Функции - это важная концепция в программировании на Python, которая помогает сделать ваш код более организованным, пригодным для повторного использования и более простым для понимания. В этой статье мы рассмотрим основы функций Python, включая их синтаксис, аргументы, область видимости и многое другое. Мы также познакомим вас с некоторыми полезными понятиями, такими как члены первого класса, функции более высокого порядка и встроенные функции, такие как map, lambda и filter. Давайте углубимся в изучение функций Python шаг за шагом!

Python, известный своей простотой, удобочитаемостью и обширной экосистемой, за последние годы стал одним из самых популярных языков программирования. Его универсальность сделала его фаворитом среди разработчиков для широкого спектра приложений, от веб-разработки и анализа данных до машинного обучения и автоматизации. Однако, как и у любой другой технологии, у Python есть своя темная сторона, включающая проблемы и ограничения, с которыми программистам приходится сталкиваться.

Python - один из самых популярных языков программирования на сегодняшний день. Его использование охватывает множество областей, но наиболее распространенными из них являются наука о данных, машинное обучение и веб-разработка.

Когда вы пишете код на Python, вы будете использовать разные структуры данных. В Python одним из наиболее часто используемых является словарь.

Добро пожаловать, энтузиасты программирования! Давайте отправимся в увлекательное путешествие, чтобы разгадать тайны шаблона проектирования адаптеров, особенно в контексте Go. Представьте себе такую картину: вы-заядлый турист в чужой стране, в новом телефоне аккумулятор на 1%, и так же, как вы вытащите зарядное устройство, вы понимаете, — ой-ей — то не укладывается в местных торговых точках. Лучше всего было бы иметь дорожный адаптер — удобное маленькое устройство, которое устраняет разрыв между вашим зарядным устройством и внешней розеткой.

Пожалуй, единственное, что в машинном обучении важнее, чем само машинное обучение, — это предварительная обработка данных 

Это потому, что до машинного обучения было определено:

Информация в реальном мире приносит с собой тонну шума

Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет моделям учиться на данных, выявляя закономерности в существующих наборах данных и используя их для прогнозирования невидимых или неизвестных данных.

Обобщение модели — важная черта, которая должна присутствовать в моделях машинного обучения, обученных и развернутых в рабочей среде. Это означает, что обучение модели должно привести к правильному подбору набора данных, предотвращая переоснащение или недообучение.

В этом руководстве вы узнаете, как использовать API преобразования текста в речь за 5 минут с Python. Eden AI предоставляет простой и удобный для разработчиков API, который позволяет использовать генераторы голоса.

TextBlob - это пакет, построенный поверх двух других пакетов, один из которых называется Natural Language Toolkit, известный в основном в сокращенной форме как NLTK, а другой - Pattern. NLTK - это традиционный пакет, используемый для обработки текста или естественного языка (NLP), а Pattern создан в основном для веб-майнинга.

TextBlob разработан таким образом, чтобы его было проще изучать и манипулировать им, чем NLTK, сохраняя при этом те же важные задачи NLP, такие как лемматизация, анализ настроений, стемминг, POS-тегирование, извлечение именных фраз, классификация, перевод и многое другое. Вы можете ознакомиться с полным списком задач на странице TextBlob в PyPI.

User-Agent использует определенную строку для идентификации информации о веб-клиенте, а User-Agent часто используется веб-сайтами для оценки платформы, обнаружения сканера и т.д. В этой статье представлены некоторые общие методы определения того, является ли User-Agent поддельным или нет.

Все, что вам нужно знать, чтобы освоить наиболее часто используемые структуры данных в Python

Если вы начали изучать Python, хотите ли вы стать инженером-программистом или специалистом по данным, вам абсолютно необходимо освоить структуры данных.