Задать вопрос
  • В чем отличие между IRAMS10up60b и IRAMS10up60b-4?

    GavriKos
    @GavriKos
    Производитель говорит что она старая и ничего найти не можем. Mouser Electronics ответили что суффикс 3, и 4, и другие обозначают форму ножек, а внутренняя структура остается той же. Так-ли это? Могу-ли я вместо родной irams10up60b-4 поставить irams10up60b?


    Я бы верил производителю, а не рандомным чувакам с интернета
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Почему else игнорирует существование if?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    Проблема в типах данных cofe и flor - строки, а должны быть int.
    cofe = int(input('Сколько вы хотите кофе?: '))
    flor = int(input('Введите на каком вы этаже:'))

    Исключения не выходит из-за логического and if cofe in [1, 2, 3] and flor >= 100: он оценивает первое условие как False и не переходит ко второму.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Прирост в производительности после переноса алгоритма с Python на C++/C?

    Vindicar
    @Vindicar
    RTFM!
    У тебя вычисление повторяется для каждой строки? Посмотри, можно ли распараллелить код на несколько процессов (именно процессов, не потоков).
    Также посмотри насчёт использования numpy/scipy и их численных солверов для систем уравнений вместо sympy. Может, используя sympy, получится сформулировать алгоритм расчёта, а уже его портировать на numpy?

    Если надумаешь использовать numpy, держи в уме вот что: по возможности выполняй операции сразу над массивами значений. Упрощённо, вот это
    a = numpy.array([3] * 1000000, dtype=numpy.float32)
    b = 2 * a + 3

    будет намного быстрее, чем это:
    a = numpy.array([3] * 1000000, dtype=numpy.float32)
    b = numpy.zeros_like(a)
    for i in range(a.shape[0]):
        b[i] = 2 * a[i] + 3

    Причина простая - операции над массивами реализуют перебор элементов массива нативно, т.е. с той же проивзодительностью, что и C/C++/Fortran. А вот сугубо питоньи циклы - штука медленная.
    Ответ написан
  • Как здесь найти разницу потенциалов?

    @SunTechnik
    Читаем про закон Киргофа. Тут 1 контур.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Как преобразовать тип данных столбца в Pandas?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    Преобразование типов здесь не при чем.

    вот здесь ты print(df[['market_cap'] > 0])
    Ты выполняешь операцию не с массивом а со списком. Списки ['market_cap'] > 0 такого не поддерживают. Если ты хотел выбрать подсет фрейма где капитализация больше нуля то пропустил df еще один.

    print(df[df['market_cap'] > 0])
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Возможно ли написать свой chatGPT и как?

    @Everything_is_bad
    Нет, тебе за год не написать, у тебя нет базовых знаний, максимум что ты осилишь, это переиспользование готовых решений.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Какой номинал предохранителя?

    Это 40А, так как такие ставят в машину.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Суть работы метода count в python?

    @Everything_is_bad
    В любой версии Python метод count() вернёт 1 для строки s = "приветпривет" и подстроки = "привет".

    В данном случае, поскольку подстроки "привет" перекрываются
    Взял откуда-то ложные утверждения и теперь на ровном месте мучаешься. Вот написали "перекрываются", ты сам видишь это перекрывание?

    Пример перекрытия "мама" и "мамама", некоторые почему-то на этот пример перевозбудились.
    Ответ написан
    2 комментария
  • Какую фирму сетевого фильтра выбрать?

    @alexalexes
    Уже пробовал три фирмы - Старт, Гарнизон, Buro - наши отечественные.

    Взять самый сохранившийся корпус от этих пациентов. Купить нормального сечения кабель и вилку.
    Собрать и пользоваться дальше.
    Ответ написан
  • Можно ли поставить ttc микрики вместо huano и наоборот?

    Если по размерам и электрическим характеристикам не отличаются, то поменять можно.
    Лучше перепроверить по даташиту
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как сократить код?

    Wispik
    @Wispik
    Можно, как вариант, все условия вынести в отдельный список и по нему проходиться в цикле (в таком случае новые условия будет проще добавлять):
    conditions = [
        {
            'min_lvl': 0,
            'max_lvl': 10,
            'exp': 10000
        },
        {
            'min_lvl': 10,
            'max_lvl': 20,
            'exp': 20000
        },
    ]
    
    for _cond in conditions:
        if lvl < _cond['max_lvl'] and lvl >= _cond['min_lvl'] and exp % _cond['exp'] == 0:
            cursor.execute(f"UPDATE users SET lvl = lvl + 1 WHERE id = {message.author.id}")
            connection.commit()
            break
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Как решить проблему с could not convert string to float?

    Vindicar
    @Vindicar
    RTFM!
    А с чего ты взял, что ты обрабатываешь только колонки mpg и weight? astype(float) ты применяешь ко всему датасету.
    Ты бы и сам догадался, если бы не пытался засунуть всю команду в однострочник - у тебя exception бы вылетел как раз на строке с astype().
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как решить проблему с could not convert string to float?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    Что значит не обрабатываешь, вот
    print(df.replace('?',np.nan).astype(float) Здесь во все фрейме делаешь замену а потом весь фрейм пытаешься привести к типу данных float.

    Работай с "числовым подсетом датафрейма".
    или заведи отдельную переменную приведи подсет к флоатам и потом группируй. Типа такого
    df_ = df.loc[:,[nuimeric_column1,numrec_column2]] = df.loc[:,[nuimeric_column1,numrec_column2]].replace('?',np.NaN).astype(float)
    и затем группируй и т.д.

    Или хочешь чейнить, используй assign рассматривай все колонки по отдельности, при сложныех манипуляциях, которые требуют индивидулаьного подхода, к каждой колонке по отдельности так делают.
    (
        df.assign(
            numeric1=lambda x: x['numeric1'].replace('?',np.NaN).astype(float),
            numeric2=lambda x: x['numeric2'].replace('?',np.NaN).astype(float)
        )
        .groupby('Category')
        .agg(['mean','median'])  
    )
    Ответ написан
    Комментировать
  • Можно ли использовать блок питания 65W?

    @alexalexes
    Нужно подключить ваттметр или посмотреть какое потребление ноута, когда видео не используется, а проц. загружен на 100%. Это и будет минимальная базовая мощность, которую нужно обеспечивать БП (я бы еще 40% накинул сверху к цифре мощности).
    Если он в таком режиме около 100 ватт будет потреблять, то вы можете подключить БП на 65 ватт, но вы не сможете контролировать нагрузку проца, если системе вдруг приспичит под 100% нагрузить проц. (разархивировать архив, проверить диск на вирусы, или установить обновление системы). Как и когда выйдет БП из строя будет сложно предсказать. Просто сгорит силовой ключ, или еще со спец. эффектами и пожаром - непредсказуемо.
    Ответ написан
    1 комментарий
  • Как решать такие задачи?

    Vindicar
    @Vindicar
    RTFM!
    Размер выхода слоя равен размеру входа следующего слоя.
    Вот как узнать размер выхода последнего слоя - я фз, тут недостаточно данных.

    EDIT: ой, блин, я невнимательный. Не увидел, что слои идут не 1->2->3->4, а 4->3->4.
    Тогда ещё проще, выход 4 должен совпадать по размеру со входом 3, а вход 4 - с выходом 3.
    Ответ написан
    2 комментария
  • Как работает автомобильная "контролька"?

    Крокодил цепляется на массу.
    Щупом трогаешь провода.

    Если попал в массу, то между щупом и крокодилом происходит замыкание, ток движется через батарейку, зелёный светодиод, на массу автомобиля и обратно в батарейку.

    При попадании в плюсовой провод - наоборот и в качестве источника питания будет аккумулятор автомобиля.

    На картинках ниже объяснение - почему. Выделил пунктирной линией цепь
    66ab7ee816547194088952.png
    66ab7f642c591968815092.png
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как определить похожесть комплектации автомобиля?

    2ord
    @2ord
    Нужно ввести метрики расстояния на каждую категорию (ID опускаем).
    Признаки могут быть количественными и категориальными.
    Код двигателя нужно расшифровать на несколько отдельных категорий и для каждой в отдельности также составить метрику расстояния.
    Чем меньше совокупность расстояний, тем ближе к эталонной модели.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Как определить похожесть комплектации автомобиля?

    mayton2019
    @mayton2019
    Bigdata Engineer
    Я предполагал представить каждую запись в датасете как вектор, и посчитать косинусную схожесть между векторами.

    Косинусная здесь не подходит. Косинус учитывает вес каждого параметра. Например слова "шалаш" и "кабан"
    содержат по 2 буквы "а" и это делает возможным введение косинусной метрики для дистанции двух слов.

    У тебя автомобили содержат просто булевы признаки. Например тип_двигателя_дизель = true.
    И сравнивать тебе выгоднее просто векторы такого вида { 1.0, 0.0, 1.0, 0.0 .... },
    Тут дистанция хемминга была бы проще и вернее.

    По поводу объема двигателя и года выпуска - решай сам. Но при численном сравнении
    у тебя возникнет дилемма крокодила. Типа крокодил более зеленый чем плоский? Или наоборот.
    Грубо говоря какой из параметров будет иметь БОЛЬШИЙ вес в при операциях сравнения.
    Ответ написан
    Комментировать
  • Jupiter lab (Jupiter notebook) это изолированная среда или нет?

    Maksim_64
    @Maksim_64
    Data Analyst
    Могут в изолированной могут в общей, это все равно что спросить я пишу код в vscode куда будут устанавливаться пакеты.

    Если ты ставил анаконду то по умолчанию создается base окружение которое опять таки по умолчанию активировано и установка происходит в него. Если ты просто установил jupyter notebook то он может быть запущен в том числе и на "default"ом python.
    Ответ написан
    2 комментария
  • Как работает Jinja?

    sergey-gornostaev
    @sergey-gornostaev Куратор тега Jinja
    Седой и строгий
    Jinja, как и любой другой шаблонизатор, выполняется на бэкенде. Конкретно Jinja ещё и про html не знает вообще ничего, для него шаблон - это набор инструкций и какой-то текст, а результат работы - просто строка.
    Ответ написан
    Комментировать