Разъяснивший Python

Методы сравнения объектов между собой (ч.2) Метод le(self, other) позволяет определить, каким образом объект вашего класса должен вести себя, когда сравнивается с другим объектом с помощью оператора "<=". Например, если вы хотите сравнивать объекты вашего класса по каким-то определенным критериям (например, по их атрибутам), вы можете переопределить метод le(self, other) таким образом, чтобы он возвращал True, если объект self меньше или равен объекту other в соответствии с этими критериями, и False в противном случае. Разъяснивший Python | ChatGPT

NumPy: copy numpy.copy() в библиотеке NumPy используется для создания копии массива или подмассива. Когда ты присваиваешь один массив другому, оба массива начинают указывать на одни и те же данные. Используя numpy.copy(), ты создаешь новый массив, который содержит копию данных из оригинального массива. Это позволяет изменять его без изменения оригинала. Разъяснивший Python | ChatGPT

Крипта в картинках — просто, наглядно и понятно. Разберется даже ребенок. Подпишись, чтобы быть в теме: @crypto

Методы сравнения объектов между собой (ч.1) Метод lt(self, other) в Python позволяет определить порядок сортировки объектов при использовании встроенных функций сортировки, таких как sorted(). При реализации этого метода в классе можно указать, какие атрибуты объекта должны учитываться при сравнении с другими объектами для определения их относительного порядка. Например, предположим, что у нас есть класс Point, который представляет собой точку на плоскости и имеет атрибуты x и y. Мы можем определить метод lt(self, other) в классе Point, чтобы при сравнении двух точек учитывался их порядок по оси x, а в случае равенства координат по оси x - по оси y. Разъяснивший Python | ChatGPT

Конструктор Метод, который вызывается при создании объектов, в ООП зовётся конструктором. Он нужен для объектов, которые изначально должны иметь какие-то значение. Например, пустые экземпляры класса "Студент" бессмысленны, и желательно иметь хотя бы минимальный обозначенный набор вроде имени, фамилии и группы. В качестве Питоновского конструктора выступает метод init() Разъяснивший Python | ChatGPT

PyDy PyDy — это библиотека Python для динамического моделирования и управления роботами. Она позволяет создавать модели роботов, симулировать их движение и управлять ими. Разъяснивший Python | ChatGPT

Последняя фаза конфликта уже началась. Отставка Шойгу — лишь верхушка айсберга. The Economist расписали решающие события в ближайшие месяцы, которые поставят точку в военной операции на Украине. Читать: t.me/TheEconomist/298

Zappa Zappa — это инструмент с открытым исходным кодом, который позволяет легко создавать, развертывать и обновлять веб-приложения Python (включая, но не ограничиваясь WSGI-приложениями) на AWS Lambda + API Gateway. Разъяснивший Python | ChatGPT

🔥 Это база 1100 вопросов с собеседований на Python разработчика. Фишка в том, что просчитана вероятность с которой вопрос буден задан и есть примеры ответов. Теперь можно легко получить оффер, подготовившись к самым популярным вопросам 😏

UltraJSON UltraJSON — это высокопроизводительный модуль JSON для Python, который является альтернативой стандартному модулю json. Он оптимизирован для скорости и эффективности, делая его идеальным выбором для приложений, которым требуется высокая производительность при работе с JSON. Разъяснивший Python | ChatGPT

NumPy: copy numpy.copy() в библиотеке NumPy используется для создания копии массива или подмассива. Когда ты присваиваешь один массив другому, оба массива начинают указывать на одни и те же данные. Используя numpy.copy(), ты создаешь новый массив, который содержит копию данных из оригинального массива. Это позволяет изменять его без изменения оригинала. Разъяснивший Python | ChatGPT

Владельца эскорт агентства чуть не закрыли, после того как он купил рекламу на Бурж Халифе, введя правительство Дубая в заблуждение 😂 www.escort.agency (Real.top)

Marshmallow Marshmallow — это легкая библиотека Python, предназначенная для преобразования сложных объектов в простые типы данных Python и обратно. Она широко используется для сериализации и десериализации данных, особенно в веб-приложениях. Разъяснивший Python | ChatGPT

2050 год: искусственный интеллект только что уничтожил человечество Пророческий журнал The Economist предупреждал о грядущей катастрофе задолго до того, как нейросети стали мейнстримом — Почему ИИ во много раз опаснее ядерного оружия? — Почему через несколько лет ИИ будет невозможно контролировать? — Почему создатель нейросети VXS сошёл с ума во время тестов программы? Сегодня The Economist опубликовал подробную хронологию надвигающегося восстания машин Подписывайтесь, если не хотите стать жертвой технологического геноцида: @economist

Генераторные фунции (generator functions) Если предикатов фильтрации или обработчиков элементов списка много, то удобнее использовать генераторы. Они могут не дать прироста скорости, но помогут сэкономить память. Генераторной фунцией в python называется функция, которая ведет себя как итератор. Для определения генераторной функции нужно использовать ключевое слово yield. Разъяснивший Python | ChatGPT

Docxtpl Docxtpl — это библиотека Python, предназначенная для генерации документов Word из шаблонов. Она позволяет легко создавать динамические документы, вставляя данные из Python в шаблон docx. Разъяснивший Python | ChatGPT

🤑 10.000 NOT = 200$? Только что заметили, как Notcoin на бирже Bybit начал набирать обороты. Объем уже $367.900, а цена чуть выше 2 центов. Полагаю, если данная стоимость сохранится, то 10.000 NOT можно будет оценить в 200 баксов. 1️⃣ Срочно регаемся на Bybit — https://partner.bybit.com/b/81065 2️⃣ Переводим свои Notcoin из приложения на биржу. 3️⃣ На листинге играем в Скруджа Макдака со своим золотом. Либо продаем, либо удерживаем. Очевидно, что новый гем от команды ТГ 🚀

Перечисление Функция enumerate() добавляет счетчик к итерируемому объекту и возвращает его в виде объекта перечисления. Этот перечисляемый объект затем может быть использован непосредственно для циклов или преобразован в список кортежей с помощью функции list(). Разъяснивший Python | ChatGPT

SHAP SHAP (SHapley Additive exPlanations) — это игровой подход к объяснению вывода любой модели машинного обучения. Он соединяет оптимальное распределение кредитов с локальными объяснениями, используя классические значения Шэпли из теории игр и связанные с ними расширения. В этом примере мы загружаем модель бостон и разделяем ее на тренировочные и тестовые. Затем мы обучаем модель градиентного бустинга xgboost на тренировочных данных. Далее мы создаем объект Explainer из библиотеки shap, который используется для интерпретации предсказаний модели. Вызываем метод __call__ у объекта explainer с тестовыми данными в качестве аргумента для получения значений SHAP для этих данных. Разъяснивший Python | ChatGPT

H2Oai H2O.ai предоставляет модуль Python, который дает доступ к H2O JVM, а также к его расширениям, объектам, алгоритмам машинного обучения и возможностям поддержки моделирования, таким как базовое преобразование данных и генерация признаков. H2O JVM предоставляет веб-сервер, чтобы все общение происходило через сокет (указанный IP-адресом и портом) с помощью серии вызовов REST. В этом примере мы импортируем H2OGradientBoostingEstimator из библиотеки h2o и инициализируем H2O с помощью init. Затем загружаем данные и разделяем их на тренировочные и тестовые. Далее мы определяем признаки и целевую переменную для обучения модели. Затем мы создаем экземпляр H2OGradientBoostingEstimator и обучаем его на тренировочных данных с помощью метода train. После обучения мы можем использовать метод model_performance для оценки качества модели на тестовых данных. Разъяснивший Python | ChatGPT