Theano

Theano — библиотека Python с открытым исходным кодом, которую можно использовать для различных операций, таких как определение, оценка и оптимизация сложных математических выражений, включая многомерные массивы.

Особенности Theano:

• Theano достигает высокой эффективности за счет манипулирования и оптимизации распределенного использования ресурсов ЦП и ГП.
• Предоставляет функцию автоматической дифференциации, упрощая вычисление градиентов и оптимизацию параметров при обучении ML-моделей.
• Позволяет пользователям оптимизировать выражения для скорости, использования памяти или числовой стабильности в зависимости от требований их задачи машинного обучения.
• Библиотека отлично подходит для модульного тестирования.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Фильтрация словарей по значению

Этот сниппет использует генератор словаря для фильтрации элементов исходного словаря. Мы выбираем только те пары ключ-значение, где значение больше 30.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Скрутка и накрутка опыта: работает ли это в айтишке

«Чтобы попасть на работу, нужен опыт, но как я получу этот опыт, если меня никуда не берут» — этот замкнутый круг знаком каждому новичку, особенно в айти. Или обратная ситуация: откликаетесь на вакансию, проходите собеседования, а потом вас не берут, и причина — overqualified (да уж, нужно было работать поменьше).

Аким Саввин, тимлид команды бэкэнда в ВСК, ментор Эйч Навыки и автор тг-канала, расскажет, зачем разработчики скручивают и накручивают опыт и как это помогает им попасть в компанию.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

О как!

#мемчики

@python_practics

Pandas Cookbook: Practical recipes for scientific computing, time series, and exploratory data analysis using Python

Чему вы научитесь:

• Эффективной работе с библиотекой Pandas для анализа данных;
• Обработке и трансформации данных с помощью DataFrame и Series;
• Анализу временных рядов и научным вычислениям;
• Визуализации данных и созданию информативных отчетов;
• Оптимизации кода для работы с большими наборами данных.

"Pandas Cookbook" предоставит практические рецепты для решения реальных задач анализа данных с использованием Python и Pandas.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Tail-calling: разбираемся в новом интерпретаторе в CPython

В последнее время в инфополе появилось много шума вокруг нового типа интерпретатора в Python: tail-calling. Авторы статьи ознакомились с PR на Github, из которого поняли, что [[clang::musttail]] должен ускорить работу рантайма примерно на 5%.

Также были прочитаны материалы Соболева, но из них удалось понять только то, что эта инструкция генерирует вызов метода в ассемблерном коде как jmp, а не call, то есть экономит один стэк-фрейм. Однако вопрос о том, почему эти инструкции в данном случае считаются эквивалентными и как они будут работать в CPython, остается непонятным. Поэтому авторы решили разобраться в этом вопросе подробнее.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Как управлять кешированием в HTTP?

Существуют несколько способов кешировать данные на уровне протокола.

• Заголовки Cache и Cache-Control регулируют сразу несколько критериев кеша: время жизни, политику обновления, поведение прокси-сервера, тип данных (публичные, приватные).
• Заголовки Last-Modified и If-Modified-Since задают кеширование в зависимости от даты обновления документа.
• Заголовок Etag кеширует документ по его уникальному хешу.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Кликер на Python

Полный код можно посмотреть по ссылке👇

#sandbox

@python_practics

Задача:

Вам необходимо реализовать функцию two older. В качестве аргумента она должна принимать массив чисел и возвращать два самых больших числа в массиве. Возвращаемое значение должно быть в формате массива.

Пример:

[1, 2, 10, 8] --> [8, 10]
[1, 5, 87, 45, 8, 8] --> [45, 87]
[1, 3, 10, 0]) --> [3, 10]

#задачник

@python_practics

Проверка, является ли число простым

Функция проверяет делимость числа n на все числа до его квадратного корня. Если делится — число не простое; иначе — простое.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Как кэшируются файлы на уровне протокола?

Когда Nginx отдает статичный файл, он добавляет заголовок Etag – MD5-хеш файла. Клиент запоминает этот хеш. В следующий раз при запросе файла клиент посылает хеш. Сервер проверяет хеш клиента для этого файла. Если хеш не совпадает (файл обновили), сервер отвечает с кодом 200 и выгружает актуальный файл с новым хешем. Если хеши равны, сервер отвечает с кодом 304 Not Modified с пустым телом. В этом случае браузер подставляет локальную копию файла.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Xarray

Xarray расширяет возможности массивов NumPy, обеспечивая множество оптимизированных операций с данными.

Особенности Xarray:

• Xarray, как и NumPy, задает метки (размеры, координаты и атрибуты) поверх необработанных массивов, чтобы использовать их для создания эффективного и лаконичного интерфейса.
• Пакет включает обширную библиотеку функций, не зависящих от предметной области, для расширенной аналитики и визуализации с помощью этих структур данных.
• Xarray похож на Pandas, но ориентирован не на табличные данные, а на N-мерные массивы данных.
• Интерфейс Xarray во многом основан на модели данных netCDF, но выходит за ее рамки, предоставляя функциональные возможности, аналогичные Common Data Model (CDM) netCDF-java.
• Тесная интеграция с Dask для параллельных вычислений.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics