Добавление цвета в L-систему
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь, как раскрашивать фрактальное дерево природными цветами. Также ты научишься добавлять листья для получения красивого фрактального изображения. Приведен пример реализации L-системы в Pygame.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь, как раскрашивать фрактальное дерево природными цветами. Также ты научишься добавлять листья для получения красивого фрактального изображения. Приведен пример реализации L-системы в Pygame.
👀Смотреть видео
#видео
👍2
SQLAlchemy 2.0
Основная версия SQLAlchemy 2.0 была выпущена в январе 2023 года. Благодаря данной статье ты познакомишься с достоинствами и недостатками SQLAlchemy 2.0. Также приведен список всех изменений, внесенных в новый релиз.
👉Читать статью
#статьи
Основная версия SQLAlchemy 2.0 была выпущена в январе 2023 года. Благодаря данной статье ты познакомишься с достоинствами и недостатками SQLAlchemy 2.0. Также приведен список всех изменений, внесенных в новый релиз.
👉Читать статью
#статьи
👍2
symmetric_difference_update
Метод symmetric difference() возвращает новое множество, содержащее симметричную разность двух множеств. Метод symmetric difference update() обновляет множество, вызывая symmetric difference update(), с симметричной разницей множеств.
#практика
Метод symmetric difference() возвращает новое множество, содержащее симметричную разность двух множеств. Метод symmetric difference update() обновляет множество, вызывая symmetric difference update(), с симметричной разницей множеств.
#практика
👍2
Примеры фракталов, сгенерированных СИФ
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз продемонстрированы примерыфрактальных изображений для разного набора сжимающих отображений.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз продемонстрированы примерыфрактальных изображений для разного набора сжимающих отображений.
👀Смотреть видео
#видео
👍1
Выражения в методах и индексаторах
При работе с NumPy в индексатор массива можно передавать не только индексы начала, конца и шага. Делимся статьей, где автор демонстрирует передачу выражений в методах и индексаторах.
👉Читать статью
#статьи #numpy
При работе с NumPy в индексатор массива можно передавать не только индексы начала, конца и шага. Делимся статьей, где автор демонстрирует передачу выражений в методах и индексаторах.
👉Читать статью
#статьи #numpy
👍2
set.add
Метод add() добавляет заданный элемент в множество. Если элемент уже присутствует, он не добавляет никаких элементов. Обрати внимание, множество не вернется, если ты используешь метод add() при создании объекта set. Данный метод возвращает None.
#практика
Метод add() добавляет заданный элемент в множество. Если элемент уже присутствует, он не добавляет никаких элементов. Обрати внимание, множество не вернется, если ты используешь метод add() при создании объекта set. Данный метод возвращает None.
#практика
👍1
Построение множества Жюлиа
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь, что такое множества Жюлиа и как их вычислить. Также ты научишься реализовать алгоритм для построения произвольных таких множеств.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь, что такое множества Жюлиа и как их вычислить. Также ты научишься реализовать алгоритм для построения произвольных таких множеств.
👀Смотреть видео
#видео
👍2
Telegram-бот для мониторинга погоды
Благодаря данной статье ты узнаешь, как написать своего Telegram-бота для получения данных о погоде в любом городе. Продемонстрирована работа с API, парсинг JSON. Написан бот на асинхронной библиотеке aiogram.
👉Читать статью
#статьи
Благодаря данной статье ты узнаешь, как написать своего Telegram-бота для получения данных о погоде в любом городе. Продемонстрирована работа с API, парсинг JSON. Написан бот на асинхронной библиотеке aiogram.
👉Читать статью
#статьи
👍4
set.copy
Метод copy() возвращает копию множества. В данном примере мы изменили скопированное множество new numbers с помощью метода add(). Скопированное множество отличается от исходного множества, потому что мы добавили в него новый элемент 5.
#практика
Метод copy() возвращает копию множества. В данном примере мы изменили скопированное множество new numbers с помощью метода add(). Скопированное множество отличается от исходного множества, потому что мы добавили в него новый элемент 5.
#практика
👍1
Фрактальная размерность по Хаусдорфу
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь о способе вычисления дробной размерности, предложенный Феликсом Хаусдорфом в 1919 году. Приведены примеры расчета для фракталов: кривой Коха, ковра Серпинского и дракона Хартера-Хейтуэя.
👀Смотреть видео
#видео
Продолжаем делиться циклом видеоматериалов про фракталы. В этот раз ты узнаешь о способе вычисления дробной размерности, предложенный Феликсом Хаусдорфом в 1919 году. Приведены примеры расчета для фракталов: кривой Коха, ковра Серпинского и дракона Хартера-Хейтуэя.
👀Смотреть видео
#видео
👍3
Сравнение Pandas и Polars
Делимся статьей, в которой автор сравнивает две библиотеки для аналитики данных: Pandas и Polars. Подробно рассмотрен вопрос быстродействия данных библиотек в работе с файлами больших объемов.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, в которой автор сравнивает две библиотеки для аналитики данных: Pandas и Polars. Подробно рассмотрен вопрос быстродействия данных библиотек в работе с файлами больших объемов.
👉Читать статью
#статьи
👍1
intersection_update
Метод intersection update() удаляет элементы, отсутствующие во всех множествах. Данный метод отличается от intersection(). intersection() возвращает новое множество без ненужных элементов, а intersection update() удаляет ненужные элементы из исходного множества.
#практика
Метод intersection update() удаляет элементы, отсутствующие во всех множествах. Данный метод отличается от intersection(). intersection() возвращает новое множество без ненужных элементов, а intersection update() удаляет ненужные элементы из исходного множества.
#практика
👍5
Быстрый Merge Sort
При сортировке слиянием массив делится примерно на два равных подмассива. Эти подмассивы снова и снова делятся на половины, пока не получатся массивы, содержащие только один элемент в каждом. Затем объединяются отсортированные пары подмассивов в окончательный отсортированный массив. Благодаря данному видео ты узнаешь, как работает быстрый алгоритм сортировки методом слияния.
👀Смотреть видео
#видео
При сортировке слиянием массив делится примерно на два равных подмассива. Эти подмассивы снова и снова делятся на половины, пока не получатся массивы, содержащие только один элемент в каждом. Затем объединяются отсортированные пары подмассивов в окончательный отсортированный массив. Благодаря данному видео ты узнаешь, как работает быстрый алгоритм сортировки методом слияния.
👀Смотреть видео
#видео
👍5
Программируемые презентации
Elsie — это фреймворк для программного создания слайдов с использованием Python. В результате код генерируют SVG, а затем отображает SVG-слайды в PDF. Благодаря данной статье ты познакомишься с Elsie.
👉Читать статью
#статьи
Elsie — это фреймворк для программного создания слайдов с использованием Python. В результате код генерируют SVG, а затем отображает SVG-слайды в PDF. Благодаря данной статье ты познакомишься с Elsie.
👉Читать статью
#статьи
👍2
set.discard
Метод discard() удаляет указанный элемент из множества. В данном примере мы использовали discard() для удаления элемента 3 из множества. В результирующем множестве нет элемента 3, так как метод discard() удалил его.
#практика
Метод discard() удаляет указанный элемент из множества. В данном примере мы использовали discard() для удаления элемента 3 из множества. В результирующем множестве нет элемента 3, так как метод discard() удалил его.
#практика
👍3
Алгоритм Форда-Фалкерсона
Алгоритм Форда-Фалкерсона широко используется для решения задачи о максимальном потоке в транспортной сети. Задача о максимальном потоке включает в себя определение максимального объема потока, который может быть отправлен из вершины-источника в вершину-приемник в ориентированном взвешенном графе с учетом ограничений пропускной способности на ребрах. Благодаря данному видео ты научишься реализовывать алгоритм.
👀Смотреть видео
#видео
Алгоритм Форда-Фалкерсона широко используется для решения задачи о максимальном потоке в транспортной сети. Задача о максимальном потоке включает в себя определение максимального объема потока, который может быть отправлен из вершины-источника в вершину-приемник в ориентированном взвешенном графе с учетом ограничений пропускной способности на ребрах. Благодаря данному видео ты научишься реализовывать алгоритм.
👀Смотреть видео
#видео
👍1
Функция тройных потерь
TripletLoss — это функция потерь, которая обучает нейронную сеть тесно встраивать функции одного класса, максимально увеличивая расстояние между вложениями разных классов. Делимся статьей, где автор демонстрирует реализацию данной функции.
👉Читать статью
#статьи
TripletLoss — это функция потерь, которая обучает нейронную сеть тесно встраивать функции одного класса, максимально увеличивая расстояние между вложениями разных классов. Делимся статьей, где автор демонстрирует реализацию данной функции.
👉Читать статью
#статьи
👍3
string.rfind
Метод rfind() возвращает самый высокий индекс подстроки внутри строки. Если подстрока не найдена, возвращает -1. При необходимости ты можешь указать, где поиск должен начинаться и заканчиваться. Данный метод аналогичен методу rindex() для строк. Отличие состоит в том, что rfind() возвращает -1, если подстрока не найдена, тогда как rindex() генерирует исключение.
#практика
Метод rfind() возвращает самый высокий индекс подстроки внутри строки. Если подстрока не найдена, возвращает -1. При необходимости ты можешь указать, где поиск должен начинаться и заканчиваться. Данный метод аналогичен методу rindex() для строк. Отличие состоит в том, что rfind() возвращает -1, если подстрока не найдена, тогда как rindex() генерирует исключение.
#практика
👍3
Алгоритм Дейкстры
Алгоритм Дейкстры позволяет найти кратчайший путь между любыми двумя вершинами графа. Он отличается от минимального остовного дерева тем, что кратчайшее расстояние между двумя вершинами может не включать все вершины графа. Благодаря данному видео ты познакомишься с алгоритмом Дейкстры.
👀Смотреть видео
#видео
Алгоритм Дейкстры позволяет найти кратчайший путь между любыми двумя вершинами графа. Он отличается от минимального остовного дерева тем, что кратчайшее расстояние между двумя вершинами может не включать все вершины графа. Благодаря данному видео ты познакомишься с алгоритмом Дейкстры.
👀Смотреть видео
#видео
👍2
Propan
Propan — это мощная и простая в использовании платформа Python для создания асинхронных веб-сервисов, взаимодействующих с брокерами сообщений. Благодаря данной статье ты узнаешь, как написать микросервис с использованием брокеров сообщений.
👉Читать статью
#статьи
Propan — это мощная и простая в использовании платформа Python для создания асинхронных веб-сервисов, взаимодействующих с брокерами сообщений. Благодаря данной статье ты узнаешь, как написать микросервис с использованием брокеров сообщений.
👉Читать статью
#статьи
👍2
string.isupper
Метод isupper() возвращает True, если все символы в строке являются верхнего регистра. Если строка содержит хотя бы один символ нижнего регистра, возвращается значение False.
#практика
Метод isupper() возвращает True, если все символы в строке являются верхнего регистра. Если строка содержит хотя бы один символ нижнего регистра, возвращается значение False.
#практика
👍5