tips and tricks

1. Докер

1. Команды: быстрое напоминание о командах Docker.

2. ASP.NET

W#

1. Фоновые услуги с Hangfire: простой способ выполнить фоновую обработку с помощью .NET.
2. Производительность C#: сравнение производительности между списком X перечисляется с использованием для Foreach и Linq. Каковы ставки на лучшую производительность?
3. Единица работы: реализация стандарта хранилища с единицей работы.
4. LINQ: концепция и примеры LINQ для облегчения понимания.

Веб -приложение

1. Синтаксис бритва для ASP.net Core: рендеринг C# в HTML через синтаксис бритвы.
2. HTML -помощники x Tag Almesers: Сравните использование HTML Helpers x Holpers Tag и узнайте, как создавать пользовательские теги.

OpenID и OAuth 2.0

1. IdentityServer4: Framework, которая реализует бесплатные протоколы OpenID и OAuth 2.0, с открытым исходным кодом и доступен для ASP.NET Core.

3. Флатор

1. Пакет Get: пакет Get For Futter с управлением государством, зависимостью и ресурсами навигации.
2. Тесты единиц и виджетов: проект Flutter с демонстрацией модульных тестов и тестов виджетов.
3. Список анимации изображений: список изображений, похожий на Instagram, с анимацией Like in Douber User Touch.

4. Угловой

1. Динамические формы: угловой проект с целью динамического создания формы.

5. Python, Pandas и машинное обучение

Питон

1. DateTime: манипулировать датами и часами.
2. Организатор файла: организуйте файлы каталога по типу.
3. Декораторы: добавьте функции в существующий метод, не изменяя его структуру.

Панды

1. pandas.core.groupby.groupby.cumcount (): создать самооборотный столбец на основе группы столбцов.
2. pandas.cut (): преобразовать численные данные в категориальные данные.
3. pandas.dataframe.diff (): вычислить различие значений между каждой строкой данных.
4. pandas.dataframe.unstack (): преобразует индексы в столбцы.
5. pandas.series.st.contains (): посмотрите, содержится ли регулярное значение или выражение в серии.
6. pandas.melt (): конвертировать элементы списка в несколько строк в DataFrame.
7. pandas.dataframe.explode (): доступен из версии 0.25, преобразуйте элементы списка в несколько строк в DataFrame.
8. pandas.api.types.categoricaldtype: определить порядок категориальных переменных.

Машинное обучение

1. Категориальные переменные: знайте 3 метода для работы с переменной категориальной.
2. Отсутствующие значения: встречайте 3 метода для работы с отсутствующими значениями.
3. Sklearn.pipeline.pipeline: группируйте этапы предварительной обработки и моделирования данных.
4. sklearn.model_selection.cross_val_score: запустите процесс моделирования в различных подгруппах данных, чтобы получить различные измерения качества модели.

Проблемы

1. Кредитная карта Kaggle - Прогноз баланса: в этой записной книжке представлена ​​модель, способная прогнозировать баланс кредитных карт в соответствии с серией характеристик пользователя.
2. Кредитная карта Kaggle - Сегментация клиента: это тематическое исследование требует разработки модели для определения сегментаций клиентов для определения маркетинговой стратегии.