Задача:

Создайте функцию, которая возвращает сумму двух наименьших положительных чисел, заданных в массиве минимум из 4 положительных целых чисел. Никакие числа с плавающей точкой или неположительные целые числа передаваться не будут.

Пример:

[19, 5, 42, 2, 77], the output should be 7.

[10, 343445353, 3453445, 3453545353453] should return 3453455.

#задачник

@python_practics

Генерация случайных чисел

Этот фрагмент кода генерирует случайное целое число от 1 до 100 с помощью функции random.randint(), которая полезна в таких сценариях, как моделирование, игры или тестирование.

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Как итерировать словарь по парам ключ-значение?

Метод словаря .items() возвращает генератор кортежей (key, value).

#вопросы_из_собеседований

@python_practics

Caffe2

Caffe2 — это фреймворк для глубокого обучения с открытым исходным кодом, который использует интерфейсы на Python и C++. Он предназначен для работы на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как мобильные платформы, краевые устройства и встроенные системы.

Подробнее👇

#фреймворки_библиотеки

@python_practics

Вычислить факториал с помощью рекурсии

Рекурсивная функция вычисляет факториал числа, вызывая саму себя. Она завершает работу, когда n равно нулю, возвращая 1 (базовый вариант).

👍 - если было полезно

#полезные_сниппеты

@python_practics

Как сократить время выполнения ресурсоемких задач в Python

Одна из самых больших проблем, с которой сталкиваются специалисты по данным, это длительное время выполнения Python-кода при работе с чрезвычайно большими наборами данных или сверхсложными моделями машинного/глубокого обучения. Существует множество методов, которые доказали свою эффективность в повышении производительности кода.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Уже скоро😢

#мемчики

@python_practics

Augmented Analytics: Enabling Analytics Transformation for Data-Informed Decisions

Чему вы научитесь:

• Использованию дополненной аналитики для улучшения бизнес-решений;
• Автоматизации аналитических процессов для ускорения получения инсайтов;
• Внедрению машинного обучения и ИИ в аналитические рабочие процессы;
• Обработке и интерпретации больших объемов данных для информированного анализа;
• Созданию интерактивных дашбордов и отчетов для бизнес-анализа.

"Augmented Analytics" раскрывает, как ИИ и машинное обучение трансформируют аналитический процесс, чтобы помочь бизнесам принимать более обоснованные решения. Книга полезна аналитикам, менеджерам и техническим специалистам, внедряющим современные аналитические методы в своих организациях.

Книга в формате pdf👇

#курсы_книги

@python_practics

Топ 11 трендов, которые нужны айтишнику в 2025 году

Только вы выучили очередной стэк, как появляются новые фреймворки, инструменты и подходы. IT — одно из немногих направлений, где кризисы могут приходить и уходить, а спрос на классных специалистов остается стабильно высоким. Но есть нюанс: востребованы далеко не все. Компании ищут тех, кто не только разбирается в современных инструментах, но и готов к изменениям практически в режиме реального времени.

Все чаще мы сталкиваемся с автоматизацией процессов, анализом огромных массивов данных и вопросами кибербезопасности. Именно эти потребности бизнеса превращаются в тренды: если не хватает специалистов по защите данных или нет экспертов, способных перенести инфраструктуру в облако, значит спрос на них будет только расти.

Подробнее👇

#статьи

@python_practics

Внимание! - Вопрос!

Что такое магические методы, для чего нужны?

Магическими метода называют методы, имена которых начинаются и заканчиваются двойным подчеркиванием. Магические они потому, что почти никогда не вызываются явно. Их вызывают встроенные функции или синтаксические конструкции. Например, функция len() вызывает метод __len__() переданного объекта. Метод __add__(self, other) вызывается автоматически при сложении оператором +.

#вопросы_из_собеседований

@python_practics