🤔 «Начни сразу с нейросетей — зачем тебе логрегрессия?»
Это один из худших советов для начинающего ML-разработчика. Зрелость — это понимать, где простого достаточно, а не тянуть трансформеры на любую задачу из-за хайпа.
Классика ML — это не допотопная теория, а база (bias/variance, деревья, метрики), без которой не понять Deep Learning.
⚡️ Хотите освоить этот фундамент на реальных задачах? Приходите на наш курс по классическому ML. Только хардкор, только продовые задачи!
📆 Старт — 12 августа.
Для первых 10 участников бонус — специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать разбираться уже сейчас.
🎁 Последний день промокодаEarlybird на скидку 10.000₽.
👉 Не упустите шанс!
Это один из худших советов для начинающего ML-разработчика. Зрелость — это понимать, где простого достаточно, а не тянуть трансформеры на любую задачу из-за хайпа.
Классика ML — это не допотопная теория, а база (bias/variance, деревья, метрики), без которой не понять Deep Learning.
⚡️ Хотите освоить этот фундамент на реальных задачах? Приходите на наш курс по классическому ML. Только хардкор, только продовые задачи!
📆 Старт — 12 августа.
Для первых 10 участников бонус — специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать разбираться уже сейчас.
🎁 Последний день промокода
👉 Не упустите шанс!
👍2
Что произойдёт при следующем выражении: a = [1, 2, 3]; b = a; a += [4]?
👾 — a и b будут разными списками
👍 — a будет содержать [1, 2, 3], b — [1, 2, 3, 4]
🥰 — a и b будут ссылаться на один и тот же список: [1, 2, 3, 4]
⚡️ — b станет None
Библиотека задач по Python
👾 — a и b будут разными списками
👍 — a будет содержать [1, 2, 3], b — [1, 2, 3, 4]
🥰 — a и b будут ссылаться на один и тот же список: [1, 2, 3, 4]
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰45👾5⚡1
Что выведет код?
👾 — pYtHoN PrOgRaMmInG
👍 — Python Programming
🥰 — python programming
⚡️ — PYTHON PROGRAMMING
Библиотека задач по Python
👾 — pYtHoN PrOgRaMmInG
👍 — Python Programming
🥰 — python programming
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾52🥰1
Какой файл содержит настройки проекта Django?
👾 —
👍 —
🥰 — app_config.py
⚡️ — project_setup.py
Библиотека задач по Python
👾 —
settings.py👍 —
config.py🥰 — app_config.py
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾35⚡1👍1
Какое утверждение о GIL (Global Interpreter Lock) в CPython верно?
👾 — Позволяет многопоточность на многоядерных CPU
👍 — Отсутствует в CPython
🥰 — Сериализует выполнение байт-кода в одном потоке
⚡️ — Ускоряет выполнение async-функций
Библиотека задач по Python
👾 — Позволяет многопоточность на многоядерных CPU
👍 — Отсутствует в CPython
🥰 — Сериализует выполнение байт-кода в одном потоке
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰23👍1
✍🏻 Что такое фабрика декораторов?
Фабрика декораторов — это особая разновидность функции высшего порядка, которая возвращает декоратор вместо прямого результата. Главное отличие фабрики декораторов от обычного декоратора в том, что она принимает аргументы, которые могут конфигурировать логику декоратора.
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека задач по Python
Например, фабрика может принимать имя лог-файла, в который будет производиться запись при вызове декорируемой функции. Или уровень логирования вместо простой записи всех вызовов.
Такой подход позволяет создавать переиспользуемые и гибко настраиваемые декораторы для решения разных задач.
Главные преимущества фабрик декораторов — это возможность абстрагироваться от конкретики реализации, избежать дублирования кода и создавать интуитивный API для декораторов с настройками.
Библиотека задач по Python
👍5
Какой из следующих блоков будет выполняться всегда, независимо от того, возникло ли в программе исключение или нет?
👾 — try
👍 — except
🥰 — finally
⚡️ — Ни один из них
Библиотека задач по Python
👾 — try
👍 — except
🥰 — finally
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥰42🥱2👍1
Какое(-ие) из следующих утверждений верно(-ы) в контексте Django 4.2+, если используется PostgreSQL, кастомный middleware и ATOMIC_REQUESTS=True для базы данных?
👾 — Если в кастомном middleware происходит исключение после get_response() (в process_response()), то транзакция, инициированная ATOMIC_REQUESTS, уже завершена
👍 — Использование @transaction.atomic внутри представления (view) поверх ATOMIC_REQUESTS=True приводит к конфликту и вызывает исключение
🥰 — Механизм prefetch_related() эффективнее select_related() в случае ForeignKey-связей один-к-одному
⚡️ — Если DEBUG=True, то middleware X-Content-Type-Options: nosniff не будет добавлен, даже если SecurityMiddleware активен
Библиотека задач по Python
👾 — Если в кастомном middleware происходит исключение после get_response() (в process_response()), то транзакция, инициированная ATOMIC_REQUESTS, уже завершена
👍 — Использование @transaction.atomic внутри представления (view) поверх ATOMIC_REQUESTS=True приводит к конфликту и вызывает исключение
🥰 — Механизм prefetch_related() эффективнее select_related() в случае ForeignKey-связей один-к-одному
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾2⚡1❤1
Какой из следующих модулей необходимо импортировать для обработки вычислений даты и времени в Python?
👾 — datetime
👍 — date
🥰 — time
⚡️ — timedate
Библиотека задач по Python
👾 — datetime
👍 — date
🥰 — time
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾44
В каких ситуациях возникает исключение NotImplementedError?
Исключение NotImplementedError возникает, когда метод или функция должны быть реализованы в подклассе, но не были реализованы. Это может произойти, когда родительский класс определяет метод, но не реализует его сам, а оставляет это для подклассов. В этом случае, если подкласс не реализует метод, он будет вызывать исключение NotImplementedError. Это может быть полезно для отладки, чтобы убедиться, что все необходимые методы реализованы в подклассах. Это также может возникнуть в других ситуациях, например, если вы пытаетесь использовать неопределенную функцию или метод.
Библиотека задач по Python
Библиотека задач по Python
👍3
Каким будет результат следующего выражения: -31 % 10?
Результатом выражения -31 % 10 будет 9. Это происходит потому, что для отрицательных чисел оператор % возвращает остаток от деления первого числа на второе немного другим образом. -31 % 10 = -3 — 1/10 и в ответ мы получим 10 — 1 = 9.
Библиотека задач по Python
Библиотека задач по Python
👍3🥱3
🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
👍2
Что делает os.rename()?
В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Библиотека задач по Python
Библиотека задач по Python
👍2
Какое утверждение о системе зависимостей FastAPI корректно при использовании Depends, BackgroundTasks и ContextVar в асинхронном контексте?
👾 — Все зависимости в FastAPI создаются один раз при запуске приложения и переиспользуются между запросами, если они объявлены через Depends
👍 — Использование ContextVar внутри зависимости гарантирует корректное изолированное состояние на каждый HTTP-запрос, даже при высокой степени параллелизма
🥰 — BackgroundTasks могут быть объявлены внутри зависимости, но они не будут выполнены, если не проброшены явно в APIRouter
⚡️ — Асинхронные зависимости с yield (context managers) поддерживаются FastAPI только при использовании Python 3.12 и выше
Библиотека задач по Python
👾 — Все зависимости в FastAPI создаются один раз при запуске приложения и переиспользуются между запросами, если они объявлены через Depends
👍 — Использование ContextVar внутри зависимости гарантирует корректное изолированное состояние на каждый HTTP-запрос, даже при высокой степени параллелизма
🥰 — BackgroundTasks могут быть объявлены внутри зависимости, но они не будут выполнены, если не проброшены явно в APIRouter
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4❤1
🫣 Боитесь математики в ML?
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉
👍1
Какова главная причина использования полиморфизма?
👾 — Это позволяет программисту мыслить на более абстрактном уровне
👍 — Придется писать меньше программного кода
🥰 — Программа будет иметь более элегантный дизайн и ее будет легче поддерживать и обновлять
⚡️ — Программный код занимает меньше места
Библиотека задач по Python
👾 — Это позволяет программисту мыслить на более абстрактном уровне
👍 — Придется писать меньше программного кода
🥰 — Программа будет иметь более элегантный дизайн и ее будет легче поддерживать и обновлять
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾11🥰8👍1
🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
👍1
Какое утверждение верно для работы с замыканиями и областями видимости в Python при использовании nonlocal и global?
👾 — nonlocal и global изменяют значение переменной только в момент объявления функции, а не при выполнении
👍 — nonlocal ищет переменную в ближайшей внешней области видимости, не включая глобальную, и изменяет её по ссылке
🥰 — global и nonlocal идентичны в поведении, но nonlocal можно использовать только внутри вложенных функций
⚡️ — Если переменная помечена как nonlocal, Python создаёт новую переменную в замыкании, не затрагивая внешнюю
Библиотека задач по Python
👾 — nonlocal и global изменяют значение переменной только в момент объявления функции, а не при выполнении
👍 — nonlocal ищет переменную в ближайшей внешней области видимости, не включая глобальную, и изменяет её по ссылке
🥰 — global и nonlocal идентичны в поведении, но nonlocal можно использовать только внутри вложенных функций
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12