Публикации по теме 'python'
WTF это Dunders в Python??
Если вы слушаете лекцию по Python, вы можете услышать фразу «dunder».
Нет, речь идет не о выдуманной компании из «Офиса».
Судя по всему, сообщество разработчиков Python решило, что двойное подчеркивание — это слишком много, поэтому сократило его до «dunders».
https://steemitimages.com/0x0/https://cdn.discordapp.com/attachments/383256479056134146/446022370608676864/makerhacks.png
Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 1)
Овладение искусством решения задач машинного обучения: полное пошаговое руководство (часть 1)
Машинное обучение стало преобразующей силой в различных отраслях, позволяя нам принимать решения на основе данных и решать сложные проблемы с беспрецедентной точностью. Однако путь к успеху в машинном обучении не является прямым.
Представьте себе решение задачи машинного обучения как сборку сложной головоломки. Поначалу кусочки могут казаться разрозненными и громоздкими, но при правильном..
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 сгруппировать или классифицировать выступления этих игроков MLB во время их новичков.
Об обучении без учителя:
В машинном обучении есть две категории: обучение с учителем и обучение без учителя. Обучение с учителем обычно используется, когда специалист по данным хочет делать прогнозы на основе набора..
Django Auditlog: защита целостности данных и обеспечение подотчетности
Повышение безопасности, соответствия и криминалистического анализа в проектах Django
В современном цифровом ландшафте безопасность данных и подотчетность являются первостепенными проблемами для предприятий и организаций.
Крайне важно иметь надежную систему, которая может отслеживать и отслеживать изменения в конфиденциальных данных, обеспечивая прозрачность…
Создание приложения для создания изображений с помощью OpenAI DALL-E 2 API и Python: пошаговое руководство…
Генерация изображений с помощью искусственного интеллекта — это захватывающая область, позволяющая создавать новые уникальные изображения, которые можно использовать для самых разных целей. В этом сообщении блога мы будем создавать приложение для создания изображений с использованием OpenAI API и Python, предоставляя примеры кода, чтобы показать, как это делается.
API OpenAI позволяет разработчикам получить доступ к широкому спектру моделей ИИ, включая модель DALL-E 2, способную..
10 фрагментов Python, которые я использую каждый день
Несколько фрагментов Python — от сортировки до списков — которые я использую почти каждый день.
Привет, мир!
Сегодня мы рассмотрим несколько фрагментов Python, которые я использую почти каждый день. Это будет быстро, так что давайте начнем кодировать.
0. Требования и цель
Учебник предназначен для:
Питон для начинающих Программисты Python среднего уровня, которые хотят узнать несколько быстрых советов
Для этого руководства вам понадобится стандартная установка Python 3.x...
Улавливание дождевой воды — LeetCode #42
Учитывая n неотрицательных целых чисел, представляющих карту высот, где ширина каждой полосы равна 1 , вычислите, сколько воды она может собрать после дождя.
Пример 1:
Input: height = [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]
Output: 6
Explanation: The above elevation map (black section) is represented by array [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1]. In this case, 6 units of rain water (blue section) are being trapped.
Пример 2:
Input: height = [4,2,0,3,2,5]
Output: 9
Ограничения:
n ==..
Новые материалы
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..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..