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
Matplotlib: Стандартные текстовые элементы
Благодаря этому видео ты узнаешь, какие текстовые элементы можно отображать на графике и осуществлять их оформление. Также продемонстрированы свойства для оформления текстовых элементов.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Благодаря этому видео ты узнаешь, какие текстовые элементы можно отображать на графике и осуществлять их оформление. Также продемонстрированы свойства для оформления текстовых элементов.
👀Смотреть видео
#видео #matplotlib
Практическая обработка изображения линии горизонта
Делимся статьей, где автор демонстрирует профилирование горизонта города с помощью Python в нескольких строках кода. Демонстрируется как алгоритм, так и код проекта с визуализацией данных.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор демонстрирует профилирование горизонта города с помощью Python в нескольких строках кода. Демонстрируется как алгоритм, так и код проекта с визуализацией данных.
👉Читать статью
#статьи
triangular
triangular() — это встроенный метод модуля random. Он используется для возврата случайного числа с плавающей запятой в диапазоне. Отличие от uniform заключается в третьем параметре mode. Параметр mode дает возможность взвесить возможный результат ближе к одному из двух других значений параметра. В данном примере большинство значений будут ближе к 10, чем к 100.
#практика
triangular() — это встроенный метод модуля random. Он используется для возврата случайного числа с плавающей запятой в диапазоне. Отличие от uniform заключается в третьем параметре mode. Параметр mode дает возможность взвесить возможный результат ближе к одному из двух других значений параметра. В данном примере большинство значений будут ближе к 10, чем к 100.
#практика