TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #203 · 18 јан.
Бывает начинающие в процессе обучения создают файлы с именем модуля который они изучают. В результате на тестовых запусках ничего не работает😱 Всё потому, что появилась коллизия имён. Например, изучаете вы модуль datetime, и создаёте с таким именем файл (ну логично же😄) прямо в рабочей директории. Потом, при попытке импортировать datetime модуль, из-за приоритета импорта будет импортирован файл из рабочий директории а не оригинальная библиотека. Ведь имя файла это суть имя модуля! А знаете ли вы, что не все стандартные модули можно так перезаписать? Коллизии имён не подвержены builtin модули. Они всегда стоят на первом месте в приоритете импорта, поэтому их нельзя заменить. Полный список таких модулей можно посмотреть в списке sys.builtin_module_names. То есть, вы сломаете весь Python если назовёте свой модуль os или site, но если назовёте time или gc то ничего страшного не случится))) Тем не менее, никогда не называйте модули уже занятыми именами!!!⚠️ Я всегда рекомендую всем своим файлам делать именной префикс из 2-3 символов. Например я называю свои проекты так: pw_project_name pw_ui_tools.py pw_something/main.py Либо под ситуацию tst_scriptname.py (не "test" чтобы не подхватывал pytest) dbg_script.py maya_ui.py hou_menu_tools.py И искать проще, и коллизий нет. #tricks#basic
Пребарај: #automl
@repo_science · Post #3807 · 19.12.2023 г., 05:08
#AutoML 🐍 AutoML: Build Production-Ready Models Quickly! Learn the basics of building production-ready automated machine learning (AutoML) models. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@githubtrending · Post #14863 · 24.06.2025 г., 13:30
#other#automl#chatgpt#data_analysis#data_science#data_visualization#data_visualizations#deep_learning#gpt#gpt_3#jax#keras#machine_learning#ml#nlp#python#pytorch#scikit_learn#tensorflow#transformer This is a comprehensive, regularly updated list of 920 top open-source Python machine learning libraries, organized into 34 categories like frameworks, data visualization, NLP, image processing, and more. Each project is ranked by quality using GitHub and package manager metrics, helping you find the best tools for your needs. Popular libraries like TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and Hugging Face transformers are included, along with specialized ones for time series, reinforcement learning, and model interpretability. This resource saves you time by guiding you to high-quality, actively maintained libraries for building, optimizing, and deploying machine learning models efficiently. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python