754
订阅者
无数据24 小时
-17 天
-330 天
帖子存档
Repost from Aleron Backstage
Текст для репорта в стиле: «Канал взломали» или «Канал больше не принадлежит настоящему автору».
🤓 Занимает 5 секунд.
- Идем сюда @datafeeling
- Кидаем страйк.
- Ставим 🔥 на этот пост, чтоб оценить число страйков.
Спасибо всем
Repost from Библиотека дата-сайентиста | Data Science, Machine learning, анализ данных, машинное обучение
👨🏼💻🐼 Шпаргалка по работе с табличными данными с помощью SQL и Pandas
PDF-файл из более чем 50 листов содержит самые популярные операции с таблицами и датафреймами. В удобной форме сопоставляются схожие операции в SQL и Pandas. В шпаргалке есть примеры кода для:
✔️ Получения выборки.
✔️ Фильтрации данных.
✔️ Вывода статистики и др.
Repost from Python RU
🖥 Как использовать API ChatGpt. Работа с Api c нуля
https://www.youtube.com/watch?v=kKFoM3B3mww
@pythonl
Repost from AI Insider
Табличка с лучшими нейросетями для разных задач на текущий момент.
Год подходит к концу и юзеры с Reddit принялись обновлять свои топы.
В этом году уже вряд-ли выйдет что-то лучше.
Repost from Провод
Полезный сайт, где можно конвертировать различные элементы — HTML в JSX, JavaScript в JSON, CSS в объекты JS и не только.
Может сильно сэкономить время, когда нужно срочно поменять формат.
Сохраняем и пользуемся тут.
@begincode
Repost from Борис опять
Metaculus это рынок предсказаний, где люди делают ставки виртуальных монет на вероятности событий в мире. Практика показывает, что агрегация таких прогнозов очень точна и гораздо результативнее индивидуальных экспертов благодаря правильным экономическим стимулам. Я буквально использую рынки предсказаний для принятия решений в жизни. Например, текущий прогноз по Украинскому конфликту это перемирие в 2025 году, так что я не строю больших надежд на улучшение в ближайшем году.
Они добавили новую киллер фичу: саммаризация комментариев с помощью GPT-4. Дело в том, что хорошим тоном в сообществе metaculus является постить комментарии со своими предсказаниями и причинами. Платформа добавила выжимку по комментариям предсказывающим высокие и низкие вероятности. Получаем очень крутую и объективную саммаризацию новостей.
Пример на скринах
https://www.metaculus.com/questions/19308/hamas-loses-de-facto-control-of-gaza-by-2024/
Уже только ленивый наверное не использовал ChatGPT для всяких развлечений, у меня например есть бот, который на базе GPT3.5-turbo помогает мне делать уроки с ребенком)) особенно всякую дичь, типа рефератов по физкультуре в 3 классе))) но как то меня эта тема зацепила и хочется большего, поэтому я вписался в еще один курс по обучению на тему LLM, постараюсь разобраться в этом еще глубже, тем более заявляют всякие трюки по оптимизации промптинга, fine-tuning, работу с локальными LLM на своем железе, а для гиков выдают API ключики для тренировок. ссылка на курс https://stepik.org/a/178846
Repost from 🏆 AIeron | Data Feeling
🔥 Библиотека RAPIDS от NVIDIA cделает Pandas в 150 раз быстрее без изменений кода.
Нужно прописать только это:
%load_ext cudf.pandas
import pandas as pd
🤖 Их библиотека RAPIDS cuDF сама определяет, доступна GPU или CPU, и ускоряет обработку.
💪 Колаб чтоб попробовать:
🥳 Репозиторий либы:
@datafeeling«Смотрел список Форбс: школа самбо в Ленинграде выпустила больше милиардеров, чем Гарвадская школа бизнеса».
Repost from Мониторим ИТ
Как автоматизировать мониторинг сетевой инфраструктуры и уменьшить количество уведомлений для дежурных?
Дмитрий Соседский рассказал, как они в Selectel расширили функциональность Zabbix в части мониторинга интерфейсов и BGP-сессий. Смотрите в докладе на Big Monitoring Meetup!
@selectelcareers
Реклама ООО «Селектел» erid 2VtzqwMWm4r
Разыскивается аналитик данных https://omsk.hh.ru/vacancy/88010192?hhtmFrom=employer_vacancies
Repost from Senior Python Developer
LineaPy
LineaPy — это библиотека для работы с временными рядами и анализа временных данных.
Эта библиотека позволяет быстро решать типовые задачи анализа временных рядов без необходимости "изобретать велосипед".
Она удобна для анализа временных данных в задачах прогнозирования, мониторинга, выявления сезонности, трендов и аномалий. Имеет интуитивный API и хорошую документацию.
В этом примере мы получили прогнозные значения временного ряда на 5 периодов вперед с помощью модели ARIMA из LineaPy за считанные строки кода.
Йоу) я уже на 4 блоке в курсе по соревновптельному датасайнс, можно сказать первые 2 ачивки с мерча уже заработал, теперь освоить бустинг и прочую лютую дичь и все получу свой "плащ мушкетёра", всмысле мерч от @aleron
