TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изворен канал @pythonotes · Post #84 · 13 мај
В продолжение прошлого поста про цифры в мире строк. Почему методы isdigit() и isnumeric() не определяют в строке float и отрицательные значения? Дело в том, что эти методы работают с ЦИФРАМИ, то есть с единичным символом. А строка "-2" или "3.4" это уже ЧИСЛО. То есть не символ а значение, записанное несколькими символами. Все озвученные методы проходятся по каждому символу строки и проверяют их индивидуально. В юникоде есть символы цифр с точками "🄀⒈⒉⒊⒋⒌⒍⒎⒏⒐" Каждая из них это ОДИН СИМВОЛ, поэтому он будет считаться цифрой >>> '⒌'.isdigit(), '⒌'.isnumeric() True, True Но когда мы пишем это выражение в два символа ( 5+точка), то это не работает. >>> '5.'.isdigit(), '5.'.isnumeric() False, False А еще есть такие символы >>> '⑴⑵⑶⑷⑸'.isdigit() True >>> '🄁🄂🄃'.isdigit() True Но они не преобразуются в десятичные цифры >>> '⒈'.isdecimal() False >>> '🄃'.isdecimal() False >>> '⑶'.isdecimal() False #basic
Hashtags
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