№ 4974297878
Обучающий канал по Python
Ссылка для друга - https://t.me/+I7jrAQKR5xAyYTAy
По всем вопросам @mascarov_valentin
Реклама на бирже - https://telega.in/c/Python_per_month
Post #2813
5.15K
Channel Public Channel
PY Python Learning
@python_per_month
- Subscribers
- 28.1K
- Photos
- 2K
- Videos
- 8
- Links
- 1K
Showing posts older than #2814 · Back to latest
Older Posts 20 shown
Post #2812
5.5K
⚙️ Fabulous — вывод картинок в консоль
ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно!
🗣️ Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Вам не достаточно красивого вывода таблиц в консоль? А как насчёт вывода текста с тенями или даже картинок? Теперь это возможно!
🗣️ Использовать только в небольших количествах во избежание перелома чувства прекрасного
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 13
- 😱 1
Post #2811
4.94K
- 👍 15
- 🤔 6
- 🍾 6
- 🗿 5
Post #2810
5.14K
⌛ Что будет выведено при выполнении кода?
Python Learning 👩💻
Python Learning 👩💻
Post #2809
6.01K
⚙️ Temporian для предварительной обработки временных данных
ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 6
Post #2808
5.41K
⚙️ Unstructured для предварительной обработки текста
ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 7
- 🔥 1
Post #2807
4.84K
⚙️ Taipy для создания пользовательских интерфейсов
ℹ️ Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных.
🗣️ Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных.
🗣️ Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 3
- 🤔 2
- 🗿 1
- 🆒 1
Post #2806
4.69K
⚙️ TorchAudio для обработки аудиосигнала
ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch.
🗣️ TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch.
🗣️ TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 7
Post #2804
4.01K
⚙️ NLTK для обработки естественного языка
ℹ️ NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
✔️ Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
✔️ Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 7
Post #2803
4.72K
⚙️ Gensim для извлечения семантических тем
ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений.
🗣️ Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений.
🗣️ Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 6
Post #2800
4.24K
⚙️ Yellowbrick для визуального анализа и диагностики
ℹ️ Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn.
🗣️ Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn.
🗣️ Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 6
Post #2798
4.22K
⚙️ DeepFace для распознавания лиц
ℹ️ Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 9
- 🏆 3
Post #2797
4.79K
⚙️ SciKit-Image для обработки изображений
ℹ️ SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 6
- 🎉 5
Post #2796
5.09K
⚙️ YOLOv8 для компьютерного зрения
ℹ️ YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO.
🗣️ Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO.
🗣️ Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 9
Post #2794
5.04K
⚙️ PaddleOCR для оптического распознавания символов
ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
🗣️ Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 10
Post #2790
4.51K
⚙️ Chainer для построения и обучения нейронных сетей
ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 12
Post #2788
4.84K
⚙️ PyCaret для машинного обучения
ℹ️ Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
✔️ Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
✔️ Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 8
Post #2786
4.45K
⚙️ Seaborn для визуализации данных
ℹ️ Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
🗣️ Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
🗣️ Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 5
Post #2785
4.58K
⚙️ Matplotlib для визуализации данных
ℹ️ Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
🗣️ У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
🗣️ У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 11
- 🥰 1
Post #2783
4.58K
⚙️ TensorFlow Learn для глубокого обучения
ℹ️ TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
🗣️ Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
ℹ️ TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
🗣️ Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
🔗 Ссылочка на доку
Python Learning 👩💻
- 👍 5