TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #254 · 11 јун.

Тип строки в Python имеет очень много удобных методов. Сегодня пост про два таких метода которые чаще всего используются "однобоко". Это методы startswith() и endswith() Самый обычный сценарий использования — проверка, начинается ли строка с указанной подстроки? >>> "some_string".startswith("some") True И аналогичная ситуация с зеркальным вариантом этой функции, проверка совпадения с конца >>> "some_string".endswith("some") False Так они используются в большинстве случаев что я видел. Но у этих функций есть еще два варианта использования. 🔸Сравнение нескольких подстрок Для проверки нескольких подстрок в одной строке обычно вызывают эти функции несколько раз. Но на самом деле достаточно передать кортеж со всеми строками один раз. Если будет хоть одно совпадение то функция вернёт True. >>>"my_image.png".endswith(("jpg", "png", "exr")) True 🔸Диапазон поиска Вторым аргументом можно передать индекс символа с которого следует начать сравнение, а третий аргумент это индекс последнего символа. >>> ".filename.ext".startswith("file", 1) True >>> "file_###.ext".endswith('#', 0, -4) True Индексы можно указать отрицательными, что означает отсчёт с конца. #trics#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #automl

当前筛选 #automl清除筛选
Repositorio data science

@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

GitHub Trends

@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