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

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

Объединение двух словарей

А этот фрагмент кода пригодится при работе с базами данных и файлами JSON, когда нужно объединить данные из разных файлов или таблиц в общий файл. Объединение двух словарей таит в себе ряд опасностей, например возможность появления повторяющихся ключей.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Глубокий Анализ FastHTML

FastHTML — это мощный фреймворк для Python, который упрощает процесс создания веб-приложений и статических страниц. Он предлагает уникальное сочетание простоты и мощи, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании качественного контента и функциональности, не отвлекаясь на детали фронтенд-разработки. В этом руководстве автор рассмотрел основные возможности FastHTML, предоставил подробные примеры кода и объяснил, почему этот фреймворк может стать отличным выбором для вашего следующего проекта.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

А ещё можно поставить будильник на калькуляторе и на утро удивляться тому, что он не сработал)

👍 - если жизненно

#мемчики

@python_practics

PostgreSQL 16 изнутри

Чему вы научитесь:

• Глубокому пониманию архитектуры и внутренней работы PostgreSQL 16;
• Настройке и оптимизации производительности баз данных PostgreSQL;
• Созданию и управлению расширениями PostgreSQL;
• Использованию новых возможностей и улучшений в версии 16;
• Решению сложных задач администрирования и мониторинга базы данных.

"PostgreSQL 16 изнутри" поможет вам углубить знания о внутренней архитектуре PostgreSQL и освоить передовые методы настройки и оптимизации производительности. Вы узнаете, как эффективно использовать новые функции и управлять крупномасштабными базами данных с минимальными рисками.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥

Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:

1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате

На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:

🧬 Прогноз стоимости золота
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео

Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта

🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду

Обзор библиотек для работы с графами в Python: NetworkX и Graph-tool

В математике и программировании графы — это структурированная группа данных, которые представляют собой связанные элементы. Благодаря гибкости этих элементов и их способности сохранять данные в удобной для использования форме, они широко применяются в программировании и сфере технологий. В настоящее время одна из самых популярных отраслей, в которых используются графы — машинное обучение.

Для работы с графами созданы библиотеки Python, наиболее востребованные из них — это NetworkX и Graph-tool. В этом обзоре авторы расскажут об этих продуктах, а также выяснят практические аспекты работы с графами в программировании.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Расскажите подробнее об алгоритме k ближайших соседей.

Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.

На интуитивном уровне суть метода проста: посмотри на соседей вокруг, какие из них преобладают, таковым ты и являешься. Формально основой метода является гипотеза компактности: если метрика расстояния между примерами введена удачно, то схожие примеры гораздо чаще лежат в одном классе, чем в разных.

В случае использования метода для классификации объект присваивается тому классу, который является наиболее распространённым среди k соседей данного элемента, классы которых уже известны.

В случае использования метода для регрессии, объекту присваивается среднее значение по k ближайшим к нему объектам, значения которых уже известны.

#вопросы_из_собеседований

Головоломка на Python

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Напишите метод, который принимает в качестве входных данных массив последовательных букв и возвращает недостающую букву в массиве.

Пример:

['a','b','c','d','f'] -> 'e'
['O','Q','R','S'] -> 'P'

#задачник

@python_practics

Обработка пропущенных значений

Работа с отсутствующими данными с помощью pandas.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты