Forwarded from Machine learning Interview
#deeplearning #machinelearning
@machinelearning_interview
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Простой, но мощный трюк: генерация функций на лету через замыкания. Вместо дублирования логики можно одной фабрикой создавать десятки разных функций.
Хочешь больше таких фишек? Подписывайся на нас и каждый день получай свежие и нестандартные советы, которые реально прокачают твои навыки разработчика!
def make_pow(exp):
return lambda x: x ** exp
square = make_pow(2)
cube = make_pow(3)
print(square(4), cube(2))
#Python, #программирование, #кодинг, #разработка, #собеседование, #интервью, #PythonJobs, #DataScience, #MachineLearning, #AI, #backend, #webdev, #Django, #Flask, #FastAPI, #API, #REST, #asyncio, #многопоточность, #многозадачность, #библиотеки, #NumPy, #Pandas, #TensorFlow, #PyTorch, #SQL, #ORM, #SQLAlchemy, #тестирование, #unittest, #pytest, #TDD, #алгоритмы, #структурыданных, #OOP,
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍5🔥2👎1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🐍 Python-библиотеки - сложность изучения 🔥
• 🌐 Requests - 🟢 Легко
• 📊 Pandas - 🟢 Легко
• 🔢 NumPy - 🟢 Легко
• 📈 Matplotlib - 🟢 Легко
• 🕸️ BeautifulSoup - 🟢 Легко
• ⚡ FastAPI - 🟡 Легко–Средне
• 🧩 Pydantic - 🟡 Легко–Средне
• 📦 Pytest - 🟡 Легко–Средне
• 🗄️ SQLAlchemy - 🟠 Средне
• 🤖 Scikit-Learn - 🟠 Средне
• 🔥 PyTorch - 🟠 Средне
• 🧠 TensorFlow - 🟠 Средне
• 📉 Statsmodels - 🟠 Средне
• 🧬 Dask - 🔴 Сложно
• ⚡ Ray - 🔴 Сложно
• 🔗 LangChain - 🟠 Средне
• 🧠 LangGraph - 🟣 Очень сложно
Самые лёгкие, вроде Requests или BeautifulSoup, решают одну конкретную задачу.
У них простой API — сделал запрос, получил данные, готово.
Чуть сложнее библиотеки вроде FastAPI или Pydantic.
Они требуют понимания архитектуры приложений, валидации данных и работы серверов.
Средний уровень - SQLAlchemy, PyTorch, TensorFlow.
Здесь уже нужно понимать базы данных, машинное обучение и математические модели.
А вот Dask и Ray считаются сложными не потому, что код длинный. А потому что они работают с распределёнными вычислениями - кластеры, параллельность, управление ресурсами.
То есть чем выше уровень библиотеки, тем больше системного мышления и архитектуры нужно понимать.
Поэтому сложность Python-библиотек -
это не про Python. Это про уровень задач, которые они решают.
#Python #PythonDev #MachineLearning
https://www.youtube.com/shorts/vDm-vYmoxx0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
• 🌐 Requests - 🟢 Легко
• 📊 Pandas - 🟢 Легко
• 🔢 NumPy - 🟢 Легко
• 📈 Matplotlib - 🟢 Легко
• 🕸️ BeautifulSoup - 🟢 Легко
• ⚡ FastAPI - 🟡 Легко–Средне
• 🧩 Pydantic - 🟡 Легко–Средне
• 📦 Pytest - 🟡 Легко–Средне
• 🗄️ SQLAlchemy - 🟠 Средне
• 🤖 Scikit-Learn - 🟠 Средне
• 🔥 PyTorch - 🟠 Средне
• 🧠 TensorFlow - 🟠 Средне
• 📉 Statsmodels - 🟠 Средне
• 🧬 Dask - 🔴 Сложно
• ⚡ Ray - 🔴 Сложно
• 🔗 LangChain - 🟠 Средне
• 🧠 LangGraph - 🟣 Очень сложно
Самые лёгкие, вроде Requests или BeautifulSoup, решают одну конкретную задачу.
У них простой API — сделал запрос, получил данные, готово.
Чуть сложнее библиотеки вроде FastAPI или Pydantic.
Они требуют понимания архитектуры приложений, валидации данных и работы серверов.
Средний уровень - SQLAlchemy, PyTorch, TensorFlow.
Здесь уже нужно понимать базы данных, машинное обучение и математические модели.
А вот Dask и Ray считаются сложными не потому, что код длинный. А потому что они работают с распределёнными вычислениями - кластеры, параллельность, управление ресурсами.
То есть чем выше уровень библиотеки, тем больше системного мышления и архитектуры нужно понимать.
Поэтому сложность Python-библиотек -
это не про Python. Это про уровень задач, которые они решают.
#Python #PythonDev #MachineLearning
https://www.youtube.com/shorts/vDm-vYmoxx0
🐍 Python полезные ресурсы 🚀Max
👍14❤7🔥1