Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

🧠 Твоя БД скоро станет умнее тебя: 5 трендов open-source баз данных 2025 БД перестают быть просто хранилищем — теперь они оптимизируют запросы, автоматически анализируют данные и даже используют AI для прогнозов. Какие фичи перевернут мир open-source БД в 2025? Узнайте в статье👇 🫢 Прочитать статью 🐸Библиотека devops'a

Что выведет код? 👾 — False 👍 — True 🥰 — Error Библиотека задач по Python

🔥Podlodka Python Crew — это онлайн-конференции по самым актуальным темам для питонистов. Разбираем сложные вещи простыми словами, без воды, с уклоном на практику. Сессии проходят в удобное время — утром и вечером. С 17 по 21 марта пройдет сезон, посвященный оптимизации работы Python-приложений. Разбираем профилирование, внутренности CPython и техники ускорения кода. 🎯Что в программе? • Оптимизации, которые вы могли упустить — Александр Кучин (Литрес) расскажет, какие скрытые проблемы могут замедлять код и как их исправить 🚀 • Как работает CPython — от запуска скрипта до управления памятью — Василий Рябов разберет, как Python читает и выполняет код, управляет памятью и garbage collection 📌 • Своя Игра: уровни глубины знаний Python-разработчика — Нина Лукина и Евгений Афонасьев в формате викторины объяснят, как Python работает под капотом. Это будет эпично 🎮 • Профилирование на Python — Василий Исаев (Точка) объяснит, как находить узкие места в коде и повышать его производительность с помощью профилирования 💡 Подходы, которые можно внедрить сразу после конференции! 🔗 Подробности и билеты: https://podlodka.io/pythoncrew

Что выведет код? 👾 — {1} 👍 — {9} 🥰 — {KeyError} 👏 — {1} или {9} Библиотека задач по Python

Что выведет код? 👾 — {1} 💀 — {9} 😎 — {KeyError} 👏 — {1} или {9} Библиотека задач по Python

🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики. ➡️ Вот что вас ждет 1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами. 2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками. 3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой. 4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике. 🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике». 👉 Читать статью

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений. 👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML. (ссылка) 🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy. Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ. 😮 На вебинаре вы узнаете: 🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию. 🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. 🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора. 🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. 👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/4eed6544

📊 Почему увольнять программистов ради ИИ — путь к провалу Мы разберем, почему компании, которые массово увольняют разработчиков в пользу ИИ, рискуют остаться у разбитого корыта. Сгенерированный код не умеет исправлять баги, а инженеры, которые действительно понимают систему, становятся редкостью и роскошью. ➡️ Что внутри статьи ▪️ Почему новые поколения программистов рискуют потерять ключевые навыки. ▪️ Как компании, заменившие инженеров ИИ, столкнутся с серьезными проблемами. ▪️ Почему опытные разработчики станут супердорогими и востребованными. ▪️ К чему приведет полная ставка на искусственный интеллект в IT. 🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения» 🔗 Читайте статью

Python-разработчики уже который год остаются одними из самых востребованных на рынке. По данным Хабр Карьера, сейчас для них открыто около десяти тысяч вакансий со средней зарплатой 196 000 рублей. Попробуйте себя в этой профессии на бесплатном курсе Нетологии «Основы Python: создаём телеграм-бота». За 5 занятий вы не просто познакомитесь с логикой работы языка и научитесь применять базовые конструкции, но и напишете телеграм-бота и планировщик задач. После основной части курса вам откроется тренажёр-симулятор с рабочими задачами специалиста — сможете взглянуть на профессию разработчика изнутри, узнать, как выглядит общение в команде, и создадите программу для интернет-магазина зоотоваров. А начинать учиться можно сразу. Реклама. ООО "Нетология". ИНН 7726464125 Erid 2VSb5whcmma

🤖 Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций? Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь. Пример использования ⚙️ def demo_func(*args, **kwargs): print(«Позиционные аргументы:», args) print(«Именованные аргументы:», kwargs) demo_func(1, 2, 3, name="Alice», age=25) # Позиционные аргументы: (1, 2, 3) # Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}