⚖️ 4 основных алгоритма сравнения Git Diff: когда и какой алгоритм использовать
Обзор четырех алгоритмов git diff: Майерса, минимальный, «терпения» и гистограммный. Также приводятся наглядные примеры, чтобы можно было сравнить результат применения каждого алгоритма самостоятельно.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
Обзор четырех алгоритмов git diff: Майерса, минимальный, «терпения» и гистограммный. Также приводятся наглядные примеры, чтобы можно было сравнить результат применения каждого алгоритма самостоятельно.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
👍4
JupyterLab 4.0 уже здесь
Сообщество участников Jupyter анонсировало JupyterLab 4.0. В этом сообщении из блога показаны некоторые из новых фич, в том числе: улучшения производительности, обновления редактора, улучшенный поиск и многое другое.
Читать статью
Сообщество участников Jupyter анонсировало JupyterLab 4.0. В этом сообщении из блога показаны некоторые из новых фич, в том числе: улучшения производительности, обновления редактора, улучшенный поиск и многое другое.
Читать статью
👍5🔥2
Python для финансов: Pandas ресемплинг, группировка и роллинг
При работе с данными временных рядов, такими как финансовая информация, функции повторной выборки, группировки и прокрутки Pandas могут упростить вашу жизнь. Читайте дальше, чтобы узнать, как это сделать.
Читать статью
При работе с данными временных рядов, такими как финансовая информация, функции повторной выборки, группировки и прокрутки Pandas могут упростить вашу жизнь. Читайте дальше, чтобы узнать, как это сделать.
Читать статью
❤9😁1
Google только что выпустил бесплатный курс по искусственному интеллекту
Вот все, что вам нужно знать о пути обучения генеративному ИИ от Google.
Читать статью
Вот все, что вам нужно знать о пути обучения генеративному ИИ от Google.
Читать статью
👍12
Интервью с Мередит Уиттакер: «Это люди, которые могли бы приостановить ИИ, если бы захотели»
Президент некоммерческого приложения для обмена сообщениями о том, как, по ее мнению, экзистенциальные предупреждения об ИИ позволяют крупным технологиям укрепить свою власть, и почему законопроект о безопасности в Интернете может оказаться неработоспособным.
Читать статью
Президент некоммерческого приложения для обмена сообщениями о том, как, по ее мнению, экзистенциальные предупреждения об ИИ позволяют крупным технологиям укрепить свою власть, и почему законопроект о безопасности в Интернете может оказаться неработоспособным.
Читать статью
👍2
Когда врачи используют чат-бота, чтобы улучшить свою работу
Несмотря на недостатки обращения к искусственному интеллекту в медицине, некоторые врачи считают, что ChatGPT улучшает их способность общаться с пациентами.
Читать статью
Несмотря на недостатки обращения к искусственному интеллекту в медицине, некоторые врачи считают, что ChatGPT улучшает их способность общаться с пациентами.
Читать статью
Педагогические агенты на основе GPT-3 для обучения детей навыкам постановки любознательных вопросов
Чтобы тренировать способность детей задавать вопросы, вызванные любопытством, в предыдущих исследованиях изучалась разработка конкретных упражнений, основанных на предоставлении семантических и лингвистических подсказок, помогающих формулировать такие вопросы. Но, несмотря на педагогическую эффективность, этот метод все еще ограничен, поскольку он основан на генерировании указанных сигналов вручную, что может быть очень дорогостоящим процессом.
Читать исследование
Чтобы тренировать способность детей задавать вопросы, вызванные любопытством, в предыдущих исследованиях изучалась разработка конкретных упражнений, основанных на предоставлении семантических и лингвистических подсказок, помогающих формулировать такие вопросы. Но, несмотря на педагогическую эффективность, этот метод все еще ограничен, поскольку он основан на генерировании указанных сигналов вручную, что может быть очень дорогостоящим процессом.
Читать исследование
Библиотека SciPy
SciPy — это библиотека, предназначенная для научных и технических вычислений на языке программирования Python. Она была создана для решения задач исследования данных, оптимизации, интерполяции, интегрирования, а также многих других задач, возникающих в науке и инженерных приложениях.
Одной из функций, широко используемых в SciPy, является функция scipy.stats.norm. Она используется для работы с нормальным распределением.
В данном примере мы импортировали функцию norm из библиотеки scipy.stats. Затем мы использовали метод cdf для расчета площади под кривой нормального распределения в диапазоне от -1 до 1.
#код
SciPy — это библиотека, предназначенная для научных и технических вычислений на языке программирования Python. Она была создана для решения задач исследования данных, оптимизации, интерполяции, интегрирования, а также многих других задач, возникающих в науке и инженерных приложениях.
Одной из функций, широко используемых в SciPy, является функция scipy.stats.norm. Она используется для работы с нормальным распределением.
В данном примере мы импортировали функцию norm из библиотеки scipy.stats. Затем мы использовали метод cdf для расчета площади под кривой нормального распределения в диапазоне от -1 до 1.
#код
👍2
Scrapy
Scrapy - это фреймворк для извлечения данных из веб-сайтов. Он используется для автоматического сбора структурированных данных из веб-страниц, таких как цены товаров, информация о продуктах, контактные данные и многое другое.
Этот код создает веб-паука, который извлекает цены товаров с сайта
Scrapy - это фреймворк для извлечения данных из веб-сайтов. Он используется для автоматического сбора структурированных данных из веб-страниц, таких как цены товаров, информация о продуктах, контактные данные и многое другое.
Этот код создает веб-паука, который извлекает цены товаров с сайта
example.com. Он использует CSS-селекторы для поиска элементов страницы, содержащих информацию о продуктах, и извлекает их название и цену.❤6
Что такое дескрипторы?
Дескрипторы — это механизм в Python, который позволяет настраивать доступ к атрибутам объектов. Они используются для определения поведения при доступе, изменении или удалении атрибута объекта.
Дескрипторы реализуются через три метода:
— __get__(self, instance, owner) вызывается при доступе к атрибуту
— __set__(self, instance, value) вызывается при изменении атрибута
— __delete__(self, instance) вызывается при удалении атрибута
Дескрипторы могут быть определены как отдельный класс или внутри другого класса. Они могут быть использованы для создания свойств, которые имеют специальное поведение при доступе, изменении или удалении.
#вопросы_с_собеседований
Дескрипторы — это механизм в Python, который позволяет настраивать доступ к атрибутам объектов. Они используются для определения поведения при доступе, изменении или удалении атрибута объекта.
Дескрипторы реализуются через три метода:
— __get__(self, instance, owner) вызывается при доступе к атрибуту
— __set__(self, instance, value) вызывается при изменении атрибута
— __delete__(self, instance) вызывается при удалении атрибута
Дескрипторы могут быть определены как отдельный класс или внутри другого класса. Они могут быть использованы для создания свойств, которые имеют специальное поведение при доступе, изменении или удалении.
#вопросы_с_собеседований
🔥9
Хардкорный курс по математике для тех, кто правда любит математику!
Бесплатный доступ к курсу по математике тут – https://proglib.io/w/8bee0368
Демо-доступ содержит:
– 3 лекции по теории множеств от аспиранта кафедры общей математики факультета ВМК МГУ;
– 3 практических задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы
– лекция по комбинаторике от кандидата физико-математических наук, доцента факультета ВМК МГУ
👉 Переходите на страницу и активируйте бесплатный доступ: https://proglib.io/w/8bee0368
Бесплатный доступ к курсу по математике тут – https://proglib.io/w/8bee0368
Демо-доступ содержит:
– 3 лекции по теории множеств от аспиранта кафедры общей математики факультета ВМК МГУ;
– 3 практических задания для закрепления материала и ссылки на дополнительные материалы
– лекция по комбинаторике от кандидата физико-математических наук, доцента факультета ВМК МГУ
👉 Переходите на страницу и активируйте бесплатный доступ: https://proglib.io/w/8bee0368
👍3
Строим линейные графики с помощью Python
Визуализация данных в виде линейного графика — максимально простая задача. Достаточно передать объект в качестве аргумента функции plot() для получения графика с несколькими линиями.
#код
Визуализация данных в виде линейного графика — максимально простая задача. Достаточно передать объект в качестве аргумента функции plot() для получения графика с несколькими линиями.
#код
👍5😁1
🐍 Самоучитель по Python для начинающих. Часть 22: Основы работы с SQLite
Разберем основные запросы к базе данных SQLite и обсудим альтернативу реляционным СУБД – модули dbm, pickle и shelves. В конце статьи – решения 10 практических задач, связанных с выборкой данных по различным критериям, редактированием записей и удалением дубликатов.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
Разберем основные запросы к базе данных SQLite и обсудим альтернативу реляционным СУБД – модули dbm, pickle и shelves. В конце статьи – решения 10 практических задач, связанных с выборкой данных по различным критериям, редактированием записей и удалением дубликатов.
🔗 Основной сайт
🔗 Зеркало
👍8
Строим многорядные столбчатые диаграммы с помощью Python
Как и в случае с линейными графиками, matplotlib предоставляет возможность представлять объекты Dataframe с результатами анализа данных в форме столбчатых диаграмм.
Как и в случае с линейными графиками, matplotlib предоставляет возможность представлять объекты Dataframe с результатами анализа данных в форме столбчатых диаграмм.
👍6
Пост-дайджест с актуальными статьями по машинному обучению и искусственному интеллекту:
🤖 Заметки про увеличение картинок нейронными сетями
🤖 Как поговорить с компьютером, если у вас не поехала крыша
🤖 Сквозная оптимизация в промышленности
🤖 Меня нанял робот, или рекрутинг сотрудников как продукт
🤖 Форматы данных и файлов: руководство для архитекторов
🤖 Распознавание документов на Steam Deck. А нужен ли мне мой ноутбук?
🤖 Геолоцировать пользователя по Tweet-у: машинное обучение, часть I
#дайджест
🤖 Заметки про увеличение картинок нейронными сетями
🤖 Как поговорить с компьютером, если у вас не поехала крыша
🤖 Сквозная оптимизация в промышленности
🤖 Меня нанял робот, или рекрутинг сотрудников как продукт
🤖 Форматы данных и файлов: руководство для архитекторов
🤖 Распознавание документов на Steam Deck. А нужен ли мне мой ноутбук?
🤖 Геолоцировать пользователя по Tweet-у: машинное обучение, часть I
#дайджест
🔥1
Почему не нужно советовать «просто» использовать pyenv, poetry или anaconda
В этой статье рассказывается о проблемах, которые часто возникают у начинающих программистов на Python при адаптации к сложным механизмам управления пакетами, и о том, почему использование pip часто является лучшим выбором.
Читать статью
В этой статье рассказывается о проблемах, которые часто возникают у начинающих программистов на Python при адаптации к сложным механизмам управления пакетами, и о том, почему использование pip часто является лучшим выбором.
Читать статью
Что такое рекуррентные нейронные сети (RNN)?
Рекуррентные нейронные сети — это вид нейросетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность. Это позволяет обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.
Они используются преимущественно для задач, где нечто цельное состоит из ряда объектов, например при распознавании рукописного текста или речи.
#вопросы_с_собеседований
Рекуррентные нейронные сети — это вид нейросетей, в которых связи между элементами образуют направленную последовательность. Это позволяет обрабатывать серии событий во времени или последовательные пространственные цепочки.
Они используются преимущественно для задач, где нечто цельное состоит из ряда объектов, например при распознавании рукописного текста или речи.
#вопросы_с_собеседований
❤4👍1🤔1