à®ªà®à¯à®à¯ à®à®©à¯à®© SignalsAPI.upload_predictions() Numerai à®à®®à®°à¯à®ªà¯à®ªà®¿à®ªà¯à®ªà¯à®à®³à®¿à®²à¯?

பைத்தானைப்

Gerald Girard

வெள்ளி, 6 டிசம்பர், 2024 ’அன்று’ பிற்பகல் 8:06:41

மாஸ்டரிங் நியூமேராய் கிரிப்டோ சிக்னல்கள் சமர்ப்பிப்பு

நியூமேராய் கிரிப்டோ சிக்னல்கள் போட்டியைப் பற்றி நான் முதன்முதலில் கேள்விப்பட்டபோது, கிரிப்டோ வர்த்தகம் மற்றும் மெஷின் லேர்னிங்கை இணைக்கும் டேட்டா சயின்ஸ் சவாலில் போட்டியிடும் யோசனையால் நான் ஆர்வமாக இருந்தேன். 🧠

கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிப்பது முதலில் நேரடியாகத் தோன்றியது, குறிப்பாக நுமேராய் வழங்கிய தெளிவான ஆவணங்களுடன். இருப்பினும், எனது குறியீடு "தவறான மாதிரி" பிழையை வீசத் தொடங்கியபோது, விரக்தி ஏற்பட்டது. நான் மாடல் ஐடியை இருமுறை சரிபார்த்து, ஸ்கிரிப்ட்டின் பகுதிகளை மீண்டும் எழுதினேன், இன்னும் அதே சுவரைத் தாக்கினேன். 😓

பல மணிநேர பிழைத்திருத்தத்திற்குப் பிறகு, நான் தனியாக இல்லை என்பதை உணர்ந்தேன் - மேலும் பல பங்கேற்பாளர்கள் Numerai இன் API உடன் இதே போன்ற சிக்கல்களை எதிர்கொள்கின்றனர். சமர்ப்பிப்புகளைக் கையாள்வதற்கான நம்பகமான மற்றும் தானியங்கி வழியைக் கண்டுபிடிப்பதில் இது ஆழமான டைவைத் தூண்டியது. ஒரு சமூகத்தில் தீர்வுகளைப் பகிர்வது ஒரு விளையாட்டை மாற்றும், குறிப்பாக இது போன்ற ரகசிய (சிக்கல் நோக்கம்!) சிக்கல்களைக் கையாளும் போது. 🔍

இந்த வழிகாட்டியில், நுமேராய் பிளாட்ஃபார்மில் கிரிப்டோ சிக்னல்களைச் சமர்ப்பிப்பதற்கான நுண்ணறிவு மற்றும் செயல்பாட்டு எடுத்துக்காட்டுகளைப் பகிர்ந்து கொள்கிறேன். நீங்கள் Python அல்லது அவற்றின் CLI ஐப் பயன்படுத்தினாலும், இந்த அணுகுமுறை உங்கள் நேரத்தைச் சேமிக்கும் மற்றும் உங்கள் பணிப்பாய்வு தடையின்றி செய்யும். நடைமுறை எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் படிப்படியான வழிமுறைகளுக்கு காத்திருங்கள்! 🚀

கட்டளை	பயன்பாட்டின் உதாரணம்
SignalsAPI.upload_predictions()	இந்த முறை Numerai Signals API இன் ஒரு பகுதியாகும், மேலும் இது Numerai இயங்குதளத்தில் கணிப்பு கோப்புகளை பதிவேற்ற பயன்படுகிறது. இதற்கு கோப்பு பாதை மற்றும் மாதிரி ஐடி அளவுருக்கள் தேவை.
uuid4()	தனித்துவமான அடையாளங்காட்டியை உருவாக்குகிறது. ஸ்கிரிப்ட்டில், மாடல் ஐடி எதுவும் கிடைக்காதபோது, அதற்கான ஒதுக்கிடத்தை உருவாக்க இது பயன்படுகிறது. உண்மையான சமர்ப்பிப்புகளுக்கு இதை உண்மையான மாதிரி ஐடியுடன் மாற்றவும்.
pd.read_csv()	CSV கோப்பை Pandas DataFrame இல் படிக்கிறது. சரிபார்ப்பு மற்றும் சமர்ப்பிப்புக்கான கணிப்புத் தரவை ஏற்றுவதற்கு இங்கே பயன்படுத்தப்படுகிறது.
os.path.exists()	குறிப்பிட்ட கோப்பு உள்ளதா என சரிபார்க்கிறது. இது முன்னறிவிப்பு கோப்பு செயலாக்க அல்லது பதிவேற்ற முயற்சிக்கும் முன் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.
traceback.print_exc()	கடைசி விதிவிலக்கின் ட்ரேஸ்பேக்கை அச்சிடுகிறது. தோல்வியுற்ற சமர்ப்பிப்புகளின் போது விரிவான பிழை தகவலை வழங்குவதன் மூலம் பிழைத்திருத்தத்திற்கு பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
sys.argv	ஸ்கிரிப்ட்டுக்கு அனுப்பப்பட்ட கட்டளை வரி வாதங்களை அணுகுகிறது. இயக்க நேரத்தில் கோப்பு பாதை மற்றும் பிற அளவுருக்களை மாறும் வகையில் வழங்க இது பயன்படுகிறது.
numerai signals upload	ஒரு CLI கட்டளையானது, கணிப்புகளை நேரடியாக Numerai இன் இயங்குதளத்தில் பதிவேற்றுகிறது. சமர்ப்பிப்பதற்காக பைதான் ஏபிஐகளைப் பயன்படுத்துவதற்கு இது ஒரு மாற்றாகும்.
unittest.mock.patch()	அலகு சோதனையின் போது சோதனை செய்யப்பட்ட தொகுதியில் உள்ள பொருட்களை போலி பொருள்களுடன் மாற்றுகிறது. சோதனைக்காக SignalsAPI இன் நடத்தையை உருவகப்படுத்த இங்கே பயன்படுத்தப்படுகிறது.
pandas.DataFrame.to_csv()	ஒரு CSV கோப்பில் DataFrame ஐ எழுதுகிறது. சரிபார்ப்பிற்கான தற்காலிக கணிப்பு கோப்புகளை உருவாக்க இது அலகு சோதனைகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது.
if __name__ == "__main__":	ஸ்கிரிப்ட் ஒரு தொகுதியாக இறக்குமதி செய்யப்படாமல் நேரடியாக இயக்கப்பட்டால் மட்டுமே பின்வரும் குறியீடு செயல்படுத்தப்பட வேண்டும் என்பதைக் குறிக்க ஒரு சிறப்பு பைதான் கட்டுமானம்.

நியூமேராய் கிரிப்டோ சிக்னல்கள் ஆட்டோமேஷனைப் புரிந்துகொள்வது

பைதான் ஸ்கிரிப்டுகள் Numerai crypto signals போட்டியில் கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிக்கும் செயல்முறையை தானியங்குபடுத்துவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளன. இந்த ஸ்கிரிப்டுகள் Numerai இன் API உடன் பொதுவான பிழையை நிவர்த்தி செய்கின்றன: தவறான மாதிரி ஐடி சிக்கல். முக்கிய பைதான் தீர்வு `os` மற்றும் `sys` போன்ற நூலகங்களைப் பயன்படுத்தி உள்ளீடுகளைச் சரிபார்ப்பதன் மூலம் தொடங்குகிறது. உதாரணமாக, இது கணிப்புகள் கோப்பு உள்ளதா என்பதைச் சரிபார்த்து, கட்டளை வரி வாதங்கள் வழங்கப்படுவதை உறுதி செய்கிறது. இந்த சரிபார்ப்புகள் இல்லாமல், சமர்ப்பிப்பு செயல்முறை எதிர்பாராத விதமாக தோல்வியடையும். இது குறியீட்டு முறையின் முக்கிய கொள்கையை பிரதிபலிக்கிறது: வலுவான அமைப்புகளை உருவாக்க பயனர் பிழைகளை எப்போதும் எதிர்பார்க்கலாம். 🛡️

கோப்பு சரிபார்க்கப்பட்டதும், டேட்டாஃப்ரேமில் தரவை ஏற்றுவதற்கு ஸ்கிரிப்ட் `பாண்டாஸ்` நூலகத்தைப் பயன்படுத்துகிறது. Pandas ஐப் பயன்படுத்துவதற்கான காரணம், பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளை திறமையாக கையாளும் திறன் ஆகும். ஸ்கிரிப்ட் ஒரு "கணிப்பு" நெடுவரிசையின் இருப்பை சரிபார்க்கிறது, இது முக்கியமானதாகும், ஏனெனில் இது நுமேராய் இயங்குதளத்திற்கு தேவைப்படுகிறது. உங்கள் கணிப்புகள் சரியாக வடிவமைக்கப்படவில்லை என்பதை சில மணிநேரங்களுக்குப் பிறகு கண்டறிய, இரவில் தாமதமாக நீங்கள் தரவுத்தொகுப்பில் வேலை செய்கிறீர்கள் என்று கற்பனை செய்து பாருங்கள் - இந்த சரிபார்ப்பு நடவடிக்கை அத்தகைய ஏமாற்றங்களைத் தவிர்க்கிறது. தரவு ஒருமைப்பாட்டை முன்கூட்டியே உறுதி செய்வதன் மூலம், பயனர்கள் நேரத்தைச் சேமிக்கலாம் மற்றும் சமர்ப்பிப்பு நிராகரிப்புகளைத் தவிர்க்கலாம். ⏱️

உண்மையான சமர்ப்பிப்பு `நியூமராபி` நூலகத்திலிருந்து `சிக்னல்ஸ்ஏபிஐ` வகுப்பால் கையாளப்படுகிறது. இந்த API ஆனது `upload_predictions()` போன்ற செயல்பாடுகளை வழங்குவதன் மூலம் Numerai இயங்குதளத்துடனான தொடர்புகளை எளிதாக்குகிறது. செயல்பாடு கோப்பு பாதை மற்றும் மாதிரி ஐடியை ஏற்றுக்கொள்கிறது, இது சமர்ப்பிப்புகளை தானியங்குபடுத்துவதற்கு நேரடியானதாக இருக்கும். இருப்பினும், தவறான அளவுருக்கள் அனுப்பப்பட்டால், API விரிவான பிழை செய்திகளை வழங்குகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் தற்செயலாக காலாவதியான API விசையைப் பயன்படுத்தினால், ஸ்கிரிப்ட் உடனடியாக உங்களை எச்சரிக்கும், மேலும் தாமதமின்றி சிக்கலைச் சரிசெய்ய உங்களை அனுமதிக்கிறது. இதுபோன்ற பிழை கையாளுதலைச் சேர்ப்பது, விஷயங்கள் தவறாக நடந்தாலும், செயல்முறை சீராக இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

இறுதியாக, CLI-அடிப்படையிலான மாற்று ஸ்கிரிப்ட் சேர்க்கப்பட்டுள்ளது, இது பயனர்களுக்கு கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிக்க மற்றொரு வழியை வழங்குகிறது. கட்டளை வரி கருவிகளை விரும்புவோருக்கு அல்லது பைதான் ஸ்கிரிப்ட்கள் நடைமுறையில் இல்லாத சூழல்களில் பணிபுரிபவர்களுக்கு இந்த ஸ்கிரிப்ட் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். API மற்றும் CLI ஆகிய இரண்டு அணுகுமுறைகளும் மாடுலாரிட்டி மனதில் கொண்டு வடிவமைக்கப்பட்டது, அதாவது பயனர்கள் தங்கள் தனிப்பட்ட பணிப்பாய்வுகளுக்கு ஏற்றவாறு அவற்றை மாற்றிக்கொள்ளலாம். நீங்கள் அனுபவமுள்ள தரவு விஞ்ஞானியாக இருந்தாலும் அல்லது கிரிப்டோ கணிப்புகளுக்கு புதியவராக இருந்தாலும், இந்த ஸ்கிரிப்டுகள் நுமேராய் போட்டிகளில் வெற்றிகரமாக பங்கேற்க நெகிழ்வான மற்றும் திறமையான தீர்வுகளை வழங்குகின்றன. 🚀

Numerai Crypto Signals சமர்ப்பிப்பை தானியக்கமாக்குகிறது

இந்த ஸ்கிரிப்ட், Numerai இன் கிரிப்டோ சிக்னல்கள் போட்டிக்கான கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிக்க, API இன்டராக்ஷனுக்கான பைத்தானைப் பயன்படுத்துகிறது. குறியீடு பிழை கையாளுதல், மட்டுப்படுத்தல் மற்றும் சரிபார்ப்பு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துகிறது.

import pandas as pd
from numerapi import SignalsAPI
import sys
import os
from uuid import uuid4
# Function to load and validate predictions
def load_predictions(file_path):
    if not os.path.exists(file_path):
        raise FileNotFoundError(f"File not found: {file_path}")
    try:
        predictions = pd.read_csv(file_path)
        if "prediction" not in predictions.columns:
            raise ValueError("File must contain a 'prediction' column.")
        return predictions
    except Exception as e:
        raise ValueError(f"Error reading the file: {e}")
# Function to upload predictions
def upload_predictions(api_key, model_id, file_path):
    try:
        api = SignalsAPI(api_key)
        api.upload_predictions(file_path, model_id=model_id)
        print(f"Predictions uploaded successfully for model ID: {model_id}")
    except Exception as e:
        print(f"Failed to upload predictions: {e}")
# Main execution
if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) != 3:
        print("Usage: python submit_signals.py <api_key> <predictions_file_path>")
        sys.exit(1)
    api_key = sys.argv[1]
    predictions_file_path = sys.argv[2]
    model_id = str(uuid4())  # Replace with actual model ID
    try:
        load_predictions(predictions_file_path)
        upload_predictions(api_key, model_id, predictions_file_path)
    except Exception as e:
        print(f"An error occurred: {e}")

Numerai Crypto Signals க்கான CLI-அடிப்படையிலான சமர்ப்பிப்பு

இந்த உதாரணம் Numerai இன் CLI ஐ சமர்ப்பிப்பதற்கு உதவுகிறது, டெர்மினல் கட்டளைகளை நன்கு அறிந்த பயனர்களுக்கு ஒரு எளிய முறையை வழங்குகிறது.

#!/bin/bash
# Numerai CLI submission script
# Validate input arguments
if [ "$#" -ne 3 ]; then
    echo "Usage: ./submit.sh <model_id> <api_key> <predictions_file_path>"
    exit 1
fi
MODEL_ID=$1
API_KEY=$2
PREDICTIONS_FILE=$3
# Check if file exists
if [ ! -f "$PREDICTIONS_FILE" ]; then
    echo "Error: File $PREDICTIONS_FILE does not exist."
    exit 1
fi
# Execute Numerai CLI submission
numerai signals upload --model-id "$MODEL_ID" --apikey "$API_KEY" --file "$PREDICTIONS_FILE"
if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "Predictions submitted successfully for Model ID: $MODEL_ID"
else
    echo "Submission failed. Check your inputs and try again."
fi

பைதான் தீர்வை சோதிக்கும் அலகு

இந்த பிரிவில் வழங்கப்பட்ட பைதான் தீர்வின் செயல்பாட்டை சரிபார்க்க பைதான் யூனிட் சோதனை ஸ்கிரிப்ட் உள்ளது.

import unittest
from unittest.mock import patch
import os
from your_script import load_predictions, upload_predictions
class TestNumeraiSubmission(unittest.TestCase):
    def test_load_predictions_valid(self):
        file_path = "valid_predictions.csv"
        pd.DataFrame({"prediction": [0.1, 0.2]}).to_csv(file_path, index=False)
        try:
            predictions = load_predictions(file_path)
            self.assertIn("prediction", predictions.columns)
        finally:
            os.remove(file_path)
    def test_load_predictions_missing_file(self):
        with self.assertRaises(FileNotFoundError):
            load_predictions("missing_file.csv")
    @patch("your_script.SignalsAPI")
    def test_upload_predictions_success(self, mock_api):
        mock_instance = mock_api.return_value
        mock_instance.upload_predictions.return_value = None
        upload_predictions("dummy_key", "dummy_model", "dummy_path")
        mock_instance.upload_predictions.assert_called_once()
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

நுமேராய் சமர்ப்பிப்புகளை தானியக்கமாக்குவதில் உள்ள சவால்களை ஆராய்தல்

Numerai's Signals API உடன் பணிபுரிவதன் ஒரு முக்கிய அம்சம், உங்கள் மாதிரி ஐடி மற்றும் API நற்சான்றிதழ்கள் சரியாக உள்ளமைக்கப்பட்டுள்ளதை உறுதி செய்வதாகும். தவறான அல்லது பொருந்தாத மாதிரி ஐடியைப் பயன்படுத்துவது பங்கேற்பாளர்கள் எதிர்கொள்ளும் பொதுவான தவறு, இது சமர்ப்பிப்பின் போது ஏமாற்றமளிக்கும் பிழைகளை ஏற்படுத்தலாம். தளமானது வடிவமைப்பு மற்றும் நற்சான்றிதழ்கள் குறித்து கண்டிப்பாக உள்ளது, இதற்கு கவனமாக சரிபார்ப்பு தேவைப்படுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, நீங்கள் திட்டங்களுக்கு இடையில் மாறினால், உங்கள் மாடல் ஐடியைப் புதுப்பிப்பதைக் கவனிக்காமல் விடுவது எளிது, இது பதிவேற்றங்கள் தோல்வியடைய வழிவகுக்கும். சரிபார்ப்பிற்கான பிரத்யேக செயல்பாடுகளுடன் ஒரு மட்டு ஸ்கிரிப்டை செயல்படுத்துவதன் மூலம், நீங்கள் இந்த பிழைகளை கணிசமாக குறைக்கலாம். 🛠️

மற்றொரு முக்கியமான கருத்தில் பெரிய கணிப்பு தரவுத்தொகுப்புகளை திறமையாக கையாள்வது. பல பயனர்கள் சிக்கலான இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளிலிருந்து பெறப்பட்ட கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிக்கலாம், பெரும்பாலும் பெரிய CSV கோப்புகள் உருவாகின்றன. பாண்டாஸ் லைப்ரரி என்பது இந்தக் கோப்புகளைச் செயலாக்குவதற்கான ஒரு விலைமதிப்பற்ற கருவியாகும், இது போன்ற முறைகளை வழங்குகிறது. தரவு சரிபார்ப்பு மற்றும் சமர்ப்பிப்பதற்கு முன் தேர்வுமுறை. பிழைகளை ஏற்படுத்தக்கூடிய விடுபட்ட அல்லது தவறான தரவுகளைக் கண்டறிய இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும். எடுத்துக்காட்டாக, "கணிப்பு" நெடுவரிசை இல்லாத கோப்பு சரிபார்ப்பில் தோல்வியடையும், சமர்ப்பிப்புக்கு முந்தைய சோதனைகளுக்கு `pd.read_csv()` போன்ற கருவிகள் அவசியம்.

கடைசியாக, இந்த செயல்முறையை தானியக்கமாக்குவது மதிப்புமிக்க நேரத்தை மிச்சப்படுத்தும், குறிப்பாக வாராந்திர போட்டிகளில் பங்கேற்கும் பயனர்களுக்கு. CLI-அடிப்படையிலான அணுகுமுறையை மேம்படுத்துதல் அல்லது `SignalsAPI` உடன் ஸ்கிரிப்ட் செய்வது ஏற்கனவே உள்ள பைப்லைன்களுடன் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பை அனுமதிக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, பல பங்கேற்பாளர்கள் தங்கள் சமர்ப்பிப்பு ஸ்கிரிப்ட்களை அட்டவணையில் தானாக இயக்க கிரான் வேலைகளை அமைத்துள்ளனர். இந்த ஆட்டோமேஷன் நுட்பங்கள் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதோடு மட்டுமல்லாமல் கைமுறை பிழைகளின் அபாயத்தையும் குறைக்கின்றன. வலுவான ஸ்கிரிப்ட்களுடன், மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளைப் பற்றி கவலைப்படுவதற்குப் பதிலாக உங்கள் உத்திகளை மேம்படுத்துவதில் நம்பிக்கையுடன் கவனம் செலுத்தலாம். 🚀

Numerai Crypto Signals Automation பற்றிய பொதுவான கேள்விகள்

பங்கு என்ன SignalsAPI.upload_predictions() Numerai சமர்ப்பிப்புகளில்?
இந்தச் செயல்பாடு உங்கள் கணிப்புக் கோப்புகளை Numerai இன் இயங்குதளத்தில் பதிவேற்றுகிறது, இது உங்கள் சமர்ப்பிப்பு பணிப்பாய்வுகளை தானியங்குபடுத்துவதில் முக்கிய அங்கமாக அமைகிறது.
எனது மாடல் ஐடி ஏன் தவறானது எனக் கொடியிடப்படுகிறது?
மாடல் ஐடி, Numerai இன் பிளாட்ஃபார்மில் பதிவுசெய்யப்பட்ட அடையாளத்துடன் பொருந்துகிறதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். போன்ற ஒதுக்கிடத்தைப் பயன்படுத்துதல் uuid4() புதுப்பிக்காமல் பிழை ஏற்படும்.
சமர்ப்பிப்பதற்கு முன் எனது கணிப்புக் கோப்பை எவ்வாறு சரிபார்க்கலாம்?
பயன்படுத்தவும் pd.read_csv() உங்கள் கோப்பை ஏற்ற மற்றும் "கணிப்பு" போன்ற தேவையான நெடுவரிசைகள் உள்ளதா என சரிபார்க்கவும். இது சமர்ப்பிக்கும் போது வடிவமைப்பு தொடர்பான பிழைகளைத் தடுக்கிறது.
பைதான் இல்லாமல் சமர்ப்பிப்புகளை தானியங்குபடுத்த முடியுமா?
ஆம், Numerai ஒரு CLI கருவியை வழங்குகிறது, இது போன்ற கட்டளைகளைப் பயன்படுத்த உங்களை அனுமதிக்கிறது numerai signals upload முனையத்திலிருந்து நேரடியாக கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிப்பதற்காக.
தோல்வியுற்ற சமர்ப்பிப்புகளுக்கான சில பொதுவான பிழைத்திருத்த உத்திகள் யாவை?
உங்கள் API நற்சான்றிதழ்களைச் சரிபார்த்து, கோப்பு பாதை சரியானதா என்பதை உறுதிப்படுத்தவும். பயன்படுத்தி traceback.print_exc() பைத்தானில் சரிசெய்தலுக்கான விரிவான பிழைத் தகவலை வழங்க முடியும்.
எனது சமர்ப்பிப்புகளை நான் தானாகவே திட்டமிட முடியுமா?
ஆம், நீங்கள் கிரான் வேலைகள் (லினக்ஸ்) அல்லது டாஸ்க் ஷெட்யூலர் (விண்டோஸ்) மூலம் உங்கள் ஸ்கிரிப்டை சீரான இடைவெளியில் இயக்கலாம்.
Numerai இன் API உடன் பணிபுரிய எந்த நூலகங்கள் அவசியம்?
தவிர numerapi, நூலகங்கள் போன்றவை pandas மற்றும் os கோப்புகளைக் கையாள்வதற்கும் உள்ளீட்டுப் பாதைகளை திறம்படச் சரிபார்ப்பதற்கும் முக்கியமானவை.
எனது சமர்ப்பிப்பு செயல்முறையை உள்நாட்டில் சோதிக்க முடியுமா?
ஆம், போலி தரவு மற்றும் பைதான்களைப் பயன்படுத்துதல் unittest.mock.patch(), உண்மையான சமர்ப்பிப்புக்கு முன் உங்கள் ஸ்கிரிப்டை சரிபார்க்க API அழைப்புகளை நீங்கள் உருவகப்படுத்தலாம்.
பெரிய தரவுத்தொகுப்புகளைக் கையாளும் போது செயல்திறனை எவ்வாறு மேம்படுத்துவது?
போன்ற Pandas முறைகளைப் பயன்படுத்தி உங்கள் தரவு செயலாக்கத்தை மேம்படுத்தவும் DataFrame.apply() மற்றும் சுருக்கப்பட்ட வடிவங்களில் கோப்புகளைச் சேமிப்பதைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்.
எனது API விசை தவறானதாக இருந்தால் நான் என்ன செய்ய வேண்டும்?
உங்கள் Numerai கணக்கிலிருந்து ஒரு புதிய விசையை உருவாக்கி அதை உங்கள் ஸ்கிரிப்ட்டில் மாற்றவும். அங்கீகரிக்கப்படாத அணுகலைத் தவிர்க்க உங்கள் விசைகளைப் பாதுகாப்பாக வைத்திருங்கள்.

நியூமேராய் சமர்ப்பிப்புகளை தானியக்கமாக்குவது பற்றிய இறுதி எண்ணங்கள்

உங்கள் பங்கேற்பை தானியக்கமாக்குகிறது நுமேராய் போட்டியானது கடினமான கையேடு செயல்முறையை திறமையான பணிப்பாய்வுகளாக மாற்றும். பைதான் ஸ்கிரிப்ட்கள் அல்லது CLI கருவிகளைப் பயன்படுத்தினாலும், இந்த தீர்வுகள் சமர்ப்பிப்புகளை எளிதாக்குகின்றன மற்றும் பிழைகளைக் குறைக்கின்றன. உங்கள் தரவு மற்றும் நற்சான்றிதழ்களைச் சரிபார்ப்பதன் மூலம், நிலையான வெற்றிக்காக உங்களை அமைத்துக்கொள்கிறீர்கள். 😊

ஆட்டோமேஷனை ஏற்றுக்கொள்வது நேரத்தை மிச்சப்படுத்துவது மட்டுமின்றி பிழைகளை சரிசெய்வதற்கு பதிலாக உங்கள் உத்திகளை மேம்படுத்துவதில் கவனம் செலுத்த அனுமதிக்கிறது. இந்த கருவிகளை உங்கள் பணிப்பாய்வுகளில் ஒருங்கிணைக்கும்போது, உங்கள் சமர்ப்பிப்புகளில் அதிக செயல்திறன், நம்பிக்கை மற்றும் நம்பகத்தன்மை ஆகியவற்றை அனுபவிப்பீர்கள். உங்கள் கிரிப்டோ கணிப்புகளுக்கு நல்ல அதிர்ஷ்டம்! 🚀

Numerai சமர்ப்பிப்பு ஆட்டோமேஷனுக்கான ஆதாரங்கள் மற்றும் குறிப்புகள்

அதிகாரப்பூர்வ Numerai Signals API ஆவணம்: API செயல்பாடுகள் பற்றிய விரிவான தகவல் மற்றும் கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிப்பதற்கான எடுத்துக்காட்டுகள். Numerai Signals API
பாண்டாஸ் லைப்ரரி ஆவணப்படுத்தல்: தரவு கையாளுதல் மற்றும் சரிபார்ப்புக்கு பாண்டாஸைப் பயன்படுத்துவதற்கான விரிவான வழிகாட்டி. பாண்டாஸ் ஆவணம்
Python Unittest ஆவணப்படுத்தல்: பைதான் ஸ்கிரிப்டுகளுக்கான யூனிட் சோதனைகளை அமைப்பதற்கும் இயக்குவதற்கும் வழிமுறைகள். பைதான் யூனிட்டெஸ்ட்
Numerai CLI வழிகாட்டி: கட்டளை வரி வழியாக கணிப்புகளைச் சமர்ப்பிப்பதற்கான படிகள். Numerai CLI GitHub
Python os Module Documentation: பைத்தானில் கோப்பு பாதைகளை நிர்வகித்தல் மற்றும் கோப்பு இருப்பை சரிபார்த்தல் பற்றிய தகவல். பைதான் ஓஎஸ் தொகுதி

பைத்தானைப் பயன்படுத்தி நுமேராய்க்கான கிரிப்டோ சிக்னல்கள் சமர்ப்பிப்பை தானியக்கமாக்குகிறது