Шифрование текста в изображении

Благодаря данному видео ты узнаешь, что такое стеганография. Ты научишься скрывать и шифровать текст в изображениях png и jpg.

👀Смотреть видео

#видео

Создание Морского боя

Благодаря данной статье ты сможешь создать Морской бой. Для этого тебе понадобится VueJS для реализации фронтенда. Присутствует ссылка на игру.

👉Читать статью

#статьи

Работа с NumPy

NumPy — это одна из самых популярных библиотек Python, созданная для работы с многомерными массивами и выполнения высокопроизводительных вычислений. Она является основой многих других библиотек, таких как Pandas, SciPy и Scikit-learn. NumPy написан на C, что делает операции с массивами значительно быстрее по сравнению с использованием стандартных списков Python.

В NumPy массивы создаются с помощью функции numpy.array(). NumPy автоматически определяет тип данных массива, но ты можешь задать его вручную. Также предоставляются множество функций для создания массивов с определенной структурой. Например, массив из нулей и единиц, или из случайных чисел.

#практика

Что такое Brython?

Brython — это интерпретатор Python, реализованный на языке JavaScript. Его основная цель — позволить разработчикам писать клиентскую логику веб-приложений на Python вместо JavaScript. Делимся циклом статей, где автор рассказывает про Brython.

👉Читать статью

#статьи

Работа с Selenium: Часть 2

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про Selenium. Благодаря данным видео ты научишься работать с формами, проходить аутентификацию на различных сайтах и многое другое.

👀Смотреть видео

#видео

Среднее значение, медиана и мода

Среднее значение — это сумма всех элементов набора данных, делённая на их количество. Оно показывает центральную тенденцию данных.

Медиана — это значение, которое находится в середине упорядоченного набора данных. Если количество элементов чётное, медиана — это среднее значение двух центральных элементов.

Мода — это значение, которое встречается наиболее часто в наборе данных. В Python для вычисления моды можно использовать библиотеку scipy.

#практика

Как правильно делать тестовые задания?

Благодаря данной статье ты научишься правильно делать тестовые задания. Ты узнаешь, как грамотно организовать структуру проекта, избежать типичных ошибок (например, Query N+1), подготовить своё решение так, чтобы оно выглядело профессионально.

👉Читать статью

#статьи

Телеграм-бот: Подключение ЮКассы

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как подключить онлайн-кассу ЮКасса с помощью aiogram.

👀Смотреть видео

#видео

Стандартное отклонение и дисперсия

Дисперсия измеряет, насколько значения в наборе данных отклоняются от среднего значения. Она вычисляется как среднее арифметическое квадратов отклонений каждого значения от среднего.

Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии. Оно показывает, насколько значения в наборе данных распределены относительно среднего значения.

#практика

Чистый код

Чистый код — это код, который легко читать, понимать и изменять. В нем логично организованы функции, классы и переменные; нет ненужных повторений, дублирования и сложных конструкций. В данной статье собраны общие рекомендации по написанию чистого кода.

👉Читать статью

#статьи

Работа с Selenium: Часть 3

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про Selenium. В результате ты научишься работать с формами, проходить аутентификацию на различных сайтах и многое другое.

👀Смотреть видео

#видео

Визуализация геоданных

С помощью данного кода создается интерактивная карта с нанесением данных (например, местоположение пользователей, статистика по регионам). Folium используется для создания карт. Pandas – для работы с данными.

Folium позволяет создавать интерактивные карты с метками, которые можно просматривать в браузере. В этом примере используются координаты городов и их численность для настройки размера меток. Карта сохраняется в HTML-файл, который можно открыть в браузере.

#практика

Основы очистки данных в Data Science

Очистка данных — это процесс подготовки данных перед анализом или обучением модели. Данные часто содержат пропуски, дубликаты, ошибки, выбросы, и их нужно очистить, чтобы результаты были точными. В данной статье автор знакомит с основами очистки данных.

👉Читать статью

#статьи

Python в EXE

Благодаря данному видео ты узнаешь, как можно скомпилировать любой Python код в исполняемый .exe файл. Для этого тебе понадобятся библиотеки auto-py-to-exe и pyinstaller.

👀Смотреть видео

#видео

Восстановление удаленных сообщений в Telegram

Делимся статьей, где автор описывает процесс восстановления удаленной информации в Telegram. Ты узнаешь, какой метод восстановления существует, как он работает, а также какие ограничения важно учитывать перед восстановлением потерянных данных.

👉Читать статью

#статьи

NumPy: Математические операции

NumPy позволяет проводить математические операции, не используя циклы. Ты можешь складывать, вычитать, умножать и делить массивы. Также можешь возводить в степень. Кроме этого, NumPy предоставляет богатый набор встроенных функций. Некоторые примеры показаны на скриншоте.

#практика #numpy

Телеграм-бот: Система регистрации

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как сделать систему регистрации.

👀Смотреть видео

#видео