Python ट्यूटोरियल

हैंड्स-ऑन उदाहरणों के साथ Python डेकोरेटर सीखें। क्लोज़र, फ़ंक्शन और क्लास-आधारित डेकोरेटर समझें, और पुन: प्रयोज्य, सुघड़ कोड लिखें।

DeepEval का उपयोग करके Pytest-जैसे प्रासंगिकता परीक्षण बनाना, G-eval मेट्रिक से LLM आउटपुट का मूल्यांकन करना, और MMLU का उपयोग करके Qwen 2.5 का बेंचमार्क करना सीखें।

यह Keras ट्यूटोरियल आपको Python में डीप लर्निंग से परिचित कराता है: अपने डेटा को प्रीप्रोसेस करना, मॉडल करना, इवैल्यूएट करना और न्यूरल नेटवर्क्स को ऑप्टिमाइज़ करना सीखें।

Python में डेटा साइंस और मशीन लर्निंग के लिए आवश्यक बुनियादी सांख्यिकी के बारे में जानें।

डेटा साइंस और डीप लर्निंग के लिए मूलभूत गणितीय अवधारणाएँ जानें, जैसे स्केलर और वेक्टर, डेटरमिनेंट, सिंगुलर वैल्यू डीकंपोज़िशन, और बहुत कुछ।

ग्राफ़ और ट्री में नेविगेट करने के लिए डेप्थ-फर्स्ट सर्च की आवश्यक बातों को जानें। Python में रिकर्शन और इटरेशन का उपयोग करके DFS लागू करें, और देखें कि DFS ब्रेड्थ-फर्स्ट सर्च और Dijkstra’s एल्गोरिद्म की तुलना में कैसा है।

Python Dictionary और इसकी संभावनाओं के बारे में सब कुछ जानें। आप यह भी सीखेंगे कि Dictionary का उपयोग करके शब्द आवृत्ति कैसे बनाई जाती है।

इस ट्यूटोरियल में, आप सीखेंगे कि Python में लेटेंट सेमांटिक एनालिसिस का उपयोग करके दिए गए दस्तावेज़ों से छिपे हुए विषय कैसे खोजें।

स्केलेबल वितरित सिस्टम की शक्ति अनलॉक करें: Python में Ray फ्रेमवर्क पर एक मार्गदर्शिका

असंतुलित डेटासेट से निपटने की तकनीकों को सीखें।

Python Docstrings के बारे में जानें। Sphinx, Numpy और Pydoc के लिए अलग-अलग उदाहरण और फ़ॉर्मेट प्रकार खोजें।

जानें कि कोड का प्रलेखन क्यों ज़रूरी है और इसे करने के सर्वोत्तम तरीके क्या हैं। साथ ही, प्रलेखन के लिए Pydoc मॉड्यूल की क्षमता का लाभ उठाना सीखें।