NLTK
NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
• Служит оболочкой для NLP-библиотек промышленного масштаба.
• Поддерживает мультиплатформенность — работает на Windows, Linux и Mac OS X.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
• Служит оболочкой для NLP-библиотек промышленного масштаба.
• Поддерживает мультиплатформенность — работает на Windows, Linux и Mac OS X.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
👍3
Извлечение ключей и значений из словаря
Методы keys() и values() возвращают представления ключей и значений словаря, которые можно преобразовать в список.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Методы keys() и values() возвращают представления ключей и значений словаря, которые можно преобразовать в список.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍6
10 способов заработать на искусственном интеллекте в 2025
С созданием продуктов и контента на основе ИИ все более-менее понятно, но с тем, как на этом зарабатывать самим разработчикам, вопросов больше. Поэтому мы изучили рынок и нашли конкретные направления, где прямо сейчас можно получать доход от своих навыков.
В статье — 10 актуальных направлений, которые уже работают. Если у вас есть опыт в разработке, автоматизации или работе с данными, вы сможете найти в материале идеи, как использовать свои знания и монетизировать их с помощью ИИ.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
С созданием продуктов и контента на основе ИИ все более-менее понятно, но с тем, как на этом зарабатывать самим разработчикам, вопросов больше. Поэтому мы изучили рынок и нашли конкретные направления, где прямо сейчас можно получать доход от своих навыков.
В статье — 10 актуальных направлений, которые уже работают. Если у вас есть опыт в разработке, автоматизации или работе с данными, вы сможете найти в материале идеи, как использовать свои знания и монетизировать их с помощью ИИ.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍3
Learn T-SQL Querying, 2nd Edition: A guide to developing efficient and elegant T-SQL code (2024)
Чему вы научитесь:
• Написанию эффективных T-SQL запросов;
• Оптимизации производительности запросов;
• Работе с оконными функциями и Common Table Expressions;
• Обработке и трансформации данных;
• Анализу и устранению узких мест.
"Learn T-SQL Querying" научит вас создавать оптимальные и элегантные запросы для Microsoft SQL Server.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Чему вы научитесь:
• Написанию эффективных T-SQL запросов;
• Оптимизации производительности запросов;
• Работе с оконными функциями и Common Table Expressions;
• Обработке и трансформации данных;
• Анализу и устранению узких мест.
"Learn T-SQL Querying" научит вас создавать оптимальные и элегантные запросы для Microsoft SQL Server.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
👍3
👍11
PEP 751 принят: Python получит стандартный lock-файл для точной установки зависимостей
Python наконец-то получит единый формат lock-файлов — документ PEP 751 принят официально.
Это значит, что у экосистемы появится универсальный способ фиксировать все зависимости проекта, включая транзитивные, с возможностью точного и воспроизводимого развёртывания окружения.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Python наконец-то получит единый формат lock-файлов — документ PEP 751 принят официально.
Это значит, что у экосистемы появится универсальный способ фиксировать все зависимости проекта, включая транзитивные, с возможностью точного и воспроизводимого развёртывания окружения.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍4
Внимание! - Вопрос!
На каждый запрос система генерирует уникальный токен и выставляет его в куках. В каждой форме размещается скрытое поле csrf-token с этим же токеном. При отправке формы методом POST Джанго проверяет, что поле формы и значение в куках совпадают. Если нет, это значит, что запрос подделан или отправлен с другого домена.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍3
Задача:
Существует массив с несколькими числами. Все числа равны, кроме одного. Попробуйте найти его!
Пример:
#задачник
@python_practics
Существует массив с несколькими числами. Все числа равны, кроме одного. Попробуйте найти его!
Пример:
find_uniq([ 1, 1, 1, 2, 1, 1 ]) == 2
find_uniq([ 0, 0, 0.55, 0, 0 ]) == 0.55
#задачник
@python_practics
👍3
Форматирование строк
Этот код создает две переменные, name со значением "Alice" и age со значением 30, затем формирует строку с использованием f-строки, которая объединяет эти переменные в текст: "Alice is 30 years old.", и выводит этот текст на экран.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Этот код создает две переменные, name со значением "Alice" и age со значением 30, затем формирует строку с использованием f-строки, которая объединяет эти переменные в текст: "Alice is 30 years old.", и выводит этот текст на экран.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍7
Внимание! - Вопрос!
Сигналы – это события в экосистеме Джанго. С помощью сигналов подсистемы оповещают приложение о том, что случилось. Чтобы читать сигналы, программист регистрирует обработчики сигналов. Сигналы распространяются синхронно. Это значит, подписав на один сигнал сотню обработчиков, мы увеличим время, необходимое на отдачу ответа.
Основные сигналы это начало запроса и его окончание, перед сохранением модели и после, обращение к базе данных.
Важно: сигналы моделей работают поштучно, то есть для одной модели. При пакетной обработке, например, queryset.all().delete() или queryset.all().update({'foo'=42}), события об удалении или изменения не будут вызваны.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Основные сигналы это начало запроса и его окончание, перед сохранением модели и после, обращение к базе данных.
Важно: сигналы моделей работают поштучно, то есть для одной модели. При пакетной обработке, например, queryset.all().delete() или queryset.all().update({'foo'=42}), события об удалении или изменения не будут вызваны.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
❤1🔥1
TorchAudio
Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.
Особенности TorchAudio:
• Мощные N-мерные массивы.
• Быстрые и универсальные концепции векторизации, индексации и широковещательной рассылки.
• Инструменты для интеграции кода C/C++ и Fortran.
• Комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье.
• Поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ и хорошо интегрируется с библиотеками распределенных, графических процессоров и разреженных массивов.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch. TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.
Особенности TorchAudio:
• Мощные N-мерные массивы.
• Быстрые и универсальные концепции векторизации, индексации и широковещательной рассылки.
• Инструменты для интеграции кода C/C++ и Fortran.
• Комплексные математические функции, генераторы случайных чисел, процедуры линейной алгебры, преобразования Фурье.
• Поддерживает широкий спектр аппаратных и вычислительных платформ и хорошо интегрируется с библиотеками распределенных, графических процессоров и разреженных массивов.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
👍2