MySQL — это широко используемая реляционная база данных с открытым исходным кодом, известная своей производительностью, надежностью и масштабируемостью. Он подходит для различных типов программных приложений, включая веб-приложения, платформы электронной коммерции и системы управления контентом.

В этой статье вы узнаете, как создать и интегрировать базу данных MySQL с приложением Flask с помощью драйвера PyMySQL, который обеспечивает удобный доступ к базам данных MySQL в рамках Flask.

Несколько лет назад я сделал веб-приложение на Django. Я также добавил в него пагинацию. Но чего-то не хватало...

Да, это была бесконечная пагинация прокрутки!

Итак, в сегодняшнем посте мы будем создавать пагинацию с бесконечной прокруткой в Django, используя HTMX.

Кроме того, пагинатор будет работать, даже если у пользователя отключен Javascript.

На обширном пространстве веб-разработки Flask выделяется как легкий, но мощный веб-фреймворк Python. Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или только начинаете свой путь в веб-разработке, Flask предоставляет элегантный и простой способ создания веб-приложений. В этом блоге мы рассмотрим ключевые особенности Flask, его архитектуру и то, как вы можете использовать его для создания динамических и адаптивных веб-приложений.

Когда дело доходит до управления данными и обмена ими, часто используются два популярных формата файлов: Excel и CSV. Файлы Excel широко используются для анализа и обработки данных, а файлы CSV предлагают упрощенный текстовый формат для облегчения передачи данных между различными приложениями. В этой статье мы рассмотрим, как конвертировать форматы Excel и CSV с помощью Python.

В условиях постоянно развивающейся индустрии веб-разработки разработчики находятся в постоянном поиске инструментов и фреймворков, позволяющих создавать мощные и эффективные приложения. FastAPI и HTMX - две такие технологии, которые в сочетании друг с другом дают мощное решение для создания современных и отзывчивых веб-приложений.

Использование Cleanlab, PCA и Procrustes для визуализации тонкой настройки ViT на CIFAR-10.

В области машинного обучения Vision Transformers (ViT) — это тип модели, используемый для классификации изображений. В отличие от традиционных сверточных нейронных сетей, ViT для обработки изображений используют архитектуру преобразователя, которая изначально была разработана для задач обработки естественного языка. Точная настройка этих моделей для достижения оптимальной производительности может оказаться сложным процессом. Эти вложения были созданы на основе моделей на различных этапах тонкой настройки и соответствующих им контрольных точек.

Создание интересных интерактивных визуализаций может значительно улучшить понимание и воздействие данных.

Интерактивная карта - один из наиболее эффективных методов визуализации геопространственных данных. Карты обеспечивают необходимый контекст и позволяют интуитивно исследовать закономерности, кластеры и аномалии.

В этой статье будет показано, как построить интерактивную карту на языке Python с помощью библиотеки Folium.

Карта будет содержать два слоя - один отображает местоположение и высоту вулканов, а другой - плотность населения стран. Это позволит читателям наглядно представить пространственную взаимосвязь между вулканами и численностью населения в мире.

Изображения являются неотъемлемой частью нашего окружения, и способность манипулировать ими или изменять их внешний вид — ценный навык. Обработка изображений находит свое применение в широком спектре областей, включая визуализацию данных и машинное обучение, где автоматизированные системы обрабатывают тысячи изображений одновременно.

В этой статье мы рассмотрим базовый метод обработки изображений, который включает преобразование изображений RGB (красный, зеленый, синий) в изображения в оттенках серого (черно-белые). Для этого мы воспользуемся Matplotlib, популярной библиотекой Python, известной своими возможностями создания графиков и визуализации данных. Кроме того, мы рассмотрим несколько практических примеров преобразования изображений RGB в оттенки серого с помощью Matplotlib.

Numpy предоставляет нам множество функций для выполнения различных типов операций с массивами Numpy, одна из них — функция numpy.min(). Функция numpy.min() используется для поиска минимального значения в массивах. В этой статье мы рассмотрим три способа найти минимальный элемент массива с помощью этой функции. Давайте сначала посмотрим на синтаксис, параметры и возвращаемое значение функции numpy.min().

Библиотека Python Pandas хорошо известна своей способностью эффективно хранить и извлекать данные. DataFrames Pandas также упрощает визуализацию данных и манипулирование ими. В этой статье мы рассмотрим одну из важнейших функций Pandas — query(), которая позволяет нам фильтровать и отображать определенные записи из DataFrame в соответствии с нашими потребностями, аналогично использованию системы базы данных с языком запросов. Мы рассмотрим запрос к DataFrame с помощью query() с некоторыми примерами.