Что такое хеш-таблица в Python?
(мА мод 1) дает дробную часть мА, а {} вычисляет минимальное значение.
Универсальное хеширование
Хэш-функция выбирается случайным образом, независимо от ключей.
Пример хеш-коллизии
класс Город(ул):
защита __hash__(сам):
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
возврат заказа (сам (0))
# Мы генерируем словарь, в котором произвольные значения присваиваются городам
данные = {
Город(“Венеция”): 'Италия',
Город («Манчестер»): «Великобритания»,
Город («Лондон»): «Великобритания»,
Город («Мадрид»): «Испания»,
}
“””
hash(“Мадрид”) = ord(“M”) & 0b111
= 66 и 0b111
= 0b1000010 и 0b111
= 0b010 = 2
хэш(“Венеция”) = ord(“R”) & 0b111
= 82 и 0b111
= 0b1010010 и 0b111
= 0b010 = 2
“””
Реализация хеш-таблицы на примере Python
Теперь давайте рассмотрим очень простой пример, который вычисляет хеш-значение ключа:
def hash_key(ключ, л):
ключ возврата % л
л = 7
print(f'Хеш-значение для 3 равно {hash_key(3,l)}')
print(f'Хеш-значение для 2 равно {hash_key(2,l)}')
print(f'Хеш-значение для 9 равно {hash_key(9,l)}')
print(f'Хеш-значение для числа 11 равно {hash_key(11,l)}')
print(f'Хеш-значение для 7 равно {hash_key(7,l)}')
Объяснение:
- Описывает функцию hash_key, которая получает параметры key и l.
- Для вычисления хеш-значения используется простая операция модуля.
- Описывает переменную l, которой присвоено значение 7. Таким образом, это размер хэш-таблицы.
- Печатает хеш-значение 3 после его вычисления.
- Печатает хеш-значение 2 после его вычисления.
- Печатает хеш-значение 9 после его вычисления.
- Печатает хэш-значение 11 после его вычисления.
- Печатает хеш-значение 7 после его вычисления.
Ниже приведен результат после выполнения кода:
3 — хеш-значение для 3
2 — это хеш-значение для 2
2 — это хеш-значение для 9
4 — это хеш-значение для 11
0 — хеш-значение для 7
Реальные приложения
Ниже приведены некоторые из реальных применений хэш-таблицы в Python:
- Дайджест сообщения: криптографическая хэш-функция, содержащая цепочку цифр, сгенерированную с использованием формулы одностороннего хеширования. Дайджесты сообщений настраиваются для предотвращения подробностей части носителя или данных и для выявления изменений и модификаций в любой части сообщения. Например, при хранении файла в любом открытом облачном пространстве хотелось бы защитить целостность файла. Эту проблему можно решить с помощью дайджеста сообщения.
- Файловая система: хеширование используется для связи имени файла с путем к файлу. Когда пользователь взаимодействует с файловой системой, имя файла становится видимым. Также может быть виден путь к файлу. Однако для хранения связи между путем, именем файла и физическим положением файла на диске система использует карту, и эта карта обычно выполняется в виде хеш-таблицы.
- Проверка пароля: когда пользователь пытается войти в веб-сервис, используя учетные данные для входа, хеш-значение пароля рассчитывается на стороне клиента и отправляется на сервер, который затем проверяет, соответствует ли это хеш-значение хеш-значению сохраненный пароль. Только если оба значения хеш-функции совпадают, пользователь проходит аутентификацию.
- Сопоставление с образцом: хеширование также используется для поиска шаблонов, скрытых в строках. Одним из известных алгоритмов, использующих хеширование для поиска шаблона в строке, является алгоритм Рабина-Карпа. Это сопоставление с образцом также используется для распознавания плагиата.
- Язык программирования. В языках программирования в стандартной библиотеке доступны структуры данных или встроенные типы данных, основанные на хеш-таблицах.
Хотите стать специалистом по данным? Получите степень PG в области науки о данных и получите сертификат сегодня. Последнее обновление: 31 мая 2023 г. 4038.
Машинное обучение и наука о данных являются ключом к современному бизнесу.
Эти две технологии, которые развиваются быстрыми темпами и меняют наш образ жизни, разрушают почти каждую отрасль. Они уже настолько распространены, что многие из нас даже не осознают, насколько они изменили наш мир и каково жить без них.
Что такое инженер по машинному обучению?
Инженер по машинному обучению — это человек, который разрабатывает, оптимизирует и поддерживает алгоритмы, которые он может обучить для решения проблем на основе данных.
Инженеры по машинному обучению используют большие объемы данных для создания моделей, которые могут предсказывать будущие события или результаты. Обычно они работают в командах с другими специалистами по данным и разработчиками программного обеспечения, чтобы обучать и внедрять эти модели для различных бизнес-сценариев.
Что такое специалист по данным?
Специалист по данным — это человек, который использует статистические методы, машинное обучение, интеллектуальный анализ данных и прогнозную аналитику, чтобы превратить необработанные данные в полезную информацию.
Ученые, работающие с данными, работают в самых разных отраслях: от финансов до здравоохранения и правительства. Они используют свои навыки для выявления закономерностей, тенденций и аномалий в данных, которые они анализируют, и помогают компаниям принимать более разумные решения о том, как они работают.
Ваша карьера специалиста по данным ждет вас! Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области науки о данныхEXPLORE PROGRAM
Машинное обучение против науки о данных
Наука о данных — это область исследований, которая фокусируется на том, как лучше всего анализировать данные. В то же время машинное обучение — это разновидность науки о данных, которая использует различные алгоритмы для прогнозирования будущих событий на основе прошлых результатов.
Наука о данных и машинное обучение используются в современном мире для самых разных целей, но между этими двумя областями есть некоторые важные различия. Наука о данных фокусируется на поиске информации из наборов данных, а машинное обучение — на прогнозировании будущих событий на основе прошлых результатов.
Роли и обязанности инженера ML по сравнению с ролями и обязанностями специалиста по данным.
Роли и обязанности инженера ML | Роли и обязанности специалиста по данным |
Проектируйте, разрабатывайте, поддерживайте и улучшайте алгоритмы машинного обучения для продуктов компании. | Ученые, работающие с данными, используют различное программное обеспечение, включая Python и R, для исследования и визуализации данных. |
Убедитесь, что компания использует принципы машинного обучения в своих бизнес-решениях. | Они также несут ответственность за то, чтобы их идеи были адекватно доведены до сведения нетехнических заинтересованных сторон. |
Основная обязанность инженера ML — проектировать, разрабатывать и внедрять модели машинного обучения для решения различных задач. | Они отвечают за сбор и анализ данных и выработку рекомендаций для бизнес-процессов. |
Еще одна обязанность инженера ML — тестировать и оценивать свои модели и алгоритмы машинного обучения на реальных наборах данных. | Ученые, работающие с данными, должны уметь писать код и использовать статистическое программное обеспечение, такое как R или Python. Они должны уметь работать с широким спектром наборов данных: от аналитики социальных сетей до медицинской информации. |
Станьте экспертом во всем, что касается искусственного интеллекта и машинного обучения! Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института в области искусственного интеллекта и ПРОГРАММА MLEXPLORE
Ключевые функции инженеров ML и специалистов по обработке данных
Спрос на инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных значительно вырос в последние годы из-за развития искусственного интеллекта и анализа больших данных.
Функции инженеров ML | Функции специалистов по данным |
Инженеры машинного обучения используют алгоритмы для создания моделей на основе данных. Затем они смогут использовать эти модели, чтобы решить, как обрабатывать новую информацию. | У специалистов по данным много функций. Во-первых, они должны иметь возможность собирать и анализировать данные. Они также должны знать, как использовать различные инструменты, такие как языки программирования и статистическое программное обеспечение. |
Инженер по машинному обучению поддерживает специалистов по обработке данных, создавая конвейеры данных, реализуя модели и обучая модели на основе результатов экспериментов, проводимых специалистами по обработке данных. | Они должны иметь четкое представление о бизнес-среде, в которой они работают, чтобы помочь своей организации принимать более обоснованные решения. |
Еще одна важная функция инженеров ML — оценка новых источников данных для обучения моделей и разработка новых функций для существующих моделей. | Ученые, работающие с данными, несут ответственность за помощь компаниям в использовании искусственного интеллекта для оптимизации своей деловой практики. |
Они отвечают за то, чтобы системы искусственного интеллекта могли решать сложные задачи, такие как распознавание лиц и другие типы сопоставления с образцом, синтез речи и языковой перевод. Они также разрабатывают алгоритмы, которые можно использовать в таких приложениях, как беспилотные автомобили или устройства с голосовым управлением. | Они также работают с алгоритмами машинного обучения, которые могут помочь компаниям лучше понять свои внутренние процессы. |
Навыки, необходимые инженерам машинного обучения и специалистам по обработке данных
Навыки, необходимые инженерам ML | Навыки, необходимые специалистам по данным |
Инженер по машинному обучению использует такие инструменты, как Git/Github для контроля версий, Jenkins для непрерывной интеграции и Docker для контейнеризации. | Они также должны быть знакомы с алгоритмами машинного обучения и методами статистического моделирования для анализа данных. |
Зачастую именно они разрабатывают и реализуют новые алгоритмы и методы, а также улучшают существующие. | Они должны передавать технические концепции так, чтобы их было легко понять нетехническим людям. |
Инженеры по машинному обучению должны уметь работать с широким спектром инструментов и навыков, включая Python, C++, R и SQL. | Ученые, работающие с данными, — это специалисты по решению проблем, которым нравится работать над сложными проблемами и находить решения с использованием передовых методов. |
Им также необходимо понимать статистику, теорию вероятностей и основы информатики, такие как алгоритмы и структуры данных. | Они также должны быть знакомы с методами машинного обучения и иметь опыт разработки программного обеспечения. |
Средняя зарплата специалистов по данным и инженеров ML
средняя зарплата для специалиста по данным и инженера по машинному обучению в Индии составляет ₹ 12,5 лакхов в год.
Специалисты по обработке данных с опытом работы менее двух лет зарабатывают в среднем 4,4 лакха в год.
Средняя зарплата специалистов по обработке данных с опытом работы более восьми лет составляет 52,2 лакха.
Выберите правильный курс
Раскройте свой потенциал с помощью ведущих в отрасли программ Simplilearn! Выберите правильный путь для своего карьерного роста с помощью нашей программы PG в области науки о данных или сертификационного курса по искусственному интеллекту и машинному обучению. Получите практический опыт, учитесь у экспертов и выделитесь в конкурентном мире науки о данных и аналитики. Изучите программы!
| Название программы | степень магистра | Последипломная программа в области науки о данных | Последипломная программа в области науки о данных |
| Гео | Все регионы | Все регионы | В/СТРОКА |
| Университет | Простое обучение | Пердью | Калтех |
| Продолжительность курса | 11 месяцев | 11 месяцев | 11 месяцев |
| Требуется опыт кодирования | Базовый | Базовый | Нет |
| Навыки, которые вы изучите | Более 10 навыков, включая структуру данных, манипулирование данными, NumPy, Scikit-Learn, Tableau и многое другое. | 8+ навыков, включая Исследовательский анализ данных, описательная статистика, логическая статистика и многое другое. | 8+ навыков, включая Контролируемое и неконтролируемое обучение Глубокое обучение Визуализация данных и многое другое. |
| Дополнительные преимущества | Прикладное обучение через Capstone и более 25 проектов по науке о данных | Членство в Ассоциации выпускников Purdue Бесплатное членство IIMJobs Pro на 6 месяцев Возобновить помощь в построении | До 14 кредитов CEU Членство в кружке Caltech CTME |
| Расходы | $$ | $$$$ | $$$$ |
| Изучите программу | Изучите программу | Изучите программу |
Заключение
Ключевое преимущество хеш-таблиц перед другими структурами данных — эффективность и скорость. Время, необходимое для доступа к элементу, равно O(1), поэтому поиск выполняется довольно быстро. Хэш-таблица в Python также особенно эффективна, когда большую часть количества записей можно спрогнозировать заранее. С другой стороны, вы можете освоить Python и расширить свою карьеру, записавшись на нашу магистерскую программу по науке о данных. Начните прямо сейчас!
Программы для Windows, мобильные приложения, игры - ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале - Подписывайтесь:)
