set.symmetric_difference

Метод symmetric difference() используется для возврата нового множества, которое содержит элементы, присутствующие в одном из двух множеств, но не в обоих. Другими словами, это операция поиска различий между двумя множествами.

#практика

Flask: Удаление и обновление записей

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться Flask. В этот раз ты добавишь к своему веб-приложению возможность редактирования и удаления определенных записей из базы данных.

👀Смотреть видео

#видео

Автоматизация отправки писем

Благодаря данной статье ты узнаешь, как автоматизировать процесс рассылки писем по электронной почте. Материал будет полезен тем, кто когда-либо сталкивался с необходимостью отправлять информацию большому количеству получателей.

👉Читать статью

#статьи

dict.items

Метод items() возвращает объект представления, который отображает список пар кортежей словаря (ключ, значение). Если список обновляется в любое время, изменения отражаются на самом объекте представления, как показано в приведенном выше примере.

#практика

PyTorch: Создание “Змейки”

В данной статье автор рассказывает, как с помощью линейной алгебры и тензорных операций можно создать “Змейку” в 12 строк. Используются библиотеки PyTorch и NumPy.

👉Читать статью

#статьи

Triton

Triton позволяет проводить анализ безопасности программного обеспечения, реверс-инжиниринг и другие виды исследований, используя символьное выполнение. Делимся статьей, где автор рассказывает про Triton.

👉Читать статью

#статьи

NumPy: Срезы

Срезы (slicing) — это способ выбора подмножества элементов из массива. Ты можешь использовать срезы для доступа к определенным элементам массива или для изменения значений в массиве. Результат включает начальный индекс, но исключает конечный индекс.

#практика #numpy

OpenCV: Функции трансформации изображений

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться библиотекой OpenCV. В этот раз автор знакомит с функциями трансформации изображений.

👀Смотреть видео

#видео

Решение систем линейных уравнений

Система линейных уравнений — это набор уравнений, в которых каждое уравнение представляет собой линейное выражение. Цель состоит в том, чтобы найти значения переменных, которые удовлетворяют всем уравнениям одновременно. Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно реализовать решение систем линейных уравнений с помощью Python.

👉Читать статью

#статьи

NumPy: copy

numpy.copy() в библиотеке NumPy используется для создания копии массива или подмассива. Когда ты присваиваешь один массив другому, оба массива начинают указывать на одни и те же данные. Используя numpy.copy(), ты создаешь новый массив, который содержит копию данных из оригинального массива. Это позволяет изменять его без изменения оригинала.

#практика #numpy

OpenCV: Цветовые форматы

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться библиотекой OpenCV. В этот раз автор знакомит с цветовыми форматами.

👀Смотреть видео

#видео

Стек для Data Science

Python в Data Science используется для анализа данных, построения моделей машинного обучения, визуализации данных и других задач, связанных с обработкой информации. В данной статье автор рассказывает про различные библиотеки для работы с Data Science.

👉Читать статью

#статьи

NumPy: shape

Функция shape используется для получения размерности массива. Она возвращает кортеж, показывающий количество элементов в каждом измерении массива. Например, если у тебя есть массив arr размером (3, 4), то arr.shape вернет (3, 4), указывая на то, что у массива три строки и четыре столбца.

#практика #numpy

Варианты “Змейки”

Благодаря данной статье, как ты можешь написать “Змейку” в разных вариациях. Автор рассказывает про версию игры с “отравой”, сбрасыванием хвоста, а также барсуками и кошками.

👉Читать статью

#статьи

OpenCV: Побитовые операции и маски

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться библиотекой OpenCV. В этот раз автор демонстрирует использование побитовых операций.

👀Смотреть видео

#видео

NumPy: reshape

reshape() — это функция библиотеки NumPy, которая используется для изменения формы массива без изменения его данных. Она позволяет переформатировать массив в новую форму, указанную в аргументе функции. Например, если у тебя есть одномерный массив из 12 элементов, ты можешь использовать reshape() для преобразования его в двумерный массив размером 3x4 или 4x3.

#практика #numpy

Проблема переносимости

В данной статье речь идет о различных формах распространения Python-приложений. Ты узнаешь, какие есть подходы и инструменты, почему они могут не сработать и как чинить возникающие проблемы.

👉Читать статью

#статьи