H2 - это легкий сервер баз данных, написанный на Java. Он может быть встроен в приложения Java или работать как отдельный сервер.

В этом руководстве мы рассмотрим, почему H2 может быть хорошим вариантом для ваших проектов. Мы также узнаем, как интегрировать H2 с Python, создав простое Flask API.

Pandas - одна из наиболее часто используемых библиотек Python как для специалистов по данным, так и для инженеров. Сегодня я хочу поделиться некоторыми советами по Python, которые помогут нам проводить проверки квалификации между двумя фреймами данных.

Гео данные могут быть интересными. Одна интерактивная геопространственная визуализация предоставляет много информации о данных и области и многое другое. У Python так много библиотек. Трудно понять, какой из них использовать. Для геопространственной визуализации я буду использовать Folium. Он очень прост в использовании, и он также имеет несколько стилей, чтобы соответствовать вашему выбору и требованиям.

JavaScript - самый популярный кроссплатформенный язык со зрелой экосистемой Node Package Manager (npm) среди веб-разработчиков. Согласно последнему отчету TIOBE Index, JavaScript является 7-м наиболее предпочтительным языком среди 20 популярных языков программирования, используемых разработчиками. 

Здесь мы перечисляем лучшие машины и библиотеки глубокого обучения в JavaScript.

Этот модуль стандартизирует основной набор быстрых, эффективных по памяти инструментов, которые полезны сами по себе или в сочетании. Вместе они образуют “iterator algebra” возможность создавать лаконичные и эффективные специализированные инструменты на чистом Python.

Недавно я разместил ряд готовых приложений для обработки данных в виде веб-служб Restful с использованием веб-инфраструктуры FastAPI.

Я обнаружил, что FastAPI стабилен и прост в использовании, и по этим причинам я решил написать статью о библиотеке FastAPI, описывающую шаги, которые мы можем выполнить, чтобы разместить приложение для обработки данных.

Методы обнаружения объектов являются сегодня тенденцией в области компьютерного зрения. Есть много методов, которые используются для обнаружения объектов в изображениях сцены и видео. Каждый из этих методов имеет свои преимущества и ограничения с точки зрения ресурсов и времени выполнения. Обнаружение объектов в видео также требует много технических знаний и ресурсов. 

Платформы онлайн-обучения и соревнований по Kaggle обычно предоставляют вам полный (и чистый) набор данных. На практике, первый шаг проекта машинного обучения - получить в свои руки необходимые данные. Очистка веб-страниц или извлечение данных с веб-сайтов является одним из инструментов для достижения этой цели.

В этой статье мы изучим процесс сбора данных в Twitter, обработки текста и географического отображения данных. Мы будем иметь дело с подмножеством данных, имеющим ключевые слова #python и #javascript.

Привет! Если вы хотите узнать, как использовать метод append(), то эта статья для вас. Это мощный метод списка, который вы обязательно будете использовать в своих проектах Python.