concurrent.futures для одновременного выполнения операций
Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Эта библиотека предназначена для одновременного выполнения операций, как в многопоточности.
Я отправляю 100 запросов GET на URL-адрес и получаю ответ. Процесс медленный и утомительный, так как интерпретатор ждёт, пока не вернется каждый запрос, и это то, что вы получаете, когда используете циклы.
Гораздо разумнее использовать параллелизм и задействовать все ядра на вашем компьютере. Библиотека concurrent.futures позволяет это сделать.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Asyncio для работы с асинхронным кодом
Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Разработчики Python по всему миру используют библиотеку asyncio для написания параллельного кода с помощью синтаксиса
async/await.Библиотека asyncio больше всего подходит для кода, который связан с вводом-выводом, а также для высокоуровневого структурированного сетевого кода.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
SciKit-Learn для разработки алгоритмов машинного обучения
SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
SciKit-Learn основан на Numpy и SciPy и прежде был известен как Sklearn. Это бесплатная библиотека Python, и она очень часто воспринимается как расширение библиотеки SciPy. SciKit-Learn была создана специально с целью разработки алгоритмов машинного обучения и моделирования данных.
Для многих SciKit-Learn – это одна из лучших библиотек Python, а все из-за ее последовательного, простого и интуитивно понятного интерфейса.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
TensorFlow Learn для глубокого обучения
TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
TensorFlow – это библиотека с открытым исходным кодом, которая первоначально была разработана исследователями из Google.
Ее специализация - дифференцируемое программирование, но основная цель ее создания – это машинное и глубокое обучение, а также другие рабочие нагрузки в прогнозной и статистической аналитике.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Matplotlib для визуализации данных
Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Matplotlib – это расширение SciPy, и оно было создано для визуализации данных в силу того, того, что она используется для создания диаграмм и графиков. Matplotlib может работать со сложными моделями данных, которые выводит Pandas, и со структурами данных, которые создает NumPy.
У Matplotlib есть ограничение – она может создавать только 2D-графики.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Seaborn для визуализации данных
Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Аналогично Matplotlib, Seaborn – это библиотека, которая была создана для построения графиков и визуализации данных. По сути, эта библиотека была основана на самой Matplotlib, хотя она также включает в себя некоторые структуры данных Pandas.
Seaborn имеет высокоуровневый интерфейс с огромным количеством функций, которые позволяют пользователям создавать не просто точные, но и информативные статистические графики.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
PyCaret для машинного обучения
Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Это библиотека с открытым исходным кодом, и она была создана для машинного обучения. Она предлагает функции, которые помогают упростить и автоматизировать программы машинного обучения.
Несмотря на наличие небольшой кривой обучения, PyCaret относительно прост в использовании.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Chainer для построения и обучения нейронных сетей
Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Мощный и гибкий инструмент Python для построения и обучения глубоких нейронных сетей. Библиотека Chainer была разработана японской компанией Preferred Networks.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
PaddleOCR для оптического распознавания символов
PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
PaddleOCR — многоязычные наборы инструментов OCR на основе DL-фреймворка PaddlePaddle.
Поддержка обучения и развертывания на серверных, мобильных, встроенных устройствах и IoT
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
YOLOv8 для компьютерного зрения
YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO.
Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
YOLOv8 — самый совершенный (на сегодня) и производительный представитель семейства моделей обнаружения объектов YOLO.
Предназначен для таких задач CV, как обнаружение объектов, сегментация экземпляров и классификация изображений.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
SciKit-Image для обработки изображений
SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
SciKit-Image — коллекция алгоритмов для обработки изображений, основанная на NumPy, scipy.ndimage и ряде других библиотек, обеспечивающая универсальный набор процедур обработки изображений в Python.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
DeepFace для распознавания лиц
Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Deepface — легкий фреймворк для распознавания лиц и анализа атрибутов лица (возраст, пол, эмоции и раса) для Python.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Yellowbrick для визуального анализа и диагностики
Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn.
Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Yellowbrick — набор средств визуального анализа и диагностики, предназначенных для облегчения машинного обучения с помощью scikit-learn.
Основной объект API библиотеки Visualizer представляет собой средство оценки scikit-learn, которое учится на данных. «Визуализаторы» изучают данные, создавая визуальное представление рабочего процесса выбора модели.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Gensim для извлечения семантических тем
Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений.
Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Пакет Python с открытым исходным кодом, смоделированный для извлечения семантических тем из больших документов и текстов для обработки, анализа и прогнозирования поведения человека с помощью статистических моделей и лингвистических вычислений.
Gensim имеет возможность обрабатывать огромные данные, независимо от того, являются ли они необработанными и неструктурированными.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
NLTK для обработки естественного языка
NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
NLTK (Natural Language Toolkit) — один из наиболее популярных инструментов для обработки естественного языка.
Особенности NLTK:
• Поддерживает более 50 языковых наборов данных и обученных языковых моделей.
• Предлагает классификацию текста, выделение корней, токенизацию, тегирование, синтаксический анализ.
• Функции для анализа настроений или мнения, выраженного во фрагменте текста.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Самая лучшая работа сегодня — у владельца телеграм-канала.
В этом году они в среднем получают 300 000 рублей в месяц, работая сидя дома, в путешествии или загородном домике. А самые смышленые доходят и до миллионов.
Хотите также? Чтобы зарабатывать с телеграм-канала не нужно быть гением маркетинга, просто начните читать Машу Полуянову.
Она уже три года работает в телеграме и без пафоса объясняет, как за первую неделю набрать 1000 читателей, откуда брать контент на месяц вперёд и как заработать первые 100 000 рублей с нуля даже новичку.
Подписывайтесь, такие блоги редко встретишь: @mashapoluyanova
В этом году они в среднем получают 300 000 рублей в месяц, работая сидя дома, в путешествии или загородном домике. А самые смышленые доходят и до миллионов.
Хотите также? Чтобы зарабатывать с телеграм-канала не нужно быть гением маркетинга, просто начните читать Машу Полуянову.
Она уже три года работает в телеграме и без пафоса объясняет, как за первую неделю набрать 1000 читателей, откуда брать контент на месяц вперёд и как заработать первые 100 000 рублей с нуля даже новичку.
Подписывайтесь, такие блоги редко встретишь: @mashapoluyanova
TorchAudio для обработки аудиосигнала
Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch.
TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Библиотека машинного обучения для обработки звука и сигналов с помощью PyTorch.
TorchAudio предоставляет функции ввода-вывода, обработки сигналов и данных, наборы данных, реализации моделей и компоненты приложений.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Taipy для создания пользовательских интерфейсов
Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных.
Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Taipy - это библиотека Python, которая позволяет специалистам по обработке данных создавать увлекательные повествования на основе своих данных.
Магия Taipy заключается в его способности привязывать переменные и выражения к состоянию визуальных компонентов в пользовательском интерфейсе.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Unstructured для предварительной обработки текста
Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Unstructured - это доступная библиотека Python для легкого извлечения текста из документов. Она упрощает очистку текста, обрабатывая все, от удаления маркеров до управления эмодзи и языкового перевода.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Temporian для предварительной обработки временных данных
Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python
Temporian предлагает новую парадигму для работы с временными данными. Будучи специально разработанными для него, плюс его основные вычисления, выполняемые как высокооптимизированный код C ++, позволяют ему сделать обычные временные операции более безопасными, простыми в написании и намного, намного быстрее в выполнении - с бенчмарками, показывающими ускорение более чем в 100 раз по сравнению с эквивалентным кодом pandas.
Ссылочка на доку
#theory // Just Python