Tutorial de Python

Este artigo ensina a você sobre otimização numérica, destacando diferentes técnicas. Ele discute os pacotes Python, como SciPy, CVXPY e Pyomo, e fornece um notebook DataLab prático para você executar exemplos de código.

Compreender e implementar o otimizador Adam em Python. Com o PyTorch, você aprenderá a intuição, a matemática e as aplicações práticas do machine learning

O operador de morsa do Python := permite que você atribua um valor a uma variável dentro de uma expressão, combinando atribuição e uso em uma única etapa.

Aprenda a implementar a pesquisa binária em Python usando abordagens iterativas e recursivas e explore o módulo bisect integrado para obter funções de pesquisa binária eficientes e pré-implementadas.

Vamos aperfeiçoar o Llama 3 com um conjunto de dados de conversas entre pacientes e médicos, criando um modelo adaptado para diálogos médicos. Após a mesclagem, a conversão e a quantização do modelo, ele estará pronto para uso local privado por meio do aplicativo Jan.

Controle a saída de impressão do Python para evitar novas linhas automáticas. Saiba como substituir o comportamento padrão da nova linha usando o parâmetro end, o módulo sys e a concatenação de strings.

Este guia completo ensina a você os fundamentos do desenvolvimento de back-end em Python. Aprenda conceitos básicos, estruturas e práticas recomendadas para você começar a criar aplicativos da Web.

Com o Boosting, você melhora o desempenho do machine learning corrigindo erros sequencialmente e combinando alunos fracos em preditores fortes.

Descubra como usar \n para inserir quebras de linha em cadeias de caracteres e instruções print(). Use o parâmetro end para manter a saída em uma única linha. Aprimore suas habilidades de manipulação de arquivos com o os.linesep para gerenciar texto em diferentes sistemas.

Entenda como copiar listas em Python. Saiba como usar as funções copy() e list(). Descubra a diferença entre cópias superficiais e profundas.

Tutorial de análise de sentimentos com NLTK (Natural Language Toolkit) em Python. Aprenda a criar e desenvolver análises de sentimentos usando Python. Siga etapas específicas para realizar a mineração e análise de textos e fazer o processamento de linguagem natural.

No PySpark, podemos eliminar uma ou mais colunas de um DataFrame usando o método .drop("column_name") para uma única coluna ou .drop(["column1", "column2", ...]) para várias colunas.