Python Tutorial

Neste guia para iniciantes, você aprenderá a usar o Python para o Redis.

Escolha a técnica correta de reversão de lista do Python entre reverse(), slicing, reversed() e compreensões de lista. Use esses métodos para lidar com tarefas como classificação de dados e alinhamento de sequências.

Aprenda tudo o que você precisa saber sobre a operação de classificação por mesclagem em Python e como implementar esse algoritmo essencial para classificar grandes bancos de dados.

Aprenda a construir e implementar redes neurais convolucionais (CNNs) em Python com o PyTorch.

Descubra os meandros da distribuição binomial negativa e suas aplicações. Saiba como modelar dados de contagem de forma eficaz. Explore exemplos práticos e recursos visuais para aumentar sua compreensão.

Saiba mais sobre a interpolação de strings do Python, sua finalidade e quando usá-la. Inclui exemplos práticos e práticas recomendadas.

Neste tutorial de Python, você abordará a conversão implícita e explícita de tipos de dados de estruturas de dados primitivas e não primitivas com a ajuda de exemplos de código!

Saiba mais sobre o teorema do gradiente de política em RL e como derivá-lo matematicamente. Implementar um algoritmo baseado em gradientes de política para resolver um ambiente simples de RL no Gymnasium.

Neste tutorial, você aprenderá a fazer a correspondência aproximada de cadeias de caracteres e a determinar o grau de semelhança entre elas, analisando vários exemplos.

Aprenda a criar interfaces de linha de comando eficazes em Python usando o módulo argparse. Este guia orienta você pelos recursos básicos e avançados, com exemplos práticos e dicas para aprimorar suas habilidades de programação.

Domine as f-strings do Python, a maneira mais elegante de lidar com a formatação de strings em seu código. Este guia abrange tudo, desde a sintaxe básica até as técnicas avançadas. Você aprenderá a escrever códigos mais limpos e de melhor manutenção com exemplos do mundo real.

Descubra como a pesquisa de amplitude em primeiro lugar explora sistematicamente nós e bordas em gráficos. Aprenda sua abordagem nível a nível para garantir o caminho mais curto em redes não ponderadas. Aplique o BFS nos campos de ciência de dados, IA e rede.