Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Чтобы использовать одинаковую точность чисел
В этой статье вы сможете узнать как можно собрать dev-окружение современного SPA приложения с server side рендерингом, на основе фреймворков Django и Nuxt, а также их сообщения посредством GraphQL API.
На примере простейшего приложения со списком задач, я попытался рассказать об основных проблемах с которыми я столкнулся в процессе построения приложения на выбранном стеке.
Когда файл доступен конкретному пользователю
Размышления о подходе к журналированию в проекте
Сегодня хотел бы рассказать про мой опыт анализа акций сбербанка. Порой они показывают немного разную динамику — мне стало интересно проанализировать движение их котировок. В данном примере мы будем скачивать котировки с сайта Финама. Ссылка для скачивания обычного Сбербанка.
Синий кит — отличный пример того, как проектирование сложного проекта пошло не по плану. Кит внешне похож на рыбу, но он млекопитающее: кормит детенышей молоком, у него есть шерсть, а в плавниках до сих пор сохранились кости предплечья и кистей с пальцами, как у сухопутных. Он живет в океанах, но не может дышать под водой, поэтому регулярно поднимается на поверхность глотнуть воздуха, даже когда спит. Кит самое большое животное в мире, длиной с девятиэтажный дом, а массой как 75 автомобилей Volkswagen Touareg, но при этом не хищник, а питается планктоном.
In this tutorial, we are going to talk about a very powerful optimization (or automation) algorithm, i.e. the Grid Search Algorithm. It is most commonly used for hyperparameter tuning in machine learning models. We will learn how to implement it using Python, as well as apply it in an actual application to see how it can help us choose the best parameters for our model and improve its accuracy. So let's start.