WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'python-programming'


Раскрытие возможностей ручки и бумаги: вечные инструменты для решения проблем и развития навыков.
В сегодняшнюю цифровую эпоху, когда мы постоянно окружены экранами и гаджетами, ручка и бумага могут показаться пережитками прошлого. Однако эти, казалось бы, простые инструменты выдержали испытание временем и продолжают оставаться бесценными для решения проблем и развития навыков. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как ручка и бумага являются вечными инструментами, которые могут улучшить наши когнитивные способности, способствовать творчеству и способствовать личностному росту...

Как сделать приложение для контактной книги с помощью Python
Часть 2. Давайте создадим простое CRUD-приложение с использованием Python. В предыдущей статье мы успешно создали интерфейс приложения, добавили список контактов и добавили функцию чтения в приложение контактной книги. В этой статье будут рассмотрены функции обновления, удаления и создания созданного нами ранее приложения контактной книги. Без лишних слов, давайте приступим к кодированию! Шаг 4. Добавьте функцию создания После успешного добавления функции «Чтение» в приложение..

Динамические списки в Python
Узнайте, что динамические списки могут сделать для вас уже сегодня! Термин «структура данных» может показаться пугающим, и ничего страшного, мы его демистифицируем. Даже если вы новичок в программировании, вы готовы узнать о структурах данных, возможно, вы уже знаете о них, даже не осознавая этого. В этой статье мы собираемся обсудить структуры данных в Python, а затем перейдем к более подробным, динамическим массивам (их также можно назвать динамическими списками). После..

Максимизация потенциала скрытого распределения Дирихле при обработке естественного языка для темы…
Вы ищете инновационный подход к моделированию темы при обработке естественного языка? Не ищите ничего, кроме скрытого распределения Дирихле (LDA), мощного метода, который может помочь вам выявить скрытые закономерности в ваших данных. Благодаря анализу больших наборов текстовых документов и выявлению общих тем и тем LDA стал незаменимым инструментом как для специалистов по данным, так и для исследователей и аналитиков. На этой неделе мы изучим потенциал LDA для тематического..

«Освоение TensorFlow Extended: передовые методы создания сквозных конвейеров машинного обучения в масштабе»
Поскольку область машинного обучения продолжает расти и развиваться, становится все более важным иметь инструменты и платформы, которые могут помочь упростить процесс создания, обучения и развертывания моделей машинного обучения. TensorFlow Extended (TFX) — это один из таких инструментов, предлагающий комплексный набор компонентов и рекомендаций для создания сквозных конвейеров машинного обучения в любом масштабе. В этой статье мы рассмотрим некоторые расширенные функции TFX и то,..

Что такое метаклассы в Python?
Метаклассы в Python: раскрывая силу создателей классов Python известен своей универсальностью и гибкостью, что позволяет разработчикам создавать надежный и эффективный код. Одной из менее известных, но невероятно мощных функций Python являются метаклассы. Метаклассы предоставляют уникальный способ управления созданием и поведением классов, позволяя разработчикам настраивать создание классов и добавлять в свои программы мощные функциональные возможности. В этой статье мы рассмотрим..

Начинающие проекты ML Python
Линейная регрессия . Это базовая модель машинного обучения, которая прогнозирует непрерывное значение. Вы можете использовать библиотеку sklearn для построения модели линейной регрессии в Python. Вот пример: import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # Training data X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]]) y = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # Create the model model = LinearRegression() # Fit the model to the data model.fit(X, y) # Make predictions predictions =..

Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru