OAuth2 மூலம் பாதுகாப்பான மற்றும் தடையற்ற பயனர் அங்கீகாரத்தைத் திறக்கவும். மூன்றாம் தரப்பு அணுகலுக்கான OAuth2 ஐ செயல்படுத்துவது குறித்த விரிவான கண்ணோட்டத்தை இந்த வழிகாட்டி வழங்குகிறது.
வலுவான API பாதுகாப்பிற்காக பைதான் JWT டோக்கன் அங்கீகாரத்தில் தேர்ச்சி பெறுங்கள். இந்த விரிவான வழிகாட்டி JWT அடிப்படைகள், செயலாக்கம், சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் உலகளாவிய டெவலப்பர்களுக்கான நிஜ-உலக உதாரணங்களை உள்ளடக்கியது.
திறமையான மற்றும் அளவிடக்கூடிய வலை ஸ்க்ராப்பிங்கிற்கான ஸ்க்ராபியின் சக்தியைத் திறக்கவும். உலகளாவிய தரவுத் தேவைகளுக்கான தரவைப் பிரித்தெடுக்கவும், சிக்கல்களைக் கையாளவும் மற்றும் வலுவான ஸ்க்ராப்பிங் தீர்வுகளை உருவாக்கவும் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
பைத்தானில் Requests அமர்வு மேலாண்மை மூலம் HTTP இணைப்பு மறுபயன்பாட்டை திறம்பட பயன்படுத்தி, செயல்திறனை மேம்படுத்தி, தாமதத்தைக் குறைத்திடுங்கள். உலகளாவிய பயன்பாடுகளுக்கான சிறந்த நடைமுறைகளை அறிக.
உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்கான இந்த விரிவான வழிகாட்டியுடன், நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கும் புரிந்துகொள்வதற்கும் அவசியமான அடிப்படை PyTorch டென்சர் செயல்பாடுகளில் தேர்ச்சி பெறுங்கள்.
பைதான் ML மதிப்பீட்டில் அளவீடுகள் மற்றும் மதிப்பெண்களை ஆழமாக ஆராயுங்கள். உலகளாவிய மாதிரி மதிப்பீட்டிற்கான முக்கிய நுட்பங்கள், பயன்பாடுகள் மற்றும் சிறந்த நடைமுறைகளை கற்றுக்கொள்ளுங்கள். தரவு அறிவியலாளர்களுக்கு அவசியம்.
பட கையாளுதல் மற்றும் மேம்படுத்தலுக்கான பைத்தானின் PIL/Pillow நூலகத்தின் திறனைத் திறக்கவும். மறுஅளவிடுதல், செதுக்குதல், வண்ணச் சரிசெய்தல், வடிகட்டுதல் மற்றும் பல நுட்பங்களைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள், நடைமுறை உதாரணங்களுடன்.
பரிமாணக் குறைப்பிற்கான Scikit-learn-இன் கூறு தேர்வு நுட்பங்கள் குறித்த ஒரு விரிவான வழிகாட்டி, இது உலகளாவிய தரவு அறிவியல் பயிற்சியாளர்களை மிகவும் திறமையான மற்றும் வலுவான மாதிரிகளை உருவாக்க உதவுகிறது.
கணினி பார்வைக்கான முன்னணி நூலகமான OpenCV-யின் உலகத்தை ஆராய்ந்து, மருத்துவம் முதல் உற்பத்தி வரை பல்வேறு துறைகளில் அதன் உலகளாவிய பயன்பாடுகளைக் கண்டறியவும்.
வலுவான மாதிரித் தேர்வுக்கான Scikit-learn-ன் குறுக்கு-சரிபார்ப்பு உத்திகளில் தேர்ச்சி பெறுங்கள். உலகளாவிய தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கான நடைமுறை பைதான் எடுத்துக்காட்டுகளுடன் K-Fold, Stratified, Time Series CV மற்றும் பலவற்றை ஆராயுங்கள்.
ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளை உருவாக்க TensorFlow Keras ஒருங்கிணைப்பின் சக்தியை ஆராயுங்கள். உலகளாவிய AI புதுமைக்கான நடைமுறை நுட்பங்கள், சிறந்த நடைமுறைகள் மற்றும் மேம்பட்ட பயன்பாடுகளை அறிக.
சைக்கிட்-லேர்னின் செயல்பாட்டை விரிவாக்கவும், உங்கள் சொந்த இயந்திர கற்றல் அல்காரிதம்களை செயல்படுத்தவும், சைக்கிட்-லேர்னில் தனிப்பயன் மதிப்பீட்டாளர்களை எவ்வாறு உருவாக்குவது என்பதை அறிக. இந்த வழிகாட்டி அடிப்படைகள் முதல் மேம்பட்ட நுட்பங்கள் வரை அனைத்தையும் உள்ளடக்கியது.
உங்கள் இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளை ஒழுங்குபடுத்த ஸ்கிட்-லேர்ன் பைப்லைன்களைப் பயன்படுத்தவும். வலுவான, மறுஉருவாக்கக்கூடிய மற்றும் உற்பத்திக்குத் தயாரான மாதிரிகளுக்கான தரவு முன்தயாரிப்பு, மாதிரி பயிற்சி மற்றும் அதிபரப்பளவு சரிப்படுத்தும் முறைகளை தானியக்கமாக்க கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
சிக்கலான புள்ளிவிவர காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க சீபோர்னின் மேம்பட்ட வரைபட திறன்களை ஆழமாக ஆராயுங்கள். பல-பலகை காட்சிகள், சிக்கலான அழகியல் மற்றும் தரவு கதைசொல்லலுக்கான நிபுணர் நுட்பங்களைக் கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
தரவு உருமாற்ற பைப்பலைன்கள் மூலம் Scikit-learn முன்தயாரிப்பின் ஆற்றலைத் திறக்கவும். சிறந்த மாடல் செயல்திறனுக்காக வலுவான மற்றும் திறமையான இயந்திர கற்றல் பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்குவது எப்படி என்பதை அறியுங்கள்.
மேம்பட்ட சீபோர்ன் வரைபட நுட்பங்களுடன் புள்ளிவிவர தரவு ஆய்வின் முழு திறனையும் திறக்கவும். இந்த வழிகாட்டி சிக்கலான காட்சிகள், தனிப்பயனாக்கம் மற்றும் உலகளாவிய தரவு விஞ்ஞானிகளுக்கான சிறந்த நடைமுறைகளை உள்ளடக்கியது.
பைத்தான் மேட்ப்ளாட்லிப் ஸ்டைலிங் மூலம் உங்கள் தரவுக் காட்சிகளை மேம்படுத்துங்கள். உலகளாவிய தொடர்பாடலுக்காக வரைபடத்தின் நிறங்கள், எழுத்துருக்கள், தீம்களை தனிப்பயனாக்க கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
மாட்ப்லாட்லிப் மற்றும் விட்ஜெட்களுடன் ஊடாடும் வரைபடங்களை உருவாக்குவதன் மூலம் உங்கள் தரவுகளை ஆழமாகப் புரிந்துகொள்ளுங்கள். ஸ்லைடர்கள், பொத்தான்கள் மற்றும் கீழிறங்கும் மெனுக்களுடன் காட்சிப்படுத்தல்களை மேம்படுத்தவும்.
டேட்டா காட்சிப்படுத்தலுக்காக சீபார்னில் மேம்பட்ட ப்ளாட்டிங் நுட்பங்களை ஆராய்ந்து, உலகளாவிய பார்வையாளர்களுக்காக புள்ளிவிவர பகுப்பாய்வு மற்றும் கவர்ச்சிகரமான காட்சிப்படுத்தல்களை உருவாக்க கற்றுக்கொள்ளுங்கள்.
பைத்தானின் NumPy ஒலிபரப்பை முழுமையாகக் கற்றுத் தேர்ந்திடுங்கள். தரவு அறிவியல் மற்றும் இயந்திரக் கற்றலில் திறமையான வரிசை வடிவ கையாளுதலுக்கான விதிகள், நுட்பங்கள், நடைமுறைப் பயன்பாடுகளை அறியவும்.