Поиск объектов на фото
Делимся статьей, где автор рассказывает про поиск объектов на изображении с помощью Python и OpenCV. В качестве изображения может быть использована как Captcha, так и любое другое изображение.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор рассказывает про поиск объектов на изображении с помощью Python и OpenCV. В качестве изображения может быть использована как Captcha, так и любое другое изображение.
👉Читать статью
#статьи
NumPy: stack
С помощью stack() можно объединить массивы. Делается это вдоль новой оси, что приведет к их размещению один над другим. Параметр оси указывает индекс новой оси в измерениях результата. Например, если ось = 0, это будет первое измерение, а если ось = -1, это будет последнее измерение.
#практика #numpy
С помощью stack() можно объединить массивы. Делается это вдоль новой оси, что приведет к их размещению один над другим. Параметр оси указывает индекс новой оси в измерениях результата. Например, если ось = 0, это будет первое измерение, а если ось = -1, это будет последнее измерение.
#практика #numpy
Визуализация данных GeoJSON
GeoJSON — это формат для кодирования различных структур географических данных. Делимся статьей, где автор демонстрирует визуализацию данных GeoJSON с помощью библиотеки GeoPandas.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
GeoJSON — это формат для кодирования различных структур географических данных. Делимся статьей, где автор демонстрирует визуализацию данных GeoJSON с помощью библиотеки GeoPandas.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
LSTM
Стандартные рекуррентные нейронные сети (RNN) страдают от кратковременной памяти из-за проблемы исчезающего градиента, которая возникает при работе с более длинными последовательностями данных. К счастью, существуют более продвинутые версии RNN, которые могут сохранять важную информацию из более ранних частей последовательности и передавать ее дальше. Одна из этих версий — это долгая кратковременная память (LSTM). Делимся видео, где автор рассказывает про LSTM.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Стандартные рекуррентные нейронные сети (RNN) страдают от кратковременной памяти из-за проблемы исчезающего градиента, которая возникает при работе с более длинными последовательностями данных. К счастью, существуют более продвинутые версии RNN, которые могут сохранять важную информацию из более ранних частей последовательности и передавать ее дальше. Одна из этих версий — это долгая кратковременная память (LSTM). Делимся видео, где автор рассказывает про LSTM.
👀Смотреть видео
#видео #нейронные_сети
Управление громкостью звука жестами
Делимся статьей, где автор реализовал управление громкостью звука жестами с помощью OpenCV. Громкость регулируется расстоянием между указательным и большим пальцами. Сигналом для подтверждения является согнутый мизинец. Полный код можно найти на Github автора.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор реализовал управление громкостью звука жестами с помощью OpenCV. Громкость регулируется расстоянием между указательным и большим пальцами. Сигналом для подтверждения является согнутый мизинец. Полный код можно найти на Github автора.
👉Читать статью
#статьи
NumPy: unique
Функция unique() используется для поиска уникальных элементов массива. Она возвращает отсортированные уникальные элементы массива. В дополнение к уникальным элементам есть три дополнительных вывода: индексы входного массива, которые дают уникальные значения; индексы уникального массива, которые восстанавливают входной массив; сколько раз каждое уникальное значение появляется во входном массиве. Данное видео демонстрирует работу unique().
👀Смотреть видео
#видео #numpy
Функция unique() используется для поиска уникальных элементов массива. Она возвращает отсортированные уникальные элементы массива. В дополнение к уникальным элементам есть три дополнительных вывода: индексы входного массива, которые дают уникальные значения; индексы уникального массива, которые восстанавливают входной массив; сколько раз каждое уникальное значение появляется во входном массиве. Данное видео демонстрирует работу unique().
👀Смотреть видео
#видео #numpy
Оптимизация использования памяти
Когда дело доходит до оптимизации производительности, люди обычно сосредотачиваются только на скорости и использовании ЦП. Редко кого волнует потребление памяти. Существует множество причин, по которым стоит попытаться ограничить использование памяти, а не только предотвращение сбоя приложения из-за ошибок нехватки памяти. Делимся статьей, где автор рассказывает про оптимизацию использования памяти.
👉Читать статью
#статьи
Когда дело доходит до оптимизации производительности, люди обычно сосредотачиваются только на скорости и использовании ЦП. Редко кого волнует потребление памяти. Существует множество причин, по которым стоит попытаться ограничить использование памяти, а не только предотвращение сбоя приложения из-за ошибок нехватки памяти. Делимся статьей, где автор рассказывает про оптимизацию использования памяти.
👉Читать статью
#статьи
Вложенные классы
Класс, определенный в другом классе, называется вложенным классом. Если объект создается с использованием вложенного класса, то объект также может быть создан с использованием родительского класса. Более того, родительский класс может иметь в себе несколько вложенных классов. Данное видео поможет тебе разобраться с вложенными классами.
👀Смотреть видео
#видео
Класс, определенный в другом классе, называется вложенным классом. Если объект создается с использованием вложенного класса, то объект также может быть создан с использованием родительского класса. Более того, родительский класс может иметь в себе несколько вложенных классов. Данное видео поможет тебе разобраться с вложенными классами.
👀Смотреть видео
#видео
Поиск в ширину
Поиск в ширину (BFS) — это алгоритм, используемый для обхода дерева по графам или древовидным структурам данных. BFS можно легко реализовать с помощью рекурсии и структур данных, таких как словари и списки. Делимся статьей, где автор демонстрирует практическое применение этого алгоритма.
👉Читать статью
#статьи
Поиск в ширину (BFS) — это алгоритм, используемый для обхода дерева по графам или древовидным структурам данных. BFS можно легко реализовать с помощью рекурсии и структур данных, таких как словари и списки. Делимся статьей, где автор демонстрирует практическое применение этого алгоритма.
👉Читать статью
#статьи
OverflowError: math range error
Во время математических вычислений, если значение достигает допустимого предела типа данных, появляется исключение «OverflowError: math range error». Данная статья поможет тебе разобраться с этим исключением. Также ты узнаешь, как исправить эту ошибку.
👉Читать статью
#статьи
Во время математических вычислений, если значение достигает допустимого предела типа данных, появляется исключение «OverflowError: math range error». Данная статья поможет тебе разобраться с этим исключением. Также ты узнаешь, как исправить эту ошибку.
👉Читать статью
#статьи
Пакеты
Пакеты позволяют иерархически структурировать пространство имен модулей с помощью записи через точку. Точно так же, как модули помогают избежать конфликтов между именами глобальных переменных, пакеты помогают избежать конфликтов между именами модулей. Данное видео поможет тебе разобраться с пакетами.
👀Смотреть видео
#видео
Пакеты позволяют иерархически структурировать пространство имен модулей с помощью записи через точку. Точно так же, как модули помогают избежать конфликтов между именами глобальных переменных, пакеты помогают избежать конфликтов между именами модулей. Данное видео поможет тебе разобраться с пакетами.
👀Смотреть видео
#видео
Pandas: Замена пустых ячеек
Один из способов работы с пустыми ячейками — вставить вместо них новое значение. Таким образом, тебе не придется удалять целые строки только из-за пустых ячеек. Метод fillna() позволяет заменить пустые ячейки значением. В первом примере заменяются все пустые ячейки во всем фрейме данных. Чтобы заменить пустые значения только для одного столбца, укажи имя столбца для DataFrame.
#практика #pandas
Один из способов работы с пустыми ячейками — вставить вместо них новое значение. Таким образом, тебе не придется удалять целые строки только из-за пустых ячеек. Метод fillna() позволяет заменить пустые ячейки значением. В первом примере заменяются все пустые ячейки во всем фрейме данных. Чтобы заменить пустые значения только для одного столбца, укажи имя столбца для DataFrame.
#практика #pandas
Моносостояние экземпляров класса
Шаблон Borg (также известный как шаблон Monostate) — это способ реализации одноэлементного поведения. Вместо одного экземпляра класса существует несколько экземпляров, которые совместно используют одно и то же состояние. Данное видео поможет разобраться с моносостоянием.
👀Смотреть видео
#видео
Шаблон Borg (также известный как шаблон Monostate) — это способ реализации одноэлементного поведения. Вместо одного экземпляра класса существует несколько экземпляров, которые совместно используют одно и то же состояние. Данное видео поможет разобраться с моносостоянием.
👀Смотреть видео
#видео
Стек типа LIFO
Стек — это линейная структура данных. В ней элементы хранятся в порядке «последний пришел — первый вышел» (LIFO). Это значит, что элементы хранятся в порядке поступления. Данное видео поможет разобраться со стеком.
👀Смотреть видео
#видео
Стек — это линейная структура данных. В ней элементы хранятся в порядке «последний пришел — первый вышел» (LIFO). Это значит, что элементы хранятся в порядке поступления. Данное видео поможет разобраться со стеком.
👀Смотреть видео
#видео
Сравнение строк
Сравнение строк выполняется с использованием символов в обеих строках. Символы в обеих строках сравниваются один за другим. При обнаружении разных символов сравнивается их значение Unicode. Символ с меньшим значением Unicode считается меньшим. Данная статья поможет разобраться тебе с этой темой.
👉Читать статью
#статьи
Сравнение строк выполняется с использованием символов в обеих строках. Символы в обеих строках сравниваются один за другим. При обнаружении разных символов сравнивается их значение Unicode. Символ с меньшим значением Unicode считается меньшим. Данная статья поможет разобраться тебе с этой темой.
👉Читать статью
#статьи
random.randint
Функция randint возвращает случайное целое число между заданным начальным и конечным целым числом. В отличие от randrange, выборка идет до конечного числа включительно. Также ты не можешь указать шаг приращения.
#практика
Функция randint возвращает случайное целое число между заданным начальным и конечным целым числом. В отличие от randrange, выборка идет до конечного числа включительно. Также ты не можешь указать шаг приращения.
#практика
👍1
Модуль keyboard
Модуль keyboard позволяет управлять клавиатурой твоего компьютера в Python. Это полезно для многих задач, таких как автоматизация различных рутинных задач на рабочем столе. Данная статья познакомит тебя с этим модулем.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
Модуль keyboard позволяет управлять клавиатурой твоего компьютера в Python. Это полезно для многих задач, таких как автоматизация различных рутинных задач на рабочем столе. Данная статья познакомит тебя с этим модулем.
👉Читать статью
#статьи #библиотеки
random.randrange
Метод randrange() возвращает случайно выбранный элемент из указанного диапазона. Первое значение указывает, с какого числа начинается диапазон. Второе указывает, до какого числа идет выборка не включительно. Третьим значением ты можешь указать шаг приращения. По умолчанию он равен 1.
#практика
Метод randrange() возвращает случайно выбранный элемент из указанного диапазона. Первое значение указывает, с какого числа начинается диапазон. Второе указывает, до какого числа идет выборка не включительно. Третьим значением ты можешь указать шаг приращения. По умолчанию он равен 1.
#практика