#آموزش #psutil
چه قدر حافظه فیزکی داریم؟ تا چه مقدار اگر حافظه استفاده کنیم سیستم از swap استفاده نمیکنه؟ و اطلاعات آماری مفید دیگر از حافظه RAM با psutil در پایتون.
including the following fields, expressed in bytes:
- total:
total physical memory available.
- available:
the memory that can be given instantly to processes without the
system going into swap.
This is calculated by summing different memory values depending
on the platform and it is supposed to be used to monitor actual
memory usage in a cross platform fashion.
- percent:
the percentage usage calculated as (total - available) / total * 100
- used:
memory used, calculated differently depending on the platform and
designed for informational purposes only:
macOS: active + inactive + wired
BSD: active + wired + cached
Linux: total - free
- free:
memory not being used at all (zeroed) that is readily available;
note that this doesn't reflect the actual memory available
(use 'available' instead)
https://t.iss.one/PyLab/325
چه قدر حافظه فیزکی داریم؟ تا چه مقدار اگر حافظه استفاده کنیم سیستم از swap استفاده نمیکنه؟ و اطلاعات آماری مفید دیگر از حافظه RAM با psutil در پایتون.
import psutil ; print(list(psutil.virtual_memory()))Return statistics about system memory usage as a namedtuple
including the following fields, expressed in bytes:
- total:
total physical memory available.
- available:
the memory that can be given instantly to processes without the
system going into swap.
This is calculated by summing different memory values depending
on the platform and it is supposed to be used to monitor actual
memory usage in a cross platform fashion.
- percent:
the percentage usage calculated as (total - available) / total * 100
- used:
memory used, calculated differently depending on the platform and
designed for informational purposes only:
macOS: active + inactive + wired
BSD: active + wired + cached
Linux: total - free
- free:
memory not being used at all (zeroed) that is readily available;
note that this doesn't reflect the actual memory available
(use 'available' instead)
https://t.iss.one/PyLab/325
Telegram
Python_Labs🐍
https://t.iss.one/PyLab/324
import psutil
print(list(psutil.virtual_memory()))
import psutil
print(list(psutil.virtual_memory()))
#آموزش
احتمالا مواجه شدید که اگر در محیط interactive فایلی را import کنید و سپس آن فایل را ویرایش کنید. با import مجدد دیگر تغییراتتان را مشاهده نمیکنید و مجبورید مثلا نوت بوک را ریستارت کنید.
برا حل این موضوع کافیه آن را reload کنید.
احتمالا مواجه شدید که اگر در محیط interactive فایلی را import کنید و سپس آن فایل را ویرایش کنید. با import مجدد دیگر تغییراتتان را مشاهده نمیکنید و مجبورید مثلا نوت بوک را ریستارت کنید.
برا حل این موضوع کافیه آن را reload کنید.
# Load custom functions
import example
# For reloading after making changes
import importlib
importlib.reload(example)
from example import *
#آموزش
Using XGBoost in Python
یک روش یادگیری ماشین انعطاف پذیر محبوب در سالهای اخیر که در مسائل رگرسیون، طبقه بندی و رنکینگ میتونه استفاده بشه.
در چالش های کگل برنده های زیادی از این روش استفاده کرده اند.
آموزش ساده آن در پایتون را میتوانید بخوانید.
https://www.datacamp.com/community/tutorials/xgboost-in-python
#XGBoost
Using XGBoost in Python
یک روش یادگیری ماشین انعطاف پذیر محبوب در سالهای اخیر که در مسائل رگرسیون، طبقه بندی و رنکینگ میتونه استفاده بشه.
در چالش های کگل برنده های زیادی از این روش استفاده کرده اند.
آموزش ساده آن در پایتون را میتوانید بخوانید.
https://www.datacamp.com/community/tutorials/xgboost-in-python
#XGBoost
Datacamp
Learn XGBoost in Python: A Step-by-Step Tutorial
Discover the power of XGBoost, one of the most popular machine learning frameworks among data scientists, with this step-by-step tutorial in Python. From installation to creating DMatrix and building a classifier, this tutorial covers all the key aspects
Python_Labs🐍
#آموزش Using XGBoost in Python یک روش یادگیری ماشین انعطاف پذیر محبوب در سالهای اخیر که در مسائل رگرسیون، طبقه بندی و رنکینگ میتونه استفاده بشه. در چالش های کگل برنده های زیادی از این روش استفاده کرده اند. آموزش ساده آن در پایتون را میتوانید بخوانید.…
دوستان کلاس مباحث ویژه که دسترسی رایگان به ایشان داده شده میتوانند کورس مرتبط را از لینک زیر بگذرانند:
https://www.datacamp.com/courses/extreme-gradient-boosting-with-xgboost
https://www.datacamp.com/courses/extreme-gradient-boosting-with-xgboost
Datacamp
Extreme Gradient Boosting with XGBoost Course | DataCamp
Explore the fundamentals of gradient boosting, with a focus on Regression with XGBoost, using XGBoost in pipelines and how to fine-tune your XGBoost model.
باگی که حدود 1 سال در ipython رفع نشده بود و هزاران نفر باهاش مشکل داشتند اخیرا با فقط یک خط کد رفع شد.
fix a memory leak on exception (caused by the stored traceback) #11572
https://github.com/ipython/ipython/pull/11572
fix a memory leak on exception (caused by the stored traceback) #11572
https://github.com/ipython/ipython/pull/11572
Python_Labs🐍
باگی که حدود 1 سال در ipython رفع نشده بود و هزاران نفر باهاش مشکل داشتند اخیرا با فقط یک خط کد رفع شد. fix a memory leak on exception (caused by the stored traceback) #11572 https://github.com/ipython/ipython/pull/11572
برای همین ارزش یه کد به تعداد خطوطش نیست :)
توی درس برنامه نویسی پیشرفته یه سری دوستانی که میخواستند بگند خیلی پروژمون قویه تعداد خط کد زیادشون را اعلام میکردند ...
توی درس برنامه نویسی پیشرفته یه سری دوستانی که میخواستند بگند خیلی پروژمون قویه تعداد خط کد زیادشون را اعلام میکردند ...
#fun
This new Google Translate update is really helpful
https://www.reddit.com/r/ProgrammerHumor/comments/ajf4w0/this_new_google_translate_update_is_really_helpful/
This new Google Translate update is really helpful
https://www.reddit.com/r/ProgrammerHumor/comments/ajf4w0/this_new_google_translate_update_is_really_helpful/
#sample_code #pandas #sklearn
Encode any categorical columns in the dataset using one-hot encoding so that they are encoded numerically...
Encode any categorical columns in the dataset using one-hot encoding so that they are encoded numerically...
Python_Labs🐍
#sample_code #pandas #sklearn Encode any categorical columns in the dataset using one-hot encoding so that they are encoded numerically...
خروجی نمونه قبل و بعد از این کار.
خاطرتون هست چرا encode میکردیم؟
خاطرتون هست چرا encode میکردیم؟
#sample_code partII
در ادامه کد قبل. تبدیل encode شده ها به عدد به فرمت one hot
در ادامه کد قبل. تبدیل encode شده ها به عدد به فرمت one hot
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#vscode
IPython console in VS Code! The update to the code #Python extension extended the Python Interactive window to allow code to be typed in and executed directly in the window! Check it out 👉 https://blogs.msdn.microsoft.com/pythonengineering/2019/01/29/python-in-visual-studio-code-january-2019-release/
IPython console in VS Code! The update to the code #Python extension extended the Python Interactive window to allow code to be typed in and executed directly in the window! Check it out 👉 https://blogs.msdn.microsoft.com/pythonengineering/2019/01/29/python-in-visual-studio-code-january-2019-release/
Forwarded from Tensorflow(@CVision) (Alireza Akhavan)
#خبر #مجموعه_داده
اولین #دیتاست دیوار ریلیز شد.
این دیتاست شامل حدوداً یک میلیون پست در سایت دیوار است.
Published on 2019/01/30
https://research.cafebazaar.ir/visage/datasets/
اولین #دیتاست دیوار ریلیز شد.
این دیتاست شامل حدوداً یک میلیون پست در سایت دیوار است.
Published on 2019/01/30
https://research.cafebazaar.ir/visage/datasets/