Как вырасти до Middle Python/Django разработчика и устроится на высокооплачиваемую работу?

❗️Пост для тех, кто уже знает синтаксис Python, но кому не хватает опыта для хорошей работы!

«Девман» набирает учеников на пробную неделю курса👇

«От новичка до мидл Python/Django разработчика»

Чем вам полезен данный курс?

1️⃣У вас будет личный ментор.
2️⃣Командная разработка. В портфолио будет до 9 проектов.
3️⃣Полностью оплачиваемая стажировка.
Полностью боевые проекты, реальные заказчики и зарплата.
4️⃣Самое главное - трудоустройство!

➡️ Пробная неделя абсолютно бесплатна! ⬅️

Переходи в чат-бот и регистрируйся на курс👇

Как определить локальную переменную в Python

Переменные, определенные внутри тела функции, имеют локальную область видимости. Это означает, что они доступны только внутри данной конкретной функции. Другими словами, они «локальны» для этой функции.

Python легко выучить, если использовать правильные источники. Поэтому собрал для вас три лучших ресурса, которые проведут вас от позиции "ой, не знаю, что за Python" до "за этот код беру 150 000 рублей".

1. Python.org - куда же без официальной документации. Огромное количество полезных ссылок, материалов и ресурсов по работе с Python.

2. TutorialsPoint. Здесь вы найдете самые полные руководства для новичков, которые помогут вам пройти путь от основ языка до задач экспертного уровня.

3. Программирование на Python. Материал подойдет тем, кто не имеет опыта программирования. Курс содержит 28 уроков, разъясняющих базовые понятие и элементы синтаксиса Python.

Как определить глобальную переменную в Python

Когда вы определяете переменную вне функции, например, в начале файла, она имеет глобальную область видимости и называется глобальной переменной.

Доступ к глобальной переменной возможен из любой точки программы.

Не вошли в крипту до 2023 — считай через 5 лет остались нищими

В РФ рубль уже 52 за евро и 55 за доллар, а толку? Цены на все, как росли так и продолжают покорение новых высот... что говорит о высочайшей инфляции!

Что еще?

Планируете выехать из РФ или уже? Тогда криптовалюты это по сути единственный способ вывезти более 10000 долларов из РФ т.к. больше просто не дудут вывезти в наличке, а наши карты как все знают не работают зарубежем. А переводы в криптовалютах совершаются в любых размерах, куда угодно, без комиссии и выводятся в нужной валюте где угодно =)

Но и это не все, в отличии от акций криптовалюты не подвержены панике, если одна криптовалюта падает то 10 других растут, пока все в минусах криптоманы зарабатывают сейчас еще больше чем в прошлом году!

Очевидно, пора разобраться в криптовалютах и в помощь вам для этого канал «🔥Крипто», читая который узнаете:

— Что такое криптовалюты, как устроены, как купить и продавать
— Анализ и подборка монет, которые коснулись низов. Такие определяются с точностью до 98%. Профит х2-х3 от депозита в худшем случае.
— Перепродажа BTC, ETH, USDT с наценкой от 5 до 15%. Профит с каждой сделки.
— Актуальные новости крипторынка

💭Ну серьёзно. Раньше говорили, что самолёты невозможны. С блокчейном то же самое.

Автор нон-стопом мониторит рынок криптовалют и знает какие монеты сейчас могут принести нам копеечку.

А всем новым подписчикам дарит авторский гайд по старту в крипте 👇
https://yangx.top/mntrddn/3770

p.s. У автора канала на личном кошельке более 60 биткоинов (эквивалент 70 млн рублей по нынешнему курсу), он уже обжегся на чем только можно было, а сейчас показывает безопасную дорогу тем кто только начинает разбираться в криптовалютах.

Как использовать ключевое слово global в Python

По умолчанию Python думает, что внутри функции вы хотите использовать локальную переменную.

И когда мы сначала пытаемся вывести значение переменной, а затем повторно присваиваем значение переменной, к которой мы пытаемся получить доступ, Python запутывается.

Релокация — самый легкий способ переехать. Всё просто — устраиваетесь на работу в компанию и переезжаете за её счёт. Визы, билеты, проживание — всё оплачивает компания.

Но есть проблема: такие вакансии не постят на Headhunter, их нет в мусорных каналах. Поэтому держите в подписках jobify.

Там ребята вручную отбирают лучшую работу с релокацией. Прямо сейчас можно уехать в Канаду, Азию или Европу. Все вакансии реальны, фейков нет.

Если вы айтишник, маркетолог, дизайнер или просто годный специалист — канал мастхэв для вас.

Как удалить ключ из словаря при помощи генератора

Генераторы словаря в Python — это быстрые однострочники, которые позволяют легко создавать словари.

Здесь важно понимать, что мы создаем новый словарь. Поэтому это не самый экономичный метод удаления ключа. Но если вы уверены, что ключ существует, а словарь не слишком велик, можно воспользоваться и генератором.

Что такое строка?

Строка — это тип данных в Python. Строка записывается как последовательность символов, заключенная в одинарные или двойные кавычки.

Что следует учитывать при использовании метода lower()

Метод lower() делает довольно простую вещь. Он создает новую строку, в которой все прописные буквы меняются на строчные. Но есть несколько моментов, о которых следует помнить при его использовании.

Строки неизменяемы

Строки являются неизменяемым типом данных. Это означает, что их нельзя поменять после создания, только перезаписать заново. Поэтому исходная строка после использования метода lower() остается неизменной.

Метод lower() возвращает новую строку

lower() возвращает новую строку. Этот момент логически вытекает из предыдущего. Следовательно, если вы хотите использовать результат работы метода в дальнейшем, вам нужно сохранить его в новую переменную.

Пример работы метода lower(): проверяем пользовательский ввод

Скрипт задает пользователю вопрос "What color is the sun?" («Какого цвета солнце?») и ждет от него ответа. Затем программа проверяет, совпадает ли ответ с "yellow" (желтый), и если да, то печатает "Correct!" («Правильно!»). Если пользователь введет другой ответ, программа напечатает "That is not the correct color!" («Это неправильный цвет!»).

Почему так происходит?

Программа проверяет, совпадает ли пользовательский ответ со строкой yellow. Однако — Yellow с заглавной буквой Y — это совершенно другая строка.

Вы можете легко исправить это, используя метод lower() и внеся небольшое изменение в программу.

Модули Dataset и DataLoader

Как и Tensorflow, PyTorch имеет несколько наборов данных, включенных в пакет (например, Text, Image и Audio). В этом руководстве будет использоваться один из таких встроенных наборов данных изображений — CIFAR10.

Эти датасеты очень распространены и широко задокументированы в сообществе ML. Они отлично подходят для прототипирования и сравнительного анализа моделей, поскольку вы можете сравнить производительность своей модели с тем, чего смогли достичь другие.

Результат обратного распространения и обучения

Для шага обратного распространения нам нужно сначала запустить optimizer.zero_grad(). Это устанавливает градиент в ноль перед запуском обратного распространения, поскольку мы не хотим накапливать градиент за последующие проходы.

Метод loss.backward() использует потери для вычисления градиента, затем мы используем Optimizer.step() для обновления весов.

Определение метода тестирования

Это нужно для того, чтобы мы могли оценивать нашу модель и выводить точность на тестовом наборе. Большие отличия от метода тестирования заключаются в том, что мы используем model.eval(), чтобы перевести модель в режим тестирования, и torch.no_grad(), который отключит вычисление градиента, так как мы не используем обратное распространение во время тестирования. Наконец, мы вычисляем средние потери для набора тестов и общую точность.

Первая карта с кэшбеком в 42% на покупки у партнеров и до 3% на все покупки — такие условия предлагает дебетовая карта Уралсиб.

· Перестаньте терять деньги: получайте 11% на остаток в первые 2 месяца и бесплатное обслуживание!
· Не теряйте на комиссиях при переводах — до 100.000р без комиссии
· Получение карты — в день обращения

Не ленитесь, оформляйте новую карту и получайте прибыль: https://go.redav.online/06e1242ecffd1910

Обучение модели

Укажите количество epochs, на которых вы хотите обучить модель. Каждая эпоха будет проходить цикл train, который выводит прогресс каждые 2000 выборок. Затем он проверяет модель на тестовом наборе и выводит точность и потери на тестовом наборе.

Сохранение и загрузка модели

Передайте model.state_dict() в качестве первого аргумента. Это просто словарь, который сопоставляет слои с их соответствующими изученными параметрами (весами и смещениями).

В качестве второго аргумента дайте имя вашей модели (принято сохранять модели PyTorch с использованием расширений .pth или .pt). Также можно указать полный путь, если вы хотите сохранить его в определенном каталоге.

torch.save(model.state_dict(), "cifar_fc.pth")

Если вы хотите загрузить свою модель для логического вывода, используйте torch.load(), чтобы получить сохраненную модель, и сопоставьте изученные параметры с помощью load_state_dict.

Расширьте свои знания в программировании на Python, уделив этому всего 3 вечера по 1,5 часа!

На бесплатном онлайн-интенсиве Skillbox по программированию вы попробуете себя в роли разработчика на Python и узнаете, как работают популярные алгоритмы этого языка. Проанализируете данные с помощью Data Science. Получите базовые навыки по разным направлениям и советы по развитию карьеры. Мощный компьютер не нужен.

Подробная программа: https://clc.to/TIR9KA

🎁 Всех участников ждут подарки.

Выберите свой путь в мире IT с 3 по 5 ноября в 19:00 по московскому времени!