Data Science Tutorials

Feed-Forward-Neuralnetzwerke (FFNNs) sind die Basis für Deep Learning und werden in der Bilderkennung, in Transformatoren und in Empfehlungssystemen genutzt. Dieses komplette FFNN-Tutorial erklärt ihre Architektur, die Unterschiede zu MLPs, Aktivierungen, Backpropagation, Beispiele aus der Praxis und die PyTorch-Implementierung.

Lerne, wie du Roo Code, einen Open-Source-KI-Coding-Assistenten, installierst und benutzt, und vergleiche seine Features und Funktionen mit denen von Cline.

Lerne, wie du mit Tabnine und dem Nano Banana-Modell von Google einen KI-Bildeditor entwickelst.

Lerne, wie du die Azure-CLI auf jeder Plattform installierst, dich sicher authentifizierst und Azure-Ressourcen effizient verwaltest. Entdecke Befehle, Tipps und Automatisierungstechniken, um deine Produktivität zu steigern.

Lerne, wie du LangExtract einrichtest und benutzt, um strukturierte Daten und Beziehungen aus unstrukturierten Texten zu extrahieren, und vergleiche dabei den Ansatz mit dem von herkömmlichen NLP-Bibliotheken.

Schütze MongoDB vor nosql-Injektionen, indem du Eingaben überprüfst, Abfragen sicher machst und mehrschichtige Verteidigungsmaßnahmen einsetzt. Lerne in diesem Leitfaden Angriffsmuster und Präventionsmaßnahmen kennen.

Lerne, was Variablenbereiche sind, und mach dich mit der „LEGB“-Regel vertraut. Du wirst auch mit Situationen konfrontiert, in denen du die globalen und nicht-lokalen Schlüsselwörter in Aktion sehen kannst.

Lerne, wie du in SQL Daten nach mehreren Spalten gruppieren kannst, um fortgeschrittene Aggregationen durchzuführen. Schau dir Anwendungsfälle, Leistungstipps und praktische Beispiele an.

Lerne die Funktionen und Methoden von Python-Listen kennen. Schau dir jetzt die Code-Beispiele für list() und andere Python-Funktionen und -Methoden an!

Lerne die Grundlagen von Python, indem du das Programm print(„Hello World“) ausführst.

Lerne, wie du For-Schleifen in Python umsetzt, um eine Sequenz oder die Zeilen und Spalten eines Pandas-DataFrame zu durchlaufen.

Lerne, wie du Dekoratoren wie @functools.lru_cache oder @functools.cache benutzt, um Funktionen in Python zwischenzuspeichern.