Python Tasks & ML | Задачи по питону и машинному обучению

Как стартануть начинающему DevOps-специалисту? Узнайте на бесплатном онлайн-интенсиве, который пройдёт 11–13 июля в 21:00 по московскому времени. За 3 дня вы на практике освоите базовые инструменты DevOps, погрузитесь в устройство систем Docker и GitLab CI, напишете свой первый конвейер для автоматической сборки проекта. Подробности: 👉 https://clc.to/Dcr5NA Тем, кто зарегистрируется, сразу отправим на почту чек-лист «Погружаемся в DevOps». Спикером интенсива будет опытный Lead DevOps, руководитель нескольких проектов, команд и онлайн-курсов, ведущий подкастов об IT и образовании — Константин Брюханов. 🎁 Всем дошедшим до конца интенсива дарим электронную книгу Пола Доэрти и Джеймса Уилсона «Человек + машина» издательства МИФ. Участвуйте, задавайте вопросы и получите сертификат на 10 000 рублей на любой курс Skillbox.

Что выведет код?

import re
p = re.compile(r'(\d+)\*(\d+)')
expr = "2*3 + 4*5"
x, n = p.subn(r'\2 - \1', expr)
print(eval(x), n)

Что выведет код?

import re
p = re.compile(r'(\d+)\+(\d+)\-(\d+)')
expr = '2+10-5'
x = p.sub(r'\1*\2/\3', expr)
print(eval(x))

Дан код:

import re
d = "x\d"              
t = "xx97"

Как быть в курсе цен конкурентов, и точно знать, что вы не упускаете прибыль из-за несвоевременной выкладки товара на полки? Инструмент Product Analyzer, разработанный Napoleon IT, распознает любые товары и цены из продуктовых ритейл-сетей, чем облегчает ведение мониторинга. Сейчас Product Analyzer доступен на маркетплейсе Cloud AI Services по модели freemium. Узнайте, как им пользоваться и какие возможности открывает сервис для ритейлеров на совместном вебинаре Cloud и Napoleon IT! Вебинар «Первая AI-модель для распознавания товаров и цен в розничных продуктовых сетях на платформе ML Space» будет полезен маркетинговым и коммерческим директорам розничных сетей, категорийным менеджерам, директорам по закупкам, руководителям отделов мерчендайзинга. Регистрируйтесь по ссылке: Вебинар от команды платформы ML Space

Что выведет код?

import re
d = re.compile('(\d+)/(\d+)')
text = '05/06 and 07/08'
x = d.match(text).group(0)
y = d.match(text).groups()[0]
print(x == y)

Хотите начать свою карьеру в IT в качестве разработчика на Python? Школа программирования Хекслет приглашает на подготовительный онлайн-курс по Python! Всего за 2 недели вы изучите основы языка под руководством опытного наставника, пройдете 69 уроков с практикой в браузере и напишите свою первую программу. Не важно, сколько вам лет, какое у вас образование и кем вы работаете сейчас. Для начала обучения не нужен опыт в разработке! Торопитесь. Стартуем 6 июля!

Что выведет код?

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
y = np.array([0, 2, 4])
n = len(y)
X = np.arange(n).reshape((n, 1))
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
p = model.predict([[3], [4]])
print(*(round(x) for x in p))

Что выведет код?

from fnmatch import fnmatchcase
l = [f'{b}{a}' for a in range(20) for b in ['x', 'y']]
r = [x for x in l if fnmatchcase(x, 'x*0')]
print(*r)

Что выведет код?

from fnmatch import fnmatch
n = "foo2022.txt"
x = fnmatch(n, "foo[0-9]*")
y = fnmatch(n, "foo[0-9]+")
print(x, y)