Визуализация распределений вероятностей в Python.

Визуализация распределений вероятностей в Python.

Из статьи вы узнаете, как визуализировать PMF/PDF важных вероятностных распределений на языке python. Импорт необходимых библиотек . Распределение Бернулли Биномиальное распределение Геометрическое распределение: Отрицательное биномиальное распределение Гипергеометрическое распределение: Дискретное равномерное…

Руководство по созданию бота YouTube с помощью LangChain и Pinecone Vectorstore 🤖📹

Руководство по созданию бота YouTube с помощью LangChain и Pinecone Vectorstore 🤖📹

Просмотр часового видеоролика на YouTube по любой научной теме, безусловно, непростая задача. ИИ может помочь помочь с этим. К концу этого поста вы сможете создать свой собственный чат-бот для YouTube…

Перехват FTP-пароля с помощью Python

Перехват FTP-пароля с помощью Python

Что такое FTP Credentials Sniffer? Сниффер учетных данных FTP (File Transfer Protocol) – это инструмент, который перехватывает сетевой трафик и перехватывает учетные данные FTP (имя пользователя и пароль), используемые для…

7 способов поделиться массивом Numpy между процессами

7 способов поделиться массивом Numpy между процессами

Вы можете обмениваться массивами numpy между процессами в Python. Существует множество способов совместного использования массива numpy между процессами, например, в качестве аргумента функции, в качестве унаследованной глобальной переменной, через очередь или канал,…

Особенности Python, которые повысят эффективность вашего кода

Особенности Python, которые повысят эффективность вашего кода

Добро пожаловать, товарищи питонисты! Сегодня я расскажу о некоторых мощных, но часто упускаемых из виду особенностях Python, которые могут значительно повысить эффективность вашего навыка написания кода. Независимо от того, являетесь ли вы…

Руководство по добавлению шума в синтетические данные с использованием Python и Numpy

Руководство по добавлению шума в синтетические данные с использованием Python и Numpy

Руководство по добавлению шума в синтетические данные с использованием Python и Numpy В этой статье вы узнаете, почему вы должны добавлять шум к синтетическим данным, какие бывают типы шумов и…

Как сделать запись экран на Python

Как сделать запись экран на Python

Свет, камера, мотор! Добро пожаловать в урок Simple Screen Recording, где мы превратим экран вашего компьютера в блокбастер! Возьмите попкорн и приготовьтесь отправиться в эпическое путешествие, чтобы запечатлеть и поделиться…

LLaMa-2: вышла лучшая опенсорсная языковая модель

LLaMa-2: вышла лучшая опенсорсная языковая модель

Авторы обновили обучающий датасет, сделав его чище и больше (2T токенов), добавили более быстрый grouped-query attention, удлинили контекст до 4k токенов и учили в несколько этапов: pretraining, supervised fine-tuning, RLHF.…

15 самых популярных советов по Python на Stack Overflow

15 самых популярных советов по Python на Stack Overflow

Python – это язык программирования высокого уровня. Благодаря своей читабельности и эффективности он стал популярным среди разработчиков во всем мире. Однако, как и в любом другом языке, существуют определенные приемы,…

Пять декораторов Python, которые могут сократить ваш код вдвое

Пять декораторов Python, которые могут сократить ваш код вдвое

Python, безусловно, является моим любимым языком программирования из-за его простого синтаксиса и мощных приложений в различных областях, таких как машинное обучение и веб-разработка. Хотя я занимаюсь программированием более пяти лет,…

10 библиотек Python для автоматического разведочного анализа данных

10 библиотек Python для автоматического разведочного анализа данных

Разведочный анализ данных (EDA) является важнейшим шагом в разработке модели Data science и исследовании наборов данных. EDA включает в себя изучение, анализ и обобщение фундаментальных характеристик наборов данных для получения представления…

Помимо Numpy и Pandas: раскрытие потенциала малоизвестных библиотек Python

Помимо Numpy и Pandas: раскрытие потенциала малоизвестных библиотек Python

Python — один из наиболее часто используемых языков программирования в мире, предоставляющий разработчикам широкий набор библиотек. В любом случае, когда дело доходит до манипулирования данными и научных вычислений, мы обычно…

7 основных способов для управления столбцами в Pandas

7 основных способов для управления столбцами в Pandas

Когда дело доходит до анализа данных, Pandas является наиболее используемой библиотекой Python для обработки и подготовки данных для дальнейшего анализа и машинного обучения. Реальность такова, что Pandas — действительно гибкая…

10 наиболее часто задаваемых вопросов о списках Python на Stack Overflow

10 наиболее часто задаваемых вопросов о списках Python на Stack Overflow

10 наиболее часто задаваемых вопросов о списках Python на Stack Overflow Stack Overflow — это кладезь информации, где вы можете найти тысячи вопросов и ответов по программному обеспечению, программированию, науке…

10 проектов Python для оттачивания навыков — темы подобраны случайным образом

10 проектов Python для оттачивания навыков — темы подобраны случайным образом

Python, универсальный и широко используемый язык программирования, предоставляет разработчикам уникальное сочетание мощности и простоты. В этой статье мы рассмотрим десять программ Python, которые демонстрируют возможности языка и то, как Python упрощает…

Как быстро запустить службу прогнозирования в Flask

Как быстро запустить службу прогнозирования в Flask

Как быстро запустить службу прогнозирования в Flask После обучения и тестирования модели машинного обучения следующим шагом будет создание сервиса, который ее использует. В этой статье вы узнаете, как реализовать веб-сервис, использующий…

Как ускорить ваш код на Python

Как ускорить ваш код на Python

Введение Python — это универсальный язык программирования, который широко используется в различных областях, таких как веб-разработка, анализ данных, машинное обучение и искусственный интеллект. Одной из основных причин его популярности является…

Как я улучшил производительность своего кода Python на 371%?

Как я улучшил производительность своего кода Python на 371%?

Как я улучшил производительность своего кода Python на 371% от 29,3 секунд до 6,3 без какой-либо внешней библиотеки? Введение Прежде чем приступить к работе, давайте обсудим постановку задачи. Я хотел проанализировать…