NumPy: Линейная алгебра

Если ты работаешь с матрицами, NumPy предоставляет встроенные функции. В данном примере продемонстрированы транспонирование, обратная матрица, определитель и умножение матриц.

#практика #numpy

Поиск ликвидных облигаций

В данной статье автор рассказывает, как реализовать поиск ликвидных облигаций с помощью Python. Речь идет про полноценную библиотеку с расширенными возможностями: автоматический поиск ликвидных облигаций, расчет денежных потоков и многое другое.

👉Читать статью

#статьи

FastAPI: Обработка URL-адресов

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты научишься обрабатывать URL различного формата. Также автор демонстрирует получение параметров, переданные в запросе через “?” или “&”.

👀Смотреть видео

#видео

Полезные методы словаря

Существуют множество полезных методов словаря. Например, метод keys() возвращает все ключи словаря. values() возвращает все значения. items() возвращает пары ключ-значение, а update() обновляет словарь, добавляя или заменяя пары ключ-значение.

#практика

Теоремы о сортировках

В данной статье автор рассказывает о трех теоремах сортировок. В результате ты узнаешь, почему сортировка пузырьком не такая эффективная как кажется; каким интересным свойством оптимальности обладает сортировка выбором и многое другое.

👉Читать статью

#статьи

MongoDB: Выборка данных из коллекции

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как фильтровать выборки данных из коллекции.

👀Смотреть видео

#видео

Ускорение компиляции с помощью numba

Если определённая часть твоего кода всё ещё работает медленно, попробуй библиотеку numba, чтобы компилировать код. numba ускоряет выполнение в 10-20 раз, так как компилирует код в машинные инструкции.

#практика #numpy

Слабые ссылки

weakref — это модуль, который позволяет создавать слабые ссылки (weak references) на объекты. Когда ты создаешь ссылку на объект, Python увеличивает счётчик ссылок, и объект остаётся в памяти, пока на него есть хотя бы одна ссылка. Но если тебе нужно ссылаться на объект, не препятствуя его удалению сборщиком мусора, используется weakref. В данной статье автор рассказывает об особенностях использования weakref.

👉Читать статью

#статьи

Телеграм-бот: Техподдержка

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

👀Смотреть видео

#видео

Что такое Brython? Часть 3

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

👉Читать статью

#статьи

Pandas: Удаление дубликатов

pandas.dropduplicates() — метод в библиотеке pandas, который используется для удаления дубликатов строк из DataFrame. С помощью duplicated ты можешь проверить, имеются ли дубликаты.

#практика #pandas

Управление памятью

В данной статье автор затрагивает вопрос управления памятью. Ты узнаешь, как Python управляет памятью, когда можно довериться автоматике, а когда стоит взять инструменты в свои руки.

👉Читать статью

#статьи

Парсинг с помощью LLM

Благодаря данной статье ты узнаешь, как современные LLM помогают автоматизировать сбор данных с веб-сайтов. В результате сводится к минимуму рутинная настройка и “подкручивание” парсеров.

👉Читать статью

#статьи

FastAPI: Использование Pydantic

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты научишься работать с Pydantic и описывать типы данных.

👀Смотреть видео

#видео

list.pop

list.pop() — это метод списка, который удаляет элемент по указанному индексу и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется и возвращается последний элемент списка. Этот метод изменяет исходный список, уменьшая его длину. Если индекс выходит за границы списка, вызывается исключение IndexError. Чтобы избежать ошибки, можно проверять длину списка.

#практика

Temporal Fusion Transformer

Temporal Fusion Transformer (TFT) — это мощная нейронная сеть для прогнозирования временных рядов, разработанная для обработки сложных данных с различными временными и статическими характеристиками. TFT сочетает в себе преимущества механизмов внимания (Attention) и рекуррентных сетей, чтобы извлекать значимые зависимости и взаимодействия в данных. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах TFT.

👉Читать статью

#статьи

MongoDB: Обновление и удаление данных

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как обновлять, удалять, а также заменять один объект другим.

👀Смотреть видео

#видео

Ridge и Lasso

Иногда простая линейная регрессия начинает чудить: переобучается, даёт нестабильные коэффициенты, особенно если в данных много признаков или они между собой похожи. Это называется мультиколлинеарность, и лечится оно регуляризацией — техникой, которая добавляет “штраф” за слишком сложную модель. В линейной регрессии это реализуется через Ridge (L2-регуляризация) и Lasso (L1-регуляризация).

Ridge-регрессия добавляет к ошибке сумму квадратов коэффициентов. В результате модель получает штраф за то, что “раздувает” веса. Чем больше alpha, тем сильнее сжимаются веса. Маленькое значение — почти обычная линейная регрессия, большое — всё приближается к нулям.

Lasso-регрессия штрафует за модули коэффициентов. То есть она не просто сжимает веса, а может вообще сделать некоторые из них равными нулю. Это превращает Lasso в инструмент для отбора признаков: она как бы говорит «этот признак не важен — выкину его сам».

#практика