Публикации по теме 'python3'
Оптимизация моделей Scikit-learn с использованием серверной части Ray
Авторы: Дивьянк Гарг, Аджит Патанкар, Сабьясачи Мукхопадхьяй, Субхабрата Банерджи, Пуджа Аяниле
Введение
Как описано в предыдущих сообщениях, Ray можно использовать для распределения обучения модели по кластеру машин. В предыдущем примере не было интеграции sklearn и Ray. В этом посте мы описываем тесную интеграцию sklearn и Ray и показываем, как эта интеграция приводит к повышению производительности без ущерба для точности. Эта интеграция достигается путем указания Ray в качестве..
Учебник по Python 3 из 50: Ярлык Panda — 15 вещей, которые можно сделать с помощью одной строки кода
Сделайте так, чтобы ваш ярлык Panda работал еще усерднее с этими 15 ярлыками
1. Импорт данных из CSV-файла:
импортировать панд как pd
df = pd.read_csv('имя файла.csv')
2. Создайте кадр данных из словаря:
Установка Python3.8 и что в нем нового?
Как всем известно, Python3.8 был выпущен 14 октября этого года. Я бы показал вам, как установить Python 3.8 в RHEl/CentOS.
Процесс установки
cd /opt
wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.0/Python-3.8.0.tgz
Теперь распакуйте загруженный tar-пакет
Скомпилируйте исходный код Python
cd Python-3.8.0
sudo ./configure --enable-optimizations
sudo make altinstall
Проверить версию Python
python3.8 -V
Что нового в Python3.8?
Оператор Walrus: выражение присваивания..
Python Gotchas: неожиданные проблемы и как с ними справиться
Python ценится за его удобочитаемость и простоту, что делает его популярным выбором как для новичков, так и для экспертов. Однако, как и у любого другого языка программирования, у Python есть свои причуды или «подводные камни» — неожиданное поведение, которое может поставить в тупик программистов, особенно тех, кто плохо знаком с этим языком. В этом сообщении блога мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных ошибок Python и обсудим, как с ними справиться.
Изменяемые аргументы по..
Как скрыть данные в изображениях с помощью Python
Изучите искусство стеганографии изображений
Стеганография - это искусство сокрытия секретных данных в любом файле.
Секретные данные могут быть данными любого формата, такими как текст или даже файл. Вкратце, основной мотив стеганографии - скрыть предполагаемую информацию в любом файле, обычно в изображении, аудио или видео, без фактического изменения внешнего вида файла, то есть он должен выглядеть так же, как и раньше.
В этом блоге мы сосредоточимся на изучении стеганографии..
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально
Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение
Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования
Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv)
Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..