Разъяснивший Python

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

LIME LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) - это проект, который объясняет, что делают модели машинного обучения. lime поддерживает объяснения для табличных моделей, текстовых классификаторов и классификаторов изображений. В этом примере мы загружаем данные о качестве вина и разделяем их на тренировочные и тестовые. Затем мы обучаем модель RandomForestClassifier на тренировочных данных. Далее мы создаем объект LimeTabularExplainer из библиотеки lime, который используется для интерпретации предсказаний модели. Мы выбираем индекс объекта из тестовых данных и используем метод explain_instance для получения объяснения предсказания модели для этого объекта. Разъяснивший Python | ChatGPT

Catboost CatBoost это быстрая, масштабируемая и высокопроизводительная библиотека градиентного бустинга на деревьях решений, используемая для ранжирования, классификации, регрессии и других задач машинного обучения для Python, R, Java, C++. Поддерживает вычисления на CPU и GPU. В этом примере мы импортируем CatBoostClassifier из catboost и создаем экземпляр классификатора с определенными параметрами. Затем мы обучаем модель на тренировочных данных и метках с помощью метода fit. После обучения мы можем использовать методы predict и predict_proba для получения предсказаний классов и вероятностей соответственно. Результат работы кода будет зависеть от входных данных. В этом примере используются случайные данные для обучения и тестирования. В реальных ситуациях данные будут отличаться. Разъяснивший Python | ChatGPT

Dask Dask — это гибкая библиотека для параллельных вычислений. Dask состоит из двух частей: динамического планирования задач, оптимизированного для вычислений, и коллекций "больших данных", таких как параллельные массивы, фреймы данных и списки, которые расширяют общие интерфейсы, такие как NumPy, Pandas или итераторы Python, до сред больше памяти или распределенных сред. В этом примере мы создаем массив Dask x размером 10000x10000 с чанками размером 1000x1000. Затем мы выполняем несколько операций над массивом x, включая транспонирование, срез и вычисление среднего значения. Наконец, мы вызываем метод compute() для вычисления результата. Результат работы кода - массив NumPy со средними значениями по строкам для каждой второй строки в срезе y[::2, 5000:]. 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 🚀

Объясните, что такое monkey patching и приведите пример Monkey patching — это техника изменения поведения кода во время выполнения путем динамической замены или добавления методов или атрибутов в существующем объекте. Эта техника может быть полезна в том случае, когда изменения не могут быть внесены в существующий код, и требует минимальных изменений в существующем коде. Разъяснивший Python | ChatGPT

Django-taggit Django-taggit — это популярное приложение для Django, которое позволяет легко добавлять теги к моделям Django. Разъяснивший Python | ChatGPT

Auto-sklearn Auto-sklearn — это автоматизированный инструмент машинного обучения и замена для оценщика scikit-learn. Он предназначен для автоматического обнаружения хорошо работающих моделей для задач прогнозного моделирования с минимальным участием пользователя. В этом примере мы создаем экземпляр классификатора AutoSklearnClassifier и обучаем его на тренировочных данных X_train и y_train. Затем мы используем обученный классификатор для предсказания меток классов для тестовых данных X_test. Результат работы кода — массив предсказанных меток классов для тестовых данных X_test. Разъяснивший Python | ChatGPT

dict.items Метод items() возвращает объект представления, который отображает список пар кортежей словаря (ключ, значение). Если список обновляется в любое время, изменения отражаются на самом объекте представления, как показано в приведенном выше примере. Разъяснивший Python | ChatGPT

Eve Eve — это фреймворк для создания REST API на языке Python с открытым исходным кодом. Он позволяет легко создавать и развертывать высоко настраиваемые, полнофункциональные RESTful веб-сервисы. Eve предлагает встроенную поддержку для MongoDB и SQL-бэкендов через расширения сообщества. В этом примере мы импортируем класс Eve из модуля eve, создаем экземпляр приложения Eve и запускаем его. Теперь API активен и готов к использованию. В результате — запущенный веб-сервер с RESTful API, который можно использовать для обмена данными между клиентом и сервером. *REST API — это API, построенный с учетом ограничений REST. Это означает, что REST API использует HTTP-методы (GET, POST, PUT, DELETE и т. д.) для выполнения операций над ресурсами (данными), представленными в виде URI (Uniform Resource Identifier). Разъяснивший Python | ChatGPT

Twisted Twisted — это асинхронный фреймворк, написанный на Python. Это мощное средство для быстрой разработки сетевых (и не только) сервисов. Он разработан с использованием паттерна проектирования Reactor. Фреймворк включает в себя следующие модули: twisted.web; twisted.conch; twisted.words; twisted.mail; twisted.positioning; twisted.names; twisted.trial. В этом примере мы создаем класс Echo, который переопределяет метод dataReceived. Этот метод вызывается каждый раз, когда сервер получает данные от клиента. Затем мы создаем класс EchoFactory, который переопределяет метод buildProtocol. Этот метод вызывается каждый раз, когда сервер принимает новое соединение. Наконец, мы используем реактор Twisted для прослушивания входящих соединений на порту 1234 и запускаем реактор. Когда клиент подключается к серверу и отправляет данные, сервер отправляет эти данные обратно клиенту. Разъяснивший Python | ChatGPT

doctest Модуль doctest позволяет проверять интерактивные примеры кода Python, встроенные в документацию. Этот модуль ищет фрагменты текста, которые выглядят как интерактивные сеансы Python, и затем выполняет эти сеансы, чтобы убедиться, что они работают точно так же, как показано. Модуль doctest может быть полезен при написании документации для пакета или модуля, а также при написании тестов для проверки корректности работы кода. В этом примере мы определяем функцию square, которая возвращает квадрат числа x. В докстринге функции мы включаем несколько интерактивных примеров использования функции. Затем мы импортируем модуль doctest и вызываем метод testmod, который автоматически находит и проверяет все doctest’ы в текущем модуле. При запуске кода вы увидите подробный вывод о том, какие doctest’ы были выполнены и какие результаты они вернули. Разъяснивший Python | ChatGPT

DoubleX DoubleX — это библиотека для создания заглушек (test doubles) в Python. Она помогает разработчикам писать более надежные и тестируемые тесты. Разъяснивший Python | ChatGPT

Создаем графики в терминале Bashplotlib — это библиотека Python и инструмент командной строки для создания базовых графиков в терминале. Это быстрый способ визуализации данных, когда у вас нет GUI. Она написана на чистом Python и может быть быстро установлена в любом месте с помощью pip. Например, вы можете использовать Bashplotlib для создания гистограммы из массива данных. В этом примере функция plot_hist используется для отображения данных на одномерной гистограмме. Разъяснивший Python | ChatGPT