Публикации по теме 'python'
Поведение сортировки документов MongoDB
Использование Python для воспроизведения поведения сортировки документов MongoDB для TinyMongo
Ключевые правила
Направление Варс
ASCENDING = 1 # small -> big
DESCENDING = -1 # big -> small
Порядок основных типов данных
[] ASCENDING
None |
Numeric v
String
Dict
List 1d ^
List Nd |
Bool DESCENDING
Чтобы решить, какие данные больше или меньше, сначала отсортируйте данные по типу в указанном выше порядке, а затем сравните значение...
CoreML — Построение модели для Boston Prices
А теперь важный момент: мы собираемся преобразовать нашу модель в объект .mlmodel !! Готовый?
print("Let us now convert this model into a Core ML object:")
# Convert model to Core ML
coreml_model = coremltools.converters.sklearn.convert(my_model,
input_features=["crime", "rooms"],
output_feature_names="price")
# Save Core ML Model..
Четыре типа понимания в Python
Полное руководство по Python
Четыре типа понимания в Python
Python имеет множество замечательных функций, которые делают программы элегантными, а программирование - приятным. Понимание - одно из них. В Python есть четыре типа понимания:
понимание списка генератор понимания установить понимание понимание словаря
Эта статья объяснит их на простых и понятных примерах. Теперь пришло время почувствовать их силу и овладеть ими. 🆒
Тип 1: понимание списка
Как следует из..
Как применить обработку естественного языка с помощью больших предварительно обученных языковых моделей
Руководство по применению НЛП с помощью больших предварительно обученных языковых моделей.
Когда мы думаем о поисковых системах, мы думаем о Google, возможно, именно так вы нашли этот пост. За этим движком стоят разные модели, запрашивающие ваш результат, и одна из них — BERT ( представления двунаправленного кодировщика от преобразователей). BERT — это пример предварительно обученной языковой модели на основе преобразователя (PLM). , причина, по которой это так важно, заключается в..
Как генерировать строки документации для проектов по науке о данных
Создавайте четкие и хорошо отформатированные строки документации Python за считанные секунды
Введение
«Я написал эту функцию 6 месяцев назад и теперь не могу вспомнить, что она делает!» Это звучит знакомо? В погоне за сроками мы часто упускаем из виду важность хорошей документации (или строк документации) для класса, методов и функций, которые мы создали.
Так что же такое строки документации?
Строки документации, также известные как строки документации, представляют собой..
20 библиотек Python Gem, спрятанных в установке и ожидающих своего открытия
Познакомьтесь со стандартными библиотеками Python как никогда раньше
Введение
Большинство людей думают, что массовое доминирование Python связано с его мощными пакетами, такими как NumPy, Pandas, Sklearn, XGBoost и т. д. Это сторонние пакеты, написанные профессиональными разработчиками, часто с помощью других более быстрых языков программирования, таких как C, Java или C++. .
Таким образом, один из слабых аргументов, которые ненавистники могут привести против Python, заключается в..
Почему на языке Python встречается 0,1 + 0,2! = 0,3?
Вы можете поверить, что 0,1 + 0,2 не равно 0,3 ?!
Эта странная вещь, кажется, происходит в большинстве языков программирования. В этой статье я собираюсь исследовать это. Сначала давайте рассмотрим числа с плавающей запятой одинарной и двойной точности, два способа хранения чисел с плавающей запятой. (все в двоичном режиме )
Число одинарной точности (binary32) . Стандартное представление IEEE с плавающей запятой одинарной точности требует 32 бита , которые могут быть..
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..