🧠 «Поиграйся с LLM, почитай про агентов — и сам поймёшь, как это работает»
Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.
Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.
AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.
➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод
Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля
P.S: не упусти свой шанс, промокод:LASTCALL на 10.000₽
Это один из самых бесполезных советов, который мы слышали в адрес тех, кто хочет разобраться в AI-агентах.
Поиграйся — это как?
Потыкать пару промптов в ChatGPT и решить, что теперь ты можешь строить мультиагентные системы? 🤡 Ну-ну.
AI-агенты — это не «очередная обёртка над GPT». Это архитектура. Состояния, инструменты, цепочки вызовов, память, оценка качества и адекватность поведения.
➡️ Чтобы разобраться, нужно:
— понимать, как устроен LLM под капотом
— уметь подключать внешние данные (RAG, retrievers, rerankers)
— уметь масштабировать и дебажить поведение агентов
— разбираться в фреймворках вроде AutoGen, CrewAI, LangChain
— знать, как всё это тащится в прод
Если вы реально хотите не «поиграться», а научиться собирать рабочие агентные системы — у нас стартует курс по разработке ИИ-агентов 5го июля
P.S: не упусти свой шанс, промокод:
👍2
😤 Пока вы думаете — остальные уже учатся строить системы, которые работают за них
⚡24 часа до старта курса по AI-агентам. Самое время задуматься о прокачке скиллов, потому что места ограничены!
Если вы до сих пор думаете, что LLM — это просто «вызов через API», то вы рискуете очень скоро оказаться за бортом индустрии.
Модели больше не в центре. Решают те, кто умеет собирать интеллектуальные системы, а не просто «дообучать модельку».
➡️ Что вы потеряете, если не впишетесь:
— навык, который уже востребован на рынке
— понимание, как из GPT сделать полноценного помощника, агента или продукт
— шанс догнать тех, кто уже перешёл на следующий уровень
📌 Курс стартует уже завтра
— 5 вебинаров, живая практика, код, разборы, продовые кейсы
— без «посмотрите статью», только то, что реально нужно
Спикеры: Никита Зелинский (МТС), Диана Павликова, Макс Пташник, Дима Фомин — те, кто реально собирает агентные системы, а не просто про них пишет.
❗Старт уже завтра — забронируйте место на курсе сейчас
⚡24 часа до старта курса по AI-агентам. Самое время задуматься о прокачке скиллов, потому что места ограничены!
Если вы до сих пор думаете, что LLM — это просто «вызов через API», то вы рискуете очень скоро оказаться за бортом индустрии.
Модели больше не в центре. Решают те, кто умеет собирать интеллектуальные системы, а не просто «дообучать модельку».
➡️ Что вы потеряете, если не впишетесь:
— навык, который уже востребован на рынке
— понимание, как из GPT сделать полноценного помощника, агента или продукт
— шанс догнать тех, кто уже перешёл на следующий уровень
📌 Курс стартует уже завтра
— 5 вебинаров, живая практика, код, разборы, продовые кейсы
— без «посмотрите статью», только то, что реально нужно
Спикеры: Никита Зелинский (МТС), Диана Павликова, Макс Пташник, Дима Фомин — те, кто реально собирает агентные системы, а не просто про них пишет.
❗Старт уже завтра — забронируйте место на курсе сейчас
👍2
Что такое контекст в Django?
Context — это имя переменной шаблона сопоставления словаря, данное объектам Python в Django. Это общее имя, но вы можете дать любое другое имя по вашему выбору, если хотите.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
❤4🤔2
🔥 Сегодня стартует курс по AI-агентам!
Онбординг уже сегодня, но ещё можно вписаться — ПОСЛЕДНИЙ ШАНС это сделать.
Мы больше года собирали мультиагентные системы: экспериментировали, переделывали и в итоге — оформили всё в 5 плотных вебинаров.
😤 «А можно ли вообще научиться чему-то за 5 вебинаров?!»
Если вы хотите просто послушать — нет
Если хотите разбираться и делать — да
➡️ На курсе:
— мы не читаем слайдики, а работаем в коде в реальном времени
— можно задавать вопросы прямо на вебинаре
— после каждого вебинара есть домашка и поддержка в чате
И главное — вы получаете системное понимание, а не набор хаотичных туториалов.
⚡️Если вы думаете, что успеете потом — не успеете.
Старт сегодня:
— а те, кто вписался сейчас, будут вас опережать — в проектах, на грейде и в зарплате
Знакомьтесь, эксперт нашего курса:
Никита Зелинский — Chief Data Scientist МТС, Head of ML Platforms, руководитель центра компетенций по Data Science.
❗Стартуем сегодня — забронируй свое место
Онбординг уже сегодня, но ещё можно вписаться — ПОСЛЕДНИЙ ШАНС это сделать.
Мы больше года собирали мультиагентные системы: экспериментировали, переделывали и в итоге — оформили всё в 5 плотных вебинаров.
😤 «А можно ли вообще научиться чему-то за 5 вебинаров?!»
Если вы хотите просто послушать — нет
Если хотите разбираться и делать — да
➡️ На курсе:
— мы не читаем слайдики, а работаем в коде в реальном времени
— можно задавать вопросы прямо на вебинаре
— после каждого вебинара есть домашка и поддержка в чате
И главное — вы получаете системное понимание, а не набор хаотичных туториалов.
⚡️Если вы думаете, что успеете потом — не успеете.
Старт сегодня:
— а те, кто вписался сейчас, будут вас опережать — в проектах, на грейде и в зарплате
Знакомьтесь, эксперт нашего курса:
Никита Зелинский — Chief Data Scientist МТС, Head of ML Platforms, руководитель центра компетенций по Data Science.
❗Стартуем сегодня — забронируй свое место
👍2
Каковы способы настройки функциональности интерфейса администратора Django?
Существует несколько способов настройки функциональности интерфейса администратора Django. Вы можете использовать форму добавления/изменения, которая автоматически генерируется Django, вы можете добавлять модули JavaScript с помощью параметра js. Этот параметр в основном представляет собой список URL-адресов, указывающих на модули JavaScript, которые должны быть включены в ваш проект в теге <script>. Вы также можете написать представления для администратора, если хотите.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍4
Функция compress
Функция compress из itertools используется для фильтрации элементов входной последовательности на основе соответствующих элементов булевой последовательности.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍2😁2
Как получить определенный предмет в Model?
Если нет результатов, соответствующих запросу, get() вызовет исключение DoesNotExist. Если данному запросу get() соответствует более одного элемента он вызовет MultipleObjectsReturned, который также является атрибутом самого класса модели.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
🔥2🥱1
В чем разница между локальными и глобальными переменными в SQL?
Локальные переменные могут быть доступны только внутри функции, в которой они были объявлены. А глобальные переменные, будучи объявленными вне какой-либо функции, хранятся в фиксированных структурах памяти и могут использоваться во всей программе.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍5
❗ Первый вебинар нашего курса по AI-агентам уже прошёл!
Запись уже выложили на обучающей платформе — можно влетать и догонять с комфортом.
Первые слушатели уже оставили фидбэки — и, кажется, мы попали в точку:
— «теперь наконец понял, как выбирать модели под задачу — раньше брал первую попавшуюся»
— «без лишнего, по делу, в лайве — кайф»
— «огонь, ожидания 100% оправданы лично у меня»
Если хотели вписаться, но сомневались — ещё не поздно. Вебинары идут вживую, записи сохраняются, чат работает, материалы открыты.
⏳ Ещё можно догнать и пройти всё вместе с потоком.
👉 Залетай на курс
Запись уже выложили на обучающей платформе — можно влетать и догонять с комфортом.
Первые слушатели уже оставили фидбэки — и, кажется, мы попали в точку:
— «теперь наконец понял, как выбирать модели под задачу — раньше брал первую попавшуюся»
— «без лишнего, по делу, в лайве — кайф»
— «огонь, ожидания 100% оправданы лично у меня»
Если хотели вписаться, но сомневались — ещё не поздно. Вебинары идут вживую, записи сохраняются, чат работает, материалы открыты.
⏳ Ещё можно догнать и пройти всё вместе с потоком.
👉 Залетай на курс
❤3
В чем отличие
и — это разные способы применения декораторов.
применяет декоратор без аргументов, а применяет декоратор с аргументами.
То есть вызывает декоратор foobar, передавая ему аргументы, а затем результат (декорированная функция) применяется к функции.
Библиотека собеса по Python
@foobar от @foobar()?@foobar@foobar()@foobar@foobar()То есть
@foobar()Библиотека собеса по Python
👍2
Что такое функция django.shortcuts.render?
Когда функция представления возвращает веб-страницу как HttpResponse вместо простой строки, мы используем render(). Функция Render — это сокращённая функция, которая позволяет разработчику легко передавать словарь данных вместе с шаблоном. Эта функция затем объединяет шаблон со словарём данных с помощью шаблонизатора. Наконец, render() возвращает HttpResponse с отрисованным текстом, который представляет собой данные, возвращаемые моделями. Таким образом, функция Django render() обходит большую часть работы разработчика и позволяет ему использовать различные шаблонизаторы.
Базовый синтаксис:
render(request, template_name, context=None, content_type=None, status=None, using=None)
Запрос — это параметр, который генерирует ответ. Имя шаблона — это используемый HTML-шаблон, а контекст — это словарь данных, переданных на страницу из Python. Вы также можете указать тип контента, статус переданных данных и возвращаемый рендер.
Библиотека собеса по Python
Базовый синтаксис:
render(request, template_name, context=None, content_type=None, status=None, using=None)
Запрос — это параметр, который генерирует ответ. Имя шаблона — это используемый HTML-шаблон, а контекст — это словарь данных, переданных на страницу из Python. Вы также можете указать тип контента, статус переданных данных и возвращаемый рендер.
Библиотека собеса по Python
👍2
Как настроить статические файлы в Django?
Убедитесь, что файл django.contrib.staticfiles добавлен в ваш INSTALLED_APPS.
В файле настроек определите STATIC_URL, например:
STATIC_URL = '/static/'
В шаблонах Django используйте статический тег шаблона для создания URL-адреса для заданного относительного пути с использованием настроенного STATICFILES_STORAGE.
{% load static %}
<img src="{% static 'my_sample/abcxy.jpg' %}" alt="ABC image">
Сохраните статические файлы в папке static в вашем приложении. Например, my_sample/static/my_sample/abcxy.jpg
Библиотека собеса по Python
В файле настроек определите STATIC_URL, например:
STATIC_URL = '/static/'
В шаблонах Django используйте статический тег шаблона для создания URL-адреса для заданного относительного пути с использованием настроенного STATICFILES_STORAGE.
{% load static %}
<img src="{% static 'my_sample/abcxy.jpg' %}" alt="ABC image">
Сохраните статические файлы в папке static в вашем приложении. Например, my_sample/static/my_sample/abcxy.jpg
Библиотека собеса по Python
👍3
Как сравниваются последовательности?
При сравнении происходит поэлементное (по порядку) сравнение элементов последовательностей.
Сначала сравниваются первые элементы, если они равны — вторые и т.д.
Если при сравнении очередных элементов, элемент одной последовательности оказался больше элемента другой — то результат сравнения определен.
Если дошли до конца одной последовательности, то большей считается более длинная.
Таким образом, сравнение идет поэлементно слева направо до тех пор, пока элементы равны или пока не закончится одна из последовательностей. Это называется лексикографическим порядком сравнения.
Библиотека собеса по Python
Сначала сравниваются первые элементы, если они равны — вторые и т.д.
Если при сравнении очередных элементов, элемент одной последовательности оказался больше элемента другой — то результат сравнения определен.
Если дошли до конца одной последовательности, то большей считается более длинная.
Таким образом, сравнение идет поэлементно слева направо до тех пор, пока элементы равны или пока не закончится одна из последовательностей. Это называется лексикографическим порядком сравнения.
Библиотека собеса по Python
👍3
☝️ Последний шанс купить курсы Proglib Academy с доступом навсегда!
Это не просто летняя распродажа, это финал эпохи. Мы дарим скидку 40% на все курсы, включая полностью обновлённый курс по Python (предложение НЕ ДЕЙСТВУЕТ только на курс по AI-агентам для DS-специалистов).
Но главное: с 1 августа доступ ко всем новым курсам станет ограниченным. Успейте инвестировать в свои знания на самых выгодных условиях!
👉 Выбрать курс
Это не просто летняя распродажа, это финал эпохи. Мы дарим скидку 40% на все курсы, включая полностью обновлённый курс по Python (предложение НЕ ДЕЙСТВУЕТ только на курс по AI-агентам для DS-специалистов).
Но главное: с 1 августа доступ ко всем новым курсам станет ограниченным. Успейте инвестировать в свои знания на самых выгодных условиях!
👉 Выбрать курс
👍1
В чем разница между списками и массивами?
Примечание: в стандартной библиотеке Python есть объект array, но здесь мы специально будем обсуждать массив из популярной библиотеки Numpy.
Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов.
Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры.
Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.
Библиотека собеса по Python
Списки в каждом индексе можно заполнять разными типами данных. Массивы требуют однородных элементов.
Арифметические действия в списках добавляют или удаляют элементы из списка. Арифметические действия на массивах соответствуют функциям линейной алгебры.
Массивы используют меньше памяти и обладают значительно большей функциональностью.
Библиотека собеса по Python
👾4👍3❤1
С какими базами данных совместим Flask?
Flask поддерживает SQLite и MySQL в качестве бэкэнд-базы данных. Для поддержки различных баз данных используются DbAdapter. В комплект поставки входит SQLDbAdapter, позволяющий подключаться к различным базам данных SQL с помощью Flask-SQLAlchemy, включая MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQLite, Sybase, Firebird и другие. В комплект также входит MongoDbAdapter, позволяющий подключаться к базам данных MongoDB с помощью Flask-MongoEngine.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍2
Что такое объект g? Чем он отличается от объекта session? (Flask)
g — это глобальное пространство имён, которое может хранить любые данные для одного контекста приложения. Например, обработчик предыдущего запроса может установить g.user, к которому маршрут и другие функции могут получить доступ. В Flask же данные сеанса отслеживаются с помощью объекта сеанса, представляющего собой объект-словарь, содержащий пару «ключ-значение» с переменными сеанса и связанными с ними значениями. Мы можем сохранять данные для конкретного браузера, используя сеанс. Данные сеанса переносятся, когда пользователь нашего приложения на Flask выполняет дополнительные запросы в том же браузере.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
👍2
🤖 Знаете, чем настоящий AI отличается от чат-бота?
Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз.
Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning.
Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы:
✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер:матрицами! );
✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики;
✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning.
Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром.
Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning!
Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз.
Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning.
Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы:
✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер:
✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики;
✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning.
Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром.
Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning!
Как функционируют менеджеры контекста в Python и в каких ситуациях они могут быть полезны?
Менеджеры контекста в Python предназначены для эффективного управления ресурсами, такими как файлы, сетевые соединения или блокировки, обеспечивая автоматическое освобождение этих ресурсов по завершении работы. Их основное применение заключается в ситуациях, когда необходимо гарантировать освобождение ресурсов, даже если возникают ошибки. Менеджеры контекста создаются с использованием ключевого слова with, которое автоматически вызывает методы enter и exit у соответствующего объекта.
Библиотека собеса по Python
Библиотека собеса по Python
❤5👍2
🔥 Знакомьтесь, преподаватель нашего нового курса по ML — Мария Жарова.
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
👍1