Работа с отсутствующими значениями в Pandas
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
Когда значение данных для объекта для определенного наблюдения не сохраняется, это означает, что эта функция имеет недостающее значение. Обычно отсутствующее значение в наборе данных отображается как вопросительный знак , ноль, NaN или просто пустая ячейка. Но как можно справиться с недостающими данными?
Статья
Оптимизация использования памяти в Python-приложениях
В этом материале я исследую подходы, используемые для выяснения того, какие именно части Python-приложений потребляют слишком много памяти. Я проанализирую причины этого и, в итоге, расскажу о том, как снизить уровень потребления памяти, как сделать так, чтобы приложение занимало бы в памяти меньше места. В частности, речь пойдёт о некоторых несложных приёмах и о применении структур данных, позволяющих эффективно использовать память.
Статья
В этом материале я исследую подходы, используемые для выяснения того, какие именно части Python-приложений потребляют слишком много памяти. Я проанализирую причины этого и, в итоге, расскажу о том, как снизить уровень потребления памяти, как сделать так, чтобы приложение занимало бы в памяти меньше места. В частности, речь пойдёт о некоторых несложных приёмах и о применении структур данных, позволяющих эффективно использовать память.
Статья
Списковые включения в Python мощнее, чем можно подумать
В Python списковые включения (и генераторы списков) — замечательные механизмы, способные серьёзно упрощать программный код. Правда, чаще всего их используют в форме, предусматривающей наличие единственного цикла for и, возможно, одного условия if. И это всё. Но если попытаться немного вникнуть в эту тему, то окажется, что у списковых включений Python имеется гораздо больше возможностей, чем можно подумать, возможностей, разобравшись с которыми, можно, по меньшей мере, кое-чему научиться.
Статья
В Python списковые включения (и генераторы списков) — замечательные механизмы, способные серьёзно упрощать программный код. Правда, чаще всего их используют в форме, предусматривающей наличие единственного цикла for и, возможно, одного условия if. И это всё. Но если попытаться немного вникнуть в эту тему, то окажется, что у списковых включений Python имеется гораздо больше возможностей, чем можно подумать, возможностей, разобравшись с которыми, можно, по меньшей мере, кое-чему научиться.
Статья
Массовая загрузка, обработка и выгрузка изображений в Битрикс на Python3
Эта статья написана для любителей навалить жесткого пайтон-кода, а не решать все вопросы встроенными инструментами. Предполагается, что вы знаете как работать c Python и SQL, знаете библиотеки requests, bs4, sqlite3, если нет, то все равно информация будет полезной.
Статья
Эта статья написана для любителей навалить жесткого пайтон-кода, а не решать все вопросы встроенными инструментами. Предполагается, что вы знаете как работать c Python и SQL, знаете библиотеки requests, bs4, sqlite3, если нет, то все равно информация будет полезной.
Статья
Как повысить безопасность приложений с помощью фабрик строк в psycopg
psycopg — это адаптер базы данных PostgreSQL для Python, то есть одной из его основных задач является автоматическая подстройка типов при составлении запросов и получении ответов между PostgreSQL и Python. И хотя это преобразование отлично применяется к встроенным типам, psycopg также предоставляет нативный способ обрабатывать специализированные типы данных с помощью фабрик строк.
Статья
psycopg — это адаптер базы данных PostgreSQL для Python, то есть одной из его основных задач является автоматическая подстройка типов при составлении запросов и получении ответов между PostgreSQL и Python. И хотя это преобразование отлично применяется к встроенным типам, psycopg также предоставляет нативный способ обрабатывать специализированные типы данных с помощью фабрик строк.
Статья
Как установить лицензионную защиту кода на Python и обезопасить данные с помощью HASP?
При переходе от On-Cloud размещений ПО на On-Premises в большинстве случае перед вами неизбежно встанет задача защиты интеллектуальной собственности – и она особенно критична для рынка AI, где задействуются модели, обладающие высокой ценностью для компании. К тому же, в этой сфере широко используется интерпретируемый язык Python, ПО на котором содержит алгоритмы, являющиеся интеллектуальной собственностью компании, но фактически распространяется в виде исходных кодов. Это не является проблемой для On-Cloud решений, но в случае с On-Premises требует особой защиты как от утечек кода, так и самих данных.
Статья
При переходе от On-Cloud размещений ПО на On-Premises в большинстве случае перед вами неизбежно встанет задача защиты интеллектуальной собственности – и она особенно критична для рынка AI, где задействуются модели, обладающие высокой ценностью для компании. К тому же, в этой сфере широко используется интерпретируемый язык Python, ПО на котором содержит алгоритмы, являющиеся интеллектуальной собственностью компании, но фактически распространяется в виде исходных кодов. Это не является проблемой для On-Cloud решений, но в случае с On-Premises требует особой защиты как от утечек кода, так и самих данных.
Статья
Управление громкостью звука жестами на Python
В данной статье хочу рассказать про один проект (Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.)
Статья
В данной статье хочу рассказать про один проект (Идея заключается в том, чтобы менять громкость звука на компьютере при помощи жестов. Громкость будет регулироваться расстоянием между указательным и большим пальцами, а сигналом для подтверждения будет согнутый мизинец.)
Статья
Pandas vs dask vs sqlite на raspberry pi
Возникла необходимость поработать с базой штрихкодов (barcode) на одноплатнике raspberry pi. Задача простая — открыть базу данных (700 Мб), найти штрихкод и сделать это «достаточно быстро». Как оказалось, эти действия могут вылиться в захватывающее путешествие как в части того, как в базе быстро найти нужный код, так и в части того, как эту базу быстро открыть, чтобы найти. В работе помогали фреймворки pandas, dask, а также инструмент sqlite. Кто из них справился и какие есть нюансы — в данной статье.
Статья
Возникла необходимость поработать с базой штрихкодов (barcode) на одноплатнике raspberry pi. Задача простая — открыть базу данных (700 Мб), найти штрихкод и сделать это «достаточно быстро». Как оказалось, эти действия могут вылиться в захватывающее путешествие как в части того, как в базе быстро найти нужный код, так и в части того, как эту базу быстро открыть, чтобы найти. В работе помогали фреймворки pandas, dask, а также инструмент sqlite. Кто из них справился и какие есть нюансы — в данной статье.
Статья
Создайте средство проверки на плагиат с помощью машинного обучения
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Используя машинное обучение, мы можем создать нашу собственную программу проверки на плагиат, которая выполняет поиск украденного контента в огромной базе данных. В этой статье мы сделаем демонстрационное приложение для этой цели.
Статья
Обнаружение новизны изображений с помощью Python и библиотеки scikit-learn
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
В этой статье я расскажу, как с помощью библиотек scikit-learn, opencv, numpy, imutilsс выявить новизну входных изображений. Многие программы требуют наличия возможности решить, принадлежит ли новый объект тому же распределению, что и существующие объекты (это промежуточный результат), или его следует рассматривать как новизну. Часто эта возможность используется для очистки реальных наборов данных.
Статья
Pandas vs dask vs sqlite на raspberry pi
Возникла необходимость поработать с базой штрихкодов (barcode) на одноплатнике raspberry pi. Задача простая — открыть базу данных (700 Мб), найти штрихкод и сделать это «достаточно быстро». Как оказалось, эти действия могут вылиться в захватывающее путешествие как в части того, как в базе быстро найти нужный код, так и в части того, как эту базу быстро открыть, чтобы найти. В работе помогали фреймворки pandas, dask, а также инструмент sqlite. Кто из них справился и какие есть нюансы — в данной статье.
Статья
Возникла необходимость поработать с базой штрихкодов (barcode) на одноплатнике raspberry pi. Задача простая — открыть базу данных (700 Мб), найти штрихкод и сделать это «достаточно быстро». Как оказалось, эти действия могут вылиться в захватывающее путешествие как в части того, как в базе быстро найти нужный код, так и в части того, как эту базу быстро открыть, чтобы найти. В работе помогали фреймворки pandas, dask, а также инструмент sqlite. Кто из них справился и какие есть нюансы — в данной статье.
Статья