Дякую за огляд!!! Streamlit дійсно мабуть для таких от юзкейсів ідеально, щоб не морочитись з темплейтингом Jinja в HTML-ках, як от у Flask Зрозумів що за 2 роки роботи з пітоном,пора би і вже вичити Numpy та Pandas, бо поточні задачі не вимагали їх використання xD
Дякую за коментар! Підтримую, зараз тенденція на роботу з даними у всіх напрямках. ШІ пхають усюди і працювати з лібами по обробці цих даних вже мастхев
47:18 починати докер композ з номера версії вже deprecated, як і docker build На днях дали убунту 24 лтс, сказали зроби, а як з тими знаннями що отримав за буквально останні років 5 починаю робити, і на ровному місці валиться, відчув себе застарілим
Добре, що матеріал дається українською. Однак подача матеріалу суперечлива. Не зрозуміло на кого він орієнтований. Для новачків приклад без грунтовного пояснення не потрібен, тож і користі немає. Для тих, хто вже трохи знає про програмування і, в данному випадку, про json ці загальні речі не цікаві. Краще зробити маленький практичний проєкт, який демонструє можливості і зручності інструменту.
Ви про це відео, чи взагалі? Свого часу, джуном, мені б дуже таке було б в пригоді, та коли я починала, освітнього відео матеріалу було дуууже мало. А не всі швидко засвоюють текстову доку, є люди візуали 😄, як я. Яким краще один раз подивитись як працює, ніж читати. А що до головної теми каналу, то я ще сама не вірішила ) Поки в пошуку
@@ukrainecode Я про взагалі. Візьмем для прикладу плейлист "Бібліотеки Python для роботи з даними. Повні туторіали". Ви даєте базові речі, які були б доречними в курсі для початківців, де крок за кроком розкриваєте можливості мови Python, але послідовність відсутня. Візьмемо відео "NumPy бібліотека Python. Робота з матрицями і масивами". Не зрозуміло для кого воно. Складно уявити, що початківець буде просто так копати в напрямку даної теми поза межами курса, який він проходить. Якщо людина займається проєктом і виникло конкретне питання щодо функції, наприклад, по масивах, то швидше і простіше запитати chat gpt, чи скористатись пошуком тієї, чи іншої реалізації. Дивитись теорію на годину це сумнівне задоволення. Короткі (5-15 хвилин) приклади практичного застосування тих же масивів мали б більшу цінність.
@@user-ry1ju5yb6w не погоджуюсь ) Візьмемо numpy, вперше стикнувшись я швидко нагуглю як втулити ту чи іншу функцію, та от що це і як працює точно не в gpt буду питати послідовними запитами і потім вичитувати все. мені краще поставити на x2 швидкість будь-яке відео і ознайомитись в цілому з концепцією за чашкою кофе на перерві ніж все це власноруч друкувати або серфити доку. Знаю деякі взагалі вчаться суто по докам, але є й багато, хто важко так сприймає інфу. Кожному своє. Про послідовний курс з практичними завданнями й повним поясненням від концепцій python до ліб і їх застосування - згодна. Але це буде або дуже поверхнево, або платно )) Треба подумати, дякую за комент ❤
Я не знаю, як вплинуть аішки на світ програмістів, але в науці точно революція відбулась. Я фізик-теоретик і дуже часто доводиться використовувати алгоритми машинного навчання у науковій роботі. Не завжди є час глибоко розбиратись в нюансах архітектури, тому аішки у цьому дуже допомагають. То для науковців це точно позитивна зміна
Клас! Дякую за рекомендацією такого корисного інструменту! Зараз курую групу ентузіастів з квантового машинного навчання. І якщо з квантовим програмуванням у мене все ок, то класичне машинне навчання треба ще підтягувати, щоб викладати його) Думаю, з девіном це буде полегше)
Можу запропонувати ідею для відео (особисто мені було б дуже корисно і цікаво). Розказати про різницю (недоліки/переваги, особливості тощо) основних фреймворків для аналізу даних. Типу Pandas, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn тощо
@@akrizzirka Про TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn ви влучно, саме планую відео з ними. Та це трохи різні фреймворки. Маю на увазі для різних цілей. Тут у відео трохи пояснила. ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-xxsxUzAz364.html Дата аналітикам, наприклад, знати їх не обовʼязково (окрім pandas) він потрібен усім 🙂
Здравствуйте. За все время использования вреда не заметила. Минусов тоже для меня нет. Указано что некоторые приложения могут работать некорректно или медленнее, чем на нативной архитектуре M1. Мне была нужна версия python которая на м1 не поддерживалась. Тем не менее остальные приложения тоже не тормозили
У меня m3pro установил был Rosetta что бы поставить Steam, понял что не нуждаюсь уже, Steam удалил, а Rosetta не знаю как удалить из мака, не подскажите ?
@@user-qv8xo6if2i pkgutil --files com.apple.pkg.RosettaUpdateAuto Этой командой в терминале найдете все файлы что нужно будет удалить. Предварительно выключив защиту. machow2.com/uninstall-rosetta-mac/ тут последовательность команд
@@ukrainecodeспасибо большое! А вообще Rosetta как нибудь вредит компьютеру, например садит батарею быстрее или производительность компьютера садит, или можно не переживать и не удалять ее, компьютер использую для обычного пользования ? А то я начитался что вредит, теперь не знаю как лучше поступить)
нет. Rosetta - это не программа стороннего разработчика, а эмулятор, разработанный Apple для перевода команд из программ на базе Intel в команды arm. Поскольку программа должна быть переведена Rosetta перед запуском, возможно, что она будет работать немного медленнее, чем нативная работа на вашем M3 Mac
Частково згодна. Та звичайним смертним теж можна буде підняти трохи баблішка. Контент мейкери взагалі можуть прискорити виробництво. Стільки нових тулзів зʼявилось. Про профілі на ШІ взагалі - широка ланка для фантазії )
@@vitya.obolonskyтак, йде тенденція знецінення, через легкий\дешевий доступ. Як на мене ми в стадії дуже швидкого розвитку технологій. Принаймні, якщо порівнювати з попередніми часами. І якщо раніше щось вистрілювало і якось впливало на одну-дві професії, то ШІ зачепить - усі. Про зменшення обʼємів саме в контентному сегменті - не думаю. Його стане більше.
Не працюю на вінді та у них теж є щось типу консолі що у цьому відео - cmd. Знайдіть через пошук. Введіть команду ssh-keygen і натисніть Enter. А далі те саме. Там теж повинні запропонувати назвати ключ і обрати місце розташування
Доброго дня встановлював за вашим гайдом та коли я щось встановлюю то така проблема :curl: (23) Failure writing output to destination. Допоможіть будь ласка вже декілька годин ламаю собі голову у чому може бути справа
У windows не працювала, але є MySQL Workbench. Лінку додала під описом відео. Після встановлення просто дадаєте нове підключення і теба буде ввести все те саме що я робила у командному рядку тільки в віконці програми. А далі все те саме, можете дивитись юзерів, бази даних. Тільки команди виконуються у віконці Query
Корисне відео для початківців. Мікрофон жахливий. Якщо немає змоги купити нормальний, то поточний мікрофон можна обгорнути паралоном - буде краще. Було б добре (зручно для глядача) у описі під відео вказати посилання на сайти з наборами даних.
це хак через str та in для str, але не строге рішення, не всі обє'кти можуть бути конвертовані в рядок, або може бути так що елемент виглядить як підрядок якик шукають . наприклад: a = ['a', 'b']; b = ['ab']
Так, відео одразу робилось для шортса, вертикальним. Та у docker такі команди що все одно не вміщаються і треба переносити видиму частину з кодом. Не дуже зручна тема виявилась для шортсів цей докер ))
О, подякував. Якраз задумався над тим щоб опанувати докер, кали пончо що прямих міграції з дотнетного веб апі до бази данних на макбуці мені не світять )
Користуюсь скоро майже рік. Нарікань немає. Батарея тримає довго, в блекаут працював по 10 годин без підзарядки. Добре справляється як з монтажем відео, так і з прогінгом 🙂 буває що відкриті IDE + прога для монтажа + прога для запису екрану + працюють декілька docker контейнерів + безліч вкладок інтернет/ютуб - нічого не зависає )) Я довольна
