Кодирование может быть очень сложной задачей, особенно при работе над проектом с разными разработчиками. Каждый член команды использует свой собственный способ кодирования, что приводит к очень разнородным сценариям.
Вот почему важно иметь аналогичный формататор кода и линтер кода, чтобы сделать ваши коммиты git более чистыми. Это может быть выполнено либо между этапами постановки и фиксации, либо во время цепочки CI / CD.

В этой статье мы увидим, как это сделать на этапе перед фиксацией с помощью хуков git.

Эта статья посвящена созданию глубокой нейронной сети с нуля без использования таких библиотек, как Tensorflow, keras или Pytorch и т. д. Она состоит из двух разделов. В первой части мы увидим, что такое глубокая нейронная сеть, как она может учиться на данных, математику, стоящую за ней, а во второй части мы поговорим о ее создании с нуля с использованием Python.

Если вы знакомы с концепциями нейронной сети, не стесняйтесь пропустить первую часть и сразу перейти к разделу «Построение сети для идентификации рукописных цифр».

Как человек, который ежедневно использует Spotify, мне было интересно, какой анализ я могу сделать с моими собственными музыкальными данными. Spotify отлично справляется с рекомендациями треков как через ежедневные миксы, так и через радиостанции, но как мы сами создадим что-то подобное? Целью здесь было использовать машинное обучение и методы системы рекомендаций, чтобы рекомендовать новые треки на основе треков из моих любимых плейлистов.

В этом коротком руководстве мы рассмотрим различные методы, которые можно использовать для преобразования списка Python в строку.

Каждый язык программирования имеет заранее заданные ключевые слова, которые являются зарезервированными словами, когда дело доходит до использования конкретного языка. Идентификаторы - это слова, которые программист может использовать в соответствии с его желанием идентифицировать переменные, функции, классы и т. д. Не запутайтесь, просто продолжайте читать, и вы поймете идею должным образом в конце этой статьи.

Мы сделали слайд-шоу для большинства наших презентаций в колледже / офисе, чтобы они отлично смотрелись при презентации с использованием Microsoft PowerPoint, давайте рассмотрим это как действие по обработке изображений и посмотрим, как мы можем получить утилиту слайд-шоу с помощью библиотеки OpenCV Python в этой статье.

ORM (Object Relational Mapper) является инструментом, который позволяет взаимодействовать с вашей базой данных с помощью объектно-ориентированной парадигмы. Поэтому ORM обычно реализуются в виде библиотек на языках, поддерживающих объектно-ориентированное программирование.

Быстрый рост мобильных устройств привел к появлению огромного количества траекторий GPS, собранных службами на основе определения местоположения, геосоциальными сетями, транспортом или приложениями для совместного использования.

Представьте себе: вы находитесь в процессе сбора источников данных для создания нового отчета и понимаете, что некоторые наборы данных все еще обновляются вручную вашими заинтересованными сторонами и хранятся в таблицах Google… звучит знакомо?

В этом случае у вас есть два варианта: либо вы запустите ускоренный курс, чтобы научить своих менее технических коллег работе с SQL и хранилищами данных, либо вы сами автоматизируете процесс с помощью Python.

В этом руководстве вы узнаете, как извлекать наборы данных из электронной таблицы Google с помощью Python, подключившись к API Google Диска, а затем сохранить их в таблице базы данных с помощью пакета SQLAlchemy.

В Data Science тепловая карта используется для понимания взаимосвязи между различными функциями в наборе данных. Она представляет числа в форме цветной палитры, так что более темные оттенки представляют высокую степень взаимосвязи между элементами, а более светлые оттенки представляют собой низкую степень взаимосвязи между элементами. Теперь давайте посмотрим, как визуализировать тепловую карту с помощью Python.