Собрали в одном месте самые важные ссылки
читайте нас в Telegram
XGBoost — это оптимизированная библиотека, реализующая алгоритм градиентного бустинга. Эта библиотека спроектирована с прицелом на высокую продуктивность и гибкость, в ней используется параллельная работа с древовидными структурами, что позволяет быстро и эффективно решать различные задачи из сфер Data Science и Machine Learning. В предыдущем материале мы исследовали три подхода к ускорению обучения XGBoost-моделей.
Математический анализ знает множество замечательных функций со своими удивительными свойствами и применениями. Сегодня я бы хотел рассказать читателю об одной из таких - W-функции Ламберта.
Ранее я рассказал, как я создал Телеграм-бота, который пишет хокку и подбирает пикчу в тему. В этой статье расскажу, как я научился фильтровать изображения по размеру и про работу с vk_api. Прошлая статья вышла немного скомканной, поэтому в этой статье заново рассмотрим весь принцип работы.
Фреймворк XGBoost (Extreme Gradient Boosting, экстремальный градиентный бустинг) — это эффективная опенсорсная реализация алгоритма градиентного бустинга. Этот фреймворк отличается высокой скоростью работы, а модели, построенные на его основе, обладают хорошей производительностью. Поэтому он пользуется популярностью при решении задач классификации и регрессии с использованием табличных наборов данных. Но процесс обучения XGBoost-моделей может занять много времени.
В статье описывается проблема разрастания базы данных из-за устервших записей сессий и индекса таблицы сессий в Django. А также описывается, как данная проблема была решена.
До меня было написано 4 статьи по экспорту статей с хабра в FB2 и pdf: Экспорт избранного Хабра в FB2 Экспорт избранного Хабра в FB2 — скоростная PHP-версия Экспорт Хабра в FB2 Экспорт Избранного на Хабре в PDF Я же хотел получить исходники своих статей.
Большая боль разработчиков, которые приходят на новый проект — для развертывания сервиса локально нужно пообщаться минимум с десятком людей, не говоря уже про интеграцию с CI/CD-сервером. В один момент мы решили реализовать это удобнее, заодно сократив время онбординга новых сотрудников.
Развитие микроэлектроники, ИТ технологий и широкого спектра программных продуктов открыло новые возможности по контролю всего. Датчики, камеры, цифровые следы… Магнитофон в чемодане уже неактуален.
Когда выходит очередная версия Python, все внимание достается новым фичам языка: моржовому оператору, слиянию словарей, паттерн-матчингу. Еще много пишут об изменениях в асинхронной работе (модуль asyncio) и типизации (модуль typing) — эти модули на виду и бурно развиваются.
Чтобы уверенно пересечь незнакомую местность, можно или двигаться быстрее, или подыскивать удобную дорожку. Другими словами, слишком пристальное внимание к скорости как таковой может вас притормозить. То же касается и разработки программного обеспечения.
TileTool -игра на Python за считанные минуты. Модуль генерации и построения двухмерных игровых миров TileTool, базирующийся на небезызвестном PyGame, экономит кучу времени и помогает детям, изучающим программирование без боли освоить геймдев, а инди разработчикам упростить и ускорить разработку.
На прошлом уроке мы научились превращать набор особых точек, найденных специальным детектором особых точек, в граф. Там же я объяснил, зачем это вообще надо. Сегодня мы будем изучать такую область науки о компьютерном зрении, как нахождение областей интереса на изображении. Как правило, это вторая часть этапа обработки изображений (см. первый урок). И так, предположим, нам надо найти на изображении дорожный знак. Пусть мы пока ограничимся только поиском знаков «кирпич».
Предложенный алгоритм - это очень ранний прототип рабочей версии. Суть публикации познакомить всех желающих с возможностями генетических алгоритмов в различных сферах бизнеса.
Делимся материалом о том, насколько вредным может стать привыкание к библиотекам и насколько полезными — инструменты автоматизированного тестирования. За подробностями приглашаем под кат.
Для визуализации интерактивных карт рассмотрим библиотеку - Folium.
Folium — это мощная библиотека визуализации данных в Python, которая была создана в первую очередь для того, чтобы помочь людям визуализировать гео-пространственные данные.
В Python 3.10 имплементирован своего рода оператор switch — что-то вроде него. Оператор switch в других языках, таких как C или Java, выполняет простой матчинг значения переменной и исполняет код в зависимости от этой величины. Он может использоваться просто, как обычный оператор switch, но способен на гораздо большее.
«How I Met Your Mother», season 6, ep. 7 Коля любит циклы. Толя любит циклы. Оля любит циклы. Все любят циклы. И Сережа тоже. Один Мамба их не любит. И вот почему.
В данной статье я расскажу вам историю "как я до этого дошёл" и мы рассмотрим основные преимущества данной библиотеки. Все полезные ссылки вы найдёте в конце статьи.
В StarCraft II есть встроенные боты, и все с ними хорошо, за исключением того, что они немного тупые, но речь пойдет не о них. В 2017 году разработчик игры компания Blizzard Entertainment опубликовала API, позволяющий создавать внешних ботов. Однако, по какой-то странной причине Blizzard рассматривает этот API как сугубо исследовательский проект, где боты должны сражаться только друг с другом. Нормальной возможности поиграть человеку с ботами они почему-то не сделали, хотя многие геймеры рассматривают ботов как довольно неплохой инструмент тренировок.