tips and tricks

1。Docker

1. コマンド：Dockerコマンドのクイックリマインダー。

2。ASP.NET

w＃

1. ハングファイア付きのバックグラウンドサービス：.NETでバックグラウンド処理を実行する簡単な方法。
2. パフォーマンスC＃：foreachおよびlinqを使用して列挙可能なリストx間のパフォーマンス比較。最高のパフォーマンスの賭けは何ですか？
3. 作業単位：作業単位を備えたリポジトリ標準の実装。
4. LINQ：理解を促進するためのLINQの概念と例。

Webアプリ

1. ASP.NETコアの構文Razor：Razor構文を介してC＃をHTMLにレンダリングします。
2. HTMLヘルパーXタグヘルパー：HTMLヘルパーの使用を比較x Holpersタグとカスタムタグの作成方法を学びます。

OpenIDおよびOAuth 2.0

1. IdentityServer4：無料のOpenIDおよびOAUTH 2.0プロトコル、オープンソース、およびASP.NETコアで利用可能なフレームワーク。

3。フラッター

1. パッケージ取得：パッケージは、州の管理、依存、ナビゲーション注入リソースを使用して、フラッター用にGETを使用します。
2. ユニットおよびウィジェットテスト：ユニットテストとウィジェットテストのデモンストレーションによるフラッタープロジェクト。
3. 画像のアニメーションリスト：Instagramに似た画像リスト、ダブルユーザータッチのようなアニメーション。

4。角度

1. 動的形式：フォームの作成を動的にシミュレートする目的を備えた角度プロジェクト。

5。Python、パンダ、機械学習

Python

1. DateTime：日付と時間を操作します。
2. ファイルオーガナイザー：タイプごとにディレクトリのファイルを編成します。
3. デコレーター：構造を変更せずに、既存の方法に機能を追加します。

パンダ

1. pandas.core.groupby.groupby.cumcount（）：列のグループに基づいてセルフカラム列を作成します。
2. pandas.cut（）：数値データをカテゴリデータに変換します。
3. pandas.dataframe.diff（）：データフレームの各行の値の差を計算します。
4. pandas.dataframe.unstack（）：インデックスを列に変換します。
5. pandas.series.st.contains（）：通常の値または式がシリーズに含まれているかどうかを確認します。
6. pandas.melt（）：リストの要素をデータフレームのいくつかの行に変換します。
7. pandas.dataframe.explode（）：バージョン0.25から利用可能なリストの要素をデータフレームのいくつかの行に変換します。
8. pandas.api.types.categoricaldtype：カテゴリ変数の順序を定義します。

機械学習

1. カテゴリ変数：変数カテゴリ型で動作する3つの手法を知る。
2. 欠損値：欠損値を操作するための3つのテクニックを満たします。
3. sklearn.pipeline.pipeline：前処理とデータモデリングの手順をグループ化します。
4. sklearn.model_selection.cross_val_score：さまざまなモデル品質測定値を取得するために、さまざまなデータサブセットでモデリングプロセスを実行します。

課題

1. Kaggleクレジットカード - バランス予測：このノートブックは、一連のユーザー特性に応じてクレジットカードの残高を予測できるモデルを提示します。
2. Kaggleクレジットカード - 顧客セグメンテーション：このケーススタディでは、マーケティング戦略を定義するために顧客セグメンテーションを特定するためのモデルを開発する必要があります。