили наставника на курсе Евгения Морозова написать подробный ответ. Дублируем его здесь, потому что уверены, что он будет полезен не только нашим студентам.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Моделирование движения космических объектов

Как часто хочется себе представить как движения планет зависят от звезды? Сегодня для этого не нужен телескоп! Представить движения планет в зависимости от объекта очень большой массы можно и на компьютере.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Работа с матрицами в Python

Я недавно начал свой путь в data science и хочу поделиться свои опытом в написание алгоритмов для работы с матрицами, я планирую активно пополнять свой репозиторий новыми функциями

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Python-разработка: подборка материалов для самостоятельного изучения

Собрали для вас подборку вспомогательных материалов для изучения Python — они помогут разработчикам решать более сложные задачи и чувствовать себя увереннее в работе.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Разработка RESTful API на Python с помощью HappyX

На данный момент HappyX в Python не имеет CLI, поэтому все придется делать лапками ручками. Хотя можно просто создать проект с помощью PyCharm — это мы и сделаем.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Асинхронный ETL-процесс на Python

Продолжаю цикл статей по разработке ETL-процессов на Python. На этот раз мы преобразуем синхронный etl-процесс из статьи Пишем ETL-процесс на Python в асинхронный.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Создание красивого Desktop-приложения на Python

Если Вы, как и я, решили впервые взглянуть в сторону Python после нескольких попыток изучения С++/C# то скорее всего первым проектом станет desktop-приложение. Отходя от темы скажу что тяга к изучению этих языков была безнадежно утрачена в виду классического преподавания в духе "лишь бы сдали" и бесчисленных однотипных и монотонных лекций. Как я сказал выше хоть и на начальном уровне, но я всё же касался разработки приложений для Windows и поэтому мне хотелось посмотреть на принципы работы питона сначала отсюда(а не прыгать в django и прочие мощные фреймворки). Должен предупредить - в статье не приводятся выдержки из кода и она является скорее выражением моих эмоций, полученных за этот проект.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Лучшие практики разработки на Python

Хотите создать профессиональный Git-репозиторий для версионирования и обмена кодом Python? Предлагаем доступный гайд с перечнем инструментов, которые помогают организовывать код Python и поддерживать его в хорошем состоянии в соответствии с профессиональными стандартами.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Распределение памяти в Python: сколько и в каких случаях занимают типы данных

Как устроено выделение памяти под объекты в Python, как работает очистка памяти и в чём разница в памяти на примере типов list, dict и tuple.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Пишем программу для тестирования на С++

Рассказываем, как написать программу тестирования для проверки работы или знаний человека. В качестве языка программирования используем С++.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Подробное знакомство с кортежами в C#

В этой статье мы вспомним, как начиналась история кортежей, и познакомимся с вариантами их использования в последних версиях языка.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Решение крупномасштабных задач машинного обучения на Python

В данной статье рассматриваются способы решения крупномасштабных задач машинного обучения на Python с помощью библиотеки xLearn.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем