PythonCamp
Ir al canal en Telegram
Лагерь Python-программистов! Обратная связь: @earlsky Copyright: @camprobot Perfluence
Mostrar más9 074
Suscriptores
Sin datos24 horas
-267 días
-11330 días
Archivo de publicaciones
9 074
Distributed Machine Learning with PySpark: Migrating Effortlessly from Pandas and Scikit-Learn
Abdelaziz Testas
2023
Это «дорожная карта» для специалистов по обработке данных, рассматривающих возможность перехода от небольших библиотек данных (pandas/scikit-learn) к обработке больших данных и машинному обучению с помощью PySpark. Вы научитесь переводить код на Python из pandas/scikit-learn в PySpark для предварительной обработки больших объемов данных и построения, обучения, тестирования и оценки популярных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, машины опорных векторов и нейронные сети.
#python #eng
9 074
Repost from Selectel
Бывают задачи, когда нужно автоматизировать сбор и анализ данных из разных источников.
Этот процесс называют парсингом и его легко реализовать на Python. В карточках рассказываем, что для этого нужно ➡️
Подписывайтесь на телеграм-канал @Selectel, чтобы не пропускать новые материалы и подборки 🏢
9 074
🔥 В карточках кратко рассказали, как парсить данные веб-сайтов с помощью Python. Пособие подойдет новичкам и продолжающим — сохраняйте пост в закладки и подписывайтесь на телеграм-канал @Selectel. Там ребята каждый день публикуют полезные материалы для тех, кто интересуется IT.
9 074
Интересный факт
round() округляет не так, как мы привыкли, а к ближайшему чётному числу. То есть round(1.5) будет 2, а round(0.5) и round(-0.5) — 0.
Об этом подробно написано в документации.
#lesson9 074
Practical Guide to Applied Conformal Prediction in Python: Learn and apply the best uncertainty frameworks to your industry applications
Valery Manokhin
2023
Отправляйтесь во всестороннее путешествие по Conformal Prediction, исследуя его основы и практическое применение в бинарной классификации, регрессии, прогнозировании временных рядов, несбалансированных данных, компьютерном зрении и NLP. В каждой главе рассматриваются конкретные аспекты, предлагаются практические идеи и лучшие практики для повышения надежности прогнозирования. В завершение книга посвящена нюансам многоклассовой классификации, обеспечивая экспертный уровень знаний для беспрепятственной интеграции конформного предсказания в различные отрасли. Практические примеры на Python с использованием реальных наборов данных подкрепляют интуитивные объяснения, обеспечивая надежное понимание этой современной системы количественной оценки неопределенности.
#python #eng
9 074
Practical Operating Systems: A Hands-On Approach with Python
Amir Keivan Shafiei
2023
Практические операционные системы: A Hands-On Approach with Python" - это всеобъемлющее и доступное руководство, которое раскрывает сложный мир операционных систем и одновременно дает читателям возможность получить практические навыки работы с Python. Книга знакомит с основными концепциями ОС, управлением памятью, системами хранения данных, управлением вводом-выводом и многим другим, при этом используя Python для облегчения практического обучения.Эта книга представляет собой экскурс в методы ML, используемые в обрабатывающей промышленности для управления здоровьем растений. Пошаговые инструкции, подкрепленные промышленными наборами данных, показывают, как разрабатывать решения на основе ML для мониторинга состояния оборудования, общезаводского мониторинга и предиктивного обслуживания.
#python #eng
9 074
Что такое
__all__?
Это переменная определяет, какие объекты будут импортироваться при написании from package import *.
Таким образом мы можем избежать импорта ненужных другому программисту функций.
Кстати, объекты, имена которых начинается на нижнее подчёркивание тоже не импортируются.
📌 Документация
#theory9 074
Python с нуля
П. Левашов
2024
Эта книга даст вам основные знания и инструменты, которые помогут стать опытным разработчиком на Python — универсальном, мощном и доступном языке программирования. Вы узнаете, почему Python стал одним из самых популярных языков программирования в мире и что делает его отличным выбором и для начинающих, и для опытных разработчиков.
#python #rus
9 074
Machine Learning Theory and Applications: Hands-on Use Cases with Python on Classical and Quantum Machines
Xavier Vasques
2024
Книга погружает в мир машинного и глубокого обучения, исследуя их практическое применение путем понимания математических концепций и их реализации в реальных сценариях с помощью Python и известных библиотек с открытым исходным кодом. Это всеобъемлющее руководство охватывает широкий спектр тем, включая подготовку данных, методы разработки признаков, широко используемые алгоритмы машинного обучения, такие как машины опорных векторов и нейронные сети, а также генеративный ИИ и фундаментные модели. Кроме того, в тексте рассматривается увлекательная область квантового машинного обучения и даются рекомендации по выполнению приложений машинного обучения на различных аппаратных технологиях, таких как CPU, GPU и QPU.
#python #eng
9 074
Обработка ошибок в logging
Небольшой интересный факт: нам не нужно передавать исключение в лог отдельно от сообщения, мы можем добавить
exc_info=True в параметры.
Если на месте exc_info будет bool, то система самостоятельно возьмёт и запишет исключение. Если передадим ей Exception, то функция запишет и его.
#lesson9 074
Python для заработка: манимейкинг, арбитраж, SEO. Реальные кейсы
Korben
2021
Я научу вас писать софт на языке Python с упором на заработок: крутые постеры, регеры, рассыльщики, парсеры, софт для сбора и анализа данных для заработка и т.д. Вот чем мы будем заниматься в рамках данного курса. Те навыки, которые позволяют генерировать схемы в сфере манимейкинга, арбитража и SEO.
В курсе будет представлено 12 кейсов, охватывающих все сферы деятельности: SEO, добыча условно-бесплатного трафика, арбитраж. Мы поработаем с такими технологиями как браузерная автоматизация, парсинг HTML, парсинг AJAX, написание ботов-рассыльщиков, работа с API ...
#python #rus
9 074
Универсальный уникальный идентификатор (UUID)
UUID — это значение, которое можно смело считать уникальным. Да, есть риск совпадений, но он настолько низок, что его можно вообще игнорировать.
Суть в том, что в
uuid1() генерируется на основе времени и информации устройства. Создание копий примерно в один и тот же момент и на той же машине привело к «совпадению». uuid4() же всегда создаёт случайные числа.
📌 Документация
#lesson9 074
Pandas в действии
Б. Пасхавер
2023
Язык Python помогает упростить анализ данных. Если вы научились пользоваться электронными таблицами, то сможете освоить и pandas! Несмотря на сходство с табличной компоновкой Excel, pandas обладает большей гибкостью и более широкими возможностями. Эта библиотека для Python быстро выполняет операции с миллионами строк и способна взаимодействовать с другими инструментами. Она дает идеальную возможность выйти на новый уровень анализа данных.
#python #pandas #rus
