7316
Pythonist's Lair Все о Python: алгоритмы, паттерны проектирования, задачи, нейронные сети Сотрудничество: @g_abashkin
🤖Предварительная обработка данных для машинного обучения
В данной статье рассмотрим пример предобработки данных для дальнейшего исследования, например, использование метода кластеризации.
Читать...
🐻❄️Быстрее Pandas в 10 раз: Polars – высокопроизводительная библиотека для анализа больших данных на Python
В этой статье автор расскажет о библиотеке Polars, которая является высокопроизводительной альтернативой библиотеке Pandas для анализа больших данных на Python.
Читать...
🐍Кратко про Nameko Python
В этой статье автор расскажет о фреймворке Nameko для Python, который предлагает удобные инструменты для создания микросервисов, ориентированных на сообщения и события.
Читать...
🪧Её величество Плоская таблица
В этой статье мы рассмотрим применение инструментов для анализа таблицы и пример анализа данных о музыкальных треках для оптимизации структуры данных.
Читать...
🔥 Это база с 1100 вопросами с собеседований на Python разработчика. Фишка в том что просчитана вероятность с которой вопрос буден задан и есть примеры ответов. Теперь можно легко получить оффер, подготовившись к самым популярным вопросам 😏
Читать полностью…
😍Градиентный бустинг. Реализация с нуля на Python и разбор особенностей его модификаций (XGBoost, CatBoost, LightGBM)
В данной статье представлена не только реализация градиентного бустинга GBM с нуля на Python, но а также довольно подробно описаны ключевые особенности его наиболее популярных модификаций.
Читать...
👀await anywhere, взгляд на третью сторону медали: sync vs async vs …
В этой статье я расскажу как одно из наших решений сделало свой последний вздох, что привело к небольшому факапу, и о том как большое исследование помогло выиграть нам время и избежать ещё большего факапа.
Читать...
😎Метод главных компонент (PCA). Принцип работы и реализация с нуля на Python
В этой статье вы узнаете о методе главных компонент (PCA) - алгоритме обучения без учителя, который используется для понижения размерности и выявления наиболее информативных признаков в данных.
Читать...
🌴Разбираемся в АА-деревьях (Python)
В этой статье вы узнаете, как его реализовать и как оно работает на конкретных примерах.
Читать...
🤫Нарушаем ограничения файловых систем *NIX
Из этой статьи вы узнаете о концепции "Everything is a file" в семействе операционных систем *NIX, как можно нарушить ограничения файловых систем *NIX, особенности работы файловой системы exFAT, и как использование разделителей в именах файлов может вызвать проблемы при отображении файлов.
Читать...
Приглашаем на мини-курс всех, кто хочет прокачать свои навыки в направлении Python-разработки. Вы на практике познакомитесь с задачами разработчиков. Научитесь создавать полезные приложения для заработка или решения личных задач. Для 200 первых участников мини-курс доступен бесплатно: https://epic.st/lLpuEv
Кому будет полезен мини-курс:
— Тем, кто хочет попасть в IT, но сомневается, что им подойдёт эта сфера
— Тем, кто уже знает основы Python и хочет дополнить базовые знания крутой практикой
— Тем, кто жаждет карьерных перемен и развития в новой профессии
Спикер — Анастасия Борнева. Руководитель направления по исследованию данных в «Сбере». Опыт в программировании — более 9 лет. С 2018 года — эксперт по автоматизации процессов с помощью искусственного интеллекта в «Сбере».
Что будете делать:
— Разберёте базовый синтаксис языка
— Создадите бота для Telegram, который умеет переводить голос в текст
— Сделаете бота умнее — «научите» его обрабатывать фотографии
— Узнаете, как парсить сайты — собирать информацию с веб-страниц в удобные таблицы
— Напишете сайт с помощью инструмента Flask
В финале будет прямой эфир, где вы сможете обсудить практические работы и задать вопросы спикеру.
Все участники получат в подарок полезные материалы с чек-листами, гайдами, скринкастами и другими бонусами.
Откройте новые возможности!
Реклама. ЧОУ ДПО «Образовательные технологии «Скилбокс (Коробка навыков)», ИНН: 9704088880.
🧠Методы очистки данных в Pandas
В этой статье вы узнаете о методах очистки данных в Pandas, таких как удаление пропущенных значений с помощью dropna(), заполнение пропущенных значений средним или медианой, удаление дубликатов с помощью drop_duplicates(), преобразование категориальных данных в фиктивные переменные с помощью get_dummies(), преобразование текстовых данных в числовые и другие.
Читать...
🤓Метод Flask flash() — Как передавать флэш-сообщения в Flask?
В этом уроке мы узнаем как передавать флэш-сообщения с помощью метода Flask flash().
Читать...
😼Борьба с рутиной при написании сопроводительных писем с использованием Python
В этой статье вы узнаете о том, как используя Python, можно бороться с рутиной при написании сопроводительных писем для вакансий.
Читать...
🫥Хватит использовать AI-плагины! Как получить доступ к LLM-преимуществам через API Jay Copilot
В этой статье я попробую доказать, почему интеграция API в данном случае гораздо эффективнее использования AI-плагинов, а также расскажу о том, как интегрировать API Jay Copilot в бизнес-процессы на примере интеграции amoCRM.
Читать...
📊Основные типы распределений вероятностей в примерах
Из этой статьи вы узнаете об основных типах распределений вероятностей, их примерах и способах генерации на Python.
Читать...
🫥Алгоритмы AdaBoost (SAMME & R2). Принцип работы и реализация с нуля на Python
В этой статье вы узнаете о принципе работы алгоритма AdaBoost, основанного на концепции бустинга.
Читать...
🔖Упорядочиваем закладки
В этой статье вы узнаете о методе обрезки деревьев решений в Random Forest, который помогает увеличить полноту при 100% точности.
Читать...
🤔Аннотировать или да?
В этой статье вы узнаете как аннотировать *args и **kwargs, работу с подтипами, аннотирование вызываемых аргументов и переменных, и о том, что аннотации для декораторов могут усложнить код.
Читать...
👾Разбираем использование open-source Wunjo AI в ваших проектах с искусственным интеллектом и просто нейронные сети
В этой статье мы рассмотрим проект с открытым исходным кодом, позволяющий создавать дипфейки, клонировать речь, генерировать видео, удалять текст и объекты, а также получать изображения без фона, прямо на вашем компьютере.
Читать...
👋 Приветствуем всех, кто увлечен программированием на Python!
⚙️ Теперь у Python появился свой технический канал, полный полезной информации, статей, задач и многого другого.
💫 Присоединяйтесь прямо сейчас и откройте новые горизонты в мире разработки!
🤠Разработка Desktop приложений на Python и библиотеки PySide6/PyQt6. Часть 1. Установка и первое приложение на PySide6
В этой статье мы с вами рассмотрим прекрасную библиотеку PySide6, которая является оберткой для взаимодействия с Qt при помощи языка Python, которые позволяет вам использовать Python для написания desktop-приложений Qt.
Читать...
👾Создание генетического алгоритма для нейросети и нейроcети для графических игр с помощью Python и NumPy
В этой статье я расскажу и покажу, как сделать Genetic Algorithm(GA) для нейросети, чтобы с помощью него она смогла проходить разные игры.
Читать...
⚡️Стекинг и блендинг в ML. Ключевые особенности и реализация с нуля на Python
В этой статье автор расскажет о реализации стекинга и блендинга с нуля на Python, а также о том, как применить эти методы на практике для классификации и регрессии.
Читать...
👾Как развернуть виртуальную среду модели машинного обучения на любой машине?
В этой статье вы узнаете, как развернуть виртуальную среду модели машинного обучения на любой машине с использованием своего GPU.
Читать...
🗣Азы больших языковых моделей и трансформеров: декодер
В этом материале мы поговорим об устройстве компонента‑декодера в системах машинного обучения, построенных по архитектуре «трансформер», уделив особое внимание отличию декодера от энкодера.
Читать...
📊SQL и python для анализа цен на новостройки в СПб или ценнейший навык для маркетолога в 2024
В этой статье показаны примеры SQL запросов, визуализации данных и создания базы данных SQLite, а также обсуждены преимущества использования SQL и Python для анализа данных.
Читать...
👥Cross-Encoder для улучшения RAG на русском
В статье мы посмотрим на способы нахождения релевантных текстов, увидим проблемы, которые в связи с этим возникают.
Читать...
🚀Как быстро написать API на FastAPI с валидацией и базой данных
В этой статье мы разработаем простой API с помощью самого популярного стека и FastAPI. Рассмотрим важные концепции в работе с этим фреймворком, набросаем базовую структуру проекта и развернем приложение на облачном сервере.
Читать...
🤓Руководство по веб-скрейпингу на Python
В этом туториале мы создадим надёжные веб-краулеры с использованием таких библиотек, как BeautifulSoup, изучим техники, позволяющие преодолевать реальные трудности при скрейпинге, а также представим рекомендации по крупномасштабному скрейпингу.
Читать...
