बेस 64 मॉड्यूल में फ़ंक्शन बाइनरी डेटा को प्लेनटेक्स्ट प्रोटोकॉल का उपयोग करके ट्रांसमिशन के लिए उपयुक्त ASCII के सबसेट में अनुवाद करते हैं। एन्कोडिंग और डिकोडिंग फ़ंक्शन RFC 3548 में विनिर्देशों को लागू करते हैं, जो बेस16, बेस32, और बेस64 एल्गोरिदम को परिभाषित करता है, और वास्तविक मानक Ascii85 और

binhex4 प्रारूप में बिनहेक्स मॉड्यूल फाइलों को एन्कोड और डीकोड करता है। इस प्रारूप का उपयोग ASCII में Macintosh फ़ाइलों के प्रतिनिधित्व में किया जाता है। केवल डेटा कांटा संभाला जाता है। बिनहेक्स मॉड्यूल निम्नलिखित कार्यों को परिभाषित करता है - binhex.binhex(इनपुट, आउटपुट): फ़ाइल नाम इनपुट के साथ

binascii मॉड्यूल बाइनरी और विभिन्न ASCII एन्कोडेड बाइनरी अभ्यावेदन के बीच रूपांतरण को सक्षम बनाता है। binascii मॉड्यूल में अधिक गति के लिए C में लिखे गए निम्न-स्तरीय फ़ंक्शन शामिल हैं। उनका उपयोग उच्च-स्तरीय मॉड्यूल जैसे uu, base64 या binhex मॉड्यूल द्वारा किया जाता है। binascii मॉड्यूल निम्नलिखित

पायथन के मानक पुस्तकालय में कीवर्ड मॉड्यूल एक पायथन प्रोग्राम को यह निर्धारित करने की अनुमति देता है कि क्या कोई स्ट्रिंग एक कीवर्ड है। keyword.iskeyword(s): यदि s एक पायथन कीवर्ड है, तो यह फ़ंक्शन सही हो जाता है। कीवर्ड.kwlist: यह विशेषता दुभाषिया के लिए परिभाषित सभी कीवर्ड वाले अनुक्रम को लौटाती

पायथन डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए मुख्य रूप से सुन्न, पांडा, मैटप्लोटलिब, सीबॉर्न आदि के लिए कई पुस्तकालय प्रदान करता है। इस खंड में, हम डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए पांडा पुस्तकालय पर चर्चा करने जा रहे हैं, जो एक खुला स्रोत पुस्तकालय है जो सुन्न के ऊपर बनाया गया है। यह हमें ते

पायथन डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए विभिन्न उपयोग में आसान पुस्तकालय प्रदान करता है। अच्छी बात यह है कि ये पुस्तकालय छोटे या बड़े डेटासेट के साथ काम करते हैं। डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सबसे अधिक उपयोग किए जाने वाले कुछ पायथन पुस्तकालय हैं - माटप्लोटलिब पांडा प्लॉटली सीबॉर्न नीचे हम उस

क्रॉलर विकसित करने के लिए सबसे अच्छे ढांचे में से एक स्क्रैपी है। स्क्रैपी एक लोकप्रिय वेब स्क्रैपिंग और क्रॉलिंग फ्रेमवर्क है जो स्क्रैपिंग वेबसाइटों को आसान बनाने के लिए उच्च-स्तरीय कार्यक्षमता का उपयोग करता है। इंस्टॉलेशन खिड़कियों में स्क्रैपी स्थापित करना आसान है:हम या तो पाइप या कोंडा का उपय

स्क्रैपी स्पाइडर स्क्रेपी स्पाइडर एक ऐसा वर्ग है जो वेबसाइट के लिंक का अनुसरण करने और वेबपेजों से जानकारी निकालने की सुविधा प्रदान करता है। यह मुख्य वर्ग है जिससे अन्य मकड़ियों को विरासत में मिलना चाहिए। स्क्रैपिंगहब स्क्रैपिंगहब स्क्रेपी स्पाइडर चलाने के लिए एक ओपन सोर्स एप्लिकेशन है। स्क्रैपिंग

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण स्वचालित पीढ़ी और प्राकृतिक मानव भाषाओं की समझ का अध्ययन है। यह हल करने के लिए अधिक से अधिक दिलचस्प कार्य होता जा रहा है, क्योंकि आजकल लगभग हर उद्योग में कंप्यूटर प्रौद्योगिकी को एकीकृत किया गया है। हम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के भीतर एक विशिष्ट क्षेत्र का अध्ययन करने जा र

रेखीय प्रतिगमन और समानता की तुलना जैसे बहुत सरल तरीकों का उपयोग करके छवि पहचान का उपयोग किया जाता था। परिणाम स्पष्ट रूप से बहुत अच्छे नहीं थे, यहाँ तक कि हस्तलिखित अक्षरों को पहचानने का सरल कार्य भी कठिन सिद्ध हुआ। कनवल्शन न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) को मानव मस्तिष्क की तंत्रिका संबंधी गतिविधियों को शिथ

फोलियम एक बहुत शक्तिशाली अजगर पुस्तकालय है जो आपको कई प्रकार के पत्रक मानचित्र बनाने देता है। चूंकि लीफलेट/फोलियम मानचित्र परस्पर क्रियात्मक होते हैं, इसलिए वे डैशबोराड भवन बनाने के लिए आदर्श होते हैं। इंस्टॉलेशन पाइप का उपयोग करके फोलियम को स्थापित करना बहुत आसान है - $pip install folium जैसा

पायथन इमेज प्रोसेसिंग के लिए बहुत सारी लाइब्रेरी प्रदान करता है, जिसमें − . भी शामिल है ओपनसीवी - इमेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी मुख्य रूप से 2डी और 3डी फीचर टूलकिट, फेशियल और जेस्चर रिकॉग्निशन, ह्यूमन-कंप्यूटर इंटरेक्शन, मोबाइल रोबोटिक्स, ऑब्जेक्ट आइडेंटिफिकेशन और अन्य जैसे व्यापक क्षेत्रों में एप्लि

स्टेग्नोग्राफ़ी परदे के पीछे की जानकारी छिपाने की एक तकनीक है। यह क्रिप्टोग्राफी की तरह नहीं है जो डेटा को एन्क्रिप्ट करने पर केंद्रित है (विभिन्न एल्गोरिदम जैसे SHA1, MD5 आदि के माध्यम से), स्टेग्नोग्राफ़ी डेटा को छिपाने पर अधिक ध्यान केंद्रित करती है (डेटा एक फ़ाइल, छवि, संदेश या वीडियो हो सकता है

पायथन अब स्ट्रिंग्स को प्रारूपित करने का नया तरीका प्रदान करता है, जिसे f-strings कहा जाता है। यह सुविधाएँ PEP-498 के अंतर्गत Python 3.6 से उपलब्ध हैं। एक स्ट्रिंग के साथ f उपसर्ग अक्षर के कारण उन्हें तथाकथित (f-string) कहा जाता है। अक्षर f यह भी इंगित करता है कि इन f-स्ट्रिंग्स का उपयोग स्वरूपण के

इसमें, हम यह देखने जा रहे हैं कि हम अपने टेक्स्ट को कितने अलग तरीके से अजगर का उपयोग करके एक बहुत ही अनोखे तरीके से प्रदर्शित कर सकते हैं। तो मान लीजिए कि मैं हैलो, पायथन प्रदर्शित करना चाहता हूं और कई तरीकों से मैं अपना टेक्स्ट/स्ट्रिंग (हैलो, पायथन) प्रदर्शित कर सकता हूं जैसे: इनपुट “Hello,

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के पीछे मुख्य विचार यह है कि मशीन मानव हस्तक्षेप के बिना कम से कम कुछ स्तर तक विश्लेषण या प्रसंस्करण कर सकती है जैसे पाठ के कुछ हिस्से को समझना या कहने की कोशिश करना। पाठ को संसाधित करने का प्रयास करते समय, कंप्यूटर को पाठ से बेकार या कम-महत्वपूर्ण डेटा (शब्दों) को फ़िल्टर

हम डेटा माइनिंग, सूचना पुनर्प्राप्ति आदि जैसे विभिन्न डोमेन से वेब पेजों में सामग्री निकाल सकते हैं। समाचार पत्रों और पत्रिकाओं की वेबसाइटों से जानकारी निकालने के लिए हम समाचार पत्र पुस्तकालय का उपयोग करने जा रहे हैं। इस पुस्तकालय का मुख्य उद्देश्य समाचार पत्रों और इसी तरह की वेबसाइटों से लेखों को

इसमें हम MNIST डेटासेट का उपयोग करके हस्तलिखित डिजिट क्लासिफायर को पहचानने के लिए CNN को प्रशिक्षित करने के लिए PyTorch का उपयोग करने जा रहे हैं। MNIST हस्तलिखित वर्गीकरण कार्य के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाने वाला डेटासेट है जिसमें हस्तलिखित अंकों की 28*28 पिक्सेल ग्रेस्केल छवियों के 70k से अध

NodeJs और Python डेवलपर्स और वेब डिज़ाइनरों के बीच दो मुख्य पसंदीदा भाषाएँ हैं। लेकिन कुछ ऐसे क्षेत्र हैं जहां NodeJs में अजगर की कमी है, संख्यात्मक और वैज्ञानिक गणना (AI, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग आदि) हैं। जबकि अजगर वैज्ञानिक कंप्यूटिंग के साथ काम करने के लिए बहुत सारे पुस्तकालय प्रदान करता है। स

लगभग 1970 में एक ब्रिटिश गणितज्ञ ने अपना गेम ऑफ लाइफ बनाया - जो मूल रूप से जैविक जीवों के एक उपनिवेश के अराजक लेकिन पैटर्न वाले विकास को दर्शाने वाले नियमों का एक समूह है। जीवन का खेल एक द्वि-आयामी ग्रिड है जिसमें जीवित और मृत कोशिकाएं होती हैं। जीवन के खेल के नियम अधिक जनसंख्या :एक कोशिका मर जात