Обучение с подкреплением на Python: Пример не из «качалки»
Обучение с подкреплением молодая и бурно растущая дисциплина. Это обстоятельство привело к тому что информации об этом на русском языке почти нет. Особенно, если дело касается объектно-ориентированного подхода, и практических задач не из арсенала "качалки".
Статья
Обучение с подкреплением молодая и бурно растущая дисциплина. Это обстоятельство привело к тому что информации об этом на русском языке почти нет. Особенно, если дело касается объектно-ориентированного подхода, и практических задач не из арсенала "качалки".
Статья
🤿🐍Дайвинг в Python: история одного опыта.
« Недавно я приступила к изучению одного из самых распространённых, а, согласно некоторым источникам, и самого популярного на 2021-й год языка программирования — Python. В данной статье мне бы хотелось рассказать о своем пути в его изучении. Ввиду того, что «я не волшебник, я только учусь» (дисклеймер – я могу ошибаться), данная статья – лишь субъективное видение ситуации на данный момент. »
статья
« Недавно я приступила к изучению одного из самых распространённых, а, согласно некоторым источникам, и самого популярного на 2021-й год языка программирования — Python. В данной статье мне бы хотелось рассказать о своем пути в его изучении. Ввиду того, что «я не волшебник, я только учусь» (дисклеймер – я могу ошибаться), данная статья – лишь субъективное видение ситуации на данный момент. »
статья
Астрономам порекомендовали меньше использовать суперкомпьютеры и Python из-за вреда экологии.
[Статья]
[Статья]
Telegraph
Астрономам порекомендовали меньше использовать суперкомпьютеры и Python из-за вреда экологии
Астрономы из Лейденской обсерватории опубликовали материал, посвященный работе своих коллег. Они подсчитали, что в ходе онлайн-конференции Европейского астрономического общества в атмосферу поступило в три тысячи раз меньше углекислого газа, чем во время…
Инкапсуляция в Python 3
Разнообразие определений, данных термину «инкапсуляция», сложно привести к общему знаменателю. В целом можно выделить два подхода к значению этого термина. Инкапсуляция может быть рассмотрена как:
— Связь данных с методами которые этими данными управляют;
— Набор инструментов для управления доступом к данным или методам которые управляют этими данными.
Статья
Разнообразие определений, данных термину «инкапсуляция», сложно привести к общему знаменателю. В целом можно выделить два подхода к значению этого термина. Инкапсуляция может быть рассмотрена как:
— Связь данных с методами которые этими данными управляют;
— Набор инструментов для управления доступом к данным или методам которые управляют этими данными.
Статья
📌5 лучших библиотек Python для числовой статистики и структур данных.📊💡
Numpy - NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python. Это первоклассная библиотека для программирования, которая широко используется в научных кругах, финансах и промышленности.
NumPy специализируется на операциях с базовыми массивами
SciPy - SciPy дополняет популярный числовой модуль Numpy. Это основанная на питоне экосистема программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Он также интенсивно используется для научных и финансовых вычислений на основе Python.
Pandas - Библиотека Pandas предоставляет высокопроизводительные простые в использовании структуры dara и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Pandas фокусируется на основных типах данных и их методах, оставляя другие пакеты для добавления более сложных статистических функций.
Quand DSL - Quand DSL - это предметно-ориентированный язык для количественной аналитики в области финансов и торговли.
Quand DSL - функциональный язык программирования для моделирования производных инструментов.
Statistics - Это встроенная библиотека Python для всех основных статистических расчетов.
Numpy - NumPy - это фундаментальный пакет для научных вычислений с использованием Python. Это первоклассная библиотека для программирования, которая широко используется в научных кругах, финансах и промышленности.
NumPy специализируется на операциях с базовыми массивами
SciPy - SciPy дополняет популярный числовой модуль Numpy. Это основанная на питоне экосистема программного обеспечения с открытым исходным кодом для математики, естественных наук и инженерии. Он также интенсивно используется для научных и финансовых вычислений на основе Python.
Pandas - Библиотека Pandas предоставляет высокопроизводительные простые в использовании структуры dara и инструменты анализа данных для языка программирования Python. Pandas фокусируется на основных типах данных и их методах, оставляя другие пакеты для добавления более сложных статистических функций.
Quand DSL - Quand DSL - это предметно-ориентированный язык для количественной аналитики в области финансов и торговли.
Quand DSL - функциональный язык программирования для моделирования производных инструментов.
Statistics - Это встроенная библиотека Python для всех основных статистических расчетов.
Москва и Питер, встречайте!
НАКОНЕЦ-ТО запустили новостные каналы по Москве и Питеру. Ура!
У нас есть закрытые ссылки специально для подписчиков «Python Lounge».
Подпишитесь раньше всех, выбирайте ваш город:
❤️ Москва: https://t.me/+llrmHuXf9Qk1OGEy
🤍 Питер: https://t.me/+vy1-RjGcx041NWQy
НАКОНЕЦ-ТО запустили новостные каналы по Москве и Питеру. Ура!
У нас есть закрытые ссылки специально для подписчиков «Python Lounge».
Подпишитесь раньше всех, выбирайте ваш город:
❤️ Москва: https://t.me/+llrmHuXf9Qk1OGEy
🤍 Питер: https://t.me/+vy1-RjGcx041NWQy
Tesseract OCR, выделение распознанного текста на изображении.
Прочитать картинку, сохранить текст, обработать текст, получить результат довольно просто. Хочу рассказать как отобразить результат для пользователя на ранее прочитанной картинке, например, выделить кусочек текста содержащий целевое предложение. Такая задача будет полезна при выделении важной части отчета и демонстрации её руководству.
[ Статья ]
Прочитать картинку, сохранить текст, обработать текст, получить результат довольно просто. Хочу рассказать как отобразить результат для пользователя на ранее прочитанной картинке, например, выделить кусочек текста содержащий целевое предложение. Такая задача будет полезна при выделении важной части отчета и демонстрации её руководству.
[ Статья ]
Telegraph
Tesseract OCR, выделение распознанного текста на изображении
Прочитать картинку, сохранить текст, обработать текст, получить результат довольно просто. Хочу рассказать как отобразить результат для пользователя на ранее прочитанной картинке, например, выделить кусочек текста содержащий целевое предложение. Такая задача…
Создайте средство проверки на плагиат с помощью машинного обучения
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения
GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой частью того разнообразия интересных репозиториев в области ML, которые можно найти на гитхабе.
✅ XLearn
Python - это язык, на котором пишут большинство в области машинного обучения и data science. И это прекрасный язык - простой, читабельный, со своим собственным стандартом PEP8. Но у этого языка есть существенный недостаток - его скорость. Поэтому, если вам нужно, чтобы ваш ML проект был быстрым и, в тоже время, был написан на питоне, то библиотека XLearn создана специально для вас. Она имеет под копотом C++ и, как утверждают разработчики, может увеличить скорость работы кода в 5-13 раз по сравнению с аналогичными питоновскими ML библиотеками.
✅ Prophet
Это довольно известная утилита, созданная фейсбуком для автоматического предсказания временных рядов. Самое интересное, это то, что Prophet может легко работать с пропусками в данных. Также - это open-source проект, с поддержкой IT-гиганта, что дает некоторую свободу для творчества.
✅ Seqlearn
Еще одна библиотека для работы с рядами. Seqlearn прост в использовании - он написан на основе Numpy и Scikit-Learn.
GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой частью того разнообразия интересных репозиториев в области ML, которые можно найти на гитхабе.
✅ XLearn
Python - это язык, на котором пишут большинство в области машинного обучения и data science. И это прекрасный язык - простой, читабельный, со своим собственным стандартом PEP8. Но у этого языка есть существенный недостаток - его скорость. Поэтому, если вам нужно, чтобы ваш ML проект был быстрым и, в тоже время, был написан на питоне, то библиотека XLearn создана специально для вас. Она имеет под копотом C++ и, как утверждают разработчики, может увеличить скорость работы кода в 5-13 раз по сравнению с аналогичными питоновскими ML библиотеками.
✅ Prophet
Это довольно известная утилита, созданная фейсбуком для автоматического предсказания временных рядов. Самое интересное, это то, что Prophet может легко работать с пропусками в данных. Также - это open-source проект, с поддержкой IT-гиганта, что дает некоторую свободу для творчества.
✅ Seqlearn
Еще одна библиотека для работы с рядами. Seqlearn прост в использовании - он написан на основе Numpy и Scikit-Learn.
