Сумма штрафа Google российским телеканалам выросла до 8 ундециллионов рублей, но в Google не сообщили о ней акционерам 😮

На начало декабря 2024 года сумма штрафа Google российским телеканалам выросла до 8 ундециллионов (ундециллион — единица с 36 нулями) рублей

Сумма штрафа против Google превышает в несколько раз всё мировое богатство ($8 квадриллионов). Текущая капитализация Google составляет $2,17 трлн, что в 10 миллиардов триллионов раз меньше, чем сумма штрафа

🗣Если интересно, можно почитать здесь

👉 Python Ready | #новость

😂

С добрым утром! ☕️

Вот вам на утро крутой сайт для изучения Питончика)

Pytonchik — платформа, на которой собрано много полезной информации по Python. Туториалы, полезные методы и подборки курсов. Кому интересно, снизу оставлю линк.

📌 Ссылочка: pythonchik.ru

👉 Python Ready | #ресурс

Знаете как работает хэширование в Питончике?
#средничкам

Сегодня как раз разберем хэширование — это процесс преобразования данных в фиксированный размер, который называется хэш-значением.

Для начала нужно импортировать модуль hashlib, импорты прописываем в начале файла:

import hashlib

Теперь можем создать хэш-объект, используя алгоритм SHA-256. Это делается так:

hash_object = hashlib.sha256()

Далее, чтобы хэшировать данные, нужно обновить хэш-объект. Для этого мы добавим строку, которую хотим хэшировать, и не забудем закодировать её в байты:

data = "Hello, World!"
hash_object.update(data.encode())

Когда хэш-объект обновлен, можем получить хэш-значение, используя метод hexdigest(). Вот как это сделать:

hash_value = hash_object.hexdigest()
print(f"Хэш-значение для '{data}': {hash_value}")

🔥 В результате мы получим уникальное хэш-значение для строки "Hello, World!".

👉 Python Ready | #практика

Квантовый прорыв: чип Google Willow за 5 минут решил задачу, которую классический ПК решал бы миллиард лет 😮

«Мы уже прошли точку безубыточности» — заявил в интервью Хартмут Невен руководитель подразделения Google Quantum AI.

Впервые за 30 лет работы над квантовыми компьютерами инженеры смогли показать, что увеличение числа кубитов в системе не приводит к её нестабильности. Наоборот, чем больше кубитов, тем экспоненциально меньше ошибок чип совершает.

И вот результат: разработчики Willow взяли сложнейшую вычислительную задачу, на решение которой у современного суперкомпьютера ушло бы 10 септиллионов лет.

🗣Почитать подробнее можно здесь

👉 Python Ready | #новость

Ravesli — онлайн-платформа, на которой собрано много удобных уроков для изучения питончика и обучения в создании разных проектов типа змейки и тетриса.

📌 Ссылочка: ravesli.com

👉 Python Ready | #ресурс