Простой Python | Программирование
142K subscribers
2.36K photos
48 videos
1.37K links
Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.

По всем вопросам: @dimaa_dimaa (реклама)

Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Download Telegram
Оптимизация сервинга нейросетей

В данной статье автор рассказывает про оптимизацию сервинга нейросетей. Демонстрируется исследование по оптимизации производительности, какие методы наиболее эффективные.

👉Читать статью

#статьи
Полиномиальная регрессия

Если твои точки данных явно не подходят для линейной регрессии, используй полиномиальную регрессию. Полиномиальная регрессия использует взаимосвязь между переменными x и y, чтобы наилучшим способом провести линию через точки данных. Метод numpy.poly1d позволяет создать полиномиальную модель.

#практика
Настройка uWSGI

uWSGI – веб-сервер и сервер веб-приложений, первоначально реализованный для запуска приложений Python через протокол WSGI. Делимся статьей, где автор дает рекомендации по настройке uWSGI в производственной среде.

👉Читать статью

#статьи
Введение в spaCy

spaCy — это библиотека для расширенной обработки естественного языка в Python и Cython. Она оснащена современными моделями скорости и нейронной сети для тегов, синтаксического анализа, распознавания именованных объектов, классификации текста и многого другого. Данная статья поможет новичкам разобраться с spaCy.

👉Читать статью

#статьи
FileNotFoundError

Если ты получил сообщение об ошибке «FileNotFoundError: The system cannot find the file specified», это означает, что по указанному тобой пути нет файла. В данном видео автор рассказывает, как правильно обрабатывать исключение FileNotFoundError при работе с файлами с помощью блоков операторов try/except/finally и файлового менеджера контекста with.

👀Смотреть видео

#видео
Матрица ошибок

Матрица ошибок — это таблица, которая используется в задачах классификации для оценки того, где были допущены ошибки в модели. Строки представляют фактические классы, которыми должны были быть результаты. Столбцы представляют прогнозы, которые ты сделали. В данном примере мы генерируем числа для фактических и прогнозируемых значений. Затем импортируем metrics из sklearn, чтобы использовать функцию построения матрицы ошибок.

#практика
Создание “Матрицы”

В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать собственную “Матрицу”. Создается темное консольное окно, в котором стекаются струйки зелёных цифр. Двигаются они с разной скоростью. У каждой струйки есть начало — яркий зелёный ноль — и конец. Скорости движения начала и конца струйки тоже разные и определяются случайным образом.

👉Читать статью

#статьи
SciPy: Dijkstra

Используй метод dijkstra, чтобы найти кратчайший путь в графе от одного элемента к другому. Аргумент return predecessors принимает логическое значение True, чтобы вернуть весь путь обхода, в противном случае — False. indexes - индекс элемента для возврата всех путей только из этого элемента. limit - максимальный вес пути.

#практика
Алгоритм Краскала

Алгоритм Краскала — это алгоритм минимального остовного дерева, который принимает граф в качестве входных данных и находит подмножество ребер этого графа. Мы начинаем с ребер с наименьшим весом и продолжаем добавлять ребра, пока не достигнем нашей цели. Данное видео поможет разобраться с этим алгоритмом.

👀Смотреть видео

#видео
Превращение аватарки ВКонтакте в часы

В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать аватарку ВКонтакте в форме часов. Алгоритм следующий: авторизация ВК из кода; получаем текущее время, если отличается от того, что на аватарке, меняем; создаем картинку с текущим временем; обновляем аватарку.

👉Читать статью

#статьи
Битовые операции

В Python побитовые операторы используются для выполнения побитовых вычислений над целыми числами. Целые числа сначала преобразуются в двоичные, а затем операции выполняются побитно, отсюда и название побитовых операторов. Затем результат возвращается в десятичном формате. Данное видео поможет разобраться с этими операциями.

👀Смотреть видео

#видео
issuperset

Метод issuperset() возвращает True, если множество содержит все элементы другого множества (передается как аргумент). Если нет, возвращается False. Также можно использовать оператор >=, однако он требует множеств по обе стороны. Метод issuperset может принимать любой объект.

#практика
MongoDB: вставка в коллекцию

Чтобы вставить документ в коллекцию, используй метод insert one(). Первый параметр метода insert one() — это словарь, содержащий имена и значения каждого поля в документе, который ты хочешь вставить. Метод возвращает объект InsertOneResult со свойством insert id, которое содержит идентификатор вставленного документа.

#практика
funq

funq — это инструмент для написания тестов FUNctional для приложений Qt, как виджетов, так и QML. В данной статье автор рассказывает, как можно реализовать автоматическое тестирование QT GUI с помощью Python и funq.

👉Читать статью

#статьи
Распространение исключений

Когда возникает исключение, механизм распространения исключений берет на себя управление. Обычный поток управления программой останавливается, и Python ищет подходящий обработчик исключений. Оператор try в Python устанавливает обработчики исключений через свои исключения. Данное видео поможет разобраться с распространением исключений.

👀Смотреть видео

#видео
MySQL: WHERE

При выборе записей из таблицы вы можете отфильтровать выборку с помощью оператора WHERE. Также ты можешь выбрать записи, которые начинаются, включают или заканчиваются данной буквой или фразой. Для этого нужно использовать %.

#практика
List comprehension

List comprehension используется для создания новых списков из других итерируемых объектов, таких как кортежи, строки, массивы, списки и т. д. List comprehension состоит из квадратных скобок, содержащих выражение. Оно выполняется для каждого элемента вместе с циклом for для итерации по каждому элементу. Данная статья поможет разобраться с list comprehension.

👉Читать статью

#статьи
NumPy: поиск в массиве

Ты можешь проводить поиск в массиве для определенного значения и возвращать индексы, где происходит совпадение. Для поиска в массиве используй метод where(). В данном примере вернется кортеж: (array([3, 5, 6],) Это означает, что значение 4 присутствует в индексах 3, 5 и 6.

#практика
👍1
Any/All

Any возвращает true, если любой из элементов имеет значение True. Он возвращает False, если элементов нет или все значения ложны. Any можно рассматривать как последовательность операций OR над предоставленными итерируемыми объектами. All возвращает true, если все элементы имеют значение True (или если итерируемый объект пуст). All можно рассматривать как последовательность операций AND над предоставленными итерируемыми объектами. Данное видео демонстрирует работу Any/All.

👀Смотреть видео

#видео
vars

Функция vars() возвращает атрибут dict объекта. Атрибут dict — это словарь, содержащий изменяемые атрибуты объекта. Вызов функции vars() без параметров вернет словарь, содержащий локальную таблицу символов.

#практика
Вероятность выпадения числа при бросании кубиков

Делимся статьей, где автор решает задачу с кубиками. Есть n стандартных игральных костей (6-ти гранных кубиков) со стандартным обозначением всех граней от 1 до 6. Бросаем все n кубики разом. Нужно найти вероятность выпадения числа k, а именно суммы всех значений, выпавших на этих кубиках. Присутствует как код алгоритма, так и его пояснение.

👉Читать статью

#статьи