Эффективное использование метода __irshift__(self, other)
Метод irshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига вправо с присваиванием (>>=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод irshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием. Когда оператор >>= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода irshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод irshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига вправо с присваиванием (>>=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод irshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием. Когда оператор >>= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода irshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __ixor__(self, other)
Метод ixor(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового исключающего ИЛИ с присваиванием (^=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для выполнения битовых операций над данными, которые хранятся в пользовательских объектах.
Метод ixor является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового исключающего ИЛИ с присваиванием. Когда оператор ^= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода ixor позволяет легко реализовать операцию побитового исключающего ИЛИ с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод ixor(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового исключающего ИЛИ с присваиванием (^=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для выполнения битовых операций над данными, которые хранятся в пользовательских объектах.
Метод ixor является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового исключающего ИЛИ с присваиванием. Когда оператор ^= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода ixor позволяет легко реализовать операцию побитового исключающего ИЛИ с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __iand__(self, other)
Метод iand(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитовой операции "и" с присваиванием (&=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для выполнения битовых операций над данными, которые хранятся в пользовательских объектах.
Метод iand является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового "и" с присваиванием. Когда оператор &= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода iand позволяет легко реализовать операцию побитового "и" с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод iand(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитовой операции "и" с присваиванием (&=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для выполнения битовых операций над данными, которые хранятся в пользовательских объектах.
Метод iand является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового "и" с присваиванием. Когда оператор &= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода iand позволяет легко реализовать операцию побитового "и" с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __irshift__(self, other)
Метод irshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига вправо с присваиванием (>>=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод irshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием. Когда оператор >>= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода irshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод irshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига вправо с присваиванием (>>=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод irshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием. Когда оператор >>= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода irshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига вправо с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __ilshift__(self, other)
Метод ilshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига влево с присваиванием (<<=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод ilshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига влево с присваиванием. Когда оператор <<= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода ilshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига влево с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод ilshift(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитового сдвига влево с присваиванием (<<=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для работы с битовыми операциями и манипуляциями с данными, которые требуют эффективного изменения битовых представлений.
Метод ilshift является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового сдвига влево с присваиванием. Когда оператор <<= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом сдвига.
Использование метода ilshift позволяет легко реализовать операцию побитового сдвига влево с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __ipow__(self, other[, modulo])
Метод ipow(self, other[, modulo]) в Python позволяет определить поведение оператора возведения в степень с присваиванием (=) для пользовательских классов. Этот метод может включать необязательный параметр modulo, который позволяет выполнять возведение в степень по модулю. Этот лайфхак полезен для работы с числовыми данными, особенно в математических и криптографических приложениях.
Метод __ipow__ является специальным методом, который позволяет реализовать операцию возведения в степень с присваиванием. Когда оператор = применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом возведения в степень. Если указан параметр modulo, результат операции будет взят по модулю.
Использование метода ipow позволяет легко реализовать операцию возведения в степень с присваиванием для пользовательских классов.
Метод ipow(self, other[, modulo]) в Python позволяет определить поведение оператора возведения в степень с присваиванием (=) для пользовательских классов. Этот метод может включать необязательный параметр modulo, который позволяет выполнять возведение в степень по модулю. Этот лайфхак полезен для работы с числовыми данными, особенно в математических и криптографических приложениях.
Метод __ipow__ является специальным методом, который позволяет реализовать операцию возведения в степень с присваиванием. Когда оператор = применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом возведения в степень. Если указан параметр modulo, результат операции будет взят по модулю.
Использование метода ipow позволяет легко реализовать операцию возведения в степень с присваиванием для пользовательских классов.
Эффективное использование метода __imod__(self, other)
Метод imod(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора взятия остатка с присваиванием (%=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с числовыми данными и структурами, где операции взятия остатка и обновления значений являются обычными задачами.
Метод imod — это специальный метод, который позволяет реализовать операцию взятия остатка с присваиванием. Когда оператор %= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода imod позволяет легко реализовать операцию взятия остатка с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод imod(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора взятия остатка с присваиванием (%=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с числовыми данными и структурами, где операции взятия остатка и обновления значений являются обычными задачами.
Метод imod — это специальный метод, который позволяет реализовать операцию взятия остатка с присваиванием. Когда оператор %= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода imod позволяет легко реализовать операцию взятия остатка с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода __iand__(self, other)
Метод iand(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитовой операции "и" с присваиванием (&=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для выполнения битовых операций над данными, которые хранятся в пользовательских объектах.
Метод iand является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового "и" с присваиванием. Когда оператор &= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода iand позволяет легко реализовать операцию побитового "и" с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод iand(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора побитовой операции "и" с присваиванием (&=) для пользовательских классов. Этот метод полезен для выполнения битовых операций над данными, которые хранятся в пользовательских объектах.
Метод iand является специальным методом, который позволяет реализовать операцию побитового "и" с присваиванием. Когда оператор &= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом операции.
Использование метода iand позволяет легко реализовать операцию побитового "и" с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Эффективное использование метода ifloordiv(self, other)
Метод ifloordiv(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора целочисленного деления с присваиванием (//=) для пользовательских классов. Это особенно полезно для работы с числовыми данными и структурами, где целочисленное деление и обновление значений являются обычными задачами.
Метод ifloordiv является специальным методом, который позволяет реализовать целочисленное деление с присваиванием. Когда оператор //= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом целочисленного деления.
Использование метода ifloordiv позволяет легко реализовать целочисленное деление с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод ifloordiv(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора целочисленного деления с присваиванием (//=) для пользовательских классов. Это особенно полезно для работы с числовыми данными и структурами, где целочисленное деление и обновление значений являются обычными задачами.
Метод ifloordiv является специальным методом, который позволяет реализовать целочисленное деление с присваиванием. Когда оператор //= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом целочисленного деления.
Использование метода ifloordiv позволяет легко реализовать целочисленное деление с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Мечтаешь решать задачи компьютерного зрения и зарабатывать от $3000, работая в крупной компании?
👨💻👩💻 Сегодня компьютерное зрение находит применение в различных отраслях. Специалисты по Python и Machine Learning, освоившие компьютерное зрение, становятся ключевыми игроками в таких сферах как:
Медицина: Компьютерное зрение помогает в ранней диагностике рака. Google разработал алгоритм, который определяет признаки раковых опухолей на рентгеновских снимках. Это повышает шансы на успешное лечение.
Банковский сектор: В банковском секторе компьютерное зрение помогает в обнаружении мошенничества с помощью систем анализа видеонаблюдения на банкоматах и в отделениях.
Машиностроение: Компании применяют системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения дефектов на производстве.
Ритейл: В ритейле компьютерное зрение помогает анализировать изображения и видео с камер наблюдения на складах и в магазинах. Например, в X5 Retail Group такие системы используют для мониторинга полок и автоматического пополнения запасов.
Городское управление: системы компьютерного зрения помогают контролировать дорожное движение и автоматически выявлять нарушения в Москве.
Мы проанализировали вакансии компаний
🏢📝 На рынке труда требуются инженеры по компьютерному зрению. Ведущие компании, такие как Центр Робототехники Сбербанка, Sber AI, «Яндекс» и другие, предлагают вакансии. Основные задачи инженеров — разработка и обучение моделей на PyTorch для детекции объектов, семантической сегментации, оценки глубины, объединения сенсорных данных.
Кандидатам на эти позиции требуется:
Опыт работы с Python и PyTorch.Знание классических и современных алгоритмов компьютерного зрения.Умение работать с инструментами разработки и внедрения (Docker, TensorRT, MLFlow, CI/CD). Способность калибровать и работать с сенсорами.
Компании предлагают высокую зарплату, ДМС, корпоративную пенсионную программу, а также рабочие места с лаунж-зонами, кафе и спортзалами.
Если вы хотите найти работу мечты, но не хватает навыков и знаний, приходите на открытый урок в рамках курса «Компьютерное зрение»
🎓📚 Присоединяйтесь СЕГОДНЯ, 24 июня, в 20:00 к нашему открытому уроку по сверточным нейронным сетям с Андреем Канашовым! На уроке вы разберетесь в сверточных нейронных сетях: от AlexNet до EfficientNet, и узнаете, как они трансформируют обработку изображений.
Для кого этот вебинар будет полезен:
Разработчики и специалисты по анализу данных узнают, как применять сверточные нейронные сети для обработки изображений.
Специалисты по машинному и глубокому обучению изучат архитектуры CNN от AlexNet до EfficientNet и получат практические советы по обучению нейронных сетей, чтобы достичь высокой точности и эффективности.
Спикер: Андрей Канашов, Senior Data Scientist с обширным опытом в машинном обучении и глубоком обучении с использованием нейронных сетей в NLP и CV.
🗓 Дата: 24 июня. СЕГОДНЯ!
🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию]
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
👨💻👩💻 Сегодня компьютерное зрение находит применение в различных отраслях. Специалисты по Python и Machine Learning, освоившие компьютерное зрение, становятся ключевыми игроками в таких сферах как:
Медицина: Компьютерное зрение помогает в ранней диагностике рака. Google разработал алгоритм, который определяет признаки раковых опухолей на рентгеновских снимках. Это повышает шансы на успешное лечение.
Банковский сектор: В банковском секторе компьютерное зрение помогает в обнаружении мошенничества с помощью систем анализа видеонаблюдения на банкоматах и в отделениях.
Машиностроение: Компании применяют системы компьютерного зрения для автоматического обнаружения дефектов на производстве.
Ритейл: В ритейле компьютерное зрение помогает анализировать изображения и видео с камер наблюдения на складах и в магазинах. Например, в X5 Retail Group такие системы используют для мониторинга полок и автоматического пополнения запасов.
Городское управление: системы компьютерного зрения помогают контролировать дорожное движение и автоматически выявлять нарушения в Москве.
Мы проанализировали вакансии компаний
🏢📝 На рынке труда требуются инженеры по компьютерному зрению. Ведущие компании, такие как Центр Робототехники Сбербанка, Sber AI, «Яндекс» и другие, предлагают вакансии. Основные задачи инженеров — разработка и обучение моделей на PyTorch для детекции объектов, семантической сегментации, оценки глубины, объединения сенсорных данных.
Кандидатам на эти позиции требуется:
Опыт работы с Python и PyTorch.Знание классических и современных алгоритмов компьютерного зрения.Умение работать с инструментами разработки и внедрения (Docker, TensorRT, MLFlow, CI/CD). Способность калибровать и работать с сенсорами.
Компании предлагают высокую зарплату, ДМС, корпоративную пенсионную программу, а также рабочие места с лаунж-зонами, кафе и спортзалами.
Если вы хотите найти работу мечты, но не хватает навыков и знаний, приходите на открытый урок в рамках курса «Компьютерное зрение»
🎓📚 Присоединяйтесь СЕГОДНЯ, 24 июня, в 20:00 к нашему открытому уроку по сверточным нейронным сетям с Андреем Канашовым! На уроке вы разберетесь в сверточных нейронных сетях: от AlexNet до EfficientNet, и узнаете, как они трансформируют обработку изображений.
Для кого этот вебинар будет полезен:
Разработчики и специалисты по анализу данных узнают, как применять сверточные нейронные сети для обработки изображений.
Специалисты по машинному и глубокому обучению изучат архитектуры CNN от AlexNet до EfficientNet и получат практические советы по обучению нейронных сетей, чтобы достичь высокой точности и эффективности.
Спикер: Андрей Канашов, Senior Data Scientist с обширным опытом в машинном обучении и глубоком обучении с использованием нейронных сетей в NLP и CV.
🗓 Дата: 24 июня. СЕГОДНЯ!
🕖 Время: 20:00. [Ссылка на регистрацию]
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
Эффективное использование метода __imatmul__(self, other)
Метод imatmul(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора матричного умножения с присваиванием (@=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с матрицами и другими структурами данных, поддерживающими матричное умножение, делая код более выразительным и эффективным.
Метод imatmul — это специальный метод, который позволяет реализовать матричное умножение с присваиванием. Когда оператор @= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом матричного умножения.
Использование метода imatmul позволяет легко реализовать матричное умножение с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Метод imatmul(self, other) в Python позволяет определить поведение оператора матричного умножения с присваиванием (@=) для пользовательских классов. Это полезно для работы с матрицами и другими структурами данных, поддерживающими матричное умножение, делая код более выразительным и эффективным.
Метод imatmul — это специальный метод, который позволяет реализовать матричное умножение с присваиванием. Когда оператор @= применяется к объекту, Python вызывает этот метод, позволяя изменить объект на месте в соответствии с результатом матричного умножения.
Использование метода imatmul позволяет легко реализовать матричное умножение с присваиванием для пользовательских классов. Это делает код более чистым и удобным для чтения, а также улучшает производительность за счет изменения объектов на месте.
Реализация операции вычитания на месте для пользовательского класса
Метод isub в Python используется для реализации операции вычитания на месте (оператора -=). Этот метод позволяет изменять объект "на месте", что может быть полезно для оптимизации производительности и управления памятью.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательский список чисел. Мы хотим поддерживать операцию вычитания на месте как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет вашему классу поддерживать более гибкие и удобные операции вычитания на месте, что улучшает производительность и удобство использования, а также помогает избежать лишних копий данных.
Метод isub в Python используется для реализации операции вычитания на месте (оператора -=). Этот метод позволяет изменять объект "на месте", что может быть полезно для оптимизации производительности и управления памятью.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательский список чисел. Мы хотим поддерживать операцию вычитания на месте как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет вашему классу поддерживать более гибкие и удобные операции вычитания на месте, что улучшает производительность и удобство использования, а также помогает избежать лишних копий данных.
Глобальный апдейт карьеры со «Школой 21»
Метишь в сеньоры? Тогда скорее сюда! «Школа 21» — это бесплатная возможность от Сбера забустить свою карьеру.
Кампусы «Школы 21» есть в Сургуте, Новосибирске, Ярославле и в других городах России. В них регулярно проходят ИТ-конференции, беседы с экспертами, хакатоны и другие события. Учиться можно в любое время. Кампусы открыты 24/7.
По итогам получишь востребованную ИТ-профессию и шанс вырасти на два, а то и на три грейда.
Если ждал сигнал к полной самореализации, считай, это он! Начать апдейт можно на сайте школы. Подай заявку уже сейчас
Метишь в сеньоры? Тогда скорее сюда! «Школа 21» — это бесплатная возможность от Сбера забустить свою карьеру.
Кампусы «Школы 21» есть в Сургуте, Новосибирске, Ярославле и в других городах России. В них регулярно проходят ИТ-конференции, беседы с экспертами, хакатоны и другие события. Учиться можно в любое время. Кампусы открыты 24/7.
По итогам получишь востребованную ИТ-профессию и шанс вырасти на два, а то и на три грейда.
Если ждал сигнал к полной самореализации, считай, это он! Начать апдейт можно на сайте школы. Подай заявку уже сейчас
Расширение возможности операции побитового исключающего "или" для пользовательских объектов
Метод rxor в Python используется для реализации операции побитового исключающего "или" (оператора ^), когда операнд слева не поддерживает соответствующий метод xor. Этот метод полезен для работы с пользовательскими объектами, когда требуется поддерживать операцию побитового исключающего "или" с различными типами данных.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательские битовые данные, и мы хотим поддерживать операцию побитового исключающего "или" как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет сделать ваш класс более универсальным и поддерживать операции побитового исключающего "или" с различными типами данных, что повышает его гибкость и удобство использования.
Метод rxor в Python используется для реализации операции побитового исключающего "или" (оператора ^), когда операнд слева не поддерживает соответствующий метод xor. Этот метод полезен для работы с пользовательскими объектами, когда требуется поддерживать операцию побитового исключающего "или" с различными типами данных.
Рассмотрим пример, в котором у нас есть класс, представляющий пользовательские битовые данные, и мы хотим поддерживать операцию побитового исключающего "или" как с обычными числами Python (int), так и с другими экземплярами нашего класса.
Этот лайфхак позволяет сделать ваш класс более универсальным и поддерживать операции побитового исключающего "или" с различными типами данных, что повышает его гибкость и удобство использования.
Станьте бэкендером с дипломом МФТИ
Бэкенд-программисты отвечают за скрытую часть IT-продукта. Пользователю сложно оценить их вклад в разработку, зато с этим отлично справляется рынок — у бэкендеров одни из самых высоких зарплат в сфере.
В онлайн-магистратуре Нетологии и МФТИ «Разработка IT-продукта» готовят востребованных бэкенд-разработчиков. Это глубокая программа с акцентом на практику: семинары, кейсы партнёров, хакатоны и 5+ проектов для портфолио. А ещё, никаких поездок к первой паре — все занятия проходят онлайн.
Вы научитесь:
- разрабатывать бэкенд часть веб-приложений на Python, Java и Go;
- строить функциональный API;
- синхронизировать работу веб-приложения с базами данных.
МФТИ — ведущий технический вуз России. Формат дипломной работы здесь можно выбрать самостоятельно: научное исследование, корпоративный или собственный стартап. Если выбираете путь предпринимателя — университет поддержит вас грантами, стипендиями и консультациями. Выпускники получат государственный диплом и все льготы очного обучения.
🔗Оставить заявку: https://netolo.gy/df0b
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5z3pU1W
Бэкенд-программисты отвечают за скрытую часть IT-продукта. Пользователю сложно оценить их вклад в разработку, зато с этим отлично справляется рынок — у бэкендеров одни из самых высоких зарплат в сфере.
В онлайн-магистратуре Нетологии и МФТИ «Разработка IT-продукта» готовят востребованных бэкенд-разработчиков. Это глубокая программа с акцентом на практику: семинары, кейсы партнёров, хакатоны и 5+ проектов для портфолио. А ещё, никаких поездок к первой паре — все занятия проходят онлайн.
Вы научитесь:
- разрабатывать бэкенд часть веб-приложений на Python, Java и Go;
- строить функциональный API;
- синхронизировать работу веб-приложения с базами данных.
МФТИ — ведущий технический вуз России. Формат дипломной работы здесь можно выбрать самостоятельно: научное исследование, корпоративный или собственный стартап. Если выбираете путь предпринимателя — университет поддержит вас грантами, стипендиями и консультациями. Выпускники получат государственный диплом и все льготы очного обучения.
🔗Оставить заявку: https://netolo.gy/df0b
Реклама. ООО "Нетология". Erid 2VSb5z3pU1W
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Производные функции
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
А производная для функции построения графика — это же самая функция с определенными аргументами.
Мы будем проверять скорость создания и скорость выполнения разного вида функций.
Вернёмся к первому. В случае проверки скорости создания функции, функция_для_замера() будет иметь одну цель — создать внутри себя def или lambda функцию. Её мы будем вызывать множество раз, и каждый раз она будет создавать одну и ту же функцию заново.
Обучение в магистратуре в Центральном университете сразу на 3-м курсе бакалавриата
Центральный университет — современный вуз, созданный вместе с Т-Банком, Авито и другими топовыми IT-компаниями.
Обучение занимает 20 часов в неделю, занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии.
У каждого студента будет:
— личный ментор по траектории обучения;
— доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
— опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения;
— диплом гособразца.
Чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей: участвуйте по этой ссылке.
erid:2VtzqxWHrme
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
Центральный университет — современный вуз, созданный вместе с Т-Банком, Авито и другими топовыми IT-компаниями.
Обучение занимает 20 часов в неделю, занятия проводят в центре Москвы профессоры из МГУ, МФТИ, РЭШ и практики из индустрии.
У каждого студента будет:
— личный ментор по траектории обучения;
— доступ к карьерному центру с коучами и консультантами;
— опыт работы в проектах 30+ компаний-партнеров уже во время обучения;
— диплом гособразца.
Чтобы выиграть грант на обучение до 1,2 млн рублей: участвуйте по этой ссылке.
erid:2VtzqxWHrme
Реклама, АНО ВО «Центральный университет», ИНН 7743418023
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Функции для упрощения жизни
Кому захочется повторять одно и то действие, но с разными параметрами? Никому. Поэтому, есть некоторые вспомогательные функции, для рисования графика по заданным параметрам, для создания черепахи. Кстати, о последнем — черепахи тоже заносятся в общий словарь.
Кому захочется повторять одно и то действие, но с разными параметрами? Никому. Поэтому, есть некоторые вспомогательные функции, для рисования графика по заданным параметрам, для создания черепахи. Кстати, о последнем — черепахи тоже заносятся в общий словарь.
Сравнение быстродействия def и lambda-функций Python. Общие функции
Всего у нас будет 2 диаграммы: полная и усредненная. В каждой по 2 графика: для def и lambda функций. Всего нам потребуется 4 черепахи.
Список значений для 1 и 2 графика очевиден — несколько результатов выполнения замера скорости. С 3 и 4 всё сложнее — нужно найти среднее арифметическое одного из 2 первых графиков.
Дабы слишком не заморачиваться над тем, чтобы график никуда не вылезал, найдём разницу между каждым элементом каждого графика и средним значением между средними арифметическими из 1 и 2 графика. В итоге, на графике мы будем видеть не общее значение, а разницу.
Всего у нас будет 2 диаграммы: полная и усредненная. В каждой по 2 графика: для def и lambda функций. Всего нам потребуется 4 черепахи.
Список значений для 1 и 2 графика очевиден — несколько результатов выполнения замера скорости. С 3 и 4 всё сложнее — нужно найти среднее арифметическое одного из 2 первых графиков.
Дабы слишком не заморачиваться над тем, чтобы график никуда не вылезал, найдём разницу между каждым элементом каждого графика и средним значением между средними арифметическими из 1 и 2 графика. В итоге, на графике мы будем видеть не общее значение, а разницу.