Публикации по теме 'python'
Должны ли вы использовать Raw SQL или ORM?
Взаимодействие с базами данных очень важно для того, чтобы стать крутым разработчиком. Независимо от того, хотите ли вы быть разработчиком интерфейса, бэкенда или полного стека, вы столкнетесь с базами данных, потому что большинство динамических приложений сильно зависят от пользовательских данных. И вы не хотите быть тем парнем, который удаляет таблицу приложений в первый же день.
База данных представляет собой организованный набор структурированной информации, обычно хранящейся..
2 структуры данных для науки о данных в Python
Множество инструментов для обработки данных и языков программирования для работы с данными. Но когда дело доходит до Python, эти две структуры данных решают большинство повседневных проблем с данными. Они есть:
Список Словарь
Список . Список – это набор элементов. Хранящиеся в нем данные могут быть разнородными (могут содержать данные разных типов). Мы можем добавлять, удалять, изменять элементы в списке, благодаря большей гибкости в работе. Мы также можем добавлять данные в..
Именованные кортежи Python могут быть отличной альтернативой ручному определению класса.
# Why Python is Great: Namedtuples
# Using namedtuple is way shorter than
# defining a class manually:
>>> from collections import namedtuple
>>> Car = namedtuple('Car', 'color mileage')
# Our new "Car" class works as expected:
>>> my_car = Car('red', 3812.4 )
>>> my_car.color
'red'
>>> my_car.mileage
3812.4
# We get a nice string repr for free:
>>> my_car
Car(color='red' , mileage=3812.4)
# Like tuples, namedtuples are..
Подготовка к собеседованию: жадные алгоритмы
Теперь я думаю, что пришло время нам подтянуть штаны и пойти в игровые автоматы, потому что сегодня день, когда мы разбогатеем. Мы обсудим самую жадную из жадности.
Жадные алгоритмы — это алгоритмы, которые принимают локально оптимальное решение в надежде, что при принятии этого локально оптимального решения он в конечном итоге найдет глобальный оптимум. Однако при жадном образе мышления часто глобально оптимальное значение оказывается не тем, которое создается. Вместо этого данный..
setup.py против setup.cfg в Python
Использование setuptools для управления зависимостями и распространения пакетов Python
Введение
В одной из своих недавних статей я обсуждал разницу между файлами requirements.txt и setup.py , которая в конечном итоге может помочь разработчикам управлять зависимостями своих пакетов таким образом, чтобы им было легко их распространять.
В сегодняшней статье я сосредоточусь на пакете setuptools и расскажу о разнице между файлами setup.py и setup.cfg . Кроме того, мы также..
Кластерный анализ с помощью DBSCAN: пространственная кластеризация приложений с шумом на основе плотности
Кластерный анализ - это метод машинного обучения без учителя, который разделяет точки данных на кластеры или группы, так что все точки данных в одном кластере / группе имеют схожие атрибуты или характеристики. Существует четыре основных категории кластерного анализа: методы разделения (K-средних), иерархические методы (BIRCH), методы на основе плотности (DBSCAN) и методы на основе сетки.
Обычно все алгоритмы кластеризации используют один и тот же подход, то есть находят сходства между..
Виртуальные среды
Обычное слово в ушах профессиональных программистов, но очень странные термины для новичков. Что это значит и как мы можем реализовать это в Python?
В этой статье я объясню концепцию виртуальных сред, объяснив причины их использования, а позже мы попытаемся использовать их в наших простых проектах Python.
Когда вы создаете какой-либо проект с использованием любого языка программирования, я полагаю, что вы будете использовать некоторые вспомогательные библиотеки/пакеты/зависимости,..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..