Python вопросы с собеседований
24.7K subscribers
508 photos
15 videos
17 files
404 links
Вопросы с собеседований по Python

@workakkk - админ

@machinelearning_interview - вопросы с собесдований по Ml

@pro_python_code - Python

@data_analysis_ml - анализ данных на Python

@itchannels_telegram - 🔥 главное в ит

РКН: clck.ru/3FmrFd
加入频道
👩‍💻 django-storages — Python-библиотека для интеграции различных облачных и внешних хранилищ с Django!

🌟 Она предоставляет простой и универсальный интерфейс для работы с файлами, позволяя сохранять и извлекать их из различных хранилищ, таких как Amazon S3, Google Cloud Storage, Azure Blob Storage и других. Эта библиотека полезна для разработки приложений, которые требуют надежного и масштабируемого хранения файлов.

🔐 Лицензия: BSD-3-Clause

🖥 Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
ФИЗМАТ - топовый канал про Физику, Математику и ИТ.

С помощью картинок и шортcов даже новички разберутся в сложных концепциях и формулах.

Присоединяйтесь: t.me/fizmat
👩‍💻 Python Fire — библиотека для автоматической генерации интерфейсов командной строки (CLI) из любых объектов Python!

🌟 Это упрощает создание и использование CLI для функций, классов и других объектов, позволяя легко интегрировать Python-код с командной строкой. Python Fire также облегчает разработку, отладку и взаимодействие с Python-программами через терминал, предоставляя простой способ выполнения команд и работы с различными типами данных через командную строку.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет этот код?

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎲 Вероятностные модели и функции потерь. Машинное обучение полный курс. Урок 8

- Видео
- Урок 1 / Урок2 / Урок3 / Урок4 / Урок5 /
- Урок6/ Урок7
- Colab
-Полный курс

@python_job_interview

#ml #math #mlmath #probability #машинноеобучение
👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
⚡️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
Data Science: 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: https://yangx.top/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 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: https://yangx.top/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка FRONTEND: https://yangx.top/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

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

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://yangx.top/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
🔥 Огромный репозиторий, который фильтрует и собирает лучшие инструменты для веб-разработки на Python!

🔐 Лицензия: CC-BY-SA-4.0

🖥 Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Что выведет этот код?

❗️ Ответ: C (Error). Так происходит, потому что оператор + не работает для сложения множеств.

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 cachetools — это библиотека Python, предоставляющая функции для кэширования данных в памяти с использованием различных стратегий!

🌟 Она включает реализации популярных алгоритмов кэширования, таких как LRU (Least Recently Used), TTL (Time to Live) и LFU (Least Frequently Used).

🌟 Эта библиотека позволяет оптимизировать производительность приложений, кешируя результаты вычислений или запросов, что особенно полезно для ускорения повторяющихся операций, например, в веб-разработке или обработке данных. Cachetools проста в использовании и подходит для случаев, когда необходимо эффективно управлять кэшированием данных в приложениях с ограниченной памятью.

🔐 Лицензия: MIT

🖥 Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что выведет этот код?

A) 1
B) -1
C) 2
D) 0

❗️ Ответ: B (-1). Объяснение:

🔍 ~ — побитовый оператор НЕ, он инвертирует все биты числа и вычисляет -(n+1) для числа. Поэтому 4 становится -( 4+1)= -5.

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 JustPy — библиотека на Python для создания интерактивных веб-приложений с использованием веб-фреймворка!

🌟 Он позволяет разработчикам строить веб-приложения с минимальным количеством кода, без необходимости написания сложного JavaScript или использования традиционных фреймворков на стороне клиента. JustPy предоставляет простой API для создания веб-страниц и взаимодействия с пользователем.

🔐 Лицензия: Apache-2.0

🖥 Github

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👩‍💻 Что выведет этот код и почему?

@python_job_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Machinelearning
💡 Distilabel

Мощный фреймворк Python для создания синтетических данных для AI и не только для этого

Помимо создания синтетических данных, Distilabel помогает организовать сложные конвейеры обработки данных;
эти конвейеры могут содержать любое количество разных шагов.

Позволяет легко синтезировать и оценивать данные с помощью встроенных инструментов. Отлчиный инструмент для улучшении данных и обучении моделей.

Процесс прост:

- Вводим запрос.
- Два LLM генерируют ответы
- LLM-судья оценивает полученные ответы
- Лучший ответ сопоставляется с изначальным вопросов.

И что самое интересное? Все это с открытым исходным кодом. Лицензия позволяет использовать результаты модели для улучшения других моделей.

GitHub
Доки

@ai_machinelearning_big_data


#Distilabel #python #ai #openai #python #ai #syntheticdata #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM