Por que um desenvolvedor Delphi deseja adicionar Python ao seu conjunto de ferramentas? É tudo sobre acesso à biblioteca e capacidade de script. A biblioteca de código aberto Python4Delphi (P4D) de Kiriakos Vlahos, autor do popular PyScripter Python IDE, permite que você, como desenvolvedor Delphi, aproveite toda a coleção de bibliotecas Python diretamente do Delphi. Também torna fácil executar scripts Python, criar novos módulos Python e novos tipos Python diretamente de seu aplicativo Delphi. Dê aos seus aplicativos Delphi o melhor dos dois mundos!
Junte-se ao autor do Python4Delphi, Kiriakos Vlahos, e ao Embarcadero Developer Advocate Jim McKeeth, neste webinar de 2 partes para aprender como aproveitar o Python em seus aplicativos Delphi.
[Repetição da Parte 1]
Atualização: Como havia muito interesse, estamos fazendo este webinar em duas partes: Combinando os pontos fortes de Delphi e Python.
- Usando bibliotecas e objetos Python no código Delphi
- Análise de dados baseada em Python em aplicativos Delphi
- Criação de módulos de extensão Python usando Delphi
- Desenvolvimento de GUI Python usando o VCL
[Repetição da Parte 2]
Que tipo de bibliotecas Python você pode acessar do Delphi com Python4Delphi?
- TensorFlow – aprendizado de máquina
- O TensorFlow, desenvolvido pelo Google em colaboração com a Brain Team, é usado em quase todos os aplicativos do Google para aprendizado de máquina.
- As redes neurais podem ser facilmente expressas como gráficos computacionais usando o TensorFlow como uma série de operações em Tensores.
- Numpy – Limpeza e manipulação de dados
- O TensorFlow e outras bibliotecas usam o Numpy internamente para realizar várias operações em Tensores. A interface de array é o melhor e mais importante recurso do Numpy.
- Pandas – manipulação e análise de dados
- Em particular, ele oferece estruturas de dados e operações para manipular tabelas numéricas e séries temporais.
- O nome é derivado do termo “dados de painel”, um termo econométrico para conjuntos de dados que incluem observações ao longo de vários períodos de tempo para os mesmos indivíduos.
- Scikit-Learn – Aprendizado de máquina e modelagem
- Possui vários algoritmos de classificação, regressão e agrupamento, incluindo máquinas de vetores de suporte, florestas aleatórias, aumento de gradiente, k-médias e DBSCAN.
- Kit de ferramentas de linguagem natural (NLTK) – Processamento de texto
- Um conjunto de bibliotecas e programas para processamento de linguagem natural simbólica e estatística (PNL) para inglês
- Destina-se a apoiar a pesquisa e o ensino em PNL ou áreas estreitamente relacionadas, incluindo linguística empírica, ciência cognitiva, inteligência artificial, recuperação de informações e aprendizado de máquina
- SciPy – Ciência de Dados
- Usado em ciências, matemática e engenharia
- Contém módulos para otimização, álgebra linear, integração, interpolação, funções especiais, FFT, processamento de sinais e imagens, solucionadores de ODE e outras tarefas comuns na ciência e engenharia.
- Matplotlib & Seaborn para plotagem e visualização de dados estatísticos
- Pillow & MoviePy para processamento de imagem e vídeo
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