Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Да, эта статья о фреймворке для перфекционистов с дедлайнами и о том, как в нём не хватает асинхронности. По духу это больше похоже на Enhancement Proposal (менее формальный, чем он мог быть) или RFC, так что, если Вы любите подобные вещи, то Вам может быть интересно.
Питон — простой, но мощный язык, который заслуженно стал одним из самых популярных. Тем не менее, иногда ему не хватает скорости статически типизированных языков с предварительной компиляцией, таких как Cи и Джава.
С развитием информационных технологий профессия DS стала чрезвычайно популярна. Сейчас почти каждый может имея ПК и установленный на нем стандартный пакет Python, анализировать данные и строить на их основе прогнозы.
Во многих случаях достаточно просто скачать библиотеку для анализа данных, и получить неплохие результаты. При этом процессы, происходящие внутри используемых пользователем библиотек, остаются за пределами понимания, что зачастую влечет за собой неспособности поверхностного пользователя правильно интерпретировать полученные данные, особенно если это нейросеть.
Audio
Работая с несколькими словарями, иногда нужно сгруппировать их и управлять ими как единым словарём. В других ситуациях у вас есть словари, представляющие различные области видимости, контексты и, чтобы получить данные в определённом порядке или с определённым приоритетом, нужно работать с ними как с единым словарём.
Ансамблевые методы - это мощный инструмент для построения моделей машинного обучения. Команды, которые используют их в соревнованиях на kaggle, занимают победные места. Ансамбли позволяют увеличить точность модели до 90+, при этом они довольно просты в понимании.
Поэтому я решил осветить эту тему в данной статье и показать реализацию ансамблей с помощью scikit-learn.
Давайте разберемся на примере. Скажем, я хочу спрогнозировать зарплату специалиста по данным на основе количества лет опыта. Итак, моя целевая переменная (Y) — это зарплата, а независимая переменная (X) — опыт. У меня есть случайные данные по X и Y, и мы будем использовать линейную регрессию для прогнозирования заработной платы. Давайте использовать pandas и scikit-learn для загрузки данных и создания линейной модели.
Модуль http.cookies реализует парсер для cookie, по большей части совместимый с RFC 2109 — документом со стандартами работы с cookie и смежными вещами.
Лекция для Школы бэкенд-разработки Яндекса. Лето 2021. Это правда, что слово «legacy» подчас может пугать и наводить уныние. Однако не стоит забывать, что наследие наследию всё же рознь. Давайте определимся, что такое наследие, разберёмся каким оно бывает и поймём, как с ним можно жить.
Многие знакомы с методологией Test-Driven Development и, в частности, Behavior-Driven Development. Этот подход к разработке и обеспечению качества ПО набрал большую популярность, поскольку позволяет выстроить четко установленное соответствие между бизнес-требованиями и технической реализацией продукта.
Сериализация и десериализация данных — это преобразование между необработанной структурой данных и экземплярами классов для их хранения и передачи. Например, преобразование объектов Python в JSON-представление. Мы рассмотрим две популярные Python-библиотеки Marshmallow и Pydantic, которые помогут нам справиться как с преобразованием, так и с валидацией данных. Сначала я представлю вам каждую библиотеку, используя небольшие примеры, а потом мы сравним их и разберем различия. Я также расскажу, чего вам стоит избегать при работе с обеими библиотеками.