Задача:
Завершите решение так, чтобы оно разделило строку на пары из двух символов. Если строка содержит нечетное количество символов, то следует заменить пропущенный второй символ в последней паре символом подчеркивания ('_').
Пример:
#задачник
@python_practics
Завершите решение так, чтобы оно разделило строку на пары из двух символов. Если строка содержит нечетное количество символов, то следует заменить пропущенный второй символ в последней паре символом подчеркивания ('_').
Пример:
'abc' => ['ab', 'c_']
'abcdef' => ['ab', 'cd', 'ef']
#задачник
@python_practics
👍4❤1
Проверка, является ли строка числом
Использует обработку исключений для определения, можно ли строку преобразовать в число.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Использует обработку исключений для определения, можно ли строку преобразовать в число.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍4
Внимание! - Вопрос!
Что такое lru cache?
LRU (least recently used) — это алгоритм, при котором вытесняются значения, которые дольше всего не запрашивались. Соответственно, необходимо хранить время последнего запроса к значению. И как только число закэшированных значений превосходит N необходимо вытеснить из кеша значение, которое дольше всего не запрашивалось.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Что такое lru cache?
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍2
Ramp
Ramp (Rapid Machine Learning Prototyping) — фреймворк для предсказательной аналитики, который можно с успехом использовать для быстрого прототипирования машинного обучения. Это унифицированная платформа на основе Pandas для работы с существующими библиотеками машинного обучения и статистики Python (scikit-learn, rpy2 и т. д.).
Особенности Ramp:
• Модульная и расширяемая библиотека позволяет сравнивать производительность различных моделей с различными наборами данных и задачами.
• Ramp поддерживает несколько форматов ввода данных, включая базы данных CSV, Excel и SQL, что упрощает работу с различными типами данных.
• Быстрое кэширование и сохранение всех промежуточных и конечных вычислений.
• Ramp учитывает текущий обучающий набор даже при использовании сложных обученных функций и смешанных прогнозов, а также отслеживает заданный подготовительный набор.
• Растущая библиотека преобразований признаков, метрик и оценок.
• Среда для совместной работы специалистов.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
Ramp (Rapid Machine Learning Prototyping) — фреймворк для предсказательной аналитики, который можно с успехом использовать для быстрого прототипирования машинного обучения. Это унифицированная платформа на основе Pandas для работы с существующими библиотеками машинного обучения и статистики Python (scikit-learn, rpy2 и т. д.).
Особенности Ramp:
• Модульная и расширяемая библиотека позволяет сравнивать производительность различных моделей с различными наборами данных и задачами.
• Ramp поддерживает несколько форматов ввода данных, включая базы данных CSV, Excel и SQL, что упрощает работу с различными типами данных.
• Быстрое кэширование и сохранение всех промежуточных и конечных вычислений.
• Ramp учитывает текущий обучающий набор даже при использовании сложных обученных функций и смешанных прогнозов, а также отслеживает заданный подготовительный набор.
• Растущая библиотека преобразований признаков, метрик и оценок.
• Среда для совместной работы специалистов.
Подробнее👇
#фреймворки_библиотеки
👍3❤1
Победителей будет много, а для участия нужны лишь пара кликов:
1. Подписаться на Рифмы и Панчи, 1337 и на Техно.
2. Нажать «Участвовать» под этим постом
Что по призам:
1 место - Iphone 16 Pro
2 место - PS5 Slim
3 место - Nintendo Switch 2
4-10 места - 10 000 рублей на карту
Победителей определим 21 июля в 18:00 МСК. Всем удачи!
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Конвертация списка кортежей в словарь
Преобразует список кортежей в словарь.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
Преобразует список кортежей в словарь.
👍 - если было полезно
#полезные_сниппеты
@python_practics
👍5
Microsoft выпустил бесплатный курс по Model Context Protocol с практикой на Python, C# и Java
Microsoft запустил бесплатный практический курс по протоколу Model Context Protocol (MCP) с примерами на Python, C#, Java и TypeScript для разработки LLM-приложений и серверов MCP.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Microsoft запустил бесплатный практический курс по протоколу Model Context Protocol (MCP) с примерами на Python, C#, Java и TypeScript для разработки LLM-приложений и серверов MCP.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍2
Data Engineering with Databricks Lakehouse Cookbook: Hands-on recipes for building effective solutions using Apache Spark, Databricks, and Delta Lake
Чему вы научитесь:
• Созданию эффективных data pipeline на платформе Databricks Lakehouse;
• Работе с Apache Spark для обработки больших данных;
• Использованию Delta Lake для надежного хранения данных;
• Оптимизации производительности процессов обработки данных;
• Интеграции Databricks с другими инструментами экосистемы.
"Data Engineering with Databricks Lakehouse Cookbook" предоставит практические рецепты для построения эффективных решений в области инженерии данных с использованием современной платформы Databricks.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
Чему вы научитесь:
• Созданию эффективных data pipeline на платформе Databricks Lakehouse;
• Работе с Apache Spark для обработки больших данных;
• Использованию Delta Lake для надежного хранения данных;
• Оптимизации производительности процессов обработки данных;
• Интеграции Databricks с другими инструментами экосистемы.
"Data Engineering with Databricks Lakehouse Cookbook" предоставит практические рецепты для построения эффективных решений в области инженерии данных с использованием современной платформы Databricks.
Книга в формате pdf👇
#курсы_книги
@python_practics
❤2👍1
Что верно про кортежи и списки?
Anonymous Quiz
7%
Список и кортеж изменяемы
85%
Список изменяем, а кортеж нет
5%
Список и кортеж неизменяемы
3%
Кортеж изменяем, а список нет
🔥4
werf как альтернатива Kaniko для сборки образов в Kubernetes в вашей системе CI
Kaniko больше не поддерживается, поэтому авторы статьи предлагают обратить внимание на werf как современную альтернативу. Они подробно разобрали, чем werf отличается от других инструментов, почему он может быть удобнее для CI/CD в Kubernetes и как быстро начать его использовать в своих пайплайнах. Также рассмотрели примеры интеграции werf с популярными CI-системами.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
Kaniko больше не поддерживается, поэтому авторы статьи предлагают обратить внимание на werf как современную альтернативу. Они подробно разобрали, чем werf отличается от других инструментов, почему он может быть удобнее для CI/CD в Kubernetes и как быстро начать его использовать в своих пайплайнах. Также рассмотрели примеры интеграции werf с популярными CI-системами.
Подробнее👇
#статьи
@python_practics
👍4
Внимание! - Вопрос!
Что такое MQ?
Очереди сообщений, по существу, являются связующим звеном между различными процессами в ваших приложениях и обеспечивают надежный и масштабируемый интерфейс взаимодействия с другими подключенными системами и устройствами. О́чередь — структура данных с дисциплиной доступа к элементам «первый пришёл — первый вышел». Добавление элемента возможно лишь в конец очереди, выборка — только из начала очереди, при этом выбранный элемент из очереди удаляется.
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
Что такое MQ?
#вопросы_из_собеседований
@python_practics
👍3