Алгоритм AdaBoost

Продолжаем делиться циклом видео про машинное обучение. В этот раз автор рассказывает про принцип реализации алгоритма AdaBoost для задач регрессии с применением решающих деревьев. Также демонстрируются недостатки алгоритма AdaBoost.

👀Смотреть видео

#видео

Развертывание приложений в Azure

Благодаря данной статье ты узнаешь, как с помощью Azure можно запускать приложения Python в облаке. Также ты узнаешь, что такое Streamlit, который поможет тебе при работе с Azure.

👉Читать статью

#статьи

Музыкальный проигрыватель

Музыкальный проигрыватель позволяет быстро и легко управлять всеми музыкальными файлами и прослушивать их. Благодаря библиотекам Pygame и Tkinter ты можешь без проблем реализовать музыкальный проигрыватель с графическим интерфейсом. Делимся кодом данной программы.

#практика

Векторный фильтр Калмана

Делимся видео, где автор демонстрирует пример реализации векторного фильтра Калмана для построения оценок местоположения движущегося объекта в трехмерном пространстве. Присутствует ссылка на код программы.

👀Смотреть видео

#видео

Оцифровка звука FPGA

Благодаря данной статье ты узнаешь, как захватывать звуковой сигнал платой FPGA MCY316. В результате ты напишешь программу, которая принимает байты и динамически отрисовывает сигнал.

👉Читать статью

#статьи

Загрузчик видео с YouTube

Данный код поможет тебе загружать видео с YouTube. В результате создается простой графический интерфейс, позволяющий загружать видео в разных форматах и с разным качеством.

#практика

Безлимитный доступ к чатгпт и миджорни!

Пробусти наш второй канал и получи безлимит!

Мы разыгрываем 2 безлимитных доступа на 3 месяца в нашем чатгпт боте и 2 пакета по 200 генераций в миджорни боте. Чтобы поучаствовать нужно всего лишь отдать свой буст нашему каналу и не убирать его до конца конкурса: клик

Итоги 27 октября! Шанс выиграть очень высокий, участников очень мало, кликай: https://t.me/chatgpt_neyrosety_midjourney?boost

Регулярные выражения: Сохраняющие скобки и группировка

Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, где автор рассказывает про регулярные выражения. В этот раз ты узнаешь, как выполнять группировку результатов поиска, их сохранение для дальнейшего использования.

👀Смотреть видео

#видео

Создание ИИ-бота

Благодаря данной статье ты научишься создавать собственный чат-бот на Python. Автор рассказывает, что такое модели, следующие инструкциям. Ты узнаешь, как находить такие модели и на основе их строить простые чат-боты.

👉Читать статью

#статьи

file.readlines

Метод readlines() возвращает список, содержащий каждую строку файла в виде элемента списка. Используй параметр hint, чтобы ограничить количество возвращаемых строк. Если общее количество возвращенных байтов превышает указанное число, строки больше не возвращаются. По умолчанию hint равен -1. Это значит, что вернутся все строки.

#практика

Применение match/case

Делимся видео, где автор демонстрирует примеры использования конструкции match/case. Также ты узнаешь о применении констант внутри блоков case.

👀Смотреть видео

#видео

SymPy: Симуляция физических процессов

SymPy — это библиотека Python для символьной математики. Она имеет широкий спектр функций, применимых в области базовой символьной арифметики, алгебры, дискретной математики, квантовой физики и т. д. Благодаря данной статье ты узнаешь, как симулировать физические процессы с помощью SymPy.

👉Читать статью

#статьи

Круговые диаграммы

С помощью Matlpotlib ты можешь строить круговые диаграммы. По умолчанию построение начинается с оси Х против часовой стрелки. Размер каждого клина определяется путем сравнения значения со всеми другими значениями.

#практика

Байесовский классификатор

Благодаря данному видео ты научишься обнаруживать сигналы с помощью байесовского решающего правила на основе отношения правдоподобия. Пример классификации мужчин и женщин по весу.

👀Смотреть видео

#видео

Пайплайн обработки данных в реальном времени

Благодаря данной статье ты научишься строить пайплайн обработки данных в реальном времени. Для этого тебе могут пригодиться различные библиотеки: NumPy, Pandas, Matplotlib и другие.

👉Читать статью

#статьи

statistics.median grouped

Метод statistics.median grouped() вычисляет медиану сгруппированных непрерывных данных, рассчитанную как 50-й процентиль. Этот метод обрабатывает точки данных как непрерывные данные и вычисляет медиану 50% процентиля. Сначала находится диапазон медианы, используя указанную ширину интервала (по умолчанию 1). Затем интерполируется в пределах этого диапазона, используя положение значений из набора данных, которые попадают в этот диапазон.

#практика

Метод градиентного спуска для двух параметров

В данном видео автор приводит пример работы метода наискорейшего спуска в задаче оптимизации сразу двух параметров. Рассматриваются методы улучшения сходимости с помощью моментов и быстрых градиентов Нестерова.

👀Смотреть видео

#видео

Python 3.12

В данной статье автор рассказывает про основные нововведения Python 3.12. К ним относятся: повышение информативности сообщений об ошибках, поддержка подсистемы ядра Linux perf в интерпретаторе и многое другое.

👉Читать статью

#статьи