KDTrees
KD-деревья — это структура данных, оптимизированная для запросов ближайших соседей. Например, в наборе точек можно эффективно узнать, какие точки являются ближайшими к определенной заданной точке. Метод KDTree() возвращает объект KDTree. Метод query() возвращает расстояние до ближайшего соседа и местоположение соседей.
#практика
KD-деревья — это структура данных, оптимизированная для запросов ближайших соседей. Например, в наборе точек можно эффективно узнать, какие точки являются ближайшими к определенной заданной точке. Метод KDTree() возвращает объект KDTree. Метод query() возвращает расстояние до ближайшего соседа и местоположение соседей.
#практика
Сортировка вставками
Сортировка вставками — это алгоритм сортировки, который помещает несортированный элемент в подходящее место на каждой итерации. В данной статье продемонстрирована работа этого алгоритма и его нюансы.
👉Читать статью
#статьи
Сортировка вставками — это алгоритм сортировки, который помещает несортированный элемент в подходящее место на каждой итерации. В данной статье продемонстрирована работа этого алгоритма и его нюансы.
👉Читать статью
#статьи
Алгоритм Флойда
Алгоритм Флойда используется для поиска кратчайшего пути между всеми вершинами взвешенного графа. Этот алгоритм работает как с ориентированными, так и с неориентированными графами, но не работает с графами с отрицательными циклами. Данное видео поможет разобраться с этим алгоритмом.
👀Смотреть видео
#видео
Алгоритм Флойда используется для поиска кратчайшего пути между всеми вершинами взвешенного графа. Этот алгоритм работает как с ориентированными, так и с неориентированными графами, но не работает с графами с отрицательными циклами. Данное видео поможет разобраться с этим алгоритмом.
👀Смотреть видео
#видео
Оптимизация сервинга нейросетей
В данной статье автор рассказывает про оптимизацию сервинга нейросетей. Демонстрируется исследование по оптимизации производительности, какие методы наиболее эффективные.
👉Читать статью
#статьи
В данной статье автор рассказывает про оптимизацию сервинга нейросетей. Демонстрируется исследование по оптимизации производительности, какие методы наиболее эффективные.
👉Читать статью
#статьи
Полиномиальная регрессия
Если твои точки данных явно не подходят для линейной регрессии, используй полиномиальную регрессию. Полиномиальная регрессия использует взаимосвязь между переменными x и y, чтобы наилучшим способом провести линию через точки данных. Метод numpy.poly1d позволяет создать полиномиальную модель.
#практика
Если твои точки данных явно не подходят для линейной регрессии, используй полиномиальную регрессию. Полиномиальная регрессия использует взаимосвязь между переменными x и y, чтобы наилучшим способом провести линию через точки данных. Метод numpy.poly1d позволяет создать полиномиальную модель.
#практика
Настройка uWSGI
uWSGI – веб-сервер и сервер веб-приложений, первоначально реализованный для запуска приложений Python через протокол WSGI. Делимся статьей, где автор дает рекомендации по настройке uWSGI в производственной среде.
👉Читать статью
#статьи
uWSGI – веб-сервер и сервер веб-приложений, первоначально реализованный для запуска приложений Python через протокол WSGI. Делимся статьей, где автор дает рекомендации по настройке uWSGI в производственной среде.
👉Читать статью
#статьи
Введение в spaCy
spaCy — это библиотека для расширенной обработки естественного языка в Python и Cython. Она оснащена современными моделями скорости и нейронной сети для тегов, синтаксического анализа, распознавания именованных объектов, классификации текста и многого другого. Данная статья поможет новичкам разобраться с spaCy.
👉Читать статью
#статьи
spaCy — это библиотека для расширенной обработки естественного языка в Python и Cython. Она оснащена современными моделями скорости и нейронной сети для тегов, синтаксического анализа, распознавания именованных объектов, классификации текста и многого другого. Данная статья поможет новичкам разобраться с spaCy.
👉Читать статью
#статьи
FileNotFoundError
Если ты получил сообщение об ошибке «FileNotFoundError: The system cannot find the file specified», это означает, что по указанному тобой пути нет файла. В данном видео автор рассказывает, как правильно обрабатывать исключение FileNotFoundError при работе с файлами с помощью блоков операторов try/except/finally и файлового менеджера контекста with.
👀Смотреть видео
#видео
Если ты получил сообщение об ошибке «FileNotFoundError: The system cannot find the file specified», это означает, что по указанному тобой пути нет файла. В данном видео автор рассказывает, как правильно обрабатывать исключение FileNotFoundError при работе с файлами с помощью блоков операторов try/except/finally и файлового менеджера контекста with.
👀Смотреть видео
#видео
Матрица ошибок
Матрица ошибок — это таблица, которая используется в задачах классификации для оценки того, где были допущены ошибки в модели. Строки представляют фактические классы, которыми должны были быть результаты. Столбцы представляют прогнозы, которые ты сделали. В данном примере мы генерируем числа для фактических и прогнозируемых значений. Затем импортируем metrics из sklearn, чтобы использовать функцию построения матрицы ошибок.
#практика
Матрица ошибок — это таблица, которая используется в задачах классификации для оценки того, где были допущены ошибки в модели. Строки представляют фактические классы, которыми должны были быть результаты. Столбцы представляют прогнозы, которые ты сделали. В данном примере мы генерируем числа для фактических и прогнозируемых значений. Затем импортируем metrics из sklearn, чтобы использовать функцию построения матрицы ошибок.
#практика
Создание “Матрицы”
В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать собственную “Матрицу”. Создается темное консольное окно, в котором стекаются струйки зелёных цифр. Двигаются они с разной скоростью. У каждой струйки есть начало — яркий зелёный ноль — и конец. Скорости движения начала и конца струйки тоже разные и определяются случайным образом.
👉Читать статью
#статьи
В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать собственную “Матрицу”. Создается темное консольное окно, в котором стекаются струйки зелёных цифр. Двигаются они с разной скоростью. У каждой струйки есть начало — яркий зелёный ноль — и конец. Скорости движения начала и конца струйки тоже разные и определяются случайным образом.
👉Читать статью
#статьи
SciPy: Dijkstra
Используй метод dijkstra, чтобы найти кратчайший путь в графе от одного элемента к другому. Аргумент return predecessors принимает логическое значение True, чтобы вернуть весь путь обхода, в противном случае — False. indexes - индекс элемента для возврата всех путей только из этого элемента. limit - максимальный вес пути.
#практика
Используй метод dijkstra, чтобы найти кратчайший путь в графе от одного элемента к другому. Аргумент return predecessors принимает логическое значение True, чтобы вернуть весь путь обхода, в противном случае — False. indexes - индекс элемента для возврата всех путей только из этого элемента. limit - максимальный вес пути.
#практика
Алгоритм Краскала
Алгоритм Краскала — это алгоритм минимального остовного дерева, который принимает граф в качестве входных данных и находит подмножество ребер этого графа. Мы начинаем с ребер с наименьшим весом и продолжаем добавлять ребра, пока не достигнем нашей цели. Данное видео поможет разобраться с этим алгоритмом.
👀Смотреть видео
#видео
Алгоритм Краскала — это алгоритм минимального остовного дерева, который принимает граф в качестве входных данных и находит подмножество ребер этого графа. Мы начинаем с ребер с наименьшим весом и продолжаем добавлять ребра, пока не достигнем нашей цели. Данное видео поможет разобраться с этим алгоритмом.
👀Смотреть видео
#видео
Превращение аватарки ВКонтакте в часы
В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать аватарку ВКонтакте в форме часов. Алгоритм следующий: авторизация ВК из кода; получаем текущее время, если отличается от того, что на аватарке, меняем; создаем картинку с текущим временем; обновляем аватарку.
👉Читать статью
#статьи
В данной статье автор демонстрирует, как можно сделать аватарку ВКонтакте в форме часов. Алгоритм следующий: авторизация ВК из кода; получаем текущее время, если отличается от того, что на аватарке, меняем; создаем картинку с текущим временем; обновляем аватарку.
👉Читать статью
#статьи
Битовые операции
В Python побитовые операторы используются для выполнения побитовых вычислений над целыми числами. Целые числа сначала преобразуются в двоичные, а затем операции выполняются побитно, отсюда и название побитовых операторов. Затем результат возвращается в десятичном формате. Данное видео поможет разобраться с этими операциями.
👀Смотреть видео
#видео
В Python побитовые операторы используются для выполнения побитовых вычислений над целыми числами. Целые числа сначала преобразуются в двоичные, а затем операции выполняются побитно, отсюда и название побитовых операторов. Затем результат возвращается в десятичном формате. Данное видео поможет разобраться с этими операциями.
👀Смотреть видео
#видео
issuperset
Метод issuperset() возвращает True, если множество содержит все элементы другого множества (передается как аргумент). Если нет, возвращается False. Также можно использовать оператор >=, однако он требует множеств по обе стороны. Метод issuperset может принимать любой объект.
#практика
Метод issuperset() возвращает True, если множество содержит все элементы другого множества (передается как аргумент). Если нет, возвращается False. Также можно использовать оператор >=, однако он требует множеств по обе стороны. Метод issuperset может принимать любой объект.
#практика
MongoDB: вставка в коллекцию
Чтобы вставить документ в коллекцию, используй метод insert one(). Первый параметр метода insert one() — это словарь, содержащий имена и значения каждого поля в документе, который ты хочешь вставить. Метод возвращает объект InsertOneResult со свойством insert id, которое содержит идентификатор вставленного документа.
#практика
Чтобы вставить документ в коллекцию, используй метод insert one(). Первый параметр метода insert one() — это словарь, содержащий имена и значения каждого поля в документе, который ты хочешь вставить. Метод возвращает объект InsertOneResult со свойством insert id, которое содержит идентификатор вставленного документа.
#практика
funq
funq — это инструмент для написания тестов FUNctional для приложений Qt, как виджетов, так и QML. В данной статье автор рассказывает, как можно реализовать автоматическое тестирование QT GUI с помощью Python и funq.
👉Читать статью
#статьи
funq — это инструмент для написания тестов FUNctional для приложений Qt, как виджетов, так и QML. В данной статье автор рассказывает, как можно реализовать автоматическое тестирование QT GUI с помощью Python и funq.
👉Читать статью
#статьи
Распространение исключений
Когда возникает исключение, механизм распространения исключений берет на себя управление. Обычный поток управления программой останавливается, и Python ищет подходящий обработчик исключений. Оператор try в Python устанавливает обработчики исключений через свои исключения. Данное видео поможет разобраться с распространением исключений.
👀Смотреть видео
#видео
Когда возникает исключение, механизм распространения исключений берет на себя управление. Обычный поток управления программой останавливается, и Python ищет подходящий обработчик исключений. Оператор try в Python устанавливает обработчики исключений через свои исключения. Данное видео поможет разобраться с распространением исключений.
👀Смотреть видео
#видео
MySQL: WHERE
При выборе записей из таблицы вы можете отфильтровать выборку с помощью оператора WHERE. Также ты можешь выбрать записи, которые начинаются, включают или заканчиваются данной буквой или фразой. Для этого нужно использовать %.
#практика
При выборе записей из таблицы вы можете отфильтровать выборку с помощью оператора WHERE. Также ты можешь выбрать записи, которые начинаются, включают или заканчиваются данной буквой или фразой. Для этого нужно использовать %.
#практика
List comprehension
List comprehension используется для создания новых списков из других итерируемых объектов, таких как кортежи, строки, массивы, списки и т. д. List comprehension состоит из квадратных скобок, содержащих выражение. Оно выполняется для каждого элемента вместе с циклом for для итерации по каждому элементу. Данная статья поможет разобраться с list comprehension.
👉Читать статью
#статьи
List comprehension используется для создания новых списков из других итерируемых объектов, таких как кортежи, строки, массивы, списки и т. д. List comprehension состоит из квадратных скобок, содержащих выражение. Оно выполняется для каждого элемента вместе с циклом for для итерации по каждому элементу. Данная статья поможет разобраться с list comprehension.
👉Читать статью
#статьи