Hướng dẫn Python

Tìm hiểu cách tạo thanh tiến trình Python với tqdm, progressbar2, alive-progress và Tkinter, cùng thực hành tốt nhất để cải thiện UX và hiệu năng ứng dụng.

Nén prompt là quá trình rút ngắn độ dài của một prompt đầu vào trong khi vẫn giữ lại thông tin cốt lõi cần thiết để mô hình ngôn ngữ hiểu và tạo ra phản hồi phù hợp.

Trong hướng dẫn này, bạn sẽ học sự khác biệt giữa Property trong Python và Getters & Setters.

Tìm hiểu các nguyên lý nền tảng của Proximal Policy Optimization, bao gồm triển khai bằng PyTorch với Gymnasium!

Tìm hiểu Pydantic là gì, dùng để làm gì và so sánh với các lựa chọn như Marshmallow hoặc dataclasses của Python.

Tìm hiểu cách mô hình hóa và giải các bài toán tối ưu hóa bằng Pyomo, thư viện Python mạnh mẽ. Khám phá các ví dụ thực tiễn từ tối ưu tuyến tính đến phi tuyến!

Tìm hiểu cách cài đặt và sử dụng Pyright để kiểm tra kiểu tĩnh trong Python. Hướng dẫn này bao gồm cấu hình, tích hợp IDE, khắc phục sự cố và thời điểm chọn Pyright thay vì Mypy.

Trong PySpark, bạn có thể loại bỏ một hoặc nhiều cột khỏi DataFrame bằng phương thức .drop("column_name") cho một cột hoặc .drop(["column1", "column2", ...]) cho nhiều cột.

Tìm hiểu các kỹ thuật lọc PySpark hiệu quả kèm ví dụ. Tăng hiệu năng với predicate pushdown, partition pruning và các hàm lọc nâng cao.

Khám phá phương thức groupBy của PySpark, cho phép các chuyên gia dữ liệu thực hiện các hàm tổng hợp trên dữ liệu của họ. Đây là cách mạnh mẽ để nhanh chóng phân vùng và tóm tắt các tập dữ liệu lớn của bạn, tận dụng các kỹ thuật mạnh mẽ của Spark.

Tìm hiểu cách tối ưu join trong PySpark, giảm shuffle, xử lý lệch phân phối và cải thiện hiệu năng trên các pipeline dữ liệu lớn và quy trình máy học.

Tìm hiểu cách đọc tệp CSV hiệu quả trong PySpark. Khám phá tuỳ chọn, xử lý schema, nén, phân vùng và các thực tiễn tốt nhất để thành công với dữ liệu lớn.