Мы можем использовать оператор *, чтобы добавить несколько одинаковых значений в кортеж.

Machine Learning Engineer

Требования:
- Опыт работы в сфере машинного обучения более 2 лет.
- Опыт работы с GANs, понимание принципов их работы.
- Опыт глубокого обучения и сверточных нейронных сетей (Tensorflow, Keras, Torch).
- Практический опыт в Python/C ++.
- Опыт работы с технологиями Computer Vision и Image Processing.

Условия:
- Работа в международном IT-проекте;
- Участие в разработке интересного и перспективного проекта с нуля;
- Новые и сложные задачи;
- Достойная заработная плата (обсуждается индивидуально с кандидатом) - от 150 000 рублей;
- Офис с г. Санкт-Петербурге и все сопутствующие плюшки, связанные с офисом, корпоративами, обедами и пр.

➡️ Подробности - https://proglib.io/vacancies/machine-learning-engineer-botan-invesments-2020-04-30

За два года спрос на профи в Data Science вырос вдвое. По сведениям hh дата-сайентисты получают от 100 тыс. руб./мес. Но обычно знания приходится собирать по крупицам. К счастью, Geekbrains подготовили курс по машинному обучению:

💎 65 часов контента с практикой к каждому занятию,
💎 30 онлайн-уроков с живыми преподавателями,
💎 5 проектов – всё по-взрослому.

Курс длится 5 месяцев, занятия ведут дата-сайентисты, работающие в крупных компаниях. Подробнее: https://proglib.io/w/f4fde20f

Статья о сериализации объектов в Python и модуле pickle.

https://proglib.io/w/342960da

Мы теперь есть в Яндекс.Мессенджере. Присоединяйтесь:

https://yandex.ru/chat/#/join/627c55a9-89c7-4d27-86ed-287d33a5ce7d

Как хранить объекты Python со сложной структурой

Простой способ сериализовать объекты Python – встроенный модуль pickle. Если его возможностей не хватает, на выручку придёт dill. Демонстрируем работу обеих библиотек. Данная статья — перевод этого материала.

https://proglib.io/w/d7dc29d1

Обзор разных вариантов хранения чисел и работы с ними.

https://proglib.io/w/092a6003

Хочешь стать программистом? Учи Python! Создай мессенджер всего за 3 вечера на обучающем интенсиве от онлайн-университета Skillbox.

Все подробности по ссылке: ▶️ https://clc.to/GGPhug.

Тебя ждёт:
✔️ разбор основных элементов языка;
✔️ изучение основ сетевого ПО;
✔️ разработка сервера для прослушивания подключений;
✔️ знакомство с библиотеками PyQt, Kivy, wxWidgets, Tkinter;
✔️ общение с другими участниками и ведущим интенсива в закрытом чате.

⭐️ За 3 дня ты соберёшь полноценный проект, который можно будет добавить в своё портфолио программиста. А если попадёшь в тройку лучших участников — получишь сертификат на 30 000 рублей для обучения в Skillbox.

1. Почему [] работает быстрее, чем list()?
2. Почему итерироваться по списку быстрее, чем по строке?
3. Зачем в названии некоторых методов есть знаки подчеркивания в начале?

1. [] и {} — это часть синтаксиса. Списки и словари, созданные этим методом, инициализируются в байт-коде сразу, тогда как методы list() и dict() требуют поиска в таблице методов.
2. Это справедливо только для Python 2, но не для Python 3. Кроме того, индексация по массиву происходит быстрее из-за меньшего количества различных проверок.
3. Согласно PEP8, одно нижнее подчеркивание в начале названия метода используется для скрытия метода из списка импортируемых (подобно protected в Java), два подчеркивания — для подстановки имени класса. Методы с двумя знаками подчеркивания в начале и двумя в конце (например, __init__()) — т.н. «магические». Их название и назначение строго определены стандартом языка.

Лучшие практики для работы с конфигурацией в приложениях на Python.

https://proglib.io/w/cb115e29

Введение в работу с множествами.

https://proglib.io/w/49384fbe

Learn Python Programming (2018)
Автор: Fabrizio Romano

Learn Python Programming - это быстрое, подробное и практическое введение в Python - чрезвычайно гибкий и мощный язык программирования, который можно применять во многих дисциплинах. Эта книга, заполненная примерами и проектами из реальной жизни, охватывает различные типы приложений и завершается созданием реальных проектов на основе изученных концепций.

Скачать книгу

📕 25 лучших книг для программистов

Список наиболее часто рекомендуемых книг о программировании, составлен по результатам анализа упоминаний в интернет-публикациях. Книги об алгоритмах, чистом коде, паттернах проектирования, а также пособия для развития soft skills и прохождения собеседований.

https://proglib.io/w/d604cfd8

Architecture Patterns with Python (2019)
Авторы: Harry Percival, Bob Gregory

Поскольку популярность Python продолжает расти, проекты становятся все больше и сложнее. Многие разработчики Python в настоящее время проявляют интерес к шаблонам проектирования программного обеспечения высокого уровня. Но перевод этих шаблонов на Python не всегда прост. В своей книге авторы представляют проверенные шаблоны архитектурного проектирования, которые помогают разработчикам Python управлять сложностью приложений и получать максимальную отдачу от своих наборов тестов.

Скачать книгу

В этом документе описан график разработки и выпуска Python 3.9.

https://proglib.io/w/7878eaf4

Как с помощью Python скачать все бесплатные учебники Springer Nature

Короткий туториал о том, как скачать 390 учебников с помощью 10 строчек кода на Python 📕🐍. Список книг содержит издания по математике, статистике, электронике и Computer Science.

https://proglib.io/w/c1903648

Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2 (2019)
Авторы: Sebastian Raschka, Vahid Mirjalili

Данная книга - это всеобъемлющее руководство по машинному обучению и глубокому обучению с использованием Python. Она является как пошаговым руководством, так и справочником, к которому вы можете постоянно возвращаться при создании систем машинного обучения.

Скачать книгу