Функция с несколькими выводами
Python удобен в том числе тем, что позволяет одновременно возвращать из функции сразу несколько значений. Для этого нужно воспользоваться оператором return и вернуть структуру данных с несколькими значениями — например, список общего количества рабочих часов за каждую неделю.
Python удобен в том числе тем, что позволяет одновременно возвращать из функции сразу несколько значений. Для этого нужно воспользоваться оператором return и вернуть структуру данных с несколькими значениями — например, список общего количества рабочих часов за каждую неделю.
Присоединение коллекции
Коллекции в Python делятся на последовательности, множества и отображения. Среди встроенных типов данных к первым относятся списки (тип данных list) и кортежи (tuple), ко вторым – обычные (изменяемые) и фиксированные множества (set и frozenset), к третьим – словари (dict).
Для их присоединения используется разные методы, но в нашем случае мы работаем через .join().
Коллекции в Python делятся на последовательности, множества и отображения. Среди встроенных типов данных к первым относятся списки (тип данных list) и кортежи (tuple), ко вторым – обычные (изменяемые) и фиксированные множества (set и frozenset), к третьим – словари (dict).
Для их присоединения используется разные методы, но в нашем случае мы работаем через .join().
Forwarded from concertzaal
На чужом поле битвы: нейросетевая модель GigaChat Pro от Сбера отвечает на английском языке лучше, чем доступная сегодня GPT-3.5-turbo от OpenAI
Проверили это с помощью теста MMLU с вопросами из 57 областей знаний (включая медицину, физику, математику и другие) — российская модель показала результат на 6% лучше, чем у американской.
@concertzaal
Проверили это с помощью теста MMLU с вопросами из 57 областей знаний (включая медицину, физику, математику и другие) — российская модель показала результат на 6% лучше, чем у американской.
@concertzaal
3 простых шага для оптимизации гиперпараметров в любом Python-скрипте. Шаг 3
Теперь мы используем train_evaluate в качестве цели в любой библиотеке оптимизации неизвестной функции («черного ящика»).
Я предпочитаю Scikit Optimize, но вы можете выбрать другую библиотеку.
Теперь мы используем train_evaluate в качестве цели в любой библиотеке оптимизации неизвестной функции («черного ящика»).
Я предпочитаю Scikit Optimize, но вы можете выбрать другую библиотеку.
Numerizer
Потрясающая библиотека для преобразования чисел из текстового формата в int (числовой) и float (с плавающей запятой). Полезная библиотека для NLP-проектов. Подробнее можно почитать в PyPi и Github репозитории.
Потрясающая библиотека для преобразования чисел из текстового формата в int (числовой) и float (с плавающей запятой). Полезная библиотека для NLP-проектов. Подробнее можно почитать в PyPi и Github репозитории.
EMOT
emot помогает переводить эмодзи и эмотиконы в слова. Подробнее о библиотеке можно почитать в Github-репозитории. Там же вы найдете большую коллекцию эмодзи и эмотиконов с их расшифровкой.
emot помогает переводить эмодзи и эмотиконы в слова. Подробнее о библиотеке можно почитать в Github-репозитории. Там же вы найдете большую коллекцию эмодзи и эмотиконов с их расшифровкой.
Операторы Объединения: Самый Элегантный Способ Объединения словарей Python (ч.1)
В Python существует множество подходов к объединению нескольких словарей, но ни один из них нельзя было назвать элегантным до тех пор, пока не был выпущен Python 3.9.
Например, как мы могли объединить следующие три словаря до Python 3.9?
Одним из методов является использование циклов for.
В Python существует множество подходов к объединению нескольких словарей, но ни один из них нельзя было назвать элегантным до тех пор, пока не был выпущен Python 3.9.
Например, как мы могли объединить следующие три словаря до Python 3.9?
Одним из методов является использование циклов for.