NumPy: guida all’uso
NumPy è uno dei moduli Python più diffusi, usati e apprezzati, al punto da essere praticamente immancabile in ogni progetto che abbia a che fare con data science, analisi dei dati o machine learning. In questa guida pratica impareremo a conoscerne tutte le sfaccettature, acquisendo le conoscenze necessarie per utilizzarlo in ambito professionale.
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Il Machine Learning è quella branca dell’intelligenza artificiale che, sfruttando concetti derivati dalla statistica, permette di sfruttare i dati per definire comportamenti complessi che derivino da essi. In questa guida forniremo una panoramica di come Python e altre tecnologie correlate facilitino l’implementazione di soluzioni basate sul machine learning e l’intelligenza artificiale.
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Go, a cui spesso ci si riferisce con GoLang, è un linguaggio di programmazione multipiattaforma, disponibile per Windows, Linux e Mac. Sviluppato da Google con l’obiettivo di risultare efficiente e, al tempo stesso, leggibile e semplice da apprendere, Go è apprezzato da un numero sempre crescente di sviluppatori. In questa guida vedremo le sue principali peculiarità.
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Telegram non è solo un software di messaggistica istantanea. Oltre a permettere ai suoi utenti l’interscambio di messaggi, esso è infatti personalizzabile in molti modi. Tra questi, è possibile creare dei bot, ovvero dei software in grado di rispondere automaticamente ai messaggi ricevuti dai vari utenti. In questa guida impareremo come implementare un bot per Telegram.
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Guida completa all’uso del framework Qt, una delle principali soluzioni complete e professionali per lo sviluppo di interfacce grafiche in C++.
La versione 1.20 di NumPy è stata appena rilasciata, portando con sé molte novità positive, e per certi versi anche inaspettate.
TensorFlow è il principale framework per lo sviluppo di applicazioni di machine learning in Python: scopriamo le novità della versione 2.4.
Python diventa il secondo linguaggio di programmazione più popolare del TIOBE Programming Community Index superando Java