5480
Python - обучающие материалы, полезные советы и статьи. Админ, сотрудничество, реклама: @seniorFrontPromo, @maria_seniorfront Купить рекламу: https://telega.in/c/python_practics
Изучить Python за полгода, вместо 2 лет?
С нейросетями и университетом Зерокодер это реально.
На сайтах более 11000 вакансий, а средняя зарплата специалиста - 200 000 рублей.
Университет Зерокодер проведет бесплатный вебинар о будущем рынка, возможностях Python и причинах, почему это лучший язык для старта, а также расскажет как решать типичные задачи программиста с помощью нейросетей и упростить изучение Python в разы.
Даже если вы никогда не кодили - приходите, научитесь решать простые задачи на Python прямо на вебинаре. Бонус - работающий без VPN чатбот на основе ChatGPT.
Подробности тут.
Реклама. ООО "ЗЕРОКОДЕР". ИНН 9715401631.
Запустите рекламу в телеграм-каналах с Яндекс Директом
Перфоманс-реклама теперь в телеграм-каналах ⚡
Яндекс Директ знает, как привлечь целевую аудиторию 💰👌
Попробовать
#реклама
yandex.ru
О рекламодателе
Ставь 👍 если было полезно
#теория_python
@python_practics
Задача:
Напишите метод, который принимает в качестве входных данных массив последовательных букв и возвращает недостающую букву в массиве.
Пример:
['a','b','c','d','f'] -> 'e'
['O','Q','R','S'] -> 'P'
Внимание! - Вопрос!
Расскажите подробнее об алгоритме k ближайших соседей.
Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.
На интуитивном уровне суть метода проста: посмотри на соседей вокруг, какие из них преобладают, таковым ты и являешься. Формально основой метода является гипотеза компактности: если метрика расстояния между примерами введена удачно, то схожие примеры гораздо чаще лежат в одном классе, чем в разных.
В случае использования метода для классификации объект присваивается тому классу, который является наиболее распространённым среди k соседей данного элемента, классы которых уже известны.
В случае использования метода для регрессии, объекту присваивается среднее значение по k ближайшим к нему объектам, значения которых уже известны.
#вопросы_из_собеседований
Ставь 👍 если было полезно
#теория_python
@python_practics
А ещё можно поставить будильник на калькуляторе и на утро удивляться тому, что он не сработал)
👍 - если жизненно
#мемчики
@python_practics
Объединение двух словарей
А этот фрагмент кода пригодится при работе с базами данных и файлами JSON, когда нужно объединить данные из разных файлов или таблиц в общий файл. Объединение двух словарей таит в себе ряд опасностей, например возможность появления повторяющихся ключей.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Внимание! - Вопрос!
Расскажите подробнее про динамическое программирование.
Применяется для оптимизации некоторой характеристики, например положить в рюкзак вещей на наибольшую сумму, или найти самую длинную подстроку в двух словах и тд.
Работает только в ситуациях когда задача может быть разбита на автономные подзадачи
В каждом решении из области динамического программирования строится таблица (!) Значения ячеек таблицы обычно соответствует оптимизируемой характеристике (цена вещей, их важность, количество повторений букв и тд)
Не существует единой формулы для вычисления решений методом динамического программирования.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Чтение данных
Загрузка данных из различных источников, таких как CSV, Excel или базы данных SQL.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Игра "Угадай число" на Python
Полный код можно посмотреть по ссылке👇
#sandbox
@python_practics
Топ пакетов для улучшения работы с Python
Пакеты для работы с Python, которые называют также библиотеками, представляют собой готовые модули кода. Их применяют разработчики, чтобы не писать каждый раз заново одинаковые фрагменты программы. В Python более 130 тыс. библиотек, при этом их количество постоянно растет. У каждого пакета свои возможности, которые охватывают весь спектр потребностей пользователей. В этой статье авторы собрали самые популярные и востребованные модульные инструменты.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Типичный рабочий созвон
#мемчики
@python_practics
Scikit-learn
Scikit-learn - это библиотека машинного обучения, предоставляющая инструменты для интеллектуального анализа данных. Она включает в себя множество алгоритмов машинного обучения для различных задач.
Основные характеристики:
• имеет согласованный API , который упрощает изучение и использование. Единообразие API для различных алгоритмов помогает переключаться между моделями.
• предлагает различные алгоритмы для cрасширения, регрессии, кластеризации и уменьшения размерности.
• может легко интегрироваться с библиотеками Python, такими как Pandas и NumPy, упрощая работу с различными форматами данных.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
Внимание! - Вопрос!
Что такое куки? Зачем они, как с ними работать и где они сохраняются?
Куки являются информацией, сохраняемой на компьютере веб-сайтом. Куки часто хранят настройки для веб-сайта, например предпочитаемый язык или местоположение. При возвращении на сайт, браузер отправляет обратно куки, которые принадлежат этому сайту. Это позволяет сайту запоминать информацию о предыдущих посещениях.
Django использует куки чтобы хранить идентификатор сессии (или позволяет настроить проект чтобы хранить сессию в куках)
Куки хранятся в браузере.
С ними можно работать как из Django (request.COOKIES, response.st_cookie) так и из JavaScript (document.cookie) (если не установлен флаг HTTPONLY).
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Обработка пропущенных значений
Работа с отсутствующими данными с помощью pandas.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
Головоломка на Python
Полный код можно посмотреть по ссылке👇
#sandbox
@python_practics
Обзор библиотек для работы с графами в Python: NetworkX и Graph-tool
В математике и программировании графы — это структурированная группа данных, которые представляют собой связанные элементы. Благодаря гибкости этих элементов и их способности сохранять данные в удобной для использования форме, они широко применяются в программировании и сфере технологий. В настоящее время одна из самых популярных отраслей, в которых используются графы — машинное обучение.
Для работы с графами созданы библиотеки Python, наиболее востребованные из них — это NetworkX и Graph-tool. В этом обзоре авторы расскажут об этих продуктах, а также выяснят практические аспекты работы с графами в программировании.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Станьте AI-разработчиком на Python и зарабатывайте от 150.000₽ в месяц 🔥🔥🔥
Мы научим вас создавать и тренировать нейронные сети, и вы сможете:
1️⃣ Устроиться разработчиком в крупную компанию и зарабатывать от 150 тыс. ₽ в месяц
2️⃣ Разрабатывать такие проекты на заказ и зарабатывать от 500 тыс. ₽ за проект
3️⃣ Создать нейро-сотрудника в вашей компании и вырасти на +30-100% в зарплате
На интенсиве будет много практики: создадим 9 нейросетей за 1 вечер:
🧬 Прогноз стоимости золота
🧬 Сегментация изображения для робота доставщика
🧬 Трекинг людей на видео
Ведущий интенсива - Senior AI-разработчик и основатель Университета искусственного интеллекта
🔥 Регистрируйтесь на бесплатный интенсив! Встречаемся в ближайшую среду
PostgreSQL 16 изнутри
Чему вы научитесь:
• Глубокому пониманию архитектуры и внутренней работы PostgreSQL 16;
• Настройке и оптимизации производительности баз данных PostgreSQL;
• Созданию и управлению расширениями PostgreSQL;
• Использованию новых возможностей и улучшений в версии 16;
• Решению сложных задач администрирования и мониторинга базы данных.
"PostgreSQL 16 изнутри" поможет вам углубить знания о внутренней архитектуре PostgreSQL и освоить передовые методы настройки и оптимизации производительности. Вы узнаете, как эффективно использовать новые функции и управлять крупномасштабными базами данных с минимальными рисками.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Глубокий Анализ FastHTML
FastHTML — это мощный фреймворк для Python, который упрощает процесс создания веб-приложений и статических страниц. Он предлагает уникальное сочетание простоты и мощи, позволяя разработчикам сосредоточиться на создании качественного контента и функциональности, не отвлекаясь на детали фронтенд-разработки. В этом руководстве автор рассмотрел основные возможности FastHTML, предоставил подробные примеры кода и объяснил, почему этот фреймворк может стать отличным выбором для вашего следующего проекта.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Scrapy
Scrapy – это бесплатный фреймворк Python с открытым исходным кодом, который широко используется для веб-скрейпинга и ряда других задач, в том числе автоматического тестирования и интеллектуального анализа данных.
Изначально Scrapy был разработан именно для веб-скрейпинга, а позже был доработан для выполнения других задач. Библиотека предлагает быстрый и высокоуровневый метод сбора данных с веб-сайтов и извлечения структурированных данных с веб-страниц.
Scrapy написан на Python и построен на основе «пауков», или автономных поисковых роботов, которым предоставляется набор инструкций. Scrapy соблюдает принцип DRY (don’t repeat yourself – не повторяйся) и тем самым упрощает создание и масштабирование готовых проектов веб-сканирования.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
@python_practics
Ставь 👍 если было полезно
#теория_python
@python_practics
Задача:
Реализуйте функцию, которая принимает 3 целых значения a, b, c. Функция должна возвращать значение true, если можно построить треугольник со сторонами заданной длины, и значение false в любом другом случае.
Пример:
4,2,3 -> true
Внимание! - Вопрос!
Как распознать NP-полную задачу?
Не существует простого способа это сделать, но есть ряд признаков:
• ваш алгоритм быстро работает при малом количестве элементов, но сильно замедляется при увеличении их числа;
• формулировка часто указывает на NР-полноту задачи;
• вам приходится вычислять все возможные варианты Х, потому что задачу невозможно разбить на меньшие подзадачи;
• если в задаче встречается некоторая последовательность (например, последовательность городов, как в задаче о коммивояжере) и задача не имеет простого решения;
• если в задаче встречается некоторое множество (например, множество радиостанций) и задача не имеет простого решения;
• можно ли переформулировать задачу в условиях задачи покрытия множества или задачи о коммивояжере? В таком случае ваша задача определенно является NР-полной.
У NP-полных задач не бывает известных быстрых решений. Если у вас имеется NP-полная задача лучше воспользоваться приближенным алгоритмом.
#вопросы_из_собеседований
Ставь 👍 если было полезно
#теория_python
@python_practics
Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров
Чему вы научитесь:
• Основам машинного обучения и искусственного интеллекта;
• Разработке и обучению моделей машинного обучения;
• Применению алгоритмов ИИ для решения инженерных задач;
• Обработке и анализу данных для создания моделей;
• Интеграции ИИ решений в инженерные проекты.
"Прикладное машинное обучение и искусственный интеллект для инженеров" предоставляет практическое обучение основам и применению машинного обучения и ИИ для решения инженерных задач. Вы научитесь разрабатывать и обучать модели, обрабатывать данные и интегрировать ИИ в ваши проекты.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Функция setdefault() в Python: для чего нужна и как её использовать
Словари Python — мощные инструменты для работы с данными. Они поддерживают разные методы, но функция setdefault() выделяется способностью упрощать код и эффективно работать со значениями по умолчанию.
В этой статье авторы рассматривают синтаксис, сценарии использования функции и показывают её пользу на практических примерах.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics