Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Twitter
Сортировка массивов часто используется в программировании, чтобы помочь понять данные и выполнить поиск. Поэтому скорость сортировки больших объемов информации крайне важна для функциональных проектов и оптимизации времени работы. Есть много алгоритмов для упорядочения объектов.В статье вы посмотрите на реализацию и визуализацию пяти популярных алгоритмов сортировки: выбором, пузырьком, вставками, слиянием и быстрой сортировкой. Код написан на Python, а графический интерфейс построен на Tkinter.
Изучите ключевые концепции машинного обучения‚ работая над реальными проектами! Машинное обучение — то, что поможет вам в анализе поведения клиентов, прогнозировании тенденций движения цен, оценке рисков и многом другом. Чтобы освоить машинное обучение, вам нужны отличные примеры, четкие объяснения и много практики. В книге все это есть!
Сегодня анализ данных стал неотъемлемой частью многих сфер деятельности, от науки до бизнеса. Python является одним из самых популярных инструментов для работы с данными, благодаря своей гибкости и обширному спектру доступных библиотек. Одной из таких библиотек является Pandas, предоставляющая удобные структуры данных и множество функций для анализа и обработки информации.
Недавно я решила попробовать реализовать задачу анализа эмоциональной окраски отзывов с Кинопоиска. Я бы хотела поделиться своим опытом и описать шаги, которые использовала для реализации стоящей передо мною задачей.
И так в марте 2022 Steam отключила в российском сегменте Steam все основные способы оплаты для пользователей из России.Я на тот момент активно изучал новый для себя язык Python, и решил потренироваться создав бота позволяющего быстро и просто пополнять пользователям пополнять свой steam аккаунт. В этой статье описана структура проекта, принцип его работы и раскрыты некоторые особенности реализации.
В современном мире большинство бизнес-процессов связаны с обработкой больших объемов данных, получаемых от различных источников. Часто эти данные содержат ошибки, дубликаты и пропуски, что может привести к неверным выводам и решениям. Одним из инструментов, которые позволяют очистить и преобразовать данные, является библиотека pandas для языка программирования Python.
В этой статье хотел бы с вами подискутировать о вечном противостоянии подходов High Code и Low Code: где сейчас находимся и кто выигрывает. Но перед тем, как мы перейдем к основной дискуссии, сразу оговорюсь, что текущее сражение я буду рассматривать применительно к сфере автоматизации процессов, в которой сам работаю и в вопросах которой немного разбираюсь.
Расскажу вам о том, как мы придумали сервис, контролирующий поведение водителей общественного транспорта с помощью алгоритмов машинного обучения и компьютерного зрения.
В большинстве вводных текстов по нейронным сетям при их описании используются аналогии с мозгом. Не углубляясь в аналогии с мозгом, я считаю, что проще описать нейронные сети как математическую функцию, которая отображает заданный вход в желаемый результат.
Хотите распределить тяжелую рабочую нагрузку в проектах на Python между несколькими процессорами или вычислительным кластером? В этой статье расскажем про лучшие фреймворки, которые помогут реализовать подобно желание на практике.
От переводчика.У меня накопилось куча всяких там данных, документов, pdf, doc, видосов на ютюбе, которые я бы хотел проиндексировать, и чтобы можно было по этой базе знаний у нейронки что-нибудь спрашивать.Так же статья может пригодиться, если вы хотите собрать базу знаний по какой-то компании и затем заставить нейронку отвечать на вопросы пользователей. Например, чтобы ИИ прочитала кучу скучной документации, регламентов работы и прочего.Пока выбираю, на чем это лучше сделать. Вот наткнулся на нижеследующий вариант, который решил попробовать.
Задача контроля водителя очень актуальна в наше время. Должный контроль за состоянием водителей поможет сохранить здоровье автолюбителей, избежать многих дорожно-транспортных происшествий, тем самым снизив количество человеческих жертв. В конце 2022 года нашей команде поступил запрос на решение данной задачи. Было необходимо предложить подходы, используя которые можно понять, насколько устал водитель, занят ли он какими-либо посторонними делами за рулем, куда он смотрит при выполнении маневров, открыты ли у него глаза (не спит ли он) и т.д.После продолжительного изучения существующих исследований в данной области, было принято решение начать работу с разработки следующих прототипов.
Придумал как подбирать гиперпараметры бескомпромиссно лучше GridSearch’а. Нужно лишь изменить порядок вычислений. И да, это заявка на обновление индустриального стандарта - скоро вы сможете улучшить свои ML-пайплайны заменой нескольких строчек кода.
Пожалуй, новости о языковых моделях и их использовании уже немного надоели, но лично я нашел для себя полезное применение - изучать английский, в том числе и разговорный. Посмотрим, что могут нам предложить в этом деле товарищи из openai: совместим gpt-3.5-turbo, whisper и telegram.
Уже давно прошли те времена, когда текстовые строки в языках программирования были исключительно байтовыми без поддержки символов национальных алфавитов, а в некоторых случаях еще и ограничены размером не более 255 символов. В настоящее время наоборот, сложно найти такой язык программирования, который НЕ "поддерживает" юникод в текстовых строках.
В первой частичасти я перевел обученную модель полносвязной сети на базе Keras на работу с матричными вычислениями. Модель разработана для новостного агрегатора с целью фильтрации нежелательных новостей.
Наконец-то мне удалось сделать достаточно быстрый полнотекстовый поиск по нескольким моделям с учётом оптимизации запросов на сайте, который бы меня устраивал и отвечал моим требованиям к качеству проекта.
Если вы сейчас воспользуетесь поиском по сайту, то обнаружите, что поиск сработает достаточно быстро, а также выдаст несколько групп поиска: Статьи, Комментари, Темы форума, Ответы на форуме, Тесты. Из всех групп поиска будут выбраны по три результата, а также будет у каждой группы есть счётчик общего количества найденных резульлатов и предложено посмотреть остальные результаты в отдельных вкладках.
В прошлой статье мы рассказывали про решение, которое позволило повысить эффективность в проверке гипотез для моделей. Если вы успели с ней ознакомиться, то уже знаете, что наша команда занимается разработкой и развитием пула моделей принятия решений о выдаче кредитных продуктов и банковских гарантий для малого и среднего бизнеса. Сегодня настало время поговорить с вами про пайплайн, который используется для разработки таких моделей. Мы построили достаточно много моделей, так что нам точно есть чем поделиться. К тому же существенный вклад в развитие такого универсального алгоритма внес каждый член команды.
Python — один из самых популярных языков программирования в мире. Статистика современного рынка свидетельствует о том, что Python желаемый навык, и что его использование широко распространено в различных сферах, таких как наука, инженерия, бизнес, аналитика данных и многих других.В этой статье я составил полную дорожную карту для изучения Python, прилагая полезные источники знаний.