Публикации по теме 'python'


Работа с общими API распознавания изображений
Еще менее частые пользователи социальных сетей могут признать возросшую важность изображений и видео: каждое из них содержит огромное количество информации. Чем больше изображений генерирует ваш пользователь, тем выше потребность в реализации некоторого уровня искусственного интеллекта. Как специалист по данным или разработчик приложений, вы не должны упускать этот источник данных. API распознавания изображений В то время как первый столкнется с профессиональным вызовом в..
7 функций Pandas для снижения стресса от манипуляций с данными
7 функций Pandas, которые уменьшат вашу нагрузку на манипуляции с данными Есть причина, по которой у панд нет седых волос Почему у панд нет седых волос? Очевидно, что, поскольку у них так много умных функций для манипулирования данными, они не уделяют этому столько внимания, как их коллеги-люди. Кажется, что данные никогда не поступают в той форме, в которой мы их хотим. По моему личному опыту, подавляющее большинство времени, затрачиваемого на проект по науке о данных, просто..
Vim для разработчиков: часть 0 - Почему именно Vim?
** Примечание: в этой серии я буду использовать NeoVim. Я расскажу почему ниже. Но 99,99% всего, что я описываю, будет работать в Vim8 точно так же . Итак, если вы предпочитаете использовать Vim8, вы все равно можете многому научиться! С этого момента я буду использовать Vim и NeoVim как взаимозаменяемые, если не буду замечать различий. Что такое Vim? Однажды я, любитель собак, разговаривал со своим другом, любителем кошек, о кошках и их общем пренебрежении к человечеству...
Как отслеживать и визуализировать эксперименты по машинному обучению с помощью MLflow
MLflow — платформа с открытым исходным кодом для управления жизненным циклом машинного обучения. Введение В машинном обучении бесплатных обедов не бывает. Мы не знаем, какая предварительная обработка данных или какой алгоритм машинного обучения лучше всего подходит для конкретной задачи. Не существует одного уникального алгоритма, который работает лучше всего. Вот почему экспериментирование является типичным методом для достижения соответствующего результата. Чтобы проводить..
Упрощение экспорта Excel в Django с помощью Django-Excel-Response2
Django — это веб-фреймворк Python высокого уровня, который способствует быстрой разработке и чистому, прагматичному дизайну. Хотя Django предоставляет множество встроенных функций, экспорт данных в Excel не входит в их число. Здесь в игру вступают сторонние библиотеки, такие как django-excel-response2 . Проект GitHub по адресу: GitHub - django-xxx/django-excel-response2: Функция расширяет django-excel-response Tarken Функция расширяет..
Сила декоратора методов Python!
В наши дни почти все языки позволяют вам использовать какой-либо декоратор. Не все языки позволят вам использовать свой собственный декоратор, в отличие от Python, который позволит вам использовать и создавать свои собственные декораторы. Декоратор — это шаблон, который, как следует из названия, позволяет нам что-то украсить, в данном случае метод.
Современные рекомендательные системы с нейронными сетями
Современные рекомендательные системы с нейронными сетями Создавайте гибридные модели с помощью Python и TensorFlow Краткое содержание В этой статье я покажу, как создавать современные системы рекомендаций с нейронными сетями, используя Python и TensorFlow. Системы рекомендаций  – это модели, которые предсказывают предпочтения пользователей в отношении нескольких продуктов. Они используются в самых разных областях, таких как видео- и музыкальные сервисы, электронная..