Библиотека задач по Python | тесты, код, задания

В чем разница между модулем и пакетом в Python? Каждый файл программы на Python является модулем, который может импортировать другие модули в виде объектов. Таким образом, модуль служит способом организации вашей программы. Папка, содержащая программу на Python, называется пакетом модулей. Библиотека задач по Python

❗ Первый вебинар нашего курса по AI-агентам уже прошёл! Запись уже выложили на обучающей платформе — можно влетать и догонять с комфортом. Первые слушатели уже оставили фидбэки — и, кажется, мы попали в точку: — «теперь наконец понял, как выбирать модели под задачу — раньше брал первую попавшуюся» — «без лишнего, по делу, в лайве — кайф» — «огонь, ожидания 100% оправданы лично у меня» Если хотели вписаться, но сомневались — ещё не поздно. Вебинары идут вживую, записи сохраняются, чат работает, материалы открыты. ⏳ Ещё можно догнать и пройти всё вместе с потоком. 👉 Залетай на курс

Что выведет код сверху? 👾 — NaN 👍 — Exception 🥰 — ZeroDivisionError ⚡️ — SyntaxError Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху? 👾 — [0, 1, 4, 9, 16] 👍 — [1, 4, 9, 16, 25] 🥰 — [0, 1, 2, 3, 4] ⚡️ — [1, 2, 3, 4, 5] Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху? 👾 — 20 👍 — 45 🥰 — 54 ⚡️ — 4.5 Библиотека задач по Python

В каком типе данных сохраняются *args при передаче в функцию? 👾 — Список 👍 — Кортеж 🥰 — Словарь ⚡ — Ничего из вышеперечисленного Библиотека задач по Python

🔥 Сегодня стартует курс по AI-агентам! Онбординг уже сегодня, но ещё можно вписаться — ПОСЛЕДНИЙ ШАНС это сделать. Мы больше года собирали мультиагентные системы: экспериментировали, переделывали и в итоге — оформили всё в 5 плотных вебинаров. 😤 «А можно ли вообще научиться чему-то за 5 вебинаров?!» Если вы хотите просто послушать — нет Если хотите разбираться и делать — да ➡️ На курсе: — мы не читаем слайдики, а работаем в коде в реальном времени — можно задавать вопросы прямо на вебинаре — после каждого вебинара есть домашка и поддержка в чате И главное — вы получаете системное понимание, а не набор хаотичных туториалов. ⚡️Если вы думаете, что успеете потом — не успеете. Старт сегодня: — а те, кто вписался сейчас, будут вас опережать — в проектах, на грейде и в зарплате Знакомьтесь, эксперт нашего курса: Никита Зелинский — Chief Data Scientist МТС, Head of ML Platforms, руководитель центра компетенций по Data Science. ❗Стартуем сегодня — забронируй свое место

Что выведет код сверху? 👾 — 54 is an even number 👍 — 54 is an odd number 🥰 — number is an even number ⚡️ — number is an odd number Библиотека задач по Python

😤 Пока вы думаете — остальные уже учатся строить системы, которые работают за них ⚡24 часа до старта курса по AI-агентам. Самое время задуматься о прокачке скиллов, потому что места ограничены! Если вы до сих пор думаете, что LLM — это просто «вызов через API», то вы рискуете очень скоро оказаться за бортом индустрии. Модели больше не в центре. Решают те, кто умеет собирать интеллектуальные системы, а не просто «дообучать модельку». ➡️ Что вы потеряете, если не впишетесь: — навык, который уже востребован на рынке — понимание, как из GPT сделать полноценного помощника, агента или продукт — шанс догнать тех, кто уже перешёл на следующий уровень 📌 Курс стартует уже завтра — 5 вебинаров, живая практика, код, разборы, продовые кейсы — без «посмотрите статью», только то, что реально нужно Спикеры: Никита Зелинский (МТС), Диана Павликова, Макс Пташник, Дима Фомин — те, кто реально собирает агентные системы, а не просто про них пишет. ❗Старт уже завтра — забронируйте место на курсе сейчас

🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает» Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах. Поиграйся — это как? Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну. AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения. ➡️ Чтобы разобраться, нужно: — понимать, как устроен LLM под капотом — уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers) — уметь масштабировать и дебажить поведение агентов — разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain — знать, как всё это тащится в прод Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля P.S: не упусти свой шанс, промокод: LASTCALL на 10.000₽

Что выведет код сверху? 👾 — 3 👍 — 6 🥰 — 0 ⚡️ — Error Библиотека задач по Python

Что выведет код? 👾 — [7, 19, 45, 89] 👍 — [2, 4, 22, 72] 🥰 — [4, 7, 19, 2, 89, 45, 72, 22] ⚡️ — [2, 4, 7, 19, 22, 45, 72, 89] Библиотека задач по Python

Что выведет код? 👾 — [7, 19, 45, 89] 👍 — [2, 4, 22, 72] 🥰 — [4, 7, 19, 2, 89, 45, 72, 22] ⚡️ — [2, 4, 7, 19, 22, 45, 72, 89] Библиотека задач по Python

🔥 Последняя неделя перед стартом курса по AI-агентам Старт курса уже 5го числа! Если вы планировали вписаться — сейчас ПОСЛЕДНИЙ шанс забронировать место На курсе: — разложим LLM по косточкам: токенизация, SFT, PEFT, инференс — соберём RAG и научимся оценивать его адекватно — построим настоящую мультиагентную систему — архитектуру, которая умеет расти — разберём CoPilot, сломаем через prompt injection (спасибо Максу) — и наконец, посмотрим, как это работает в MCP и реальных кейсах 📍 Это 5 живых вебинаров + раздатка + домашки + чат с преподавателями И главное — возможность реально разобраться, как проектировать системы на LLM, а не просто «поиграться с API» 👉 Курс здесь

Чем полезна библиотека Manim? Библиотека Manim (Mathematical Animation Engine) предоставляет инструменты для создания анимаций математических концепций с использованием Python. Эта библиотека широко используется в образовательных целях и в сообществе, занимающемся созданием математического контента. Manim была изначально разработана Грантом Сандерсоном, создателем 3Blue1Brown, для создания анимаций для его образовательных видеороликов. Помимо этого, существует две версии Manim: Manim Community Edition (ManimCE) и Manim GL. ManimCE является развитием и поддерживается сообществом. Manim GL, с другой стороны, предоставляет улучшенные возможности OpenGL для более высокого качества анимаций. После установки вы можете использовать команды вроде manim your_script.py YourSceneName -p -ql, чтобы создать видео на основе вашего скрипта. Библиотека задач по Python

Что выведет код? 👾 — 0.5 👍 — 0 🥰 — 0.0 ⚡️ — Error Библиотека задач по Python

Каким будет результат выполнения кода? 👾 — 3 1 👍 — 1 3 🥰 — Error ⚡️ — Другое Библиотека задач по Python

Какой движок базы данных используется для PostgreSQL в Django? 👾 — django.db.backends.postgresql 👍 — django.db.backends.mysql 🥰 — django.db.backends.oracle ⚡️ — django.db.backends.sqlite3 Библиотека задач по Python

Что такое промежуточное ПО в Django? 👾 — Компонент фреймворка для обработки запросов и ответов 👍 — Соединитель базы данных 🥰 — Механизм рендеринга шаблонов ⚡️ — Библиотека стилей внешнего интерфейса Библиотека задач по Python

🤯 Мы больше года строим мультиагентные системы Грабли, находки, паттерны, эксперименты — всё это накопилось и в какой-то момент стало жалко держать только у себя. Никита — рассказывает (и показывает) базу: токенизация, LLM, SFT, PEFT, локальный инференс + RAG и как оценивать его качество. Диана — как строят мультиагентные системы, какие есть паттерны проектирования и библиотеки. Макс — про инференс в проде + разберет CoPilot, соберет с вами из кусочков свой копайлот, а затем его сломает через prompt injection. // Макс фанат autogen (а если нет — он вас разубедит в своем классном канале) Финальным аккордом Дима углубится в MCP и соберет несколько кейсов повзрослее. Курс тут: https://clc.to/47pgYA Промокод: lucky