TGViewer
Channel Public Channel
Простой Python | Программирование

Простой Python | Программирование

@python_piton_javascript

Заявки принимаются автоматически.
Лучший образовательный канал по Python.

По всем вопросам: @kesh_keshh (реклама)

Ссылка на канал: https://t.me/+T1i5nO0m_h01ZDky
.
РКН: https://vk.cc/cJ5box
Помощь:https://telega.in/c/+T1i5nO0m_h01ZDky
Subscribers
126K
Photos
2.8K
Videos
82
Links
1.7K

Showing posts older than #3288 · Back to latest

Older Posts 20 shown
Post #3287 13.9K
FastAPI: HTTP-запросы

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты научишься обрабатывать различные HTTP-запросы: get, post, put, delete.

👀Смотреть видео

#видео
  • 👍 9
  • 🔥 3
Post #3285 13.7K
numpy.where

Функция numpy.where используется для поиска элементов в массиве, которые соответствуют определённому условию. Она возвращает индексы этих элементов или позволяет заменять их на другие значения. Благодаря данной статье ты узнаешь, как пользоваться numpy.where.

👉Читать статью

#статьи
  • 👍 7
Post #3284 14.2K
#юмор
  • 🤣 196
  • 😁 26
  • 🔥 22
  • 👍 3
Post #3283 16.3K
Ridge и Lasso

Иногда простая линейная регрессия начинает чудить: переобучается, даёт нестабильные коэффициенты, особенно если в данных много признаков или они между собой похожи. Это называется мультиколлинеарность, и лечится оно регуляризацией — техникой, которая добавляет “штраф” за слишком сложную модель. В линейной регрессии это реализуется через Ridge (L2-регуляризация) и Lasso (L1-регуляризация).

Ridge-регрессия добавляет к ошибке сумму квадратов коэффициентов. В результате модель получает штраф за то, что “раздувает” веса. Чем больше alpha, тем сильнее сжимаются веса. Маленькое значение — почти обычная линейная регрессия, большое — всё приближается к нулям.

Lasso-регрессия штрафует за модули коэффициентов. То есть она не просто сжимает веса, а может вообще сделать некоторые из них равными нулю. Это превращает Lasso в инструмент для отбора признаков: она как бы говорит «этот признак не важен — выкину его сам».

#практика
  • 👍 26
  • 🤣 1
Post #3282 13.5K
MongoDB: Обновление и удаление данных

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как обновлять, удалять, а также заменять один объект другим.

👀Смотреть видео

#видео
  • 👍 4
  • 😁 4
  • 🤣 3
  • 🔥 2
Post #3280 13.1K
Temporal Fusion Transformer

Temporal Fusion Transformer (TFT) — это мощная нейронная сеть для прогнозирования временных рядов, разработанная для обработки сложных данных с различными временными и статическими характеристиками. TFT сочетает в себе преимущества механизмов внимания (Attention) и рекуррентных сетей, чтобы извлекать значимые зависимости и взаимодействия в данных. Благодаря данной статье ты узнаешь о преимуществах TFT.

👉Читать статью

#статьи
  • 👍 15
Post #3274 12.8K
list.pop

list.pop() — это метод списка, который удаляет элемент по указанному индексу и возвращает его. Если индекс не указан, удаляется и возвращается последний элемент списка. Этот метод изменяет исходный список, уменьшая его длину. Если индекс выходит за границы списка, вызывается исключение IndexError. Чтобы избежать ошибки, можно проверять длину списка.

#практика
  • 👍 25
Post #3273 13.3K
FastAPI: Использование Pydantic

Продолжаем делиться циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться FastAPI библиотекой. В этот раз ты научишься работать с Pydantic и описывать типы данных.

👀Смотреть видео

#видео
  • 🔥 13
  • 👍 3
Post #3271 13.6K
Парсинг с помощью LLM

Благодаря данной статье ты узнаешь, как современные LLM помогают автоматизировать сбор данных с веб-сайтов. В результате сводится к минимуму рутинная настройка и “подкручивание” парсеров.

👉Читать статью

#статьи
  • 👍 15
Post #3270 13.8K
Управление памятью

В данной статье автор затрагивает вопрос управления памятью. Ты узнаешь, как Python управляет памятью, когда можно довериться автоматике, а когда стоит взять инструменты в свои руки.

👉Читать статью

#статьи
  • 🔥 18
  • 👍 6
Post #3268 13.8K
Pandas: Удаление дубликатов

pandas.dropduplicates() — метод в библиотеке pandas, который используется для удаления дубликатов строк из DataFrame. С помощью duplicated ты можешь проверить, имеются ли дубликаты.

#практика #pandas
  • 👍 28
  • 🔥 3
Post #3266 13K
#юмор
  • 🤣 211
  • 👍 12
  • 😁 10
  • 🔥 7
Post #3265 14.2K
Что такое Brython? Часть 3

Brython — это интерпретатор Python, реализованный на языке JavaScript. Его основная цель — позволить разработчикам писать клиентскую логику веб-приложений на Python вместо JavaScript. Продолжаем делиться циклом статей, где автор рассказывает про Brython.

👉Читать статью

#статьи
  • 👍 14
  • 🤣 2
  • 🔥 1
Post #3263 11.8K
Телеграм-бот: Техподдержка

Продолжаем делиться циклом видео, где автор рассказывает про разработку телеграм-бота на Python. В этот раз ты узнаешь, как сделать бота техподдержки с помощью Aiogram.

👀Смотреть видео

#видео
  • 👍 15
Post #3261 11K
Слабые ссылки

weakref — это модуль, который позволяет создавать слабые ссылки (weak references) на объекты. Когда ты создаешь ссылку на объект, Python увеличивает счётчик ссылок, и объект остаётся в памяти, пока на него есть хотя бы одна ссылка. Но если тебе нужно ссылаться на объект, не препятствуя его удалению сборщиком мусора, используется weakref. В данной статье автор рассказывает об особенностях использования weakref.

👉Читать статью

#статьи
  • 🔥 7
  • 👍 3
Post #3260 11.5K
Ускорение компиляции с помощью numba

Если определённая часть твоего кода всё ещё работает медленно, попробуй библиотеку numba, чтобы компилировать код. numba ускоряет выполнение в 10-20 раз, так как компилирует код в машинные инструкции.

#практика #numpy
  • 👍 24
  • 🔥 7
Post #3258 11.1K
MongoDB: Выборка данных из коллекции

Делимся циклом видео, благодаря которому ты научишься пользоваться MongoDB. В этот раз автор рассказывает, как фильтровать выборки данных из коллекции.

👀Смотреть видео

#видео
  • 👍 6
  • 🤣 3
Post #3256 12.2K
Теоремы о сортировках

В данной статье автор рассказывает о трех теоремах сортировок. В результате ты узнаешь, почему сортировка пузырьком не такая эффективная как кажется; каким интересным свойством оптимальности обладает сортировка выбором и многое другое.

👉Читать статью

#статьи
  • 🔥 9
  • 👍 1
Post #3255 13.7K
#юмор
  • 🤣 190
  • 👍 21
  • 🔥 13
  • 😁 4
Post #3254 14.1K
Полезные методы словаря

Существуют множество полезных методов словаря. Например, метод keys() возвращает все ключи словаря. values() возвращает все значения. items() возвращает пары ключ-значение, а update() обновляет словарь, добавляя или заменяя пары ключ-значение.

#практика
  • 👍 39
  • 🔥 1
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →