ปลายเดือนที่แล้ว เราได้ไปงานประชุม PyCon Taiwan 2024 ตัวงานนั้นมีจัดทั้ง Presentation กับ Workshop โดยหนึ่งใน Workshop ที่เราเข้าร่วมนั่นก็คือ All about decorators
Tag: ไพทอน
วันก่อนที่รัฐบาลเพื่อไทยประกาศถึง Digital Wallet ที่จะแจกจ่ายด้วยจำนวนเงิน 10,000 บาทให้แก่ประชาชนผ่านระบบ Blockchain
พอเราฟังแล้ว เราเลยค้นหาข้อมูล (รวมถึงจากเปเปอร์) เรื่องที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ Blockchain และเหรียญสกุลเงินดิจิทัล CBDC (Central Bank Digital Currency) แล้วได้รายละเอียดแบบคร่าว ๆ ตามด้านล่างนี้
หลังจากที่เขียนในบทความก่อนหน้าถึงโครงสร้างข้อมูลแบบ Graph และ เทคนิคการเดินทางใน Graph (Graph Traversal) เพื่อหาเส้นทาง Shortest Path โดย Dijkstra’s กับ Bellman-Ford’s Algorithms แล้ว
ในบทความนี้เราจะมาแนะนำเทคนิคอีกเทคนิคหนึ่งที่มีชื่อว่า A* (อ่านว่าเอ-สตาร์) Search Algorithm
The English version is available here.
Categories
#20 – Graph และ Shortest Path Algorithms
เทคนิคการหาเส้นทางที่สั้นที่สุด (Shortest Path Algorithms) เป็นวิธีการหาเส้นเชื่อมระหว่างโหนดเริ่มต้น และโหนดสิ้นสุดในกราฟที่ให้ผลรวมของค่าน้ำหนักของเส้น (Edge Weight) ที่ต่ำที่สุด
For English, please follow this article on Medium.
The English version of this blog related to the first part: Big-O notation, is available here.
เมื่อวันก่อนเข้าไปอ่านในหน้าเว็บ Medium ที่กล่าวถึง Data Structures & Algorithms (ย่อเป็น DSA) ที่จำเป็นสำหรับทาง Data Engineer ว่าต้องรู้เทคนิคไหนบ้าง แถมตอนเรียนในคอร์สจากเว็บ DataTH (รวมถึงที่อื่น) ก็มีกล่าวถึงไว้นิดหน่อยว่าจำเป็นต้องรู้เรื่องนี้ต่อยอดจากที่เรียนในคอร์ส
เราเลยสังเกตตอนที่เขียนโค้ดแล้วพบว่าโค้ดมันก็รันได้ แต่ประสิทธิภาพมันก็ไม่ได้ดีอะไรขนาดนั้น การมีความรู้ทางด้าน DSA ก็นำไปใช้ช่วยเขียนโค้ดให้ทำงานได้มีประสิทธิภาพมากกว่าเดิม โดยในบทความนี้ก็สรุป และแชร์เรื่องนี้ครับ
ช่วงสองสามสัปดาห์ที่ผ่านมาเราได้เข้าไปดู Special Classes เรื่อง Intro to Databricks ในคอร์ส Road to Data Engineer 2.0 ของ DataTH School จากนั้นเราเลยทดลองทำโปรเจคด้วย Databricks และแชร์ลงบทความนี้
แต่ก่อนอื่น เราไม่เสียเวลาเกริ่นนาน เรามาเริ่มพูดถึง Databricks กันก่อนดีกว่าครับ
The English version is available here.
The English version is available in Medium.
ข้อมูลประเภท Unstructured Data เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างที่แน่นอนแบบที่ปรากฏในข้อมูลประเภท Structured Data และ Semi-Structured Data โดยตัวอย่างข้อมูลประเภทนี้ได้แก่ ไฟล์ รูปภาพ วิดีโอ และเสียง
ต่อมาโปรเจคก่อนหน้าที่ทำ Data Pipeline ที่ดึงข้อมูลไฟล์ Excel จากเว็บไซต์ของกระทรวงอว. (กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม) คราวนี้เรามาทำอีกโปรเจคหนึ่งที่สร้าง Data Pipeline มาดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล (Database) เพื่อนำมาทำ Dashboard
Data Pipeline คือกระบวนการลำเลียงข้อมูลจากแหล่งข้อมูล (Data Source) มายังจุดหมาย (Destination)
ข้อดีของการทำ Data Pipeline ตามกระบวนการนี้ ได้แก่ รวบรวมข้อมูลให้เป็นหนึ่งเดียว (Locality) กับไม่จำเป็นต้องต่อท่อตรงจาก Data Source ไปยัง Destination (Decoupling) และสามารถทำซ้ำได้ (Reproducible) เพื่อให้เราเก็บข้อมูลไว้สำหรับการนำข้อมูลไปประมวลผลใหม่อีกกี่รอบก็ได้ [1]
Apple MLX เป็นไลบรารีสำหรับงานทางด้าน Machine Learning ที่พัฒนาโดยทีมงาน Apple Machine Learning Research ที่ออกแบบมาเพื่อ Apple Silicon (ชิปแบบ M2, M3) โดยเฉพาะ โดยไลบรารีนี้มีฟีเจอร์ที่เด่น ๆ ได้แก่