Python вопросы с собеседований
前往频道在 Telegram
Вопросы с собеседований по Python @workakkk - админ @machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml @pro_python_code - Python @data_analysis_ml - анализ данных на Python @itchannels_telegram - 🔥 главное в ит РКН: clck.ru/3FmrFd
显示更多
网络:📈 Telegram 频道 Python вопросы с собеседований 的分析概览
频道 Python вопросы с собеседований (@python_job_interview) 俄语 语言赛道中的 是活跃参与者。目前社区聚集了 24 877 名订阅者，在 技术与应用 类别中位列第 5 210，并在 俄罗斯 地区排名第 26 126 位。
📊 受众指标与增长动态
自 невідомо 创建以来，项目保持高速增长，吸引了 24 877 名订阅者。
根据 15 九月, 2026 的最新数据，频道保持稳定运转。过去 30 天订阅人数变化为 108，过去 24 小时变化为 6，整体触达仍然可观。
- 认证状态： 未认证
- 互动率 (ER)： 平均受众互动率为 7.77%。内容发布后 24 小时内通常能获得 3.34% 的反应，占订阅者总量。
- 帖子覆盖： 每篇帖子平均可获得 1 934 次浏览，首日通常累积 830 次浏览。
- 互动与反馈： 受众积极参与，单帖平均反应数为 9。
- 主题关注点： 内容集中在 github, api, собеседование, git, docker 等核心主题上。
📝 描述与内容策略
作者将该频道定位为表达主观观点的平台：
“Вопросы с собеседований по Python
@workakkk - админ
@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml
@pro_python_code - Python
@data_analysis_ml - анализ данных на Python
@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит
РКН: clck.ru/3FmrFd”
凭借高频更新（最新数据采集于 16 九月, 2026），频道始终保持新鲜度与高覆盖。分析显示受众积极互动，使其成为 技术与应用 类别中的关键影响点。
24 877
订阅者
+624 小时
+177 天
+10830 天
数据加载中...
相似频道
标签云
进出提及
---
---
---
---
---
---
吸引订阅者
九月 '26
九月 '26
+155
在18个频道中
八月 '26
+117
在33个频道中
Get PRO
七月 '26
+178
在43个频道中
Get PRO
六月 '26
+111
在0个频道中
Get PRO
五月 '26
+94
在1个频道中
Get PRO
四月 '26
+108
在0个频道中
Get PRO
三月 '26
+153
在0个频道中
Get PRO
二月 '26
+361
在0个频道中
Get PRO
一月 '26
+473
在1个频道中
Get PRO
十二月 '25
+167
在2个频道中
Get PRO
十一月 '25
+300
在45个频道中
Get PRO
十月 '25
+149
在16个频道中
Get PRO
九月 '25
+669
在37个频道中
Get PRO
八月 '25
+441
在4个频道中
Get PRO
七月 '25
+500
在50个频道中
Get PRO
六月 '25
+311
在36个频道中
Get PRO
五月 '25
+100
在2个频道中
Get PRO
四月 '25
+309
在26个频道中
Get PRO
三月 '25
+217
在1个频道中
Get PRO
二月 '25
+354
在42个频道中
Get PRO
一月 '25
+438
在48个频道中
Get PRO
十二月 '24
+871
在44个频道中
Get PRO
十一月 '24
+1 419
在55个频道中
Get PRO
十月 '24
+2 144
在61个频道中
Get PRO
九月 '24
+1 009
在198个频道中
Get PRO
八月 '24
+855
在40个频道中
Get PRO
七月 '24
+836
在49个频道中
Get PRO
六月 '24
+1 071
在57个频道中
Get PRO
五月 '24
+766
在39个频道中
Get PRO
四月 '24
+821
在44个频道中
Get PRO
三月 '24
+733
在21个频道中
Get PRO
二月 '24
+1 270
在3个频道中
Get PRO
一月 '24
+1 326
在47个频道中
Get PRO
十二月 '23
+843
在41个频道中
Get PRO
十一月 '23
+304
在2个频道中
Get PRO
十月 '23
+912
在0个频道中
Get PRO
九月 '23
+773
在0个频道中
Get PRO
八月 '23
+995
在0个频道中
Get PRO
七月 '23
+458
在0个频道中
Get PRO
六月 '23
+943
在0个频道中
Get PRO
五月 '23
+1 161
在0个频道中
Get PRO
四月 '23
+98
在0个频道中
Get PRO
三月 '23
+150
在0个频道中
Get PRO
二月 '23
+695
在0个频道中
Get PRO
一月 '23
+799
在0个频道中
Get PRO
十二月 '22
+2 227
在0个频道中
Get PRO
十一月 '22
+1 876
在0个频道中
Get PRO
十月 '22
+1 231
在0个频道中
Get PRO
九月 '22
+3 143
在0个频道中
Get PRO
八月 '22
+4 522
在0个频道中
| 日期 | 订阅者增长 | 提及 | 频道 | |
| 16 九月 | +1 | |||
| 15 九月 | +13 | |||
| 14 九月 | +15 | |||
| 13 九月 | +17 | |||
| 12 九月 | +6 | |||
| 11 九月 | +3 | |||
| 10 九月 | +4 | |||
| 09 九月 | +4 | |||
| 08 九月 | +10 | |||
| 07 九月 | +8 | |||
| 06 九月 | +3 | |||
| 05 九月 | +3 | |||
| 04 九月 | +6 | |||
| 03 九月 | +9 | |||
| 02 九月 | +8 |
频道帖子
🐍 Python: как найти изменённое поле во вложенном словаре
Сравнение
before == after покажет, равны ли объекты. DeepDiff покажет, где именно они отличаются, включая старое и новое значения.
from deepdiff import DeepDiff
before = {"user": {"name": "Egor", "level": 3}}
after = {"user": {"name": "Egor", "level": 4}}
print(DeepDiff(before, after))
{
"values_changed": {
"root['user']['level']": {
"old_value": 3,
"new_value": 4
}
}
}
exclude_paths и игнорировать порядок элементов через ignore_order=True.
Установка: pip install deepdiff
Документация - https://zepworks.com/deepdiff/current/| 2 |  🔥 Один из лучших обучающих курсов на StepiK по SQL
SQL можно знать годами и всё равно теряться, когда запрос внезапно начинает тормозить в проде.
Этот курс про уровень, где ты не просто пишешь SELECT, а понимаешь, что происходит внутри MySQL, почему запрос работает медленно и как ускорить его без новых проблем. Здесь разбираются EXPLAIN, индексы, CTE, оконные функции, транзакции, аналитические паттерны, legacy SQL и работа с AI-ассистентами.
Каждый урок - с практикой и реальными SQL-задачами на MySQL 8 с автопроверкой.
После курса ты сможешь увереннее разбирать чужой код, находить узкие места и предлагать решения, которые действительно работают.
Для подписчиков скидка - 49% в течение 2 суток: https://stepik.org/a/298827/ | 663 |
| 3 |  🐍 Python: type(x) == str или isinstance(x, str)?
На первый взгляд разницы почти нет. Но она есть.
❌ type(x) == str проверяет только точное совпадение типа.
✅ isinstance(x, str) учитывает ещё и наследников str.
Пример:
class MyString(str):
pass
x = MyString("hello")
print(type(x) == str) # False
print(isinstance(x, str)) # True
Поэтому в большинстве случаев лучше использовать:
isinstance(x, str)
Так код получается гибче и лучше работает с наследованием.
#Python #Programming #BestPractices | 990 |
| 4 |  🔥 Хочешь расти в IT быстрее остальных? Перестань учиться в одиночку
Можно годами смотреть курсы, читать документацию и всё равно топтаться на месте.
А можно попасть в правильное окружение, где каждый день обсуждают новые инструменты, вакансии, реальные кейсы, ошибки и то, что уже завтра станет стандартом.
Я собрал папки и каналы по разным направлениям IT, чтобы ты быстрее находил нужных людей, идеи и полезный контент - без бесконечного поиска.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подпишись и сохрани, здесь регулярно появляются новые подборки, инструменты и материалы, которые реально помогают расти быстрее. | 828 |
| 5 |  🐍 Как правильно использовать Lock в Python multiprocessing
Если несколько процессов одновременно пишут в общий ресурс — файл, stdout, shared memory — вывод или данные могут перемешиваться.
Для этого есть multiprocessing.Lock:
from multiprocessing import Process, Lock
def printer(item, lock):
with lock:
print(item)
if __name__ == "__main__":
lock = Lock()
for item in ["tango", "foxtrot", 10]:
Process(target=printer, args=(item, lock)).start()
Lock гарантирует, что критическую секцию в конкретный момент выполняет только один процесс.
Вместо ручных:
lock.acquire() → try/finally → lock.release()
обычно удобнее использовать:
with lock:
Особенно полезно при работе с файлами, логами и общими структурами данных между процессами. | 1 230 |
| 6 |  🌦 Linecast — погода, карты, радар, приливы, Солнце и Луна прямо в терминале
Open-source CLI превращает публичные данные в шесть интерактивных приложений:
- linecast weather — погода, почасовой прогноз, AQI и предупреждения
- linecast sunshine — восход, закат и длина дня
- linecast moon — фазы Луны, восход/заход и календарь
- linecast tides — график приливов и отливов
- linecast radar — анимированный радар и спутниковые данные
- linecast maps — карты, рельеф, поиск мест и маршруты
Работает на macOS, Linux и Windows. Написан на Python, почти без зависимостей, не требует аккаунта или API-ключей и подстраивает цвета под тему терминала.
Можно даже запустить без установки:
uvx linecast weather
GitHub:
https://github.com/ashuttl/linecast | 1 351 |
| 7 |  没有文字... | 1 497 |
| 8 |  🐍 Python считает эти даты равными. Хотя между ними целый час
В ночь перевода часов время 02:30 наступает дважды:
from datetime import datetime, UTC
from zoneinfo import ZoneInfo
tz = ZoneInfo("Europe/Berlin")
a = datetime(2026, 10, 25, 2, 30, tzinfo=tz, fold=0)
b = datetime(2026, 10, 25, 2, 30, tzinfo=tz, fold=1)
print(a)
# 2026-10-25 02:30:00+02:00
print(b)
# 2026-10-25 02:30:00+01:00
Это разные моменты:
a = 00:30 UTC
b = 01:30 UTC
Но Python выдаёт:
a == b # True
b - a # 0:00:00
len({a, b}) # 1
Причина: если у двух datetime один объект tzinfo, при сравнении Python игнорирует смещение и fold.
Из-за этого дедупликация может принять два платежа, заказа или события за одно.
Для сравнения реальных моментов переводите время в UTC:
a_utc = a.astimezone(UTC)
b_utc = b.astimezone(UTC)
a_utc == b_utc
# False
(b_utc - a_utc).total_seconds()
# 3600.0
Используйте astimezone(UTC). Метод replace(tzinfo=UTC) только заменяет метку и не пересчитывает время.
https://docs.python.org/3/library/datetime.html
https://peps.python.org/pep-0495/ | 1 571 |
| 9 |  CPython официально добавил поддержку RISC-V 🚀
RISC-V теперь официально поддерживается CPython как платформа Tier 3.
Это важный шаг для открытой архитектуры процессоров: в отличие от x86 и ARM, RISC-V основана на открытом ISA и может свободно использоваться производителями железа.
До этого Python уже запускался на RISC-V, но теперь архитектура официально внесена в PEP 11. Для неё появились постоянные buildbot-тесты на реальном RISC-V-железе, предоставленном RISE Project.
Следующие цели:
- добавить RISC-V непосредственно в CI CPython;
- быстрее находить архитектурные баги до merge;
- со временем поднять поддержку до Tier 2;
- добавить оптимизации CPython специально под возможности RISC-V.
-
Для Python это ещё один шаг к полноценной поддержке RISC-V не только на уровне интерпретатора, но и всей экосистемы пакетов и инструментов.
https://blog.python.org/2026/08/riscv-now-officially-supported/ | 1 641 |
| 10 |  没有文字... | 3 804 |
| 11 |  ⚡️ DeepSeek открыла веса DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp
Спустя 10 дней после релиза, модель на 305 млрд параметров опубликована под лицензий MIT.
Чекпоинт экспериментальный, её собрали на архитектуре V4-Flash, добавили визуальные модули и дообучили на понимание изображений, что бы получился агент, который умеет разбирать скриншоты, читать графики и работать с инструментами.
🟡Мультимодальные задачи
На ApexBench модель берет 36,5 балла против 26,2 у предыдущей V4-Flash-0731.
Тут сравнение не совсем честное - старая модель не поддерживает изображения во входных данных.
На Agents' Last Exam новинка дает 27,3 против 25,7 у Opus 4.8, на ZeroBench - 35,0 против 34,0.
На ApexBench и Chartography от того же Opus пока отстает - 36,5 против 39,4 и 64,3 против 65,0.
🟡Текстовые задачи
Toolathlon-Verified - 75,9 против 70,3 у предшественницы, NL2Repo - 57,7 против 54,2. Просела только Cybergym, 75,3 против 76,7.
На DeepSWE модель обходит и Opus 4.8 - 59,3 против 58,0.
На Terminal Bench 2.1 уступает - 83,9 против 85,0.
В репозитории лежат токенизатор, минимальный инференс на PyTorch с визуальным энкодером, DFlash-вниманием, MoE, Hyper-Connections и прямым проходом DSpark.
Картинки можно подавать и блоками в стиле OpenAI, и компактной записью через теги. Запускается через vLLM, SGLang, Transformers и Docker.
Cообщество уже сделало квантованные версии для локального запуска.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 712 |
| 12 |  🔍Тестовое собеседование на Middle Python с разработчиком из Авито завтра вечером
Уже завтра вечером в 19:00 по мск приходи онлайн на открытое собеседование, чтобы посмотреть на настоящее интервью на Middle Python-разработчика.
Как это будет:
📂 Даня, старший разработчик в Авито, будет задавать реальные вопросы и задачи разработчику-добровольцу
📂 Даня будет комментировать каждый ответ респондента, чтобы дать понять чего от вас ожидает собеседующий на интервью
📂 В конце можно будет задать любой вопрос Дане
Это бесплатно. Эфир проходит в рамках менторской программы от ШОРТКАТ для Python-разработчиков, которые хотят повысить свой грейд, ЗП и прокачать скиллы.
Переходи в нашего бота, чтобы получить ссылку на эфир → @shortcut_py_bot
Реклама.
О рекламодателе. | 1 694 |
| 13 |  🔥 Бесплатный ElevenLabs, который можно запускать локально:
VoiceStudio - локальная open-source студия для работы с голосом без подписок и лимитов
В одном приложении собрали:
- клонирование голоса по короткому образцу
- создание голоса по описанию - возраст, акцент, стиль, подача
- автоматический дубляж видео с переводом и разделением спикеров
- импорт EPUB/PDF и сборку многоголосых аудиокниг .m4b
- диктовку с очисткой текста локальной LLM
- удаление фонового звука через Demucs
- разделение говорящих через Pyannote/WhisperX
- MCP-сервер и локальный API
Внутри - 16 TTS-движков, 11 ASR-систем и каталог на 646 языков**. Основные данные и проекты по умолчанию остаются на вашем компьютере. Работает на Windows, Linux и Apple Silicon Mac.
Проект пока в активной beta.
https://github.com/debpalash/VoiceStudio | 1 621 |
| 14 |  🚀 Tencent показали Hy4-preview - новую open-source модель на 770B параметров
Архитектура MoE:
- 770B параметров всего
- 49B активны на токен
- контекст до 1 млн токенов
- упор на coding, agentic-задачи и продуктивность
Использует Gated DeepSeek Sparse Attention + IndexCache, чтобы удешевить длинный контекст и переиспользовать sparse-индексы между слоями.
Tencent позиционирует Hy4 как frontier-level open model с доступной стоимостью запуска.
Apache 2.0
🟡 Блог: https://hy.tencent.ai/research/hy4-preview
🟡Hugging Face:
https://huggingface.co/tencent/Hy4-preview
🟡GitHub: https://github.com/Tencent-Hunyuan/Hy4-preview
@ai_machinelearning_big_data
#Tencent | 1 774 |
| 15 |  Что выведет код ? | 2 093 |
| 16 |  📚 Бесплатная книга по causal inference + ML
Applied Causal Inference Powered by Machine Learning and AI - большая открытая книга про причинно-следственный анализ с современным уклоном в машинное обучение и AI.
Внутри:
* causal graphs и DAG
* потенциальные исходы
* A/B и observational data
* propensity score
* matching и weighting
* heterogeneous treatment effects
* Double/Debiased Machine Learning
* causal forests
* uplift и policy learning
* связь causal inference с современными ML-моделями
Подойдёт тем, кто хочет выйти за пределы обычной корреляции и разбираться, что действительно влияет на результат.
496 страниц, PDF доступен бесплатно:
http://arxiv.org/abs/2403.02467 | 2 265 |
| 17 |  Python: как не дать нескольким процессам одновременно полезть в один ресурс
В multiprocessing процессы работают параллельно и иногда пытаются одновременно изменить один и тот же ресурс.
Для таких случаев есть Lock:
from multiprocessing import Process, Lock
def printer(item, lock):
with lock:
print(item)
Дальше один и тот же lock передаётся всем процессам:
if __name__ == "__main__":
lock = Lock()
for item in ["tango", "foxtrot", 10]:
Process(
target=printer,
args=(item, lock)
).start()
Пока один процесс находится внутри with lock:, остальные ждут.
Это особенно полезно при работе с файлами, логами, общими структурами и другими ресурсами, где одновременная запись может привести к race condition.
И лучше использовать with lock:, а не вручную acquire() / release() — так блокировка гарантированно снимется даже при исключении. | 1 891 |
| 18 |  Блокчейн за минуту: почему один изменённый блок ломает всю цепь
Каждый блок хранит данные, время и хэш предыдущего блока, поэтому цепь держится сама на себе. Меняешь один байт в первом блоке, его хэш становится другим, и все последующие блоки мгновенно превращаются в недействительные. Показываю механику на тридцати строках Python: класс Block, SHA-256 и три транзакции, где видно, как ломается связь.
#blockchain #jojo | 1 531 |
| 19 |  🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку
Окружение решает больше, чем кажется.
Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.
AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд. | 1 423 |
| 20 |  +1📌Scale AI измерила, насколько хорошо модели переписывают других агентов
HarnessOpt-Bench - бенчмарк, который проверяет, умеет ли модель улучшать харнесс чужого ИИ-агента.
🟡Механика
Модель-оптимизатор получает исходную обвязку целевого агента, размеченную обратную связь по результатам прогонов и фиксированный бюджет.
Она переписывает код, а в конце собирает финальную версию, которую оценивают на отложенном наборе задач - его оптимизатор во время работы не видит.
Тесты выполняются в доверенной среде исполнения на базе VeRO - она следит за бюджетом, прячет отложенные данные, считает потраченные токены и сохраняет каждую версию для аудита.
Так сделали для того, чтобы защита от накрутки была свойством песочницы, а не инструкцией, которую модель может обойти.
🟡Результаты
Прогнали пять топовых моделей на четырех наборах - OfficeQA, BrowseComp-Plus, Terminal-Bench и GAIA, - всего 111 запусков.
Модели четко разошлись по уровням, причем выбор самой модели влияет на результат примерно в 1,8 раза сильнее, чем то, в каком кодинг-агенте она работает.
Впереди Opus-5, она выбрала около двух третей доступного запаса улучшений на OfficeQA и половину на BrowseComp-Plus, а всего выиграла три задачи из четырех.
Родная среда для модели (Сodex для GPT, Сlaude Сode для Claude, Kimi Cli для Kimi) устойчивого преимущества не дает.
Отдельно Scale AI посмотрела динамику по поколениям. У пяти релизов GPT прирост рос монотонно, с +0,03 до +0,49, у пяти релизов Claude Opus - с +0,37 до +0,59.
Важно понимать, что настоящим самоулучшением это назвать пока нельзя, так как одна модель переписывает среду другого агента, исходный тестовый харнесс которого специально был сделан с большим запасом для оптимизации.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 |
