🎲 Что делает функция seed() модуля random

random() возвращает разные значения каждый раз, когда вызывается. Однако иногда программам нужна воспроизводимость. В этих случаях можно использовать функцию seed() для инициализации псевдорандомного генератора. Он будет возвращать один и тот же набор ожидаемых значений.

Дело в том, что при вызове random.seed с определённым значением, устанавливается начальное состояние алгоритма генерации. Это значение используется для создания первого числа в последовательности.

➡️Пример:

import random

random.seed(1)

for i in range(5):
    print('{:04.3f}'.format(random.random()), end=' ‘)

seed() передаётся объект. Если не указывать аргумент, то по умолчанию будет использоваться текущее время. Если передать не число, а строку, то функция преобразует её в int.

#код

💬 Как вы считаете, нужен ли PEP 736?

В сообществе Python идут споры о новом предложении по синтаксису аргументов. PEP 736 предлагает заменить конструкцию f(x=x) на f(x=) в случаях, когда именованный аргумент совпадает с именем переменной, соответствующей его значению. 

Вот пример. Вместо:

my_function(
  my_first_variable=my_first_variable,
  my_second_variable=my_second_variable,
  my_third_variable=my_third_variable,
)

следует писать:

my_function(my_first_variable=, my_second_variable=, my_third_variable=)

❤️ — одобряю PEP 736
🤔 — мне не нравится

#интерактив

🧩 Как разместить резюме на GitHub Pages?

GitHub Pages — удобная платформа для размещения статических веб-страниц. На ней можно размещать любой контент, не нарушающий правила сервиса.

🧙‍♂️ Из преимуществ:

Размер сайта — до 1 Гб.
Объем трафика — 100 Гб в месяц.
Количество сборок в час — до 10.

Но, вместе с плюсами, есть и минусы. О них и обо всём другом в статье 👇

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🐍 Ловушки, в которые попадают неопытные Python-разработчики

Автор The Hitchhiker's Guide to Python перечисляет распространённые ошибки, которые часто допускают новички.

🚫Одна из таких — изменяемый аргумент по умолчанию
Допустим, вы пишете функцию:

def append_to(element, to=[]):
    to.append(element)
    return to

И вот, что вы ожидаете увидеть:

my_list = append_to(12)
print(my_list) # -> [12]

my_other_list = append_to(42)
print(my_other_list) # -> [42]

Однако на самом деле вывод будет таким:
[12]
[12, 42]

Список создаётся единственный раз при определении функции, поэтому при каждом последующем вызове он уже не будет пустым.

Лучше делать так:

def append_to(element, to=None):
    if to is None:
        to = []
    to.append(element)
    return to

О других ловушках читайте в статье 👈

🐍Функции как объекты в Python

В Python функции являются объектами первого класса. Это означает, что они могут быть использованы так же, как и любые другие объекты. Их можно присваивать переменным, хранить в структурах данных, передавать в качестве аргументов другим функциям и возвращать в качестве значений из других функций.

✔️Пример ниже даёт понять сущность функций как объектов:

def factorial(n):
    """returns n!"""
    return 1 if n<2 else n*factorial(n-1) 

print(factorial(42)) # -> 1405006117752879898543142606244511569936384000000000
print(factorial.__doc__) # -> returns n!
print(type(factorial)) # -> <class 'function’>

▶️Следствием этого являются функции высшего порядка. Так называют функции, которые выполняют одно (или оба) из этих действий:
- принимают одну (и более) функций в качестве аргументов;
- возвращают функцию в качестве результата.
Вот пример:

def apply_twice(func, arg):
    return func(func(arg))

def multiply_by_two(x):
    return x * 2

result = apply_twice(multiply_by_two, 3)
print(result)  # Выведет 12, так как (3 * 2) * 2 = 12

🤖 Итоги недели в мире ИИ и обзоры новых сервисов

Мы написали статью на VC, которая основана на очередном выпуске нашей рассылки про последние новости и тенденции в мире ИИ. Залетайте и читайте!

👇Ниже — мини-подборка из статьи 👇

📰 Новости

▫️ OpenAI объявила о запуске долгожданного магазина кастомных чат-ботов.
▫️ В Пасадене (штат Калифорния) открывается первая закусочная CaliExpress by Flippy, полностью управляемая ИИ.
▫️ NVIDIA выпустила модель для распознавания речи Parakeet, которая по всем показателям превосходит OpenAI Whisper.
▫️ Использование ИИ в совместном научном проекте Microsoft и Тихоокеанской северо-западной национальной лаборатории в течение недели помогло определить новый элемент, который поможет снизить на 70% использование лития в батареях. Без ИИ такое исследование заняло бы по меньшей мере 20 лет.
▫️ Компания ByteDance выпустила новую модель MagicVideo-V2 для генерации видео.

🛠 Инструменты

◾️ Auto Wiki — генерирует вики-документацию для GitHub репозиториев.
◾️ Code to Flow — визуализирует, анализирует и объясняет код, написанный на всех популярных языках и фреймворках.
◾️ Concepto — платформа для создания прототипов веб-приложений.
◾️ Afforai — выполняет суммаризацию, перевод и поиск по множеству документов.
◾️ Corgea — исправляет уязвимые фрагменты кода.
◾️ Jan — опенсорсный оффлайновый чат-бот.
◾️ Plus AI — плагин для Google Slides: делает профессиональные презентации, персональные и командные дашборды, любые отчеты.

🤙 Сделай сам

🔸 WikiChat — опенсорсный инструмент для коррекции галлюцинаций с помощью информации из Википедии.
🔸 Подробная шпаргалка и советы по созданию продвинутых RAG.
🔸 OpenVoice — опенсорный инструмент для мгновенного клонирования голоса.

🎓 Туториалы

🔹 Туториал по работе с новым API Query Pipelines показывает примеры создания простых линейных цепочек и сложных ациклических графов из модулей LlamaIndex.
🔹 Туториал по объединению LLM с помощью mergekit детально разбирает 4 основных метода объединения моделей.

#чтопроисходит