Python вопросы с собеседований

01 December 2024 17:07

🔍 Подготовка к собеседованию по Deep Learning!

🌟 Этот комплексный курс содержит 50 наиболее распространенных вопросов с подробными объяснениями для каждого!

🔗 Ссылка: *клик*

#deeplearning #machinelearning

@machinelearning_interview

Python вопросы с собеседований

30 November 2024 16:01

👩‍💻 Эта статья объясняет концепцию рекурсии, описывая, как функция может вызывать саму себя для решения сложных задач путем деления их на более простые подзадачи.

🌟 В статье разбираются примеры, такие как вычисление факториала и проверка палиндрома, а также обсуждаются важные аспекты рекурсии — базовый и рекурсивный случаи, и объясняется, почему важно избегать переполнения стека вызовов. Статья помогает понять, когда рекурсия является оптимальным решением.

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

29 November 2024 12:31

👩‍💻 Scrapegraph AI — это инструмент для интеллектуального веб-скрейпинга на Python, который использует машинное обучение и графовые структуры для структурирования и анализа данных из интернета.

🌟 Scrapegraph AI оптимизирует процесс извлечения данных, распознает шаблоны и связи между данными, что делает его полезным для задач, требующих обработки больших объёмов информации, таких как анализ рыночных данных и мониторинг контента.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

27 November 2024 08:41

✔️ Stability AI выпустила модели ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large.

Stability AI представила 3 модели ControlNet: Blur, Canny и Depth, которые расширяют возможности Stable Diffusion 3.5 Large. Модели доступны для коммерческого и некоммерческого использования под лицензией Stability AI Community License..

Модель Blur предназначена для апскейла изображений до разрешений 8K и 16K. Canny использует карты границ для структурирования генерируемых изображений. Модель Depth использует карты глубины, созданные DepthFM, для управления композицией изображения.

ControlNet для Stable Diffusion 3.5 Large уже доступны на Hugging Face и поддерживаются в Comfy UI.
stability.ai

✔️ IMAX внедряет ИИ для расширения охвата оригинального контента.

Канадская компания, известная своими огромными кинотеатрами и иммерсивными впечатлениями от просмотра фильмов, объявила о партнерстве со стартапом Camb.ai, базирующимся в Дубае, для использования его моделей речевого ИИ для перевода оригинального контента.

Camb.ai предлагает свою модель Boli для перевода речи в текст и Mars для эмуляции речи. Модели доступны через платформу DubStudio, которая поддерживает 140 языков, включая малые языковые группы. IMAX начнет внедрять переводы на основе ИИ поэтапно, начиная с языков с большим объемом данных.
techcrunch.com

✔️ Anthropic добавила функцию пользовательских стилей в Claude AI.

Новая функция Claude - стиль ответов чат-бота. Обновление доступно для всех пользователей Claude AI и даёт возможность настроить стиль общения или выбрать один из предустановленных вариантов, чтобы быстро изменить тон и уровень детализации.

Пользователям предлагается три предустановленных стиля: формальный для «четкого и отточенного» текста, краткий для более коротких и прямых ответов, и пояснительный для образовательных ответов. Пользователи Claude могут создавать собственные стили, загрузив примеры текстов, отражающих их предпочтительный способ общения.
theverge.com

✔️ Google запустила платформу Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) для разработки ИИ в здравоохранении.

Health AI Developer Foundations (HAI-DEF) - публичный ресурс, который должен помочь разработчикам в создании и внедрении моделей ИИ для здравоохранения. HAI-DEF предоставляет разработчикам модели, обучающие блокноты Colab и подробную документацию для поддержки каждого этапа разработки ИИ, от исследований до коммерциализации.

В HAI-DEF входят 3 специализированные модели для медицинской визуализации: CXR Foundation для рентгеновских снимков грудной клетки, Derm Foundation для изображений кожи и Path Foundation для цифровой патологии.
developers.google.com

✔️ Cursor получил обновление с автономными агентами.

Cursor выпустила обновление 0,43, которое обеспечивает частичную автоматизацию написания кода с помощью ИИ-агентов, способных самостоятельно перемещаться по контекстам и выполнять операции в терминале. Обновление позволяет ИИ-агентам реагировать на сообщения об ошибках и принимать автономные решения для устранения проблем. В демонстрации, опубликованной в X, Cursor создает полноценное веб-приложение секундомера с использованием HTML, CSS и JavaScript, включая запуск веб-сервера, все это с помощью одной текстовой подсказки.

Cursor остается бесплатным для загрузки и работает с GPT-4, Claude 3.5 Sonnet и Llama, как локально, так и через API. Платная подписка Pro за 20 долларов в месяц открывает доступ к дополнительным функциям, включая новых ИИ-агентов.
changelog.cursor.sh

@ai_machinelearning_big_data

#news #ai #ml

Python вопросы с собеседований

25 November 2024 11:01

👩‍💻 Pexpect — это библиотека для Python, предназначенная для автоматизации взаимодействия с приложениями через терминал!

🌟 Она предоставляет инструменты для управления дочерними процессами, отправки команд и ожидания определённых ответов, используя концепцию "ожидания" (expect). Это особенно полезно для скриптов, которые должны взаимодействовать с утилитами командной строки, такими как ssh, ftp, scp, telnet, или для автоматизации тестирования в терминале.

🔍 Основные возможности:

🌟 Поддержка регулярных выражений для поиска ожидаемых выходных данных.

🌟 Асинхронная работа (в Python 3.4+).

🌟 Управление вводом-выводом и создание псевдотерминалов (pty), что позволяет эмулировать пользовательский ввод!

🔐 Лицензия: ISC

🖥 Github

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

24 November 2024 15:01

👩‍💻 Пять концепций Python, которые вы обязаны знать!

💡 В этом видео автор охватывает пять основных концепций Python, которые начинающие и продвинутые программисты часто неправильно понимают или с которыми делают ошибки. Эти концепции крайне важны для понимания при чтении чужого кода и написании собственного

🕞 Продолжительность: 19:59

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

21 November 2024 22:39

📹 3blue1brown представил самую короткую и понятную лекцию о нейросетях!

В новом выпуске он рассказывает о механизме внимания и трансформерах. Лекция стала еще более сжатой и увлекательной!

Идеально подходит для абсолютных новичков и даже для тех, кто далек от техники.

Автор уложился всего в 9 минут, чтобы доступно объяснить ключевые аспекты работы нейросети с помощью яркой графики и простых примеров.

📌 Оригинал

Python вопросы с собеседований

19 November 2024 15:00

🖥 Pendulum — это библиотека для работы с датами и временем в Python, созданная как более удобная альтернатива стандартному модулю datetime!

⭐️ Pendulum предоставляет расширенные возможности для манипуляции и форматирования временных данных, включая поддержку таймзон и локализаций. Одной из основных задач библиотеки является упрощение создания и обработки дат и времени, особенно в сложных случаях, таких как вычисления с временными зонами и расчеты разницы между датами.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 GitHub

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

16 November 2024 14:00

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Python вопросы с собеседований

12 November 2024 11:30

🖥 Сопоставление структурных шаблонов в Python!

🌟 Сопоставление структурных шаблонов — это мощная конструкция потока управления, изобретенная десятилетия назад, которая традиционно используется в компилируемых языках, особенно в парадигме функционального программирования. Несмотря на это, в Python сопоставление пришло довольно поздно — начиная с версии 3.10

🌟 Для лучшего понимания этого урока у вас должны быть базовые знания языка Python, такие как операторы, циклы, функции и классы!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

11 November 2024 20:38

❓ Напишите однострочный код, который будет подсчитывать количество заглавных букв в файле

❗️ Ответ : сначала напишем многострочное решение, а затем преобразуем его в однострочный код:

with open(YOUR_FILE) as fh:
count = 0
text = fh.read()
for character in text:
    if character.isupper():
count += 1

count sum(1 for line in fh for character in line if character.isupper())

Python вопросы с собеседований

11 November 2024 09:29

👩‍💻 Сложность алгоритмов и типичные ошибки в Python!

🌟 В этой статье вы узнаете, что такое сложность алгоритмов и откуда она берётся, разберете типичные заблуждения и самые частые ошибки новичков. Материал рассчитан в первую очередь на начинающих Python-разработчиков, а также на тех, у кого Python — первый язык программирования!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

06 November 2024 17:45

❓ Перечислите стили наследования в Django

❗️ Ответ : В Django существует три возможных стиля наследования:

🌟 Абстрактные базовые классы: этот стиль используется, когда вы хотите, чтобы родительский класс хранил только информацию, которую вы не хотите выводить для каждой дочерней модели

🌟 Наследование нескольких таблиц: этот стиль используется, если вы создаете подкласс существующей модели и вам нужно, чтобы каждая модель имела свою собственную таблицу базы данных

🌟 Прокси-модели: вы можете использовать эту модель, если вы хотите только изменить поведение модели на уровне Python, не изменяя поля модели

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

05 November 2024 17:50

👩‍💻 Визуализация статистики различных стран на карте с использованием Python!

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

03 November 2024 13:01

👩‍💻 Большая книга по Python! (200+ глав!)

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

01 December 2024 14:01

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

30 November 2024 14:14

⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:

МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/DevOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/golang_interview
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
ИИ: t.me/vistehno
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: /channel/gamedev

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: /channel/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: /channel/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: /channel/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Python вопросы с собеседований

27 November 2024 12:00

👩‍💻 Изучение Python: 5 проектов для начинающих!

🌟 Начало вашего пути в программировании на Python может показаться сложным, но лучший способ обучения — это практика. Мы рассмотрим пять постепенно усложняющихся проектов, которые проведут вас от новичка до более продвинутых уровней понимания. В ходе этих проектов будут рассмотрены и непосредственно применены такие основополагающие концепции, как операторы печати, обработка ввода, условные операторы, циклы, функции и многое другое!

🕞 Продолжительность: 2:51:08

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

26 November 2024 15:00

❓ Что делает [::-1] ?

❗️ Ответ: [::-1] используется для изменения порядка массива или последовательности на обратный.

🔍 Например:

import array as arr
My_Array=arr.array('i',[1,2,3,4,5])
My_Array[::-1]

Python вопросы с собеседований

25 November 2024 09:00

Доводилось ли вам наблюдать полярное сияние? 💫
 
Кажется, пришло время создать специального Telegram-бота и увидеть этот потрясающий феномен. Чтобы было проще, мы подготовили новый материал в Академии Selectel.
 
Из него вы узнаете:
♦️ как устроены и почему возникают полярные сияния,
♦️ как автоматизировать оценку состояния магнитосферы Земли с помощью нескольких строк кода на Python,
♦️ как завернуть скрипт в Telegram-бота, чтобы получать готовый и понятный прогноз по нажатию кнопки в смартфоне,
♦️ как задеплоить бота в облако, чтобы он работал постоянно.
 
Все подробности — в Академии Selectel  ➡️ https://slc.tl/n2whp

Реклама, АО «Селектел», ИНН: 7810962785, ERID: 2VtzqxmEqbd

Python вопросы с собеседований

22 November 2024 16:00

👩‍💻 5 способов развернуть list в Python!

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

20 November 2024 14:00

👩‍💻 Как использовать объектно-ориентированное программирование в Python – ключевые концепции ООП и вопросы для собеседования для начинающих!

💡 ООП — это важная концепция, которую должен усвоить каждый разработчик, особенно при подготовке к собеседованиям. Она помогает организовать код в модульные и повторно используемые разделы, что упрощает разработку, обслуживание и масштабирование приложений!

🔗 Ссылка: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

16 November 2024 16:00

👩‍💻 Подробное объяснение работы функции map() с примерами!

📖 Читать: *клик*

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

15 November 2024 13:01

🖥 kalmangrad — это Python-библиотека для вычисления гладких производных произвольного порядка для временных рядов с нерегулярными интервалами. Она использует байесовскую фильтрацию, что делает её устойчивой к шумам по сравнению с классическими методами численного дифференцирования

⭐️ Библиотека полезна для оценки производных в таких областях, как обработка сигналов и системы управления, и поддерживает вычисление производных вплоть до заданного порядка

🖥 GitHub

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

12 November 2024 10:22

🤔Вас когда-нибудь ставили в тупик типы данных? Почему Python иногда ведет себя так «гибко»?

🚀Узнайте, как этот фундаментальный аспект помогает создавать мощные и эффективные программы.14 ноября в 20:00 мск приглашаем вас на открытый урок по типам данных в Python.

👩‍💻Мы разберемся в динамической и статической типизации, покажем, чем они полезны на практике, и поможем понять, как различные типы данных влияют на работу вашего кода. Это знание — ключ к тому, чтобы уверенно писать программы.Мечтаете стать востребованным Python-разработчиком? Это ваше идеальное начало!

⏩Присоединяйтесь к нам на вебинаре, а после — на полном курсе «Python Developer. Basic», чтобы ускорить свое погружение в язык программирования и разработку. Регистрируйтесь на бесплатный урок и получите скидку на полный курс: https://clck.ru/3EScg2

#реклама
О рекламодателе

Python вопросы с собеседований

11 November 2024 18:37

🖥 Мечтаете о карьере в IT, но не хотите программировать? Хорошая новость: это возможно!

Если стать аналитиком данных — IT-специалистом, который собирает и анализирует данные, чтобы строить прогнозы для бизнеса. Аналитики данных востребованы во многих сферах: IT, маркетинг, ритейл, банкинг и т. д.

Обучение подойдет, если вы:
🟣новичок без опыта в IT
🟣бухгалтер, финансист или экономист
🟣уже работаете с аналитикой и хотите углубить знания для роста в карьере

На курсе вы получите навыки, которые реально нужны работодателям, и овладеете самыми популярными инструментами: Python, Pandas, NumPy, Jupyter Notebook, SQL, Power BI.

🔗 Начните работать аналитиком уже через 6 месяцев! Заполните заявку, чтобы получить бесплатный доступ к первым урокам.

Python вопросы с собеседований

08 November 2024 11:37

@python_job_interview

Python вопросы с собеседований

06 November 2024 15:14

⭐️ Вакансии и фриланс-проекты для системных администраторов, Devops, специалистов по работе с Linux .

Подписаться: /channel/+gdEpyJjAsSQ0N2E6

Python вопросы с собеседований

04 November 2024 12:03

🔥 Подборка полезных шпаргалок по работе с Git

Python вопросы с собеседований

03 November 2024 11:10

🖥 Python сместил JavaScript с 1 места в рейтинге GitHub. Статистика GitHub за 2024 год

- Язык Python занял первое место в рейтинге языков программирования, сместив JavaScript с позиции самого популярного языка на GitHub. Третье место сохранил за собой язык TypeScript, который в прошлогоднем рейтинге вытеснил на четвёртое место язык Java. Язык Си сместился на 9 место, уступив 8 место Shell.

- В рейтинге наиболее быстро развивающихся языков лидирует Python, за которым следуют TypeScript, Go и HСL

- В созданных в 2024 году новых репозиториях наиболее часто используются языки JavaScript, Python, Java, TypeScript и C#.

- За 2024 год на GitHub было создано 108 млн новых репозиториев (за 2023 год - 98 млн, за 2022- 85.7 млн, за 2021 - 61 млн, за 2020 - 60 млн). Общее число проектов достигло отметки в 518 млн (+25%).
- Общий вклад участников во все проекты оценивается в 5.2 миллиарда действий (коммиты, issue, pull-запросы, обсуждения, рецензии и т.п.). Для сравнения за 2023 год было выполнено 4.5 миллиарда действий, а за 2022 год - 3.5 миллиарда.

- Вклад в открытые и публично доступные проекты оценён в 1 миллиард действий (оставшиеся 4.2 млрд (82%) внесены в приватные репозитории).

- Состояние top10 рейтинга стран за год не изменилось, на первом месте по числу разработчиков по-прежнему находится США, на втором - Индия, на третьем - Китай, на четвёртом Бразилия, на пятом - Великобритания, на шестом - Россия, на седьмом Германия.

- Самым быстрорастущим признано сообщество из Индии, при сохранении динамики роста в 2027 году оно опередит сообщество из США. Сообществу из Германии прогнозируют в 2026 году смещение с 7 на 8 место, а сообществу из России в 2025 году смещение с 6 на 9 место.

- По размеру вклада в открытые проекты с большим отрывом лидируют разработчики из США, а Россия не вошла в десятку (активность из РФ в основном связана с приватными репозиториями). За год к разработке открытых проектов на GitHub присоединилось 1.4 млн новых участников.

- По числу разработчиков, которые первый раз приняли участие в разработке открытых проектов, лидируют проекты VSCode, Home Assistant, Microsoft PowerToys, java2bedrock.sh, ultralytics, flutter, langchain, Ultimaker Cura.

- По числу участников лидируют репозитории home-assistant (21K), vscode (20K), leo (20K), first-contributions (13K), flutter (10K), NixOS nixpkgs (9K), next.js (9K), langchain (8K), godot (7K) и ollama (7K).

- За год добавлено 70 тысяч новых публичных или открытых проектов, развивающих генеративные AI-системы (в 2023 году было добавлено 65 тысяч). Число изменений, вносимых в AI-проекты, за год увеличилось на 60%. Общее число AI-проектов достигло 137 тысяч. Из наиболее популярных AI-проектов выделены: stable-diffusion-webui, AutoGPT, ollama], gpt4all, gpt_academic, ComfyUI.

- За год зафиксирована утечка через репозитории 39 млн ключей, токенов и прочих секретных данных, забытых разработчиками в коде. Наиболее распространённым типом уязвимостей стали проблемы, связанные с подстановкой кода (например, подстановка SQL-запросов).


@python_job_interview