پایتون

در پایتون، لیست‌ها سنگ بنای سازماندهی و دستکاری داده‌ها هستند – بنابراین فکر می‌کنم آنها مستحق یک کاوش کامل هستند. این مقاله به چگونگی ایجاد و دستکاری لیست ها در پایتون، برخی از قابلیت های پیشرفته و برخی…

تحلیل عددی پل ارتباطی بین ریاضی و علوم کامپیوتر است. اساساً، این توسعه الگوریتم‌هایی است که راه‌حل‌هایی را تقریب می‌کنند که ریاضی خالص نیز حل می‌کند، اما با استفاده از منابع محاسباتی کمتر و سریع‌تر.این رشته…

در این آموزش به بررسی همزمانی در پایتون می پردازیم. ما در مورد Threads و Process ها و اینکه چگونه آنها مشابه و متفاوت هستند بحث خواهیم کرد. شما همچنین در مورد Multi-threading، Multi-processing،…

آیا مشتاق هستید وارد دنیای برنامه نویسی شوید اما مطمئن نیستید از کجا شروع کنید؟ بیشتر نگاه نکنید – پایتون یک نقطه شروع عالی برای تازه واردان و توسعه دهندگان باتجربه است. در این راهنما، من شما را با اصول…

در پایتون، یک نوع داده با مفسر در مورد روش استفاده برنامه نویس از داده ها و اطلاعات ذخیره شده ارتباط برقرار می کند. طبقه بندی داده ها نوع مقداری را که یک متغیر می تواند داشته باشد مشخص می کند.در برنامه…

اگر می خواهید بیاموزید که چگونه در بازار کار در حال تحول با از بین بردن سایت های آگهی کار مانند Indeed.com حرکت کنید، این راهنما برای شما مناسب است. Job Scraper چیست؟در عصر دیجیتال، ابزارهایی به نام Job…

ایجاد گیرنده و تنظیم کننده برای ویژگی های عمومی یک کلاس اغلب بهترین روش در نظر گرفته می شود. بسیاری از زبان ها به شما این امکان را می دهند که این را به روش های مختلف پیاده سازی کنید، یا با استفاده از یک تابع (مانند person.getName())، یا…

Python @classmethod و @staticmethod ExplainedPython یک زبان منحصر به فرد است که یادگیری آن نسبتاً آسان است، با توجه به نحو مستقیم آن، در عین حال بسیار قدرتمند است. بسیاری از ویژگی های زیر کاپوت بیش از آنچه ممکن است تصور کنید وجود دارد.…

معرفی وقتی یک برنامه را راه اندازی می کنید روی دستگاه شما در "حباب" خود اجرا می شود که کاملاً جدا از سایر برنامه هایی است که همزمان فعال هستند. این "حباب" a نامیده می شود processو شامل همه چیزهایی است که برای مدیریت این تماس برنامه نیاز…

scikit-learn: ذخیره و بازیابی مدل‌ها در بسیاری از موارد، در حین کار با کتابخانه scikit-learn، باید مدل‌های پیش‌بینی خود را در فایل ذخیره کنید، و سپس آنها را بازیابی کنید تا از کارهای قبلی‌تان استفاده مجدد کنید تا: مدل خود را آزمایش کنید.…