Как работает в данном примере декорирование?

Влад Григорьев, print(type(MyClass)) - function

Как устранить ошибку генератора?

Алан Гибизов, Тут речь о пространстве имен. Когда мы импортируем объект класса он с большой буквы. Когда функцию обычно либо их мало очень специфические либо если их много то опять таки пространство имен. Например import numpy as np, а не начинают все функции которые планируется использовать импортировать по отдельность np будет играть роль пространства имен. А тут просто переменная field. Что за field где то в коде мы ее раз использовали ниже переопредили потом третий раз опять использовали ожидая там значение из import, а там уже другое и вот он баг. Поэтому импортируя модуль целиком мы его используем как пространство имен и подобные баги просто исключены.

Как устранить ошибку генератора?

Алан Гибизов, ну это же всего лишь переменная, если у нас где то будет еще переменная с таким именем то она перезапишется да и все. Это когда мы объект класса импортируем, что бы создать экземпляр, у нас такой проблемы нет, когда функцию импортируем, переобъявить мы тоже по запарке можем, но это маловероятно. когда константу импортируем, она константа, например from math import pi кто будет в здравом уме переопределять pi. А тут просто переменная field, где то объявили с таким же именем и все, import ушел.

Практика очного собеседования для иногородних кандидатов?

pddev, Я не озвучивал весь список, а привел примеры факторов. Развитие компании, на длинной дистанции определяется внутренними правилами, это правила создадут продуктивную атмосферу, или токсичную, приведут специалистов или не специалистов, и т.д.

По этому честное отношение к соискателю и создание хороших условий развития для сотрудника компании - это в интересах самой компании.

Почему DB browser for sqlite и питон выдают разные результаты запроса?

Phys_Math_Man, нашел вот аттрибут у объекта соединение con.in_transaction если True то значит есть не закомиченные изменения. Также есть total_changes сколько рядов изменено, но надо помнить что он выдаст и не закомиченные изменения, то есть нужно использовать в сочетании с первым атрибутом, если con.in_transaction False значит все транзакции закомичены.

Почему DB browser for sqlite и питон выдают разные результаты запроса?

Phys_Math_Man, Надо доки читать это не серверная база, я ей редко пользуюсь. Глянь вот на эту библиотеку, она предоставляет историю изменений https://github.com/simonw/sqlite-history. Сначала, конечно лучше доки почитать.

Почему DB browser for sqlite и питон выдают разные результаты запроса?

Phys_Math_Man, Дело не в fetchall, а в том что ты можешь выбирать из базы значения которые не были закомичены, проводить с ними операции и комитить в базу, тогда, когда это нужно. Commit это сохранить все транзакции в базу, с момента последнего commit. Нужны тебя взял сделал препроцессинг, изменил и закомитил, это не путает. Транзакция должна быть подтверждена. Опасаешься побочных эффектов которые конечно могут быть используй контекстный менеджер.

Как создать простую браузерную игру при помощи ChatGpt?

Олег Петров, тут ключевое слово стабильность, если с этим будут серьезные улучшения, то будет и профессия оператор ChatGPT, если все это останется приблизительно на том же уровне, что сейчас, то развития он не получит, сам проект пока сильно убыточный.

Не работают кастомные tf.keras слои, что делаю не так?

Михаил Морозов, Да я не против, раз код от них то должен работать, если нет значит версии разные.

Не работают кастомные tf.keras слои, что делаю не так?

Михаил Морозов, Пример из официальных доков взят?

Не работают кастомные tf.keras слои, что делаю не так?

версии, проверяй. У них иногда меняется API от версий к версиям.

Как сравнить datetime и полученную дату?

denisland, Ну видишь, у тебя просто set который содержит объект datetime конвертируй в список и возьми элемент.
d = list(time_w)[0] и все сравнивай потом.

Как сравнить datetime и полученную дату?

у time_w, какой тип данных, set? сделай print(type(time_w)). И просто сделай print(time_w). Что бы глянуть на него.

Каким способом посчитать частоту сигнала по нескольким сэмплам?

eegmak, Ну если шум минимальный, и самое главное стабильный то есть размер шума постоянный, то нейронка будет работать очень точно (при условии если собрать наблюдения частоты). В машинном обучении есть такое понятие как feature engineering (создание предикторов из сырых данных), так нейронные сети делают это за нас, и это единственный из всех алгоритмов которые это делают. Я к чему ваша функция это функция многих переменных и вы не знаете взаимотношей между ними, вы не знаете возможно из тех переменных что есть надо создать дополнительные переменные и эти дополнительные переменные послужат предикторами, так вот нейронки за счет нахождения полезных геометрических трансформаций в многомерном пространстве делают это лучше всех алгоритмов. Нейронные сети не интерпретируемы модели то есть в конце оно просто прогнозирует довольно точно но нельзя сформулировать взаимоотношение между отдельным предиктором и частотой. И когда это важно иметь возможность сформулировать взаимоотношения между отдельным предиктором и целью, то их не используют.

Каким способом посчитать частоту сигнала по нескольким сэмплам?

eegmak,

Вот все таки мы говорим на разных языках. Я мыслю математически и пытаюсь классифицировать проблему, что бы осуществить подходящий подход к ее решению (если оно есть). Ты мыслишь, категориями специфичными для твоей области.

Ты говоришь, что проблема имеет вид.частота = F(наши данные) + E. И говоришь надо смоделировать F и ее параметры. При этом говоришь что не одного наблюдения частоты у нас нет. Задача не решаемая и никогда не будет решаемая. Если есть эти наблюдения, то это задача регрессии и решается она многими способами.

По твоим данным они мне не о чем не говорят перед нами временная последовательность. Мы можем декомпозировать ее, убрать из нее шум. Все это умеет прекрасно statsmodels а именно модуль tsa (time series analysis). https://www.statsmodels.org/stable/tsa.html. Все фильтры, трансформации, декомпозции и т.д. там есть еще и с хорошими примерами.

Каким способом посчитать частоту сигнала по нескольким сэмплам?

eegmak, Есть данные на вход - есть некая неизвестная детерминистическая функция со стохастической составляющей и есть результат этой функции, но наблюдений по результату этой функции у нас нет. Задача смоделировать эту функцию. Мало данных. Нужно собрать данные которые видны через призму ацп и затем это задача регресии и решать ее можно чем угодно в том числе и нейронками.

Максимум, это можно произвести дискретизацию проблемы. То есть иметь не неприрывное значение частоты, а некие группы в разумных пределах, например 10 групп или меньше. То есть сделать unsupervised learning нейронки это тоже умеют.

Но сначла я бы сделал понижение размерности, scikit-learn это хорошо умеет (dimensionality reduction до 2) и просто визуализировал бы это дело, а вдруг там будет серьезный паттерн просматриваться.

Каким способом посчитать частоту сигнала по нескольким сэмплам?

eegmak, То есть как я понял, у вас нет "примеров" самой частоты, есть некие данные которые вы "предполагаете" позволяют (предсказывать или даже посчитать) частоту?

Почему с помощью Pandas не меняются данные в строке CSV файла?

barboskin93,

Могу по нему менять др. столбцы сразу все??

Сейчас перечитал, может не совсем правильно тебя понял. Но ты не обязан менять по одному полю, в коде уже предусмотрено, что пользователь может ввести одно имя колонки для изменений а может ввести несколько через запятую, затем он попросит ввести значения отдельно для каждой и все их обновит во фрейме.

Сразу все столбцы можно менять и без указания имен колонок. Например ты получил массив значений и его надо найти ряд под определенным индексом и заменить все. то это делается так.
df.loc[твой индекс, :] = твой массив. Массив должен быть такой длинны сколько колнок и значения должны быть в том же порядке потому что это со словарем мы по именно вставляем, здесь просто массивом.

Почему с помощью Pandas не меняются данные в строке CSV файла?

barboskin93, Конечно, pandasдаже иерархические индексы поддерживает. Смотри когда я пишу df.loc[индекс, [имена колонок]] = словарь где ключи это имена колонок, он делает замену там. Например
df.loc['вася', ['возраст','доход'] = {возраст: 30, 'доход':250}, найдет индекс вася и заменит по указаннми колонкам, во фрейме колонок может больше чем две. Если такого индекса нет то он добвит новый ряд с таким индексом. При такой замене у тебя имена колонок должны быть ключами словаря, как у меня в примере, на самом деле я могу сделать подобную замену ну точно больше 5 разными способами.

В общем начни изучать pandas пригодится, повторюсь, если возможна работа в памяти фрейм это структура данных в памяти то он может все и я не преувеличиваю. И писать он может куда угодно в любую базу данных методом to_sql, в exel методом to_exel. И т.д.

Как в Python можно изменить запись в CSV?

barboskin93, Отдельным вопросом, и показывай. Смотри я не знаю всех деталей по этому я состряпал пример от которого ты можешь оттолкнуться, потому что может быть много деталей, например а что если имя не уникальное, pandas разрешает не уникальные индексы и обновит все вхождения и т.д. Это я к слову у тебя другое, отдельным вопросом. pandas это самый мощный инструмент для манипуляции табулярных данных в экосистеме python, по этому что бы там ни было оно легко решаемо.