3 способа локального хранения и чтения учетных данных в Python
https://nuancesprog.ru/p/13020/
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/13020/
@pro_python_code
NOP::Nuances of programming
3 способа локального хранения и чтения учетных данных в Python
Уникальные статьи и переводы — настольная Если учетные данные хранятся в виде глобальных переменных среды, к ним можно получить доступ с помощью любого сценария, запущенного в любой среде на вашем компьютере.программиста.
🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX
https://proglib.io/p/slozhnostrukturnye-analiticheskie-otchety-s-python-i-latex-2021-07-12
@pro_python_code
https://proglib.io/p/slozhnostrukturnye-analiticheskie-otchety-s-python-i-latex-2021-07-12
@pro_python_code
Библиотека программиста
🛠 Сложноструктурные аналитические отчеты с Python и LaTeX
В руководстве подробно рассматривается пример использования Python-библиотеки облачного представления приложений Streamlit и системы компьютерной вёрстки LaTeX для подготовки сложных аналитических отчетов с математическими, программными и графическими вставками.
Как запустить любое ПО с графическим интерфейсом в Docker
https://nuancesprog.ru/p/13141/
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/13141/
@pro_python_code
NOP::Nuances of programming
Как запустить любое ПО с графическим интерфейсом в Docker?
Вы, конечно, прекрасно знаете, что такое docker и контейнеры и даже как развернуть модель машинного обучения в docker? Но есть еще один интересный вопрос: как запустить и открыть любое приложение с графическим интерфейсом в docker? Похоже, это не так просто.…
9 важных сниппетов Python для оптимизации работы со скриптами
https://nuancesprog.ru/p/13162/
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/13162/
@pro_python_code
NOP::Nuances of programming
9 важных сниппетов Python для оптимизации работы со скриптами
Написание скриптов на Python для решения самых разных задач — одно из моих любимых занятий. Когда самостоятельно доходишь до ответа, который предлагает Python в той или иной ситуации, всегда получаешь от этого удовольствие.
5 незаменимых функций Pandas для Data Science
https://pythonist.ru/5-nezamenimyh-funkczij-pandas-dlya-data-science/
@pro_python_code
https://pythonist.ru/5-nezamenimyh-funkczij-pandas-dlya-data-science/
@pro_python_code
Pythonist
5 незаменимых функций Pandas для Data Science
Рассматриваем функции pandas для работы с датасетами: count(), idxmin() и idxmax(), cut(), pivot_table(), nsmallest() и nlargest().
Forwarded from Машинное обучение RU
🤖 Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)
https://proglib.io/p/metod-k-blizhayshih-sosedey-k-nearest-neighbour-2021-07-19
@machinelearning_ru
https://proglib.io/p/metod-k-blizhayshih-sosedey-k-nearest-neighbour-2021-07-19
@machinelearning_ru
Библиотека программиста
🤖 Метод k-ближайших соседей (k-nearest neighbour)
Метод k-ближайших соседей (k Nearest Neighbors, или kNN) – популярный алгоритм классификации, который используется в разных типах задач машинного обучения. Наравне с деревом решений это один из самых понятных подходов к классификации.
🔩 Полный фуллстек: пишем сайт на Django, Vue и GraphQL
https://proglib.io/p/polnyy-fullstek-pishem-sayt-na-django-vue-i-graphql-2021-07-22
@pro_python_code
https://proglib.io/p/polnyy-fullstek-pishem-sayt-na-django-vue-i-graphql-2021-07-22
@pro_python_code
Библиотека программиста
🔩 Полный фуллстек: пишем сайт на Django, Vue и GraphQL
Шаг за шагом пишем сайт с бэкендом на Django, фронтендом на Vue и связкой между ними на GraphQL. Для всех любителей Python и современной веб-разработки.
Как создать бессерверное приложение с помощью AWS Chalice
https://nuancesprog.ru/p/10879/
@pro_python_code
https://nuancesprog.ru/p/10879/
@pro_python_code
NOP::Nuances of programming
Как создать бессерверное приложение с помощью AWS Chalice
AWS Chalice — это бессерверная платформа, которая позволяет создавать бессерверные приложения с помощью Python и развертывать их на AWS через Amazon API Gateway и AWS Lambda.
Forwarded from Машинное обучение RU
River: Python-библиотека для непрерывного обучения нейросетей
https://neurohive.io/ru/novosti/river-python-biblioteka-dlya-nepreryvnogo-obucheniya-nejrosetej/
@machinelearning_ru
https://neurohive.io/ru/novosti/river-python-biblioteka-dlya-nepreryvnogo-obucheniya-nejrosetej/
@machinelearning_ru
Neurohive - Нейронные сети
River: Python-библиотека для непрерывного обучения нейросетей
River — open-source библиотека Python для обучения нейросетей в непрерывном режиме, включающая методы преобразования данных, а также алгоритмы обучения и оптимизации. River подходит для развертывания моделей, обучающихся на потоковых данных. Добавление новых…
Forwarded from Машинное обучение RU
Пошаговое руководство по обучению модели на Vertex AI от Google Cloud
https://nuancesprog.ru/p/13336/
@machinelearning_ru
https://nuancesprog.ru/p/13336/
@machinelearning_ru
🔍 Поиск максимального значения в списке на Python
https://pythonru.com/primery/python-maksimalnyj-element-massiva
@pro_python_code
https://pythonru.com/primery/python-maksimalnyj-element-massiva
@pro_python_code
PythonRu
Получаем максимальный элемент списка Python [7 примеров]
В этой статье мы научимся находить максимальное значение в списке на Python. Для всестороннего понимания вопроса мы рассмотрим использование некоторых