Публикации по теме 'python'
Понимание функций в Python
Определите функцию, установите параметры по умолчанию, используйте закрытие.
Сегодня я буду учиться использовать функции в Python в рамках серии изучение Python с нуля . Прежде чем я буду искать какие-либо учебники, я хочу узнать следующие вопросы:
Как определить функцию? Поддерживает ли язык перегрузку функций?
Почему мы пишем инфраструктуру машинного обучения на Go, а не на Python
Производственное машинное обучение - это больше, чем просто алгоритмы
На данный момент никого не должно удивлять, что Python является самым популярным языком для проектов машинного обучения. Хотя у таких языков, как R, C ++ и Julia есть свои сторонники и варианты использования, Python остается наиболее широко распространенным языком, который используется во всех основных фреймворках машинного обучения.
Так что, естественно, наша кодовая база в Cortex - платформе с открытым..
Раскрытие возможностей генераторов в Python
Серия Python — часть 20
Генераторы — это мощная функция Python, которая позволяет нам создавать итерируемые объекты эффективным и удобным для памяти способом. Они обеспечивают элегантное решение для генерации последовательностей значений на лету, без сохранения их всех в памяти. В этом промежуточном уроке мы погрузимся в мир генераторов и изучим их возможности. К концу этой статьи у вас будет четкое представление о генераторах и о том, как использовать их возможности в ваших проектах..
Создание удаленно доступного кейлоггера с помощью Python
Простая программа на основе сокетов
Что такое кейлоггер
Кейлоггер — это программа, чаще всего ассоциируемая с хакерами.
Хотя он также используется системными администраторами и специалистами по сетевой безопасности, он используется для эксфильтрации данных на удаленные машины, что имеет плохую репутацию. Проще говоря, кейлоггер захватывает и записывает нажатия клавиш целевой машины. Часто он использует электронную почту или сетевые протоколы для отправки захваченных нажатий клавиш..
Загрузка данных в Pandas: подробное руководство
Pandas — это мощная библиотека Python с открытым исходным кодом для обработки и анализа данных. Он предоставляет широкий набор инструментов и функций для работы с данными, включая функции чтения и записи данных из различных источников, функции очистки и предварительной обработки данных, а также функции выполнения статистического анализа и визуализации данных.
Одной из ключевых особенностей Pandas является его способность работать с данными в табличном формате, похожем на электронную..
Тестирование — это еще не все, но это важно
Доклад, о котором я думал в последнее время, — это доклад Гэри Бернхардта под названием Идеология . Я настоятельно рекомендую вам пойти посмотреть его сейчас, если хотите, я подожду здесь. В противном случае, вот tl;dr: энтузиасты динамической типизации любят говорить, что им не нужен компилятор, так как у них есть тесты; энтузиасты статической типизации любят говорить, что им не нужны тесты, поскольку у них есть компилятор.
По моему опыту, первое утверждение встречается гораздо чаще,..
Введение в основы Python 3, часть 7
На прошлом уроке я закончил обсуждение списков в Python. В этом уроке мы продолжаем работу с новым типом контейнера — словарем Python!
Если вы когда-нибудь столкнетесь с незнакомым вам объектом, хороший способ получить больше понимания — использовать встроенный метод справки:
Я рекомендую вам использовать словари «телефонной книги», представленные выше, и поэкспериментировать с ними в Jupyter Notebook. Если вам нужна дополнительная информация о каком-либо методе,..
Новые материалы
Статическая типизация в TypeScript: основы Typescript
Понимание статической типизации
TypeScript, расширенный набор JavaScript, был разработан Microsoft в 2012 году для устранения некоторых ограничений JavaScript. Одним из его основных предложений..
Как использовать SAAS на благо вашего бизнеса
В деловом мире SAAS (программное обеспечение как услуга) становится все более популярным. И неудивительно, почему — SAAS предоставляет ряд преимуществ для предприятий любого размера.
Вот лишь..
Приложения случайного блуждания, часть 1 (статистика + машинное обучение)
Смещенное случайное блуждание при динамической перколяции (arXiv)
Автор: Себастьян Андрес , Нина Гантерт , Доминик Шмид , Перла Сузи
Аннотация: мы изучаем смещенные случайные..
Интеллектуальная масштабируемая обработка видео в реальном времени в Azure
1. Введение
В этом руководстве создается сквозной проект для интеллектуальной масштабируемой обработки видео в реальном времени в Azure. При этом создается возможность обнаруживать граффити и..
Варианты использования положительной изотропной кривизны, часть 6 (машинное обучение)
Четыре-орбифолды с положительной изотропной кривизной (arXiv)
Автор : Хун Хуан
Аннотация: Мы доказываем следующий результат: Пусть (X,g0) — полное связное 4-многообразие с равномерно..
Внутри эпистатических сетей
Регуляция нейронных сетей для лучшего прогнозирования ландшафтов биологической пригодности
Сопоставьте свой индуктивный уклон с областью вашей проблемы
Всем алгоритмам машинного обучения..
Создание полноценного интерфейса командной строки с использованием Python | Расширенный Python
Создание полноценного интерфейса командной строки с использованием Python — Advanced Python
Чтобы изучить расширенные функции языка программирования, вам следует попробовать создать..