Внимание! - Вопрос!
Для чего используются жадные алгоритмы?
Используются когда вычисление точного решения занимает слишком много времени или когда высокая точность не требуется. Эффективность приближенного алгоритма оценивается по:
• быстроте;
• близости полученного решения к оптимальному.
Жадные алгоритмы хороши не только тем что они обычно легко формулируются, но и тем что простота обычно оборачивается быстротой выполнения.
Жадные алгоритмы стремятся к локальной оптимизации в расчете на то что в итоге будет достигнут глобальный оптимум
Жадные алгоритмы легко реализуются и быстро выполняются, поэтому из них получаются хорошие приближенные алгоритмы
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Для чего используются жадные алгоритмы?
• быстроте;
• близости полученного решения к оптимальному.
Жадные алгоритмы хороши не только тем что они обычно легко формулируются, но и тем что простота обычно оборачивается быстротой выполнения.
Жадные алгоритмы стремятся к локальной оптимизации в расчете на то что в итоге будет достигнут глобальный оптимум
Жадные алгоритмы легко реализуются и быстро выполняются, поэтому из них получаются хорошие приближенные алгоритмы
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍4
LightGBM
LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
LightGBM — библиотека, созданная сотрудниками Microsoft для работы в сфере машинного обучения. Ее ключевая особенность — быстрая реализация градиентного бустинга. Это такой принцип машинного обучения, который помогает разработчикам создавать новые алгоритмы, используя многоуровневые решения.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
👍2
Сортировка списка словарей
Бывают задачи, в которых требуется упорядочить список словарей, чтобы получить с помощью ключа отсортированный в определенном порядке список.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Бывают задачи, в которых требуется упорядочить список словарей, чтобы получить с помощью ключа отсортированный в определенном порядке список.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍7
Функция setdefault() в Python: для чего нужна и как её использовать
Словари Python — мощные инструменты для работы с данными. Они поддерживают разные методы, но функция setdefault() выделяется способностью упрощать код и эффективно работать со значениями по умолчанию.
В этой статье авторы рассматривают синтаксис, сценарии использования функции и показывают её пользу на практических примерах.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Словари Python — мощные инструменты для работы с данными. Они поддерживают разные методы, но функция setdefault() выделяется способностью упрощать код и эффективно работать со значениями по умолчанию.
В этой статье авторы рассматривают синтаксис, сценарии использования функции и показывают её пользу на практических примерах.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍2
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров
Чему вы научитесь:
• Основам машинного обучения и искусственного интеллекта;
• Разработке и обучению моделей машинного обучения;
• Применению алгоритмов ИИ для решения инженерных задач;
• Обработке и анализу данных для создания моделей;
• Интеграции ИИ решений в инженерные проекты.
"Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров" предоставляет практическое обучение основам и применению машинного обучения и ИИ для решения инженерных задач. Вы научитесь разрабатывать и обучать модели, обрабатывать данные и интегрировать ИИ в ваши проекты.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Чему вы научитесь:
• Основам машинного обучения и искусственного интеллекта;
• Разработке и обучению моделей машинного обучения;
• Применению алгоритмов ИИ для решения инженерных задач;
• Обработке и анализу данных для создания моделей;
• Интеграции ИИ решений в инженерные проекты.
"Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров" предоставляет практическое обучение основам и применению машинного обучения и ИИ для решения инженерных задач. Вы научитесь разрабатывать и обучать модели, обрабатывать данные и интегрировать ИИ в ваши проекты.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
👍3
Какая функция используется для получения списка всех атрибутов и методов объекта?
Anonymous Quiz
13%
direct()
22%
atb()
65%
dir()
👍3
Топ пакетов для улучшения работы с Python
Пакеты для работы с Python, которые называют также библиотеками, представляют собой готовые модули кода. Их применяют разработчики, чтобы не писать каждый раз заново одинаковые фрагменты программы. В Python более 130 тыс. библиотек, при этом их количество постоянно растет. У каждого пакета свои возможности, которые охватывают весь спектр потребностей пользователей. В этой статье авторы собрали самые популярные и востребованные модульные инструменты.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Пакеты для работы с Python, которые называют также библиотеками, представляют собой готовые модули кода. Их применяют разработчики, чтобы не писать каждый раз заново одинаковые фрагменты программы. В Python более 130 тыс. библиотек, при этом их количество постоянно растет. У каждого пакета свои возможности, которые охватывают весь спектр потребностей пользователей. В этой статье авторы собрали самые популярные и востребованные модульные инструменты.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍2
Внимание! - Вопрос!
Как распознать NP-полную задачу?
Не существует простого способа это сделать, но есть ряд признаков:
• ваш алгоритм быстро работает при малом количестве элементов, но сильно замедляется при увеличении их числа;
• формулировка часто указывает на NР-полноту задачи;
• вам приходится вычислять все возможные варианты Х, потому что задачу невозможно разбить на меньшие подзадачи;
• если в задаче встречается некоторая последовательность (например, последовательность городов, как в задаче о коммивояжере) и задача не имеет простого решения;
• если в задаче встречается некоторое множество (например, множество радиостанций) и задача не имеет простого решения;
• можно ли переформулировать задачу в условиях задачи покрытия множества или задачи о коммивояжере? В таком случае ваша задача определенно является NР-полной.
У NP-полных задач не бывает известных быстрых решений. Если у вас имеется NP-полная задача лучше воспользоваться приближенным алгоритмом.
#вопросы_из_собеседований
Как распознать NP-полную задачу?
• ваш алгоритм быстро работает при малом количестве элементов, но сильно замедляется при увеличении их числа;
• формулировка часто указывает на NР-полноту задачи;
• вам приходится вычислять все возможные варианты Х, потому что задачу невозможно разбить на меньшие подзадачи;
• если в задаче встречается некоторая последовательность (например, последовательность городов, как в задаче о коммивояжере) и задача не имеет простого решения;
• если в задаче встречается некоторое множество (например, множество радиостанций) и задача не имеет простого решения;
• можно ли переформулировать задачу в условиях задачи покрытия множества или задачи о коммивояжере? В таком случае ваша задача определенно является NР-полной.
У NP-полных задач не бывает известных быстрых решений. Если у вас имеется NP-полная задача лучше воспользоваться приближенным алгоритмом.
#вопросы_из_собеседований
👍7
Задача:
Реализуйте функцию, которая принимает 3 целых значения a, b, c. Функция должна возвращать значение true, если можно построить треугольник со сторонами заданной длины, и значение false в любом другом случае.
Пример:
#задачник
@python_practics
Реализуйте функцию, которая принимает 3 целых значения a, b, c. Функция должна возвращать значение true, если можно построить треугольник со сторонами заданной длины, и значение false в любом другом случае.
Пример:
4,2,3 -> true
#задачник
@python_practics
👍5
Чтение данных
Загрузка данных из различных источников, таких как CSV, Excel или базы данных SQL.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Загрузка данных из различных источников, таких как CSV, Excel или базы данных SQL.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍4
Внимание! - Вопрос!
Расскажите подробнее про динамическое программирование.
Применяется для оптимизации некоторой характеристики, например положить в рюкзак вещей на наибольшую сумму, или найти самую длинную подстроку в двух словах и тд.
Работает только в ситуациях когда задача может быть разбита на автономные подзадачи
В каждом решении из области динамического программирования строится таблица (!) Значения ячеек таблицы обычно соответствует оптимизируемой характеристике (цена вещей, их важность, количество повторений букв и тд)
Не существует единой формулы для вычисления решений методом динамического программирования.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Расскажите подробнее про динамическое программирование.
Работает только в ситуациях когда задача может быть разбита на автономные подзадачи
В каждом решении из области динамического программирования строится таблица (!) Значения ячеек таблицы обычно соответствует оптимизируемой характеристике (цена вещей, их важность, количество повторений букв и тд)
Не существует единой формулы для вычисления решений методом динамического программирования.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍3
Scrapy
Scrapy – это бесплатный фреймворк Python с открытым исходным кодом, который широко используется для веб-скрейпинга и ряда других задач, в том числе автоматического тестирования и интеллектуального анализа данных.
Изначально Scrapy был разработан именно для веб-скрейпинга, а позже был доработан для выполнения других задач. Библиотека предлагает быстрый и высокоуровневый метод сбора данных с веб-сайтов и извлечения структурированных данных с веб-страниц.
Scrapy написан на Python и построен на основе «пауков», или автономных поисковых роботов, которым предоставляется набор инструкций. Scrapy соблюдает принцип DRY (don’t repeat yourself – не повторяйся) и тем самым упрощает создание и масштабирование готовых проектов веб-сканирования.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
Scrapy – это бесплатный фреймворк Python с открытым исходным кодом, который широко используется для веб-скрейпинга и ряда других задач, в том числе автоматического тестирования и интеллектуального анализа данных.
Изначально Scrapy был разработан именно для веб-скрейпинга, а позже был доработан для выполнения других задач. Библиотека предлагает быстрый и высокоуровневый метод сбора данных с веб-сайтов и извлечения структурированных данных с веб-страниц.
Scrapy написан на Python и построен на основе «пауков», или автономных поисковых роботов, которым предоставляется набор инструкций. Scrapy соблюдает принцип DRY (don’t repeat yourself – не повторяйся) и тем самым упрощает создание и масштабирование готовых проектов веб-сканирования.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
👍2