Что такое joblib?

joblib — это Python-библиотека, которая упрощает параллельное выполнение задач и сериализацию данных. Она чаще всего используется для ускорения вычислений, особенно в областях машинного обучения, обработки данных и других задач, требующих высокой производительности. Благодаря данной статье ты научишься пользоваться joblib.

👉Читать статью

#статьи

Распределение данных

Распределение данных описывает, как значения в наборе данных распределены. Одним из наиболее распространённых распределений является нормальное распределение, которое имеет форму колокола и характеризуется симметрией относительно среднего значения. В данном примере мы получаем гистограмму, показывающую нормальное распределение данных.

#практика #numpy

Парсинг сайтов

Делимся циклом видео, где автор рассказывает про веб парсинг. В этом видео разбирается на практике работа с библиотеками requests и BeautifulSoup.

👀Смотреть видео

#видео

Dunder-методы

Dunder-методы (или “магические методы”) — это специальные методы, имена которых начинаются и заканчиваются двумя символами подчеркивания (__). Они позволяют изменять поведение встроенных операций Python для твоих объектов: арифметики, сравнения, строкового представления и многого другого. Делимся статьей, где автор рассказывает про Dunder-методы.

👉Читать статью

#статьи

Управление компьютером жестами

В данной статье автор рассказывает, как можно реализовать управление компьютером жестами. Система использует веб-камеру для захвата изображения рук пользователя. Затем нейронка распознает жесты и преобразует их в команды управления компьютером.

👉Читать статью

#статьи

Телеграм-бот с AI

С помощью этого кода ты можешь сделать телеграм-бота, который будет тебе отвечать на вопросы с помощью OpenAI. Перед запуском тебе нужно получить API-ключи.

Сначала мы подключаем aiogram и загружаем API-ключи. Затем функция get_ai_response() отправляет текст пользователя в GPT-3.5 и получает ответ. В результате бот принимает сообщения, обрабатывает их и отправляет обратно ответ AI.

Это примитивное решение. Ты можешь самостоятельно использовать более продвинутую модель, добавить интерактивное меню и многое другое.

#практика

Телеграм-бот: Inline-кнопки

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как работать с inline-кнопками.

👀Смотреть видео

#видео

Лайфхаки для автоматизации работы

В данной статье автор собрал лайфхаки для автоматизации работы. Они тебе пригодятся при работе с файлами, данными, отчетами. Также ты сможешь автоматизировать тестирование, DevOps и CI/CD.

👉Читать статью

#статьи

Ковариация и матрица ковариации

Ковариация показывает, как два признака изменяются вместе. Положительная ковариация - это когда переменные растут одновременно. Отрицательная ковариация - когда одна переменная растёт, другая уменьшается. Если ковариация ≈ 0, то признаки независимы.

Если у нас есть несколько переменных, их взаимосвязи можно описать с помощью матрицы ковариации. Это квадратная матрица, где каждая ячейка (i, j) показывает ковариацию между Xi и Xj.

#практика #numpy

Создание Ping-Pong

В данной статье автор рассказывает, как реализовать игру Ping-Pong на Python. В этом тебе поможет модуль turtle. В конце ты найдешь полный код программы.

👉Читать статью

#статьи

Работа с Selenium: Часть 7

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

Bootstrap и выборки

Bootstrap — это статистический метод, который позволяет оценить свойства распределения данных (например, среднее, дисперсию, доверительные интервалы) с использованием повторяющихся случайных выборок с возвращением.

Сначала мы берем случайные выборки из данных с возвращением (можно несколько раз выбирать одно и то же значение). Для каждой выборки вычисляем нужную метрику (например, среднее). В результате получаем распределение метрики и можем оценить её точность.

Bootstrap полезен, так как он избавляет от необходимости делать сложные математические выводы. Он удобен для оценки доверительных интервалов или проверки гипотез.

#практика #numpy

Телеграм-бот для бронирования столов

Благодаря данной статье ты узнаешь, как можно сделать Телеграм-бота для бронирования столиков. Работать он будет через вебхуки, взаимодействовать с брокером сообщений RabbitMQ и поддерживать фоновое выполнение задач с помощью FastStream и APScheduler.

👉Читать статью

#статьи

Телеграм-бот: Криптобот

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как создать криптобота с помощью Aiogram.

👀Смотреть видео

#видео

Генератор персонализированных изображений

Данный код позволяет генерировать уникальные изображения с помощью модели DALL·E от OpenAI на основе пользовательских запросов.

Сначала ты отправляешь текстовый запрос. Он отправляется в OpenAI API. Получается сгенерированное изображение, которое в результате отправляется тебе ссылкой.

#практика

Алгоритм Краскала

Алгоритм Краскала – это метод поиска минимального остовного дерева (MST) в графе. Представь, что у тебя есть несколько городов, соединённых дорогами разной длины. Нужно построить сеть дорог так, чтобы все города были соединены, а суммарная длина дорог была минимальной. В этом тебе может помочь алгоритм Краскала. В данной статье автор рассказывает, как алгоритм используется для генерации идеальных лабиринтов.

👉Читать статью

#статьи