Python

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

Ar dirbote su ML modeliu: pats modelis nebuvo paliestas, bet sukūrėte backend infrastruktūrą ir jos apvyniojimą?

def is_palindrome(string_to_check: str) -> bool: kairė, dešinė = 0, ilgas(string_to_check) kol kairė < dešinė: kol kairė < dešinė ir ne string_to_check[kairė]: kairė += 1 kol kairė < dešinė ir ne string_to_check[dešinė]: dešinė -= 1

Kas yra palindromas?

Kaip Python žodynas tvarko maišos susidūrimus ir kodėl `True`, `1` ir `1.0` nėra saugomi kaip trys skirtingi raktai?

Kodėl keičiamoji numatytoji argumento reikšmė Python'e išlieka tarp funkcijos kvietimų?

Papaskinkite apie savo darbo patirtį, ypač apie paskutinę darbo vietą ir, jei norite, apie ankstesnę.

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

Ar dirbote pats su Kafka ar infrastruktūrą ir nustatymus jums suteikė DevOps?

Lёsha radoje į dėžutę. -> True Vabalis! O, vabalis! Didelis kaip liūtas! O, protas! O, protas! -> True "........,,,! " -> False def is_palindrome(string_to_check: str) -> bool:

Kaip buvo išvalytas didelis Kafka įvykių žurnalas: ar buvo nustatyta išlaikymo politika?

Ar galėjo Kafkaje pasirodyti įvykių dubliavimas ir kaip sprendėte šią problemą?

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

Kaip backendas bendradarbiavo su ML modeliu: kur jis buvo hostintas ir kokiu protokolu su juo bendravote?

Ar dirbote su AI agentais ar neuroninėmis tinklais kodui rašyti?

Kodėl `{True: 1, 1: 2, 1.0: 3, "1": 4}` žodyne galutinė reikšmė raktui `True` yra `3`, o ne `1`?

Kaip veikė sistema prieš pereinant prie event-driven/Kafka: ar tai buvo REST API naudodami FastAPI?