Треугольник Паскаля
Треугольник Паскаля — это модель треугольника, основанная на nCr. В первой строке есть один элемент, и это 1. Каждый элемент в последующих строках представляет собой сумму двух чисел непосредственно над ним. Данное видео поможет разобраться с треугольником Паскаля.
👀Смотреть видео
#видео
Треугольник Паскаля — это модель треугольника, основанная на nCr. В первой строке есть один элемент, и это 1. Каждый элемент в последующих строках представляет собой сумму двух чисел непосредственно над ним. Данное видео поможет разобраться с треугольником Паскаля.
👀Смотреть видео
#видео
Matplotlib: Круговые диаграммы
С помощью функции pie() ты можешь рисовать круговые диаграммы. По умолчанию построение начинается с оси X и движется против часовой стрелки. Размер каждого клина определяется путем сравнения значения со всеми другими значениями. Для добавления метки к круговой диаграмме используй параметр label.
#практика #matplotlib
С помощью функции pie() ты можешь рисовать круговые диаграммы. По умолчанию построение начинается с оси X и движется против часовой стрелки. Размер каждого клина определяется путем сравнения значения со всеми другими значениями. Для добавления метки к круговой диаграмме используй параметр label.
#практика #matplotlib
PyGame: События от клавиатуры
Благодаря этому видео ты узнаешь, как происходит обработка событий от клавиатуры. Продемонстрированы особенности обработки удерживания нажатых клавиш и модификаторов Ctrl, Alt, Shift. Также ты познакомишься с объектом Event модуля pygame.event, событими KEYDOWN и KEYUP.
👀Смотреть видео
#видео
Благодаря этому видео ты узнаешь, как происходит обработка событий от клавиатуры. Продемонстрированы особенности обработки удерживания нажатых клавиш и модификаторов Ctrl, Alt, Shift. Также ты познакомишься с объектом Event модуля pygame.event, событими KEYDOWN и KEYUP.
👀Смотреть видео
#видео
PySpark
PySpark — это API Python для Apache Spark, распределенная вычислительная среда с открытым исходным кодом. Используется для обработки данных в режиме реального времени. PySpark позволяет создавать более масштабируемые анализы и пайплайны по сравнению с Pandas. Делимся статьей, где автор знакомит с этим API.
👉Читать статью
#статьи
PySpark — это API Python для Apache Spark, распределенная вычислительная среда с открытым исходным кодом. Используется для обработки данных в режиме реального времени. PySpark позволяет создавать более масштабируемые анализы и пайплайны по сравнению с Pandas. Делимся статьей, где автор знакомит с этим API.
👉Читать статью
#статьи
list.extend
Метод list.extend() перебирает итерируемый объект (строку, кортеж, список, множество или словарь) с последующим добавлением каждого элемента итерируемого объекта в конец текущего списка. Длина списка увеличивается на количество элементов, присутствующих в итерации.
#практика
Метод list.extend() перебирает итерируемый объект (строку, кортеж, список, множество или словарь) с последующим добавлением каждого элемента итерируемого объекта в конец текущего списка. Длина списка увеличивается на количество элементов, присутствующих в итерации.
#практика
👍1
Лучшие open-source инструменты
Делимся статьей, где автор рассказывает про лучшие open-source инструменты для Python. Инструменты распределены по этапам и сферам разработки: качество кода, тестирование, дебаггинг и так далее.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор рассказывает про лучшие open-source инструменты для Python. Инструменты распределены по этапам и сферам разработки: качество кода, тестирование, дебаггинг и так далее.
👉Читать статью
#статьи
Основные методы списков
Делимся видео, где автор знакомит с основными методами строк. К ним относятся upper, lower, count, find, index, replace и многие другие. Также ты узнаешь, что такое методы и как они вызываются.
👀Смотреть видео
#видео
Делимся видео, где автор знакомит с основными методами строк. К ним относятся upper, lower, count, find, index, replace и многие другие. Также ты узнаешь, что такое методы и как они вызываются.
👀Смотреть видео
#видео
statistics.harmonic mean
Метод statistics.harmonic mean() вычисляет среднее гармоническое заданного набора данных. Среднее гармоническое рассчитывается следующим образом: если у тебя есть четыре значения (a, b, c и d), то их среднее гармоническое будет равно 4 / (1/a + 1/b + 1/c + 1/d).
#практика
Метод statistics.harmonic mean() вычисляет среднее гармоническое заданного набора данных. Среднее гармоническое рассчитывается следующим образом: если у тебя есть четыре значения (a, b, c и d), то их среднее гармоническое будет равно 4 / (1/a + 1/b + 1/c + 1/d).
#практика
Django REST: Serializer
Благодаря этому видео ты узнаешь, как сделать ручную сериализацию объектов модели с помощью базового класса Serializer. Также рассматриваются классы JSONRenderer, JSONParser, метод is valid(), коллекция validated data.
👀Смотреть видео
#видео #django
Благодаря этому видео ты узнаешь, как сделать ручную сериализацию объектов модели с помощью базового класса Serializer. Также рассматриваются классы JSONRenderer, JSONParser, метод is valid(), коллекция validated data.
👀Смотреть видео
#видео #django
Генерация музыки из изображений
Делимся статьей, где автор демонстрирует генерацию музыки из изображений. Идея заключается в том, что подразделы цветового пространства могут быть сопоставлены с определенной нотой в музыкальной гамме. Тогда эта нота будет иметь частоту, связанную с ней.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор демонстрирует генерацию музыки из изображений. Идея заключается в том, что подразделы цветового пространства могут быть сопоставлены с определенной нотой в музыкальной гамме. Тогда эта нота будет иметь частоту, связанную с ней.
👉Читать статью
#статьи
TensorFlow: tf.Module
Модули — это контейнеры для нескольких ресурсов, которые используются вместе. Модуль состоит из набора файлов .tf и/или .tf.json, хранящихся вместе в каталоге. Благодаря этому видео ты научишься создавать модели полносвязного слоя нейронной сети. Также продемонстрирована реализация ее обучения для простой задачи сложения двух чисел.
👀Смотреть видео
#видео
Модули — это контейнеры для нескольких ресурсов, которые используются вместе. Модуль состоит из набора файлов .tf и/или .tf.json, хранящихся вместе в каталоге. Благодаря этому видео ты научишься создавать модели полносвязного слоя нейронной сети. Также продемонстрирована реализация ее обучения для простой задачи сложения двух чисел.
👀Смотреть видео
#видео
Обнаружение QR-кода
Делимся циклом статей, где автор рассказывает про QR-код. Ты научишься распознавать его на картинке и дешифровывать. Также познакомишься с библиотеками opencv и numpy. В дальнейшем будет продемонстрировано создание генератора QR-кодов.
👉Читать статью
#статьи
Делимся циклом статей, где автор рассказывает про QR-код. Ты научишься распознавать его на картинке и дешифровывать. Также познакомишься с библиотеками opencv и numpy. В дальнейшем будет продемонстрировано создание генератора QR-кодов.
👉Читать статью
#статьи
match/case
Синтаксис «match...case» похож на операторы switch в других объектно-ориентированных языках. Он предназначен для облегчения сопоставления с шаблонами. Делимся видео, где автор рассказывает про match/case.
👀Смотреть видео
#видео
Синтаксис «match...case» похож на операторы switch в других объектно-ориентированных языках. Он предназначен для облегчения сопоставления с шаблонами. Делимся видео, где автор рассказывает про match/case.
👀Смотреть видео
#видео
re.sub
Функция sub() возвращает новую строку, полученную путем выполнения замены по твоему выбору. Также ты можешь контролировать количество замен, указав параметр count. В данном примере два первых пробела заменяются символом 9.
#практика
Функция sub() возвращает новую строку, полученную путем выполнения замены по твоему выбору. Также ты можешь контролировать количество замен, указав параметр count. В данном примере два первых пробела заменяются символом 9.
#практика
Polars
Одной из основных претензий к Pandas является его низкая скорость и неэффективность при работе с большими наборами данных. К счастью, есть новая библиотека DataFrame, которая пытается устранить эту проблему под названием Polars. Делимся статьей, где автор знакомит с Polars.
👉Читать статью
#статьи
Одной из основных претензий к Pandas является его низкая скорость и неэффективность при работе с большими наборами данных. К счастью, есть новая библиотека DataFrame, которая пытается устранить эту проблему под названием Polars. Делимся статьей, где автор знакомит с Polars.
👉Читать статью
#статьи
TensorFlow: GradientTape
Начиная с версии 2.0, TensorFlow предоставляет API tf.GradientTape(). Это помогает в выполнении автоматической дифференциации. Это в свою очередь помогает в обратном распространении при обучении нейронных сетей. Делимся видео, где автор знакомит с GradientTape.
👀Смотреть видео
#видео #tensorflow
Начиная с версии 2.0, TensorFlow предоставляет API tf.GradientTape(). Это помогает в выполнении автоматической дифференциации. Это в свою очередь помогает в обратном распространении при обучении нейронных сетей. Делимся видео, где автор знакомит с GradientTape.
👀Смотреть видео
#видео #tensorflow
SciPy: CSR Матрица
CSR — Сжатое хранение строкой. Используется для быстрой нарезки строк, в результате чего получаются более быстрые матричные векторные произведения. Ты можешь создать матрицу CSR, передав массив в функцию scipy.sparse.csr matrix().
#практика
CSR — Сжатое хранение строкой. Используется для быстрой нарезки строк, в результате чего получаются более быстрые матричные векторные произведения. Ты можешь создать матрицу CSR, передав массив в функцию scipy.sparse.csr matrix().
#практика
Лучшие новые библиотеки за 2022 год
Делимся статьей, где автор рассказывает про лучшие новые библиотеки за 2022 год. К ним относятся Ruff, Memray, Codon и многие другие. Многие библиотеки полезны для работы с искусственным интеллектом.
👉Читать статью
#статьи
Делимся статьей, где автор рассказывает про лучшие новые библиотеки за 2022 год. К ним относятся Ruff, Memray, Codon и многие другие. Многие библиотеки полезны для работы с искусственным интеллектом.
👉Читать статью
#статьи
Django REST: APIView
Важным компонентом представлений DRF является класс APIView, который является подклассом View Django. Класс APIView является основой для всех представлений, которые ты можешь использовать в своем приложении DRF. Данное видео поможет разобраться с APIView.
👀Смотреть видео
#видео #django
Важным компонентом представлений DRF является класс APIView, который является подклассом View Django. Класс APIView является основой для всех представлений, которые ты можешь использовать в своем приложении DRF. Данное видео поможет разобраться с APIView.
👀Смотреть видео
#видео #django
re.split
Функция split разбивает строку, используя регулярное выражение. При желании ты можешь контролировать количество замен при помощи параметра maxsplit. В данном примере строка разделяется при появлении первого пробела.
#практика
Функция split разбивает строку, используя регулярное выражение. При желании ты можешь контролировать количество замен при помощи параметра maxsplit. В данном примере строка разделяется при появлении первого пробела.
#практика
👍1