ВК
Нагуглил ура)
Size: a a a
2021 July 28
2021 July 29
AK
новый яп для построения нейросетей от openai
AK
🖊 Introducing Triton: Open-Source GPU Programming for Neural Networks
https://openai.com/blog/triton/
Github: https://github.com/openai/triton
Documents: https://triton-lang.org/
@ai_machinelearning_big_data
https://openai.com/blog/triton/
Github: https://github.com/openai/triton
Documents: https://triton-lang.org/
@ai_machinelearning_big_data
2021 July 30
АМ
Ребята, всем привет!
Мы сейчас в Яндекс.Практикуме исследуем сферу продуктовой аналитики для разработки новых направлений обучения. Для этого общаемся со специалистами и работодателями в этом направлении. Если вы продуктовый аналитик или нанимаете продуктовых аналитиков и у вас найдётся время/желание пообщаться — пишите в личку
Контекст: мы изучаем, какой стек и инструменты используются в продуктовой аналитике, какие задачи нужно решать, какие специалисты востребованы и как построен процесс найма кандидатов/поиска работы
Мы сейчас в Яндекс.Практикуме исследуем сферу продуктовой аналитики для разработки новых направлений обучения. Для этого общаемся со специалистами и работодателями в этом направлении. Если вы продуктовый аналитик или нанимаете продуктовых аналитиков и у вас найдётся время/желание пообщаться — пишите в личку
Контекст: мы изучаем, какой стек и инструменты используются в продуктовой аналитике, какие задачи нужно решать, какие специалисты востребованы и как построен процесс найма кандидатов/поиска работы
М
Народ,привет, кто знает как массив тьюплов записать в csv файл?
АМ
А в каком виде csv на выходе должен быть?
Например, [(1,2),(3,4)] в какую структуру должны лечь в csv?
Например, [(1,2),(3,4)] в какую структуру должны лечь в csv?
М
В этом примере2 строки с 2 колонками
М
Один элемент листа это одна строка
АМ
Тогда вот так можно
list_of_tuples = [(1,2),(3,4)]
df = pd.DataFrame(list_of_tuples)
df.to_csv()
М
Гениально, спасибо большое, забыл совсем про это)
v
Панда для такого - гвозди микроскопом
import csv
tuples = [(1, 2, 3), (3, 2,1)]
with open("file.csv", 'w', newline='') as f:
writer = csv.writer(f)
writer.writerows(f)
Z
Если в таблице 4 столбца:
дата (дата), количество (число до 3 цифр) , код (числовой 5 цифр) и текстовый столбец ( в каждой строке по 5 букв)
какое количество строк можно анализировать в Pandas?
дата (дата), количество (число до 3 цифр) , код (числовой 5 цифр) и текстовый столбец ( в каждой строке по 5 букв)
какое количество строк можно анализировать в Pandas?
Z
10 млн. потянет?
IS
Само по себе число копеечное, но что за машина доступна?
Z
16 гб оперативки, 8 по 4 Ггц проц
IS
Легко
Z
я почему-то думал что до 1 млн строк предел
h
Это к экселе предел
Z
в DAX такого предела нет. чисто в эксель уже моветон
v
А когда, кстати, надо бить датасеты, потому что иначе в RAM не влезут? Понимаю, что зависит от типа данных в колонках и их количества, но хотя бы порядок.