Сергей Горностаев,
print (*B) - последний символ-то он отрежет, Но вот "перевод каретки" судя по всему не делает, или делает не так, как нам кажется. И следующая строчка оказывается сдвинутой. Причем - что меня еще больше удивило - ровно один раз:
B = ['Что-то\n','Что-то там\n','Что-то там\n','Что-то там\n']
print(*B)
Результат:
Что-то
Что-то там
Что-то там
Что-то там
Возможно, это как-то связано с "историческим наследием", когда в Windows (унаследовавшей это свойство от MS-DOS) требовалось давать два символа '\r\n'. А сдругой стороны требовалась интероперабельность с Unix, где изначально была принята другая стратегия. Не знаю, я так и не разобрался в истинных причинах этого явления.
А факт - признаюсь, оказался неожиданным.
mkone112,
Аккуратнее с чаем. Да, можно и так. Вообще - есть куча методов сделать это. Уже придумали четыре.
Мой вариант "остался" от попыток написать нечто более менее универсальное и для
b = ['Что-то\n','Что-то там\n']
и для
a=['Что-то','Что-то там']
В последнем случае sep='' не сработает. Но ваш вариант для конкретного случая проще, не спорю.
Alexander APS,
Еще раз - нет!
Определение: " бустинга - это процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения, когда каждый следующий алгоритм стремится компенсировать недостатки композиции всех предыдущих алгоритмов."
В нейросети нет "следующих алгоритмов". Есть один алгоритм, выполняемый итерационно. Это совершенно разные вещи. Я писал алгоритм обучения НС - это в конечном счете поиск оптимума. Грубо говоря - весьма замысловатый "градиентный" спуск. А бустинг - это последовательное применение возможно РАЗНЫХ алгоритмов.
SemenAnnigilator,
А ну-ка, обведите красным цветом на "фото части директории" то место, где указано, что файл "000000211351.jpg" в ней есть? Это раз. Про место поиска вам уже указали в предыдущем ответе. Это два. Так что с логикой у меня проблем нет. Как и с пониманием того, как работать с файлами в Python (да и в любом другом языке программирования, кстати, тоже) и куда смотреть в случае таких ошибок. Это три.
Александр,
Чудес в реальном мире не бывает, поэтому чем больше вы храните информации тем медленнее будет ее обработка.
Вы как аналитик должны понимать, что требование "достаточно быстро"- звучит крайне непрофессионально, тем более без детального описания конкретных алгоритмов ее обработки. Кроме того, вопрос даже не в количестве строк, а в совокупном объеме информации.
Вообще-то 100 млн записей для любой профессиональной СУБД - это не сверхзадача. Можно смотреть технические характеристики и решать. Обойтись при таких объемах "без сторонних программ" при более-менее серьезной обработке информации - очень самоуверенно. И точно - быстрее не будет.
freeExec, Не просто эффективнее, но эффективнее по всем параметрам: быстрее, меньше памяти, не требует обучения, а при переходе от последовательности из 10 чисел к последовательностям из 11 или поиска не трех, а четырех подряд идущих чисел - надо только изменить параметр, а не выполнить процедуру переобучения.
Не могу придумать ни одной реальной ситуации, когда нейросеть окажется эффективнее.
В "том" ответе как минимум три идеи, которые надо попробовать, я вижу. Вы их уже попробовали? И что? Почему не отписали, почему тут не указали, что они не работают и почему, и надо другие? Или вы этого такого делали?
mkone112, Опасаться мне нечего, тем более не этом сайте есть более-менее объективный критерий квалификации авторов. А вот "давить авторитетом" - не считаю приемлемым.
mkone112, Спасибо, я ее читал (просаматривал) в оригинале. Еще лет 7-8 назад. (Первое издание, 2011 год) А потом несколько раз к ней возвращался. Но сказать, что я ИЗУЧИЛ эту библиотеку - я бы не рискнул. Я же говорю, у нас очевидно разное понимание термина "изучать".
mkone112,
5к страниц, За 2 месяца. Изучить... С нуля и от корки до корки....
Наверное у нас разное понимание, что такое "изучить", а что такое "просмотреть".
Кстати, если "почти все" вы уже использовали, то у вас наверное уже минимум лет 10 практического опыта программирования на Python. Я ошибаюсь?
mkone112, Задам нескромный вопрос: Сколько времени потребуется вам, что бы изучить вот все это https://docs.python.org/3/library/ "от корки до корки"? Только сначала внимательно просмотрите ВСЕ что там, а потом честно ответьте.
cmath - ну вообще никак.
А если провести опрос. Как много даже на этом сайте специалистов по Python (не школьников, его изучающих, а людей с подтвержденной на этом сайте репутацией) в своей практике реально используют cmath.? И сколько помнят хотя-бы пару специфических методов из этой библиотеки. Так зачем на ее ИЗУЧЕНИЕ тратить время зеленому новичку?
mkone112, Да, ну вот лабы сдать - комплексные числа нужны. А в реальных проектах? И сколько процентов тех, кто сдавали эти лабы потом с этими числами реально работали? Привести еще примеры, когда то, что мы учим в универе нужно больше для тренировки мозгов, чем как для непосредственного запоминания и дальнейшего использования? Поэтому в универе учить комплексные числа - действительно весьма полезно.
Знать надо не "пару тысяч слов", и не конкретные формулы, параметры вызовов функций или особенности десятка фремворков. Знать надо основы, фундаментальные идеи и подходы. И мозги, натренированные на умение их правильно применять . А фреймворки, параметры и языки программирования меняются быстрее, чем можно запомнить их названия.
И кстати, поддержка кода, в котором "что-то там" используется и разработка кода, автор которого анализировал, выбирал, программировал, отлаживал и настраивал это "что-то" - две очень далекие задачи. В том числе и по квалификации, необходимой для их выполнения. Я когда-то разрабатывал очень серьезные системы для врачей, и не одну. Но врачом от этого не стал.
Сегодня ты делаешь сайты, завтра ты дата сайентист. Это мне напомнило Райкина-старшего: "Сегодня ты директор бани, а завтра тебя назначили театром руководить". Хочу посмотреть на специалиста по "деланию сайтов", который завтра будет заниматься Data Science. Не функции fit и predict вызывать, а действительно Анализом заниматься. Но кстати, если "специалист по деланию сайтов" вдруг решит переквалифицироваться в "дата-сайентиста" - вот тогда он и займется изучением сначала Data Science как науки и соответствующих библиотек. Но никак не в обратном порядке.
А ведь кроме Data Science есть еще десяток направлений использования Python. Их тоже надо "впрок" учить"? Ну, а вдруг "это когда нибудь пригодиться"?
mkone112,
hashlib - зачем? Особенно новичку?
cmath - зачем? Особенно если не заниматься ТЕОРИЕЙ электромагнетизма, ТЕОРИЕЙ колебаний, ТЕОРИНЕЙ упругости? Новичку зачем?
Работа с сетевыми протоколами - зачем, если занимаешься, например, DataSсience.
statistics - зачем, если занимаешься разработкой сайтов?
и т.д.
Знать ВСЕ невозможно в принципе. Поэтому я и написал с самого начала: "библиотеки изучают не сами по себе, а выбирают и изучают библиотеку под конкретную задачу."
А иначе вся жизнь уйдет на изучение. А применять-то когда?
print (*B) - последний символ-то он отрежет, Но вот "перевод каретки" судя по всему не делает, или делает не так, как нам кажется. И следующая строчка оказывается сдвинутой. Причем - что меня еще больше удивило - ровно один раз:
Результат:
Возможно, это как-то связано с "историческим наследием", когда в Windows (унаследовавшей это свойство от MS-DOS) требовалось давать два символа '\r\n'. А сдругой стороны требовалась интероперабельность с Unix, где изначально была принята другая стратегия. Не знаю, я так и не разобрался в истинных причинах этого явления.
А факт - признаюсь, оказался неожиданным.