Computer Science

Компилятор vs интерпретатор: чем Python отличается от C++ Компилятор — это переводчик, который берёт весь текст книги и переводит его сразу. Интерпретатор — переводчик-синхронный, переводит построчно, «на лету». Пример: • C++ сначала компилируется в машинный код → файл запускается очень быстро. • Python интерпретируется построчно → запуск удобный, но медленнее. Почему это важно: • Игры на Unreal Engine пишут на C++ ради скорости. • Скрипты автоматизации чаще пишут на Python, потому что править и тестировать его проще.

В канале Selectel Newsfeed новые бесплатные курсы! Наши бесплатные курсы для специалистов всех уровней помогут разобраться в темах быстро, структурно и последовательно. Вступайте в сообщество IT-специалистов в Telegram от Selectel и развивайте новые навыки📚 Смотреть #реклама 16+ О рекламодателе

Система управления базами данных (СУБД) — это программное обеспечение, которое используется для создания, управления и манипуляции данными в базе данных. Одной из ключевых функций СУБД является использование языка SQL для запросов и управления данными. Популярные СУБД включают MySQL, PostgreSQL и MongoDB для работы с реляционными и нереляционными данными.

Приглашаем на Yandex Neuro Scale В этом году вас ждут 7 тематических треков, 50+ докладов, реальные бизнес-кейсы и нетворкинг. ✨Участие бесплатное, нужно только зарегистрироваться✨ Зарегистрироваться #реклама 16+ scale.yandex.cloud О рекламодателе Реклама на Яндексе

Машинное обучение на практике: Создание модели предсказания на реальных данных Машинное обучение (ML) — это область, которая позволяет системам обучаться на данных и делать прогнозы без явного программирования. В этой статье мы создадим модель для предсказания на реальных данных с использованием Python и библиотеки scikit-learn. Шаг 1: Установка необходимых библиотек Для начала установим все необходимые библиотеки: pip install scikit-learn pandas matplotlib Шаг 2: Загрузка и подготовка данных В качестве примера возьмем популярный датасет Iris, который содержит информацию о разных видах ирисов (цветы) и их характеристиках. Мы будем предсказывать вид растения на основе его измерений. from sklearn import datasets import pandas as pd # Загрузка датасета Iris iris = datasets.load_iris() data = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) data['species'] = iris.target_names[iris.target] print(data.head()) Шаг 3: Разделение данных на обучающие и тестовые Для обучения модели нам нужно разделить данные на обучающие и тестовые выборки. Это делается с помощью функции train_test_split: from sklearn.model_selection import train_test_split X = data.drop('species', axis=1) # Признаки y = data['species'] # Целевая переменная # Разделяем на 80% для обучения и 20% для тестирования X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) Шаг 4: Создание модели Теперь создадим модель машинного обучения. Для этого воспользуемся классификатором K-ближайших соседей (KNN). from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # Создаем модель KNN с 3 ближайшими соседями model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) # Обучаем модель model.fit(X_train, y_train) Шаг 5: Оценка модели После обучения модели оценим её точность на тестовых данных: accuracy = model.score(X_test, y_test) print(f"Точность модели: {accuracy * 100:.2f}%") Шаг 6: Прогнозирование Теперь мы можем использовать обученную модель для предсказания вида растения на основе новых данных: sample = [[5.1, 3.5, 1.4, 0.2]] # Пример нового растения prediction = model.predict(sample) print(f"Предсказанный вид: {prediction[0]}") Заключение

Вы создали свою первую модель для предсказания с использованием машинного обучения. Это всего лишь базовый пример, и вы можете исследовать другие алгоритмы и более сложные задачи.