TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #60 · 31 мар.
Вторая по частоте future-функция, которую я использовал, это абсолютный импорт from __future__ import absolute_import Что она делает? Изменения, которые вносит эта инъекция описаны в PEP328 Покажу простой пример. Допустим, есть такой пакет: /my_package /__init__.py /main.py /string.py Смотрим код в my_package/main.py # main.py import string Простой пример готов) Вопрос в том, какой модуль импортируется в данном случае? Есть два варианта: 1. модуль в моём пакете my_package.string 2. стандартный модуль string И вот тут вступает в дело приоритет импортов. В Python2 порядок следующий: помимо иных источников, раньше ищется модуль внутри текущего пакета, а потом в стандартных библиотеках. Таким образом мы импортнём my_package.string. Но в Python3 это поведение изменилось. Если мы указываем просто имя пакета, то ищется именно такой модуль, игнорируя имена в текущем пакете. Если мы хотим импортнуть именно подмодуль из нашего пакета то, мы должны теперь явно это указывать. from my_package import string или относительный импорт, но с указанием пути относительно текущего модуля main from . import string Еще одной неоднозначностью меньше 😎 Подробней про импорты здесь: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html #2to3#pep#basic
Пребарај: #sklearn
@djangoproject · Post #448 · 18.09.2017 г., 11:30
https://medium.com/@GalarnykMichael/logistic-regression-using-python-sklearn-numpy-mnist-handwriting-recognition-matplotlib-a6b31e2b166a Logistic Regression using Python (#Sklearn, #NumPy, #MNIST, Handwriting #Recognition, #Matplotlib) #machine_learning.
@datasciencejobs · Post #2226 · 22.07.2024 г., 18:04
#вакансия#ds Мы в Циан 🏘 ищем сильного Senior Data Scientist-а в команду CRM. Локация - Полная удаленка внутри РФ. Если есть желание ходить в офис, у нас есть замечательные современные офисы в Москве, Питере и Новосибе. Вилка - от 350 до 500 гросс, готовы обсуждать О нас В Циан большая команда ML. В команде настроены процессы перфоманс ревью, регулярного обмена опытом, выделяем время на исследовательскую работу! Команда CRM занимается прямыми коммуникациями с клиентами (пуши, емейлы, смски и тд) Наш стек ● Python (Numpy, SciPy, Pandas, sklearn, PyTorch); ● Экосистема Hadoop (PySpark, Hive, Kafka); ● Airflow; Задачи: ● Повышение эффективности пуш-уведомлений, емейлов и других каналов прямых коммуникаций с клиентами; ● Оптимизация коммуникационной нагрузки, выбор оптимального канала коммуникации, выбор оптимального времени отправки; Требования к кандидату ● Опыт: Не менее 3х лет релевантного опыта на позиции DS в продуктовой компании ● Python: пишет легко читаемый и поддерживаемый код ● SQL (оконные функции, оптимизация запросов) ● Apache стек: HDFS/Kafka/Spark (DF API) ● Классический ML: бустинги, линейные модели. ● Базовые знания в NLP и CV: трансформеры, TF-IDF ● DL: PyTorch. Плюшки: ДМС с первого дня (стоматология, госпитализация, полис ВЗР), Кафетерий льгот Benefactory, 5 day off в год, помимо основного отпуска. Пишите в ЛС рекрутеру / мне (@DANAlina95 / @kgavrilchik) или скидывайте свои резюме на [email protected] #Python#Numpy#SciPy#Pandas#sklearn#PyTorch#Hadoop#PySpark#Hive#Kafka#Airflow