🤖 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!
👍2👏1
🔥 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
🔥 Вы ещё можете застать старый добрый Proglib — с вечным доступом к курсам.
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
С 1 августа всё меняется: навсегда — останутся только те, кто успел купить сейчас.
-40% на все курсы. Включая обновлённый Python (кроме курса по AI-агентам)
Это не просто распродажа. Это — последняя точка входа в Proglib Academy по старым правилам.
📚 Выбрать и забрать свой курс навсегда → https://clc.to/TBtqYA
👍1
Что подразумевается под объектом Thread-Local в Flask Python?
Потоколокальный объект — это объект, связанный с идентификатором текущего потока и сохранённый в специальной структуре. Flask Python использует потоколокальные объекты, чтобы пользователю не приходилось передавать объекты из одной функции в другую в рамках запроса для обеспечения потокобезопасности.
Библиотека задач по Python
Библиотека задач по Python
👍2
⚡️ Мы запускаем онлайн-курс по машинному обучению для Data Science.
Хочешь войти в Data Science, но не знаешь, с чего начать?
А может, ты уже в теме, но чувствуешь, что знаний не хватает?
Старт курса — 12 августа, и это отличный шанс пройти весь путь — от теории до уверенного применения.
Что внутри:
— от линейных моделей и градиентного спуска до бустинга и рекомендательных систем
— реальные примеры, практика, задачи и живая менторская поддержка
— всё, что нужно, чтобы не просто разобраться, а применять ML в реальных проектах
Ведет курс Мария Жарова:
ML-инженер в Wildberries, преподаватель МФТИ, ТГУ и МИФИ, практик и автор канала @data_easy
🎁 По промокодуEarlybird — скидка 10.000 рублей, только до 27 июля.
Для первых 10 студентов мы подготовили эксклюзивный лонгрид по теме курса, который позволит начать учиться уже сейчас.
👉 Записаться на курс
Хочешь войти в Data Science, но не знаешь, с чего начать?
А может, ты уже в теме, но чувствуешь, что знаний не хватает?
Старт курса — 12 августа, и это отличный шанс пройти весь путь — от теории до уверенного применения.
Что внутри:
— от линейных моделей и градиентного спуска до бустинга и рекомендательных систем
— реальные примеры, практика, задачи и живая менторская поддержка
— всё, что нужно, чтобы не просто разобраться, а применять ML в реальных проектах
Ведет курс Мария Жарова:
ML-инженер в Wildberries, преподаватель МФТИ, ТГУ и МИФИ, практик и автор канала @data_easy
🎁 По промокоду
Для первых 10 студентов мы подготовили эксклюзивный лонгрид по теме курса, который позволит начать учиться уже сейчас.
👉 Записаться на курс
👍1
Что будет если ошибку не обработает блок except?
Если ошибка не будет обработана в блоке except, то программа прервется и выдаст сообщение об ошибке. Это называется необработанным исключением.
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
Библиотека задач по Python
При возникновении исключения Python генерирует traceback — последовательность вызовов функций, которая привела к ошибке.
Если исключение не перехватывается блоком except, то traceback выводится пользователю и программа завершается аварийно.
Библиотека задач по Python
👍3
🔥 Хороший ML-разработчик не начинает с нейросетей
На собеседовании по ML System Design кандидату дают задачу «предсказать отток», а он сразу лезет в нейросети. Красиво, модно, дорого.
Но профи думает иначе:
💭 Логрегрессия? Градиентный бустинг?
💭 А сколько у нас данных и времени?
💭 Что с интерпретируемостью?
Потому что не выбрать адекватную модель — это уже ошибка.
Нейросети — это круто. Но без понимания классического ML вы просто «подключаете модельку», а не строите решения.
➡️ На курсе разберём:
— линейные модели, деревья, PCA, кластеризацию
— метрики, переобучение, bias vs variance
— инженерные подводные камни, которые идут сразу после fit()
🎁 Скидка 10 000₽ по промокодуEarlybird , только до 27 июля.
А ещё — подарок для первых 10 участников: специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать погружение в материал уже сегодня.
🔗 Успей записаться — и начни карьеру в Data Science уже через 3 месяца!
На собеседовании по ML System Design кандидату дают задачу «предсказать отток», а он сразу лезет в нейросети. Красиво, модно, дорого.
Но профи думает иначе:
💭 Логрегрессия? Градиентный бустинг?
💭 А сколько у нас данных и времени?
💭 Что с интерпретируемостью?
Потому что не выбрать адекватную модель — это уже ошибка.
Нейросети — это круто. Но без понимания классического ML вы просто «подключаете модельку», а не строите решения.
➡️ На курсе разберём:
— линейные модели, деревья, PCA, кластеризацию
— метрики, переобучение, bias vs variance
— инженерные подводные камни, которые идут сразу после fit()
🎁 Скидка 10 000₽ по промокоду
А ещё — подарок для первых 10 участников: специальный лонгрид по теме курса, чтобы вы могли начать погружение в материал уже сегодня.
🔗 Успей записаться — и начни карьеру в Data Science уже через 3 месяца!
❤2
Есть ли в Python сборщик мусора, и, если есть, как он работает?
Стандартный интерпретатор использует несколько алгоритмов.
🧹 Подсчёт ссылок. Каждый объект в Python содержит внутренний счётчик ссылок. Когда он падает до нуля, это означает, что на объект больше нет ссылок, его можно удалить. Главный недостаток этого алгоритма — не умеет определять циклические ссылки.
🧹 Алгоритм поиска циклов. Реализован в модуле gc и активируется время от времени, а не постоянно. Если коротко, этот алгоритм периодически ищет объекты, которые ссылаются только друг на друга и не доступны извне. Объекты, признанные недостижимыми, удаляются.
Также стоит добавить, что циклический сборщик мусора делит объекты на три поколения в зависимости от того, как долго они существуют в памяти. Новые объекты помещаются в первое поколение. Если они сохраняются после очередного процесса сбора мусора, то перемещаются в следующее по старшинству поколение. Объекты в более старших поколениях проверяются реже.
Библиотека задач по Python
Библиотека задач по Python
👍6
Какие из этих баз данных по умолчанию не поддерживаются Django?
👾 — Postgres
👍 — Mysql
🥰 — Sqlite
⚡️ — Mongodb
Библиотека задач по Python
👾 — Postgres
👍 — Mysql
🥰 — Sqlite
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡23🥰3
😤 Устал листать туториалы, которые не складываются в картину
У тебя в голове уже есть логрегрессии, деревья, метрики и какая-то PCA, но системного понимания всё нет?
Пора с этим разобраться!
Наш курс по классическому ML:
— научит выбирать адекватные модели под задачу
— разложит метрики, переобучение и bias по полочкам
— покажет, что скрывается за fit/predict, и что с этим делать
🔔 До 27 июля по промокодуEarlybird — минус 10.000₽
P.S. Первые 10 участников получат эксклюзивный лонгрид, чтобы начать изучать тему ещё до старта курса.
👉 Поменяй свою жизнь: старт карьеры в AI — успей до закрытия набора!
У тебя в голове уже есть логрегрессии, деревья, метрики и какая-то PCA, но системного понимания всё нет?
Пора с этим разобраться!
Наш курс по классическому ML:
— научит выбирать адекватные модели под задачу
— разложит метрики, переобучение и bias по полочкам
— покажет, что скрывается за fit/predict, и что с этим делать
🔔 До 27 июля по промокоду
P.S. Первые 10 участников получат эксклюзивный лонгрид, чтобы начать изучать тему ещё до старта курса.
👉 Поменяй свою жизнь: старт карьеры в AI — успей до закрытия набора!
Какой из следующих подходов наиболее корректен для реализации thread-safe и масштабируемого кэширования в приложении Flask, развернутом в нескольких экземплярах (например, в Docker-контейнерах с Gunicorn)?
👾 — Использовать flask.g для хранения кэшированных значений
👍 — Использовать functools.lru_cache в качестве декоратора для кэшируемых функций
🥰 — Использовать Redis в связке с Flask-Caching и настроить его как backend
⚡️ — Хранить кэш в глобальной переменной Python (global_cache = {}) и использовать mutex
Библиотека задач по Python
👾 — Использовать flask.g для хранения кэшированных значений
👍 — Использовать functools.lru_cache в качестве декоратора для кэшируемых функций
🥰 — Использовать Redis в связке с Flask-Caching и настроить его как backend
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2