Публикации по теме 'python'
Как создать бота для Twitter с помощью Python и Zapier
Используйте Python и Zapier, чтобы создать бота для Твиттера, который ежечасно твитнет анекдот
В этой статье мы будем создавать этого твиттер-бота .
Zapier - это инструмент, который позволяет автоматизировать задачи и создавать рабочие процессы путем интеграции различных приложений. Вот несколько вещей, которые вы можете делать с помощью Zapier:
Сделайте трекер цен, который уведомляет вас, когда цена ниже X долларов. Получайте оповещение в Slack / Discord, когда вы получаете..
Как перевернуть строку в Python
Вам может понадобиться перевернуть строку в Python , если вы часто используете их в своем коде. Python имеет ряд полезных инструментов и стратегий, которые могут помочь вам в таких обстоятельствах. С их помощью вы сможете быстро и легко создавать обратные дубликаты существующих строк.
Знание того, как переворачивать строки в Python с помощью этих инструментов и подходов, может помочь вам улучшить свои навыки программиста на Python .
Строки — это упорядоченные последовательности..
Освоение обработки исключений в Python: обеспечение надежного и надежного кода
Введение
Написание кода, который будет работать безупречно в любой ситуации, — непростая задача, особенно когда приходится иметь дело с внешними факторами или неожиданными ошибками. Python, широко используемый язык программирования, предоставляет надежный механизм, называемый обработкой исключений, для корректного управления ошибками и восстановления после них. В этой статье мы рассмотрим мир обработки исключений в Python, раскроем его важность, синтаксис и лучшие практики.
Понимание..
Расширенное тематическое моделирование с использованием Listly
Находя закономерности в хаотичных данных, люди терпят неудачу и обычно плохо работают. К счастью, у нас есть машины, которые учатся и помогают нам в этом хаосе. То же самое происходит с тематическим моделированием в науке о данных, где мы пытаемся найти закономерности и темы в разных областях, чтобы получить представление и лучше понять данные.
Тематическое моделирование похоже на поиск сокровищ в куче слов! Это удивительная техника, которая раскрывает скрытые темы в текстах, открывая..
Python для обработки естественного языка: NLTK, spaCy и анализ текста
Python — популярный язык программирования для обработки естественного языка (НЛП), области информатики, которая занимается анализом, пониманием и созданием человеческого языка. Python предлагает богатый набор библиотек и инструментов, которые могут помочь вам выполнять различные задачи НЛП, такие как токенизация, стемминг, лемматизация, разметка частей речи, распознавание именованных объектов, анализ настроений, классификация текста, моделирование тем, суммирование текста и т. д. более...
Введение в Джанго
Django — это фреймворк, построенный на языках программирования Python. Он используется для создания полных пугающих приложений с использованием Python как на серверной, так и на внешней стороне. Что действительно хорошо в Django и других фреймворках, таких как Rails, так это то, что они заботятся о большей части логики за вас. Чтобы программисту было проще сосредоточиться на функциональности проекта. Однако при изучении нового фреймворка может возникнуть некоторая кривая обучения,..
Python Pandas — Подсчитайте количество значений NaN в каждом столбце.
Скрипт Python, который будет подсчитывать количество значений Nan в каждом столбце.
Узнайте больше, нажав здесь .
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..