Olá <NOME_EMPRESA>.
Vocês estão me enviando <email, ligação, SMS, via plataforma Whatsapp, via plataforma Telegram> comerciais não-solicitados, portanto SPAM.
No dia vocês enviaram ao meu uma mensagem comércial, com o seguinte texto:
<MENSAGEM>
| """ | |
| The most atomic way to train and run inference for a GPT in pure, dependency-free Python. | |
| This file is the complete algorithm. | |
| Everything else is just efficiency. | |
| @karpathy | |
| """ | |
| import os # os.path.exists | |
| import math # math.log, math.exp |
Olá <NOME_EMPRESA>.
Vocês estão me enviando <email, ligação, SMS, via plataforma Whatsapp, via plataforma Telegram> comerciais não-solicitados, portanto SPAM.
No dia vocês enviaram ao meu uma mensagem comércial, com o seguinte texto:
<MENSAGEM>
Lecture 1: Introduction to Research — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 2: Introduction to Python — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 3: Introduction to NumPy — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 4: Introduction to pandas — [📝Lecture Notebooks] [
Lecture 5: Plotting Data — [📝Lecture Notebooks] [[
| import pandas as pd | |
| import pandas_datareader.data as web | |
| import numpy as np | |
| import datetime | |
| from scipy.optimize import minimize | |
| TOLERANCE = 1e-10 | |
| def _allocation_risk(weights, covariances): |
| '''From Coding Train | |
| https://youtu.be/BAejnwN4Ccw | |
| 3/2/2017 | |
| Added Genetic Algorithm | |
| 4/27/2017 | |
| ''' | |
| import random | |
| cities = []; |
| def next_digit(value, base): | |
| return value + str(sum(int(a)*b for a,b in zip(value, base))%11%10) | |
| def make_valid(value, ap2, base): | |
| return next_digit(next_digit(value, base), ap2+base) | |
| def is_valid_cpf(cpf): | |
| return make_valid(cpf[:9], [0], [1,2,3,4,5,6,7,8,9]) == cpf | |
| def is_valid_cnpj(cnpj): |
A personal diary of DataFrame munging over the years.
Convert Series datatype to numeric (will error if column has non-numeric values)
(h/t @makmanalp)