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

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

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

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

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

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

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

Форматирование строк

Делимся видео, где автор демонстрирует способ формирования строки по шаблону с помощью метода format(). Также ты узнаешь, как можно форматировать строки, используя F-строки.

👀Смотреть видео

#видео

Hydrosphere

Hydrosphere — это платформа для развертывания, управления версиями и мониторинга моделей машинного обучения в производственной среде. Поддерживает все основные языки программирования и фреймворки — Python, Java, Tensorflow, Pytorch и т. д. Делимся статьей, где автор рассказывает про Hydrosphere.

👉Читать статью

#статьи

math.trunc

Метод math.trunc() возвращает усеченную целую часть числа. Обрати внимание, этот метод не округляет число вверх/вниз до ближайшего целого числа, а просто удаляет десятичные дроби. Если значение не является числом, возвращается TypeError.

#практика

Ускоренная обработка JSON

Делимся статьей, где автор демонстрирует различные модули для ускоренной обработки JSON. К ним относятся orjson, tortilla, jsonpickle, jsondiff, GenSON. Некоторые из них значительно превосходят библиотеку json в скорости выполнения задач.

👉Читать статью

#статьи

Алгоритм Евклида для нахождения НОД

Алгоритм Евклида позволяет найти наибольший общий делитель двух натуральных чисел. НОД двух чисел — это наибольшее число, на которое они оба делятся. Делимся видео, где автор демонстрирует реализацию алгоритма Евклида с помощью Python.

👀Смотреть видео

#видео

cmath.polar

Метод cmath.polar() преобразует комплексное число в полярные координаты. Он возвращает кортеж модуля и фазы. В полярных координатах комплексное число определяется модулем r и фазовым углом phi.

#практика

Сравнение форматов данных для хранения pandas.DataFrame

Делимся статьей, где автор сравнивает форматы данных для хранения pandas.DataFrame. В качестве тестируемых форматов использовались CSV, Pickle, Feather, Parquet, Msgpack, HDF. Сравнения наглядно продемонстрированы с помощью графиков.

👉Читать статью

#статьи

Tensorflow: Распознавание рукописных цифр

MNIST представляет собой большую базу данных рукописных чисел или цифр, которые используются для обучения различных систем обработки изображений. Набор данных также широко используется для обучения и тестирования в области машинного обучения. Делимся видео, где автор демонстрирует распознавание рукописных цифр с помощью Tensorflow.

👀Смотреть видео

#видео #tensorflow

string center

Метод center() выравнивает строку по центру, используя указанный символ (пробел по умолчанию) в качестве символа заполнения. В данном примере символ заполнения у нас “0”, строка занимает место в 20 символом.

#практика

Систематизация фото по геолокации и дате

Благодаря этой статье ты узнаешь, как с помощью Python можно реализовать систематизацию фото по геолокации и дате. Для этого понадобится PostGIS — расширитель пространственной базы данных для PostgreSQL. Он добавляет поддержку географических объектов, позволяющую выполнять запросы о местоположении в SQL.

👉Читать статью

#статьи

NumPy: Математические операции над массивами

Делимся видео, где автор рассказывает про базовые математические операции над массивами. Ты научишься реализовывать сложение, вычитание, умножение деление, возведение в степень, а также находить целый остаток от деления.

👀Смотреть видео

#видео #numpy

string.title

Метод title() возвращает строку, в которой первый символ в каждом слове имеет верхний регистр. Если слово содержит число или символ, первая буква после этого будет преобразована в верхний регистр.

#практика

Разбиение текста на абзацы

Делимся статьей, где автор демонстрирует разбиение текста на абзацы. Для этого применяется эмбеддинг. Эмбеддинг упрощает машинное обучение на больших входных данных, таких как векторы, представляющие слова.

👉Читать статью

#статьи

NumPy: Изменение формы массивов

Благодаря этому видео ты научишься изменять формы массивов. Познакомишься со свойством shape, методами reshape, ravel, resize. Также продемонстрированы особенности операции транспонирования матриц.

👀Смотреть видео

#видео #numpy