uk
Feedback
1 293
Підписники
Немає даних24 години
-57 днів
-930 день
Архів дописів
Какова сложность чтения произвольного элемента массива (если мы знаем его позицию)?
Anonymous voting

Не помню гд я это нашёл. Может и тут же. Но может быть интересно. Это миниигра, где надо расставлять аннотации типов: https://github.com/laike9m/Python-Type-Challenges?tab=readme-ov-file

Итак, продолжаем читать книгу Бхаргава А. - Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих. В предыдущей главе мы узнали, что такое бинарный поиск. Бинарный поиск позволяет найти нужный элемент, отсекая на каждом шаге половину элементов. Чтобы достичь этого, бинарный поиск полагается на свойство упорядоченности элементов в коллекции. Иными словами, если мы берем случайный элемент в массиве и знаем, что наш элемент больше выбранного, то нам не зачем хранить элементы меньше (левее) выбранного. Мы отсекаем ненужные элементы и повторяем операцию на оставшихся элементах, пока не останется один элемент. Этот элемент либо будет искомым, либо будет отличным от искомого. Последнее будет означать, что искомый элемент не содержится в коллекции. В следующей главе мы познакомимся ближе с понятиями списка, массива и сортировки. Все эти понятия крайне важны для программиста и постоянно используются. В следующую неделю мы читаем главу "2 Сортировка выбором". Опять же, читаем до следующей субботы, если есть вопросы, задаем их в чате тг (https://t.me/learnpythonforfun_chat). В конце следующей недели я сделаю небольшую выжимку по главе и подготовлю опрос. Книжка несложная, успехов в прочтении :) #книжный_клуб #алгоритмы

За какое количество шагов бинарный поиск гарантированно найдет нужный элемент?
Anonymous voting

Дан неупорядоченный массив из 32 элементов. Загадан случайный элемент массива. На каждом шаге бинарного поиска выдается ответ: больше или меньше загаданное число текущего варианта из поиска. За какое количество шагов бинарный поиск гарантированно завершит свою работу и выдаст нужный элемент? #книжный_клуб #алгоритмы

Repost from N/a
Как понимать q-q plot. https://habr.com/ru/articles/578754/ #q_q_plot

Для тех, кто изучает data science.

Решил сделать небольшую задачу по книге "грокаем алгоритмы" на бинарный поиск главы 1 Решение предполагает программную реализацию и использование модуля urllib/requests/httpx/aiohttp. Задача и её описание находятся тут: http://176.119.156.68:8000/swagger/index.html Это OpenAPI документация, она используется для документирования HTTP API. Сам эндпоинт, с которым надо работать из кода расположен тут: http://176.119.156.68:8000/learnPerDay?minutesPerDay=12.5 Вижу тут два победителя: Первый победитель должен написать в чат минимальное количество дней. Второй победитель должен написать параметр, при котором достигается этот показатель. Если вам зайдёт такой интерактив, то будут ещё задачи. Уже есть идеи для них)

Еще немного про книгу "Грокаем алгоритмы". Эта книга для начинающих и подойдет для ознакомления с темой алгоритмов. Один из плюсов - алгоритмы уже реализованы для нескольких языков и их можно посмотреть на гитхаб: https://github.com/egonSchiele/grokking_algorithms Начинаем читать с главы "1. Знакомство с алгоритмами". Читаем её до следующих выходных. Вопросы можно задавать в нашем чате в телеграмме: https://t.me/learnpythonforfun_chat. #книжный_клуб #алгоритмы

А не начать ли нам книжный клуб? :D А начать. И начнем мы с того, что нужно знать каждому программисту - алгоритмы. Если коротко, то алгоритм - это последовательность действий, решающая определенную задачу за конечно время. И хороший программист должен знать, как оценивать эффективность алгоритмов, как создавать эффективные алгоритмы и какие алгоритмы используются в его инструментах. И начнем мы с книги для начинающих: Бхаргава А. - Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих План таков: 1. Заполучить книгу (купить, скачать из файлов ВК и т.д.) 2. Каждую неделю читать одну главу. Итак, начинаем с главы "1. Знакомство с алгоритмами". Вопросы можно задавать в нашем чате в телеграмме: https://t.me/learnpythonforfun_chat. В конце следующей недели я сделаю небольшую выжимку по главе и подготовлю опрос. #книжный_клуб #алгоритмы

Еще немного про паттерн Мост. https://pythonist.ru/pattern-most-shablony-proektirovaniya-python/ #python #patterns #паттерны #ООП

Следующий структурный паттерн - Мост. Предположим у вас есть класс, который содержит некоторую абстракцию и реализацию. Проблема возникает тогда, когда обе эти составляющие необходимо часто менять. Тут-то и приходит на помощь паттерн Мост. Он позволяет разделить абстракцию и реализацию. Описание паттерна: https://refactoring.guru/ru/design-patterns/bridge #python #patterns #паттерны #ООП

Repost from N/a
Наткнулся тут на сборник гайдов по изучению ML, много ссылок с комментариями: https://github.com/HorusHeresyHeretic/ReadMe

Продолжаем про паттерны проектирования. На очереди Адаптер. Этот паттерн позволяет создать класс-оболочку с требуемым интерфейсом (соответственно, для некого класса с неподходящим интерфейсом). https://refactoring.guru/ru/design-patterns/adapter #python #patterns #паттерны #ООП

Как начать учить python. Начался новый год, и это неплохой повод начать программировать. Из нашего опыта, один из более простых онлайн-курсов по программированию: https://stepik.org/58852. Курс очень хорош для начинающих и проходится за 1-3 месяца. Если же у вас уже есть опыт с другими языками программирования, то я могу посоветовать курсы от института биоинформатики: https://stepik.org/course/67 https://stepik.org/course/512 В них нет разжевывания, но они позволяют быстро познакомиться с новым языком. Вопросы, возникающие во время прохождения, можно задавать в нашем тг-чате: https://t.me/learnpythonforfun_chat

О планах на 2024 год. В 2023 году у нас было не так много постов и активностей. И у меня есть две новости: хорошая и плохая. Хорошая: постов будет больше; плохая: но не сразу. В 2024 году я планирую сделать группу более community-centered: у нас, вероятно, появится бот предложки, а может и еще пара ботов. То же самое касается и совместных активностей: если они и будут, то, вероятно, будут на чьих-то активных волонтерских началах. Ну, а пока это прекрасное время не наступило, у нас будет немножко постов по обработке данных и про хорошие книжки.

Сообщение.

Repost from N/a
Итак, сегодня начинается вторая неделя курса по обработке текста: https://stepik.org/course/54098/ Тема этой недели: векторные модели текста и классификация длинных текстов.

Потихоньку проходим. Тема 2.1 прошлась довольно просто, темы - TF-IDF, pmi.