Python

def function(test_list: tuple = ()): test_list.append(1) print(test_list) test_list = () function() # function(test_list) # function() # print(test_list) #

Դու աշխատե՞լ ես ML մոդելով՝ մոդելը չպատասխանելով, այլ կառուցելով բեկենդային ենթակառուցվածքը և շրջապատը նրա շուրջ։

def is_palindrome(string_to_check: str) -> bool: աջ, ձախ = 0, len(string_to_check) մինչ աջ < ձախ: մինչ աջ < ձախ և ոչ string_to_check[աջ]: աջ += 1 մինչ աջ < ձախ և ոչ string_to_check[ձախ]: ձախ -= 1

Ի՞նչ է պալինդրոմը։

Ինչպե՞ս է Python-ի բառարանն աշխատում հեշի բախումները և ինչու `True`, `1` և `1.0` չեն պահվում որպես երեք տարբեր բանալի:

Ինչու՞ Python-ում կանխադրված արգումենտի փոփոխական արժեքը պահվում է ֆունկցիայի կանչերի միջև:

Պատմեք ձեր աշխատանքային փորձի մասին, հատկապես վերջին աշխատատեղի և, եթե ցանկանում եք, նախորդի մասին։

def function(test_list: list = []): test_list.append(1) print(test_list) test_list = [] function() function(test_list) function() print(test_list)

Lёsha գտավ թիթեռը պահարանում։ -> True Թիթեռ! Օ, թիթեռ! Խոշոր է ինչպես վագր! Ահ, խելք! Օ, խելք! -> True "........,,,! " -> False def is_palindrome(string_to_check: str) -> bool:

Դու ինքնուրույն աշխատե՞լ ես Kafka-ի հետ, թե՞ ինֆրակառուցվածքն ու կարգավորումները տրամադրել են DevOps-ը։

Ինչպես մաքրվեց Kafka-ի մեծ իրադարձությունների օրագիրը՝ արդյոք սահմանվեց պահպանում քաղաքականություն?

Կարո՞ղ էին Kafka-ում հայտնվել կրկնվող իրադարձություններ և ինչպես լուծեցիք այս խնդիրը։

Ինչպե՞ս էր backend-ը փոխգործակցում ML մոդելի հետ՝ որտեղ էր այն հյուրընկալված և ինչ պրոտոկոլով էինք հաղորդակցվում նրա հետ։

obj = {True: 1, 1: 2, 1.0: 3, "1": 4} print(obj) # {True: 3, "1": 4}

Դուք աշխատե՞լ եք AI-գործակալների կամ նյարդային ցանցերի հետ կոդ գրելիս։

Ինչու `{True: 1, 1: 2, 1.0: 3, "1": 4}` բառարանում `True` բանալիի վերջնական արժեքը `3` է, ոչ թե `1`?

Ինչպես էր աշխատում համակարգը նախքան event-driven/Kafka-ին անցնելը՝ դա FastAPI-ի վրա REST API-ներ էին՞