Rust, иногда называемый Rustlang, является любимым и любимым языком многих программистов. Несмотря на то, что его создание в Mozilla произошло всего немногим более десяти лет назад!

Полностью объясненные, сквозные примеры причинно-следственных связей, имеющие реальный, работающий исходный код, очень трудно найти в Интернете или в книгах, чтобы понять, как работает эта новая технология и почему это так важно.

Написание чистых и элегантных кодовых баз — недооцененный навык программирования. Многие программисты, особенно новички, просто сосредотачиваются на правильном понимании своих основ.

Каждый начинающий программист любит циклы for из-за их полезности и простоты понимания. Точно так же все любят массивы. Однако чаще всего мы начинаем использовать массивы для всего, даже не задумываясь. Мы ходим на занятия по структурам данных, но когда дело доходит до практики того, что мы узнали, мы не успеваем. Только недавно я поймал себя на том, что попал в эту ловушку. Я работал над задачей программирования, пытаясь заставить себя писать эффективный и быстрый код.

Мы можем сделать лучше!

Python lambdas - это небольшие, анонимные, суб-синтаксические работы, которые более ограничены, но короче, чем обычные функции Python.

Предупреждение: эта публикация не является рекомендацией инвестировать или не инвестировать в биткойны, если вы хотите узнать о ней больше, поищите сертифицированного специалиста с опытом работы в этой области, пожалуйста!

Мотивация: я изучал временные ряды и, увидев простоту использования библиотеки Python для анализа временных рядов, fbprophet, я решил применить его к набору данных, через LinkedIn я получил новость о том, что виртуальная валюта биткойн имеет значение 100 тысяч, и это заставило меня подумать, используя fbprophet, какова будет стоимость этой валюты через год?

Streamlit - это платформа веб-приложений, которая помогает нам создавать и разрабатывать веб-приложения на основе Python, которые можно использовать для обмена результатами аналитики, создания сложных интерактивных интерфейсов и иллюстрации новых моделей машинного обучения.
Вкратце, думайте об этом как о взаимодействующем интерфейсе для всех ваших задач машинного обучения, от предоставления обзора бизнес-модели до EDA и объяснения обучения и влияния модели!

Обычно, когда мы думаем о создании и распространении в Интернете панели мониторинга визуализации или приложения машинного обучения на Python (скажем) для наших коллег / товарищей по команде / заинтересованных сторон или в качестве нашего портфолио, мы полагаемся на старых добрых гигантов, таких как Django или Flask.

Полярные диаграммы часто выглядят впечатляюще, что заставляет некоторых людей думать, что их создание - сложный процесс, требующий большого количества навыков и опыта. Что ж, я собираюсь развенчать этот миф прямо сейчас! Позвольте мне показать вам, как легко визуализировать данные в красивой интерактивной полярной диаграмме JavaScript.