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- Décomposer les fonctionnalités effrayantes en petits modèles et en logique simple
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- Tutoriel Python 446 2025-01-18 22:11:09
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- Tutoriel Python 772 2025-01-18 20:24:17
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- Tutoriel Python 323 2025-01-18 18:14:11
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- Tutoriel Python 445 2025-01-18 18:13:11
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- Tutoriel Python 448 2025-01-18 12:14:15
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- Tutoriel Python 805 2025-01-18 10:13:08
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- Tutoriel Python 445 2025-01-18 08:14:14
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- Tutoriel Python 184 2025-01-18 08:10:11
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- Génération de rapports avec Claude 3.5 Sonnet d'Anthropic : comparaison de deux méthodes Bonjour à tous! Je m'appelle Raphael, co-fondateur et CTO de la société immobilière brésilienne Pilar. Pilar fournit des logiciels et des services aux agents immobiliers et aux sociétés de courtage, en utilisant un modèle de frais de réussite faibles. Au lieu de facturer des frais initiaux élevés, nous prélevons une petite commission sur chaque transaction réussie, liant directement notre succès à celui de nos clients. Notre équipe de 20 technologues innove constamment et le dernier produit est Pilar Homes, un nouveau portail immobilier conçu pour offrir la meilleure expérience aux acheteurs de maison et aux agents immobiliers. Dans cet article, je vais partager comment nous utilisons l'intelligence artificielle
- Tutoriel Python 566 2025-01-18 06:15:08
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- Cet exercice Frappe avancé se concentre sur la création d’un système de gestion des congés robuste et automatisé. L'objectif est de créer un module personnalisé qui gère les demandes de congés, les approbations et l'intégration de la paie, tout en tirant parti du moteur de workflow de Frappe et de n
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- I. Une plongée approfondie dans la collecte des déchets Dans le domaine de l’informatique, le Garbage Collection (GC) est une technique cruciale de gestion automatique de la mémoire. Il récupère l'espace mémoire qui n'est plus utilisé par un programme et le restitue au système d'exploitation. Ce
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- Dans le monde conteneurisé d’aujourd’hui, le déploiement efficace d’applications backend est crucial. FastAPI, un framework Python populaire, excelle dans la création d'API rapides et hautes performances. Nous utiliserons uv, un gestionnaire de packages, pour rationaliser la gestion des dépendances. UV Assumi
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- Publication de mon premier article de développement : Projet : Utilisation de la régression linéaire dans l'apprentissage automatique pour prédire les prix de l'immobilier
- Mon premier journal de développement : Prédire les prix de l'immobilier à l'aide de la régression linéaire Je suis ravi de partager mon cahier de laboratoire d'apprentissage automatique ! Ce bloc-notes contient du code et des démarques pour un projet utilisant la régression linéaire. Il charge les données de l'ensemble de données load_boston et nous permet de prédire les prix de l'immobilier en fonction des prix réels de l'immobilier existants ???? Les concepts utilisés incluent : Répartition train-test ? Régression linéaire ? Erreur quadratique moyenne ➖ modèle.coef_? modèle.intercept_? modèle.predict ? Pourquoi choisir ce carnet : L'objectif principal de ce cahier est de comprendre intuitivement comment utiliser le concept de régression linéaire dans les algorithmes d'apprentissage automatique pour calculer/prédire
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- Avez-vous déjà jonglé avec plusieurs objets à la fois ? C’est exactement ce que font les tuples Python ! Ce guide explore le déballage des tuples Python et son utilisation dans l'échange d'éléments de liste. Comprendre cela permet une affectation efficace de plusieurs variables à partir de tuples. Que sont les tuples ? Pense
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