Разъяснивший Python

Что нужно выбирать для автотестов? Делимся полезным гайдом для тех, кто только учиться работать с автотестами. Ты разберешься с терминологией Test Doubles, а также узнаешь о разнице между Mock, Stub и Fake. Читать... Разъяснивший Python

Сидеть и работать в корпорации — страшно, жизнь-то мимо проходит. Уходить строить бизнес — страшно, а вдруг прогорит. Один из вариантов — разрабатывать свой пет-проект по вечерам. Многие успешные компании, например, Twitter, создавались именно так. Это не значит, что ваш проект обязательно заработает миллиарды, но заработать больше, чем в найме, и получить ценный опыт — вполне реально. Перед началом разработки появляется множество вопросов, например: – Как выбрать идею для пет-проекта? – Что нужно знать про маркетинг? – Как запуститься и довести до первых продаж не имея бюджета на рекламу? В телеграм-канале «Твой пет проект», Михаил Табунов делится своим опытом с разработчиками и менеджерами. Он рассказывает, где искать идею для нового проекта, что нужно знать о маркетинге, как запустить стартап и привлечь первых 10 клиентов, а также о многих других важных вещах. Подписывайтесь на «Твой пет проект», получайте пользу от практиков рынка! Реклама. ИП Табунов Михаил Валерьевич ИНН 773379585100. erid: 2Vtzqw5HMMB

Excel: Добавляем формулы Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, благодаря которому ты научишься оптимизировать свои таблицы по максимуму. В этот раз автор рассказывает, как добавляются формулы. Смотреть... Разъяснивший Python

Фреймворки Python В этом видео автор подробно говорит про Python, в частности про фреймворки и библиотеки, которые разработаны под Python для облегчения написания приложений в программировании. Автор расскажет, какие из фреймворков стоит учить начинающему и как использовать в работе. Вы рассмотрите фреймворки для машинного обучения (Tensor flow), для веб-разработки (django) и для разработки игр (pygame). Смотреть... Разъяснивший Python

Линейная регрессия: основная идея, модификации и реализация с нуля на Python В машинном и глубоком обучении линейная регрессия занимает особое место, являясь не просто статистическим инструментом, а фундаментальным компонентом для многих более сложных концепций. В данной статье рассмотрен не только принцип работы линейной регрессии с реализацией с нуля на Python, но а также описаны её модификации и проведён небольшой сравнительный анализ основных методов регуляризации. Читать... Разъяснивший Python

Настраиваем CI/СD в GitHub Настройка CI/CD часто кажется новичкам чем-то сложным и доступным только DevOps-инженерам. На самом деле автоматизировать рутину Python-проекта можно всего за полчаса. В данной статье автор рассказывает, как с нуля настраивается GitHub Actions для простого FastAPI-приложения. Читать... Разъяснивший Python

Модуль random стандартной библиотеки Узнаете об основных функциях модуля random стандартной библиотеки: random(), uniform(), randint(), randrange(), gauss(), choice(), shuffle(), sample(), seed(). Смотреть... Разъяснивший Python

Excel: Добавляем диаграммы Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, благодаря которому ты научишься оптимизировать свои таблицы по максимуму. В этот раз автор рассказывает, как создаются диаграммы. Смотреть... Разъяснивший Python

Изучите ИИ за несколько вечеров — и начните делать работу вдвое быстрее Пока одни тратят часы на рутину, другие уже используют ИИ и освобождают время. Навыки работы с ИИ сегодня помогают работать меньше, а зарабатывать больше. На бесплатном мини-курсе вы научитесь: — Делать свою работу быстрее — Делегировать ИИ тексты, аналитику и маркетинг — Автоматизировать рутинные задачи — Расти в профессии и карьере Без сложного кода и бесконечной теории — только практика, мини-проекты и быстрые результаты. Переходите по ссылке и регистрируйтесь бесплатно. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Объяснение: [[]] * 3 создаёт список из трёх ссылок на один и тот же список. Изменение одного элемента видно во всех. Разъяснивший Python

Python is slow, so how did I make physics fast? Физика традиционно требует больших вычислительных мощностей, что усложняет разработку игр на Python. Я нашел несколько эффективных подходов к реализации физики в играх на Python. Смотреть... Разъяснивший Python

Что нам стоит диаграмму в Python построить: 5 вариантов привлекающей внимание визуализации данных и кое-что ещё Диаграммы помогают визуализировать как простые, так и самые сложные наборы данных. При этом диаграмм — множество видов, у каждого есть свои достоинства и недостатки. О наиболее эффектных и эффективных, реализуемых с Python, автор расскажет в сегодняшней подборке. Читать... Разъяснивший Python

Линейная регрессия на стероидах Обычная регрессия может плохо справляться с большим количеством сложных нелинейных зависимостей. В таких ситуациях лучше всего использовать DML (Double/Debiased Machine Learning). В данной статье ты узнаешь, что это такое. Читать... Разъяснивший Python

Python с нуля: множества set и frozenset простым языком В этом уроке Python с нуля разберём множества в Python: set и frozenset. Вы узнаете, что такое множества, чем они отличаются от списков и кортежей, как создавать set, удалять дубликаты, выполнять операции объединения, пересечения и разности, а также когда использовать frozenset. Смотреть... Разъяснивший Python

Делаем приложение для конвертации PDF в Word Продолжаем делиться циклом видеоматериалов, посвященный работе с текстовыми документами. В этот раз ты реализуешь собственное приложение для конвертации PDF в Word! Смотреть... Разъяснивший Python

Пишем на Python как на Rust Автор начал программировать на Rust несколько лет назад, и это постепенно изменило его подход к разработке программ на других языках программирования, особенно на Python. В конце концов, он начал перенимать некоторые концепции из Rust в своих программах на Python. В этом материале автор покажет несколько примеров таких шаблонов. Читать... Разъяснивший Python

Тратите много времени на работу? ИИ уже умеет делать часть задач за Вас Представьте: тексты пишутся быстрее, аналитика и отчёты собираются за минуты, а рутинные задачи больше не съедают вечер. Именно так сегодня работают специалисты с ИИ‑инструментами — и поэтому становятся востребованнее и дороже на рынке. Этот бесплатный курс поможет быстро войти в тему без сложной подготовки. В игровом формате Вы внедрите ИИ под задачи бизнеса, выполните реальные проекты и научитесь автоматизировать процессы даже без навыков программирования. Переходите по ссылке и регистрируйтесь бесплатно — пока навык ИИ не стал обязательным для всех. Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.

Реализация функции потерь в Python Функции потерь Python являются важной частью моделей машинного обучения. Эти функции показывают, насколько сильно предсказанный моделью результат отличается от фактического. Существует несколько способов вычислить эту разницу. В этом материале мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных функций потерь. Читать... Разъяснивший Python

Объяснение: True == 1 и имеют одинаковый хэш. Поэтому это один и тот же ключ. Второе присваивание перезаписывает первое. Разъяснивший Python

3 ошибки при работе с dataclasses Dataclasses появились в Python 3.7 и быстро стали стандартом. Меньше бойлерплейта, чем у обычных классов, проще, чем attrs, и не требуют зависимостей. Однако у них есть три ловушки, которые не видны при написании. Делимся полезным гайдом, чтобы избегать этих ловушек. Читать... Разъяснивший Python