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..