JT
Всем привет!)
Посоветуйте пожалуйста рабочие способы поиска вакансии стажера.
Вдруг у кого-то есть такой опыт
Посоветуйте пожалуйста рабочие способы поиска вакансии стажера.
Вдруг у кого-то есть такой опыт
Size: a a a
2021 October 26
JT
Ну помимо всяких программ которые лежат на поверхности
A
какой город?
JT
Санкт-Петербург
bx
Оказалось просто, #nvtop_collab, через нгрок:
!pip3 install --upgrade nvitop
!pip install colab_ssh --upgrade
from colab_ssh import launch_ssh, init_git
launch_ssh("ngrokToken","passForSSH")
И с ноута по ссш nvitop -m , там убунту 18.04 под рутом выдаласьSL
О! Спс, пригодится тоже
N
drinks = pd.read_csv('http://bit.ly/drinksbycountry')
drinks.head()
drinks[drinks.country.str.contains("stan"),drinks.total_litres_of_pure_alcohol.loc!=0]
в чем проблема?
drinks.head()
drinks[drinks.country.str.contains("stan"),drinks.total_litres_of_pure_alcohol.loc!=0]
в чем проблема?
y
drinks.total_litres_of_pure_alcohol.loc!=0
при чем здесь .loc!=0 ?
loc[row, col] должно быть
при чем здесь .loc!=0 ?
loc[row, col] должно быть
N
спасибо, Юрий, #3 In Asia, find countries that are on 4th place in alcohol consumption;
drinks[(drinks.continent.str.contains("Asia"))]
четвертое место это как найти?
drinks[(drinks.continent.str.contains("Asia"))]
четвертое место это как найти?
S
Здравствуйте всем
Можете дать совет для прогноза продажи товаров в магазинах каким способом лучше создать модель?
Можете дать совет для прогноза продажи товаров в магазинах каким способом лучше создать модель?
N
Есть кажется moving average и exponential smoothing или лстм финансовые прогнозы могут подойти
S
Это типо временные ряды?
N
Самые современные дип лернинг методы посмотрите
N
#3 In Asia, find countries that are on 4th place in alcohol consumption;
drinks[(drinks.continent.str.contains("Asia"))]
четвертое место это как найти? это не подскажешь?
drinks[(drinks.continent.str.contains("Asia"))]
четвертое место это как найти? это не подскажешь?
S
Зачем тебе
N
Просто немного практикую пандас, вспоминаю
2021 October 27
Е
Привет, кто-нибудь может подсказать, как мне ось х привести в нормальный вид таким образом, чтобы не переделывать каждую гистограмму по отдельности?
Е
М
Всем привет, имеется задача регрессии и следующее распеределение таргета([0, 1]), В - без 0/1 значений, А - все значения. Пожалуйста подскажите, как и чем можно исправить(мб подогнать под нормальное) такое распределение и что можно использовать для предикта? На уме только трансформация таргета(box-cox, log(пробовал, не дало результата), sqrt...). Спасибо за внимание.