Бэкендер: Java, PHP, C#, Python, Node JS

​​Работа с матрицами в Python

Я недавно начал свой путь в data science и хочу поделиться свои опытом в написание алгоритмов для работы с матрицами, я планирую активно пополнять свой репозиторий новыми функциями

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Что для меня значит быть программистом

Я ненавижу статьи-биографии и интервью каких-то неизвестных чуваков вроде меня. Поэтому я напишу тут лишь краткую предысторию, просто чтобы вы не думали, что я родился уже с ноутбуком и первыми моими словами были git pull && docker-compose up.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Моделирование движения космических объектов

Как часто хочется себе представить как движения планет зависят от звезды? Сегодня для этого не нужен телескоп! Представить движения планет в зависимости от объекта очень большой массы можно и на компьютере.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Как организовать отдачу статических файлов в контейнеризованном Django

Этот вопрос часто возникает у студентов к одному из заданий в самом начале курса «Мидл Python-разработчик» в Яндекс Практикуме. Мы попросили наставника на курсе Евгения Морозова написать подробный ответ. Дублируем его здесь, потому что уверены, что он будет полезен не только нашим студентам.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Django Rest Framework. Туториал или как легко писать backend.

Сегодня очень многие backend разработчики стали писать именно rest api

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Обработка и анализ естественного языка с помощью Python-библиотеки spaCy

Обработка естественного языка (NLP) представляет собой важную область исследований, объединяющую лингвистику, компьютерные науки и искусственный интеллект. Она посвящена разработке методов и инструментов для анализа, понимания и генерации текста человеческими искусственными системами. Важность NLP становится все более явной, поскольку она находит применение в различных сферах, включая автоматический перевод, анализ тональности, извлечение информации, вопросно-ответные системы и многое другое.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Я сделал Stable Diffusion XL «умнее» обучив её на плохих изображениях, созданных искусственным интеллектом

Релиз прошёл в основном незамеченным, потому что шумиха вокруг генеративного искусственного интеллекта немного поутихла.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Извлечение признаков из текстовых данных с использованием TF-IDF

Изучение текстовых данных является одной из фундаментальных задач в области анализа данных и машинного обучения. Однако тексты представляют собой сложные и многомерные структуры, которые не могут быть напрямую обработаны алгоритмами машинного обучения. В этом контексте извлечение признаков — это процесс преобразования текстовых данных в числовые векторы, которые могут быть использованы для обучения моделей и анализа. Этот шаг играет ключевую роль в предварительной обработке данных перед применением алгоритмов.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Преобразование табличных данных в Python

Предположим: вы полны желания изучить манящий массив данных. К счастью, для этого достаточно вашего компьютера. Итак, вы открываете блокнот Python или REPL, чтобы начать работать: какую библиотеку использовать? Естественно, вы можете обратиться к старой доброй Pandas. А как насчет новой модной библиотеки фреймов данных, например Polars или datatable? А ещё, для разнообразия, можно попробовать встроенный SQL с помощью DuckDB.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Мультиплеер PyGame. Пишем сервер и клиент.

Это моя первая статья и серия из статьей о написании мультиплеерной игры на Python с использованием библиотеки Pygame. В ходе этих "серий" мы напишем небольшую 2Д игру-стрелялку с мультиплеерным режимом.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Статистика по финансовым рынкам или будни дата-аналитика

В этом посте в качестве упражнения покажу, как можно поиграть с данными, посмотреть статистику и понаблюдать за динамикой выбранных показателей.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Microsoft добавила Python в Excel

22 августа 2023 года Microsoft сообщила, что добавила в бета-версию Microsoft 365 язык программирования Python в Excel для улучшения возможности анализа и визуализации данных.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Конвертация типов в Boost.Python. Делаем преобразование между привычными типами C++ и Python

Речь не пойдёт о существующей конвертации между строками, нет, мы напишем свои конвертеры.
Мы превратим привычный datetime.datetime питона в boost::posix_time::ptime библиотеки Boost и обратно, да чёрт с ним, мы вообще всю библиотеку datetime превратим в бустовые типы!

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Python сделал доступным программирование для широкой аудитории

Представляю вашему вниманию перевод статьи "Python has brought computer programming to a vast new audience".

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Как написать (Lisp) интерпретатор (на Python)

Эта статья преследует две цели: в общих чертах описать имплементацию интерпретаторов языков программирования, а так же продемонстрировать реализацию подмножества языка Scheme, диалекта Lisp, используя Python. Я назвал свой интерпретатор Lispy . Год назад я показывал как написать интерпретатор Scheme на Java, а так же на Common Lisp. На этот раз целью является демонстрация, кратко и доступно насколько возможно, того, что Алан Кей назвал «Уравнения Максвелла программного обеспечения» 

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​IPython: замена стандартного Python shell

Python shell достаточно удобная вещь для тестирования и изучения возможностей языка, кто-то даже использует его в качестве калькулятора(что между прочим весьма удобно), в этом цикле статей я бы хотел рассказать о IPython — замене стандартного Python shell'а, который предоставляет расширенный список возможностей, что делает работу с ним более эффективной.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Менеджер версий python

Иногда полезно держать несколько версий python на одной машине. Допустим для разработки двух проектов нам необходима вторая и третья ветка python. Или вы поддерживаете проект который использует старую версию python.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Прототипирование в среде Python-Arduino

Хочу на примерах рассказать о самом простом способе создания чего то сложного. Суть страшного слова «прототипирование» сводится к использованию аналогий или шаблонов в проекте Arduino.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Методы имитационного моделирования вероятностных распределений на языке программирования Python

В данной статье рассмотрим методы имитационного моделирования на основе теории систем массового обслуживания, в которых широко используются элементы математической статистики и теории вероятностей. Целью данной статьи является разработка методов, которые можно использовать для создания моделей, в основе которых фигурируют вероятностные распределения и элементы массового обслуживая.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем

​​Python в Visual Studio Code — июньский релиз

В этом выпуске мы внесли улучшения, которые перечислены в нашем журнале изменений, решив в общей сложности 70 проблем.

Подробнее: 👉 тут

#изучаем