Что такое shallow copy и как используется?
Shallow copy — это создание нового объекта путем копирования ссылки на вложенный объект, вместо создания полной копии вложенного объекта.
Если мы копируем список, который содержит другие списки, при shallow copy будут скопированы только внешние списки.
Если изменить внутренний список в копии, то это отразится и на оригинале.
Основное отличие от deep copy в том, что при полном копировании создаются копии всех вложенных объектов до самого нижнего уровня.
Библиотека задач по Python
Если мы копируем список, который содержит другие списки, при shallow copy будут скопированы только внешние списки.
Если изменить внутренний список в копии, то это отразится и на оригинале.
Основное отличие от deep copy в том, что при полном копировании создаются копии всех вложенных объектов до самого нижнего уровня.
Библиотека задач по Python
Как работает метод __new__() в Python?
Метод __new__() отвечает за создание нового экземпляра класса, выделяя необходимую память для объекта. Он вызывается раньше метода __init__(), который уже занимается инициализацией созданного экземпляра. Это особенно важно при работе с неизменяемыми типами, такими как str или int, а также в ситуациях, когда требуется контролировать процесс создания объекта, например, в паттерне Singleton.
Библиотека задач по Python
Библиотека задач по Python
Что выведет код сверху?
👾 — Ошибок нет
👍 — Деление на ноль!
🥰 — ZeroDivisionError
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
👾 — Ошибок нет
👍 — Деление на ноль!
🥰 — ZeroDivisionError
⚡️ — Ничего
Библиотека задач по Python
Почему мы используем ndim в numpy?
👾 — Чтобы узнать размер массива
👍 — Чтобы узнать размерность массива
🥰 — Чтобы узнать количество элементов в массиве
⚡️ — Такого понятия, как ndim, не существует
Библиотека задач по Python
👾 — Чтобы узнать размер массива
👍 — Чтобы узнать размерность массива
🥰 — Чтобы узнать количество элементов в массиве
⚡️ — Такого понятия, как ndim, не существует
Библиотека задач по Python
🔥 Не пропустите событие лета для DS-комьюнити
23 июня, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Никитой Зелинским «AI-агенты для DS: обзор курса и практические кейсы»
😤 Пока все обсуждают, «как бы внедрить LLM», мы покажем, как строить полноценных AI-агентов, которые делают работу вместо тебя. За час Никита разложит по полочкам:
— архитектуру курса и ключевые модули
— частые ошибки студентов, о которых не принято говорить вслух
— реальные юзкейсы: от чат-ассистентов до систем поддержки решений в проде
➡️ Что почитать от Никиты до Веба:
— Как adversarial-атаки живут даже при смене модели (и почему «подвинуть кровати в борделе» не спасёт)
— Самый быстрый пакетный менеджер uv и эксперимент «pip vs uv»
— 17 методов XAI и 20 метрик на NIPS’24: как не утонуть в «объяснимости»
⚡️ Хотели задать Никите свой каверзный вопрос? Ловите шанс: только в прямом эфире — отвечаем на всё, что обычно «остаётся за кадром».
⏰ МЕСТ МАЛО регистрация закроется, как только забьём комнату. Действуй сейчас → https://clc.to/1iGw6Q
23 июня, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Никитой Зелинским «AI-агенты для DS: обзор курса и практические кейсы»
— архитектуру курса и ключевые модули
— частые ошибки студентов, о которых не принято говорить вслух
— реальные юзкейсы: от чат-ассистентов до систем поддержки решений в проде
— Как adversarial-атаки живут даже при смене модели (и почему «подвинуть кровати в борделе» не спасёт)
— Самый быстрый пакетный менеджер uv и эксперимент «pip vs uv»
— 17 методов XAI и 20 метрик на NIPS’24: как не утонуть в «объяснимости»
⚡️ Хотели задать Никите свой каверзный вопрос? Ловите шанс: только в прямом эфире — отвечаем на всё, что обычно «остаётся за кадром».
⏰ МЕСТ МАЛО регистрация закроется, как только забьём комнату. Действуй сейчас → https://clc.to/1iGw6Q
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что такое Хэширование?
Напомним, что Хэширование — это преобразование некоторого объема информации в уникальный набор символов, присущий только этому массиву информации. Широко используется в криптографии.
Для создания хэш-значений есть удобный модуль hashlib, содержащий ряд полезных хэш-функций. Использование довольно простое: в модуле имеется ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша.
Библиотека задач по Python
Для создания хэш-значений есть удобный модуль hashlib, содержащий ряд полезных хэш-функций. Использование довольно простое: в модуле имеется ряд конструкторов, соответствующих названиям хэш-функций. В конструктор мы можем передать байт-строку, хэш которой мы хотим получить, на выходе мы получим объект хэша.
Библиотека задач по Python
Что такое сериализация?
Сериализация — это процесс преобразования объектов в поток байтов для сохранения или передачи.
Это позволяет сохранить состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его позже.
Основные преимущества сериализации:
— Сохранение и восстановление объектов между сессиями программы.
— Передача объектов по сети между приложениями и машинами.
— Преобразование объектов в формат хранения, независимый от платформы.
Библиотека задач по Python
Это позволяет сохранить состояние объекта в файл или базу данных и восстановить его позже.
Основные преимущества сериализации:
— Сохранение и восстановление объектов между сессиями программы.
— Передача объектов по сети между приложениями и машинами.
— Преобразование объектов в формат хранения, независимый от платформы.
Библиотека задач по Python
😱 Уже завтра — вебинар про AI-агентов! Мест почти не осталось
На вебинаре вы получите то, чего нет в открытых источниках — живой разбор, примеры и прямой диалог с экспертом. Но только если придёте.
➡️ Что будет:
— покажем структуру курса и ключевые модули
— обсудим вопросы, которые обычно остаются за кадром
— разберём реальные кейсы: как применять AI-агентов — от чат-ботов до систем поддержки решений
📅 Уже 23 июня в 19:00 МСК
🎙️ Ведёт Никита Зелинский — эксперт в AI и DS
👉 Зарегистрируйтесь заранее, чтобы не забыть:
https://clc.to/_lDV0Q
🫢 Для тех, кто дочитал до конца →промокод lucky, он даст −5.000₽ на курс
На вебинаре вы получите то, чего нет в открытых источниках — живой разбор, примеры и прямой диалог с экспертом. Но только если придёте.
➡️ Что будет:
— покажем структуру курса и ключевые модули
— обсудим вопросы, которые обычно остаются за кадром
— разберём реальные кейсы: как применять AI-агентов — от чат-ботов до систем поддержки решений
📅 Уже 23 июня в 19:00 МСК
🎙️ Ведёт Никита Зелинский — эксперт в AI и DS
👉 Зарегистрируйтесь заранее, чтобы не забыть:
https://clc.to/_lDV0Q
🫢 Для тех, кто дочитал до конца →
Объясните, как в Python осуществляется управление памятью.
В Python объекты и структуры данных data structures находятся в закрытой динамически выделяемой области private heap, которая управляется менеджером памяти Python. Он делегирует часть работы программам распределения ресурсов allocators, закрепленным за конкретными объектами, и одновременно с этим следит, чтобы они не выходили за пределы динамически выделяемой области.
По факту данной областью управляет интерпретатор interpreter. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динаической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию.
Библиотека задач по Python
По факту данной областью управляет интерпретатор interpreter. Пользователь никак не контролирует данный процесс, даже когда манипулирует ссылками объектов на блоки памяти внутри динаической области. Менеджер памяти Python распределяет пространство динамической области среди объектов и другие внутренние буферы по требованию.
Библиотека задач по Python
«AI-агенты: Новый инструмент в арсенале DS-специалиста. Обзор курса»
Прекращаем писать вручную каждый скрипт, прямо сегодня можно узнать, как реализовать все ИИ-хотелки
Никита Зелинский – Chief Data Scientist МТС, руководитель центра компетенций Data Science и head of ML Platforms Big Data МТС
1. Содержание уроков курса:
2. Применение агентов в мире и в МТС:
Не упусти свой шанс стать эффективнее уже сейчас!
📅 Дата: СЕГОДНЯ, 23 июня
⏰ Время: 19:00 (МСК)
📍 Формат: Онлайн-вебинар
👨💻 Ведущий: Никита Зелинский
👉 Бронируй свое место прямо сейчас!
P.S. Вебинар стартует через несколько часов — регистрируйся, пока не опоздал!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
proglib.academy
Курс|AI-агенты для DS-специалистов
На курсе ты разберёшься, как работают AI-агенты и как их применять в работе — от текстовых помощников до систем, помогающих принимать решения. Разберем архитектуру агентов, связку с внешними API, пайплайны действий и популярные библиотеки. Курс включает реальные…
Успей подключиться к вебинару про AI-агентов для Data Scientist'ов — и получи практику, а не только теорию.
— ты Data Scientist, Analyst или ML Engineer
— хочешь автоматизировать рутину и ускорить пайплайны в разы
— интересуешься автономными AI-агентами — топ-трендом 2025 года
— хочешь быть на шаг впереди коллег и увеличить свою ценность на рынке
👉 Не пропусти — Никита Зелинский рассказывает, что реально могут современные AI-агенты: кейсы, инструменты, архитектуры
P. S. Вебинар бесплатный, поэтому ждем ВСЕХ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM