WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Публикации по теме 'python'


Какой лучший язык программирования?
Какой лучший язык программирования? Языков программирования предостаточно. Но какой из них вы выбираете? Если вы программируете впервые, я предлагаю вам начать изучение Python. Потому что Python — это действительно мост, ведущий в компьютерные науки. Избегайте Java и других языков JVM, таких как Kotlin, Scala и т. д. Они отстой и технологически устарели, хотя Google может по-прежнему использовать их только для того, чтобы удержать существующую пользовательскую базу. Избегайте..

5 советов по оптимизации для повышения производительности Python
Поднимите эффективность вашего кода на новый уровень Python стал известен как язык программирования в последнее десятилетие. Это отличный инструмент, помогающий не только в разработке бэкэнда, но и в науке о данных и автоматизации. Простота языка позволяет любому начать его изучение. Python имеет простой синтаксис, и это очень помогает в создании программного обеспечения. Однако существует множество подводных камней, а неэффективный код может значительно снизить..

Простые способы создания синтетического набора данных в Python
Основы науки о данных Простые способы создания синтетического набора данных в Python Руководство для начинающих по созданию фиктивных табличных данных При разработке кода иногда нам нужен фиктивный набор данных. Например, мы хотим поделиться кодом и базовыми данными, но реальный набор данных является конфиденциальным, поэтому не подходит для обмена. Один из вариантов — найти и использовать подходящий игрушечный набор данных или общедоступные наборы данных . Другой вариант — создать..

Транскрибировать речь в текст
Транскрибируйте речь в текст с помощью Python или Web Speech API. питон Убедитесь, что у вас установлен Python : $ python --version Рекомендуется Python версии 3. Установите модуль SpeechRecognition : $ pip install SpeechRecognition Создайте скрипт speech_to_text.py , транскрибирующий аудиофайл Hello World.wav в текст: Запустить скрипт: $ python speech_to_text.py hello world Библиотека SpeechRecognition поддерживает следующие механизмы/API:..

Основы панд — 2
В этом посте мы рассмотрим еще несколько функций Pandas. info(): возвращает сводную информацию о DataFrame, включая размер и типы данных каждого столбца, а также количество ненулевых значений. Функции info() и describe() кажутся похожими. Но они отличаются, потому что функция info() возвращает информацию о столбцах, а функция describe() генерирует статистическую сводку для числовых столбцов фрейма данных. Например: import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob',..

Начало работы с Conda
Только основы. Что такое Конда? Почему вам следует использовать Conda? Как установить Conda? Что такое Конда? Conda - это система управления пакетами и средой с открытым исходным кодом, работающая в Windows, Mac OS и Linux. Conda может быстро устанавливать, запускать и обновлять пакеты и связанные с ними зависимости. Conda может создавать, сохранять, загружать и переключаться между программными средами для конкретных проектов на вашем локальном компьютере. Хотя Conda была..

Как читать с нескольких листов в файле Excel с помощью Python
Руководство по чтению нескольких листов в файле Excel с использованием Python. Итак, первый шаг — определить листы, которые вы хотите прочитать, а затем поместить эти листы в список. В моем случае мне нужно было собрать ряд терминов на нескольких листах, а затем использовать эти термины для создания дополнительных столбцов в DataFrame. Наконец, мне пришлось заполнить данные на основе содержимого нескольких текстовых файлов, полученных в процессе распознавания текста, для извлечения текста..

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: [email protected]