JupyterHub
JupyterHub предоставляет пользователям доступ к вычислительным средам и ресурсам, не обременяя задачами по установке и обслуживанию. JupyterHub работает в облаке или на твоем компьютере. Делимся статьей, где автор рассказывает про JupyterHub.
👉Читать статью
#статьи
JupyterHub предоставляет пользователям доступ к вычислительным средам и ресурсам, не обременяя задачами по установке и обслуживанию. JupyterHub работает в облаке или на твоем компьютере. Делимся статьей, где автор рассказывает про JupyterHub.
👉Читать статью
#статьи
Коллекция slots
По умолчанию Python использует dict для хранения атрибутов экземпляра объекта. Это действительно полезно, когда у тебя произвольное количество атрибутов. В небольших классах это уже проблема – dict тратит много оперативной памяти. Python не может просто так выделить статический объем памяти для хранения всех атрибутов. Для этого нужно использовать slots. Ты сразу указываешь все ожидаемые атрибуты. Таким образом можно снизить использование оперативной памяти почти на 40-50 процентов. Данное видео поможет разобраться с slots.
👀Смотреть видео
#видео
По умолчанию Python использует dict для хранения атрибутов экземпляра объекта. Это действительно полезно, когда у тебя произвольное количество атрибутов. В небольших классах это уже проблема – dict тратит много оперативной памяти. Python не может просто так выделить статический объем памяти для хранения всех атрибутов. Для этого нужно использовать slots. Ты сразу указываешь все ожидаемые атрибуты. Таким образом можно снизить использование оперативной памяти почти на 40-50 процентов. Данное видео поможет разобраться с slots.
👀Смотреть видео
#видео
👍3
math.ceil
Метод math.ceil() при необходимости округляет число до ближайшего целого числа в большую сторону и возвращает результат. Чтобы округлить число в меньшую сторону до ближайшего целого, используй метод math.floor().
#практика
Метод math.ceil() при необходимости округляет число до ближайшего целого числа в большую сторону и возвращает результат. Чтобы округлить число в меньшую сторону до ближайшего целого, используй метод math.floor().
#практика
Рекомендации по работе с Docker
Делимся статьей, где рассматриваются некоторые рекомендации, которым следует следовать при написании файлов Dockerfile и работе с Docker в целом. Хотя большинство перечисленных методов подходят всем разработчикам, независимо от языка, некоторые подходят только тем, кто разрабатывает приложения на Python.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где рассматриваются некоторые рекомендации, которым следует следовать при написании файлов Dockerfile и работе с Docker в целом. Хотя большинство перечисленных методов подходят всем разработчикам, независимо от языка, некоторые подходят только тем, кто разрабатывает приложения на Python.
👉Читать статью
#статьи
👍1
staticmethod
Делимся видео, где автор рассказывает про статические свойства и методы классов. Ты познакомишься с декоратором staticmethod. Также продемонстрирован пример использования статического свойства для создания класса-синглетона (singleton).
👀Смотреть видео
#видео
Делимся видео, где автор рассказывает про статические свойства и методы классов. Ты познакомишься с декоратором staticmethod. Также продемонстрирован пример использования статического свойства для создания класса-синглетона (singleton).
👀Смотреть видео
#видео
MongoDB: sort
Используйте метод sort() для сортировки результата в порядке возрастания или убывания. Метод sort() принимает один параметр для «имени поля» и один параметр для «направления» (направление по возрастанию по умолчанию). Если ты хочешь отсортировать в порядке убывания, используй -1 в качестве второго параметра.
#практика #mongodb
Используйте метод sort() для сортировки результата в порядке возрастания или убывания. Метод sort() принимает один параметр для «имени поля» и один параметр для «направления» (направление по возрастанию по умолчанию). Если ты хочешь отсортировать в порядке убывания, используй -1 в качестве второго параметра.
#практика #mongodb
Django: Определение моделей
Модель — это окончательный источник информации о твоих данных. Он содержит основные поля и поведение данных, которые ты хранишь. Как правило, каждая модель сопоставляется с одной таблицей базы данных. Делимся видео, где автор демонстрирует работу с моделями.
👀Смотреть видео
#видео #django
Модель — это окончательный источник информации о твоих данных. Он содержит основные поля и поведение данных, которые ты хранишь. Как правило, каждая модель сопоставляется с одной таблицей базы данных. Делимся видео, где автор демонстрирует работу с моделями.
👀Смотреть видео
#видео #django
Проверка автокорреляция с помощью критерия Дарбина-Уотсона
Статистика Durbin Watson (DW) — это тест на автокорреляцию остатков статистической модели или регрессионного анализа. Статистика Дарбина-Ватсона всегда будет иметь значение в диапазоне от 0 до 4. Значение 2,0 означает, что в выборке не обнаружено автокорреляции. Значения от 0 до менее 2 указывают на положительную автокорреляцию, а значения от 2 до 4 — на отрицательную автокорреляцию. Делимся статьей, где автор демонстрирует проверку автокорреляции с помощью критерия DW.
👉Читать статью
#статьи
Статистика Durbin Watson (DW) — это тест на автокорреляцию остатков статистической модели или регрессионного анализа. Статистика Дарбина-Ватсона всегда будет иметь значение в диапазоне от 0 до 4. Значение 2,0 означает, что в выборке не обнаружено автокорреляции. Значения от 0 до менее 2 указывают на положительную автокорреляцию, а значения от 2 до 4 — на отрицательную автокорреляцию. Делимся статьей, где автор демонстрирует проверку автокорреляции с помощью критерия DW.
👉Читать статью
#статьи
math.copysign
copysign() — это встроенная функция библиотеки math. Используется для получения числа с плавающей запятой со знаком другого числа. Знак может быть положительным или отрицательным. В данном примере выводится первое число со знаком второго числа.
#практика
copysign() — это встроенная функция библиотеки math. Используется для получения числа с плавающей запятой со знаком другого числа. Знак может быть положительным или отрицательным. В данном примере выводится первое число со знаком второго числа.
#практика
Распознавание голосовых сообщений с помощью Telegram бота
Делимся статьей, где автор демонстрирует создание Telegram бота. Он способен распознавать аудио оффлайн, а также преобразовывать текст в аудио. Для этого используются aiogram, Vosk, Silero и ffmpeg.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор демонстрирует создание Telegram бота. Он способен распознавать аудио оффлайн, а также преобразовывать текст в аудио. Для этого используются aiogram, Vosk, Silero и ffmpeg.
👉Читать статью
#статьи
Matplotlib: Легенда и геометрические фигуры
Благодаря этому видео ты узнаешь, как добавлять легенду для графиков и создавать ее оформление, используя метод legend(). Также ты научишься рисовать геометрические фигуры непосредственно на графике.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Благодаря этому видео ты узнаешь, как добавлять легенду для графиков и создавать ее оформление, используя метод legend(). Также ты научишься рисовать геометрические фигуры непосредственно на графике.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
time.sleep
Функция time.sleep используется для добавления задержки в выполнение программы. Ты можешь использовать эту функцию, чтобы остановить выполнение программы на заданное время в секундах. Обрати внимание, time.sleep фактически останавливает выполнение только текущего потока, а не всей программы.
#практика
Функция time.sleep используется для добавления задержки в выполнение программы. Ты можешь использовать эту функцию, чтобы остановить выполнение программы на заданное время в секундах. Обрати внимание, time.sleep фактически останавливает выполнение только текущего потока, а не всей программы.
#практика
TensorFlow: Параллелизм данных и моделей
В значительном количестве случаев обучение глубокому обучению может выполняться на одной машине с использованием единственного графического процессора с относительно высокой производительностью и скоростью. Однако бывают случаи, когда тебе нужно что-то помощнее. Делимся статьей, где автор рассказывает про параллелизм данных и моделей в TensorFlow.
👉Читать статью
#статьи #tensorflow
В значительном количестве случаев обучение глубокому обучению может выполняться на одной машине с использованием единственного графического процессора с относительно высокой производительностью и скоростью. Однако бывают случаи, когда тебе нужно что-то помощнее. Делимся статьей, где автор рассказывает про параллелизм данных и моделей в TensorFlow.
👉Читать статью
#статьи #tensorflow
Декораторы
Декоратор — очень мощный и полезный инструмент в Python. Это шаблон проектирования, который позволяет пользователю добавлять новые функции к существующему объекту без изменения его структуры. Данное видео познакомит тебя с декораторами.
👀Смотреть видео
#видео
Декоратор — очень мощный и полезный инструмент в Python. Это шаблон проектирования, который позволяет пользователю добавлять новые функции к существующему объекту без изменения его структуры. Данное видео познакомит тебя с декораторами.
👀Смотреть видео
#видео
SciPy: Bellman Ford
Метод bellman ford() также может найти кратчайший путь между всеми парами элементов. Однако этот метод также может обрабатывать отрицательные веса. В данном примере находится кратчайший путь от элемента 1 до элемента 2 с заданным графом с отрицательным весом.
#практика
Метод bellman ford() также может найти кратчайший путь между всеми парами элементов. Однако этот метод также может обрабатывать отрицательные веса. В данном примере находится кратчайший путь от элемента 1 до элемента 2 с заданным графом с отрицательным весом.
#практика
wxPython: Пользовательские диалоговые окна
Делимся видео, где автор рассказывает про порядок создания и вызова модальных и немодальных диалоговых окон. Продемонстрирована работа класса Dialog, методов ShowModal, Show.
👀Смотреть видео
#видео #wxpython
Делимся видео, где автор рассказывает про порядок создания и вызова модальных и немодальных диалоговых окон. Продемонстрирована работа класса Dialog, методов ShowModal, Show.
👀Смотреть видео
#видео #wxpython
Компенсация подсветки телевизора
Делимся статьей, где автор демонстрирует корректировку подсветки телевизора. Задача заключается в том, чтобы избавиться от излишнего красного оттенка. Продемонстрирован как алгоритм решения проблемы, так и код программы.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор демонстрирует корректировку подсветки телевизора. Задача заключается в том, чтобы избавиться от излишнего красного оттенка. Продемонстрирован как алгоритм решения проблемы, так и код программы.
👉Читать статью
#статьи
casefold
Метод casefold() возвращает строку, в которой все символы в нижнем регистре. Этот метод похож на метод lower(), но имеются отличия. casefold() предназначен для удаления всех регистровых различий в строке. Например, немецкая строчная буква «ß» эквивалентна «ss». Так как это уже строчная буква, lower() ничего не сделает с «ß», но casefold() преобразует в «ss».
#практика
Метод casefold() возвращает строку, в которой все символы в нижнем регистре. Этот метод похож на метод lower(), но имеются отличия. casefold() предназначен для удаления всех регистровых различий в строке. Например, немецкая строчная буква «ß» эквивалентна «ss». Так как это уже строчная буква, lower() ничего не сделает с «ß», но casefold() преобразует в «ss».
#практика
Django: Шаблоны
Шаблон Django — это текстовый документ или строка Python, размеченная с использованием языка шаблонов Django. Некоторые конструкции распознаются и интерпретируются механизмом шаблонов. Основными из них являются переменные и теги. Данное видео поможет разобраться с шаблонами.
👀Смотреть видео
#видео #django
Шаблон Django — это текстовый документ или строка Python, размеченная с использованием языка шаблонов Django. Некоторые конструкции распознаются и интерпретируются механизмом шаблонов. Основными из них являются переменные и теги. Данное видео поможет разобраться с шаблонами.
👀Смотреть видео
#видео #django
Преобразование Бокса-Кокса
Преобразование Бокса-Кокса — это преобразование ненормальных зависимых переменных в нормальную форму. Нормальность является важным допущением для многих статистических методов. Данная статья поможет разобраться с этим преобразованием.
👉Читать статью
#статьи
Преобразование Бокса-Кокса — это преобразование ненормальных зависимых переменных в нормальную форму. Нормальность является важным допущением для многих статистических методов. Данная статья поможет разобраться с этим преобразованием.
👉Читать статью
#статьи
fnmatch
Метод fnmatch() проверяет, соответствует ли строка имени файла шаблонной строке. Обрати внимание, что этот метод нечувствителен к регистру. Обычно fnmatch() делает сравнения, используя те же правила учета регистра, что и операционная система. Метод fnmatchcase() делает то же самое, только он чувствителен к регистру.
#практика
Метод fnmatch() проверяет, соответствует ли строка имени файла шаблонной строке. Обрати внимание, что этот метод нечувствителен к регистру. Обычно fnmatch() делает сравнения, используя те же правила учета регистра, что и операционная система. Метод fnmatchcase() делает то же самое, только он чувствителен к регистру.
#практика