🔥 Не пропустите событие осени для AI-комьюнити
24 сентября, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
😤 Пока все спорят, «боты это или нет», мы покажем, как работают настоящие агенты: с планированием, инструментами и памятью. За час Максим разберёт:
— почему ИИ-агенты сейчас на пике инвестиций
— чем они отличаются от ChatGPT и обычных моделей
— цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение
— живое демо простого агента
— как бизнес уже получает ROI до 80%
⚡️ Хотите спросить у Максима всё, что обычно остаётся «за кадром»? Ловите шанс — только в прямом эфире.
⏰ Мест мало, регистрация закроется, как только забьём комнату
24 сентября, 19:00 Мск — бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта»
😤 Пока все спорят, «боты это или нет», мы покажем, как работают настоящие агенты: с планированием, инструментами и памятью. За час Максим разберёт:
— почему ИИ-агенты сейчас на пике инвестиций
— чем они отличаются от ChatGPT и обычных моделей
— цикл агента: восприятие → планирование → действие → обучение
— живое демо простого агента
— как бизнес уже получает ROI до 80%
⚡️ Хотите спросить у Максима всё, что обычно остаётся «за кадром»? Ловите шанс — только в прямом эфире.
⏰ Мест мало, регистрация закроется, как только забьём комнату
👍2
Как в FastAPI (SQLAlchemy 2.0 async) корректно обеспечить «сеанс на запрос» с авто-rollback при исключении и гарантированным закрытием соединения?
👾 — Создать один глобальный AsyncSession и шарить его между хэндлерами
👍 — Использовать зависимость с yield
🥰 — Открывать/закрывать сессию вручную в каждом хэндлере try/except
⚡ — Класть сессию в app.state на старте приложения и переиспользовать
Библиотека задач по Python
👾 — Создать один глобальный AsyncSession и шарить его между хэндлерами
👍 — Использовать зависимость с yield
🥰 — Открывать/закрывать сессию вручную в каждом хэндлере try/except
⚡ — Класть сессию в app.state на старте приложения и переиспользовать
Библиотека задач по Python
👍6🥰3⚡2
В FastAPI сервисе при нагрузке появляются предупреждения Unclosed client session/connector is closed, растёт число открытых файловых дескрипторов. Вы используете aiohttp для внешних HTTP-запросов. Какой подход корректный?
👾 — Создавать aiohttp.ClientSession() на каждый запрос и не закрывать — пусть GC разберётся
👍 — Создать один ClientSession на старте приложения (lifespan), переиспользовать во всех хэндлерах и корректно закрыть на shutdown
🥰 — Заменить на синхронный requests внутри run_in_executor — тогда дескрипторы не утекут
⚡ — Для каждого запроса создавать новый TCPConnector(force_close=True) и сразу закрывать сессию
Библиотека задач по Python
👾 — Создавать aiohttp.ClientSession() на каждый запрос и не закрывать — пусть GC разберётся
👍 — Создать один ClientSession на старте приложения (lifespan), переиспользовать во всех хэндлерах и корректно закрыть на shutdown
🥰 — Заменить на синхронный requests внутри run_in_executor — тогда дескрипторы не утекут
⚡ — Для каждого запроса создавать новый TCPConnector(force_close=True) и сразу закрывать сессию
Библиотека задач по Python
👍9
❗ Сегодня премьера
В 19:00 МСК стартует бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным — «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».
В программе:
— почему агенты ≠ чат-боты;
— живое демо простого агента;
— и как эта тема встроена в курс, который разработан под руководством Никиты Зелинского.
⏰ Это прямой эфир: подключиться можно через лендинг курса.
В 19:00 МСК стартует бесплатный вебинар с Максимом Шаланкиным — «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта».
В программе:
— почему агенты ≠ чат-боты;
— живое демо простого агента;
— и как эта тема встроена в курс, который разработан под руководством Никиты Зелинского.
⏰ Это прямой эфир: подключиться можно через лендинг курса.
👍1
Какое из следующих определений соответствует пакетам (packages) в Python?
Anonymous Quiz
18%
Набор основных модулей
55%
Папка с модулями Python
16%
Набор файлов, содержащих определения и операторы Python
11%
Набор программ, использующих модули Python
❤3
Что из перечисленного не является ключевым словом в языке Python?
👾 — pass
👍 — eval
🥰 — assert
⚡️ — nonlocal
Библиотека задач по Python
👾 — pass
👍 — eval
🥰 — assert
⚡️ — nonlocal
Библиотека задач по Python
👍31🥰1
🤫 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов»
Каждый технологический скачок оставляет позади тех, кто «подождал ещё чуть-чуть». ИИ-агенты — это новый рывок.
Уже через пару лет именно они будут драйвить аналитику и автоматизацию. Хотите остаться на гребне?
🖥️ На курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов» мы разберём:
— создание AI-агентов с нуля
— сборку собственной RAG-системы
— интеграцию LLM под задачи бизнеса
📌 Курс подходит:
→ ML/AI инженерам (middle+ / senior)
→ Data Scientists
→ Backend и platform-инженерам
→ Advanced CS/DS студентам
⚡️ Старт уже скоро — 3 октября.
💰 До 28 сентября действует скидка — 57.000 ₽ вместо 69.000 ₽ (по промокоду datarascals).
🔗 Узнать больше о курсе и записаться
З.ы. если вы не успели на вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» — запись уже доступна
Каждый технологический скачок оставляет позади тех, кто «подождал ещё чуть-чуть». ИИ-агенты — это новый рывок.
Уже через пару лет именно они будут драйвить аналитику и автоматизацию. Хотите остаться на гребне?
🖥️ На курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов» мы разберём:
— создание AI-агентов с нуля
— сборку собственной RAG-системы
— интеграцию LLM под задачи бизнеса
📌 Курс подходит:
→ ML/AI инженерам (middle+ / senior)
→ Data Scientists
→ Backend и platform-инженерам
→ Advanced CS/DS студентам
⚡️ Старт уже скоро — 3 октября.
💰 До 28 сентября действует скидка — 57.000 ₽ вместо 69.000 ₽ (по промокоду datarascals).
🔗 Узнать больше о курсе и записаться
З.ы. если вы не успели на вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» — запись уже доступна
❤2
Нужно задать таймаут для блока асинхронных операций так, чтобы по истечении времени корректно произошло отмена вложенных await’ов и наверху ловился TimeoutError без «проглатывания» отмен. Что выбрать?
👾 — await asyncio.wait_for(coro, timeout=5)
👍 — async with asyncio.timeout(5): ...
🥰 — signal.alarm(5) в том же потоке
⚡️ — Оборачивать всё в собственный try/except CancelledError
Библиотека задач по Python
👾 — await asyncio.wait_for(coro, timeout=5)
👍 — async with asyncio.timeout(5): ...
🥰 — signal.alarm(5) в том же потоке
⚡️ — Оборачивать всё в собственный try/except CancelledError
Библиотека задач по Python
👾8❤1👍1
🚀 Всё о курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов»
❓ Зачем нужны ИИ-агенты?
Это системы, которые берут на себя задачи аналитики и автоматизации. Именно они становятся основой для работы с корпоративными данными и для поддержки принятия решений.
❓ Зачем мне курс?
Курс отвечает на три ключевых вопроса:
— Как построить собственную систему агентов с нуля?
— Каким образом использовать RAG-подход для работы с корпоративными данными?
— Как адаптировать LLM под реальные задачи бизнеса?
❓ Подходит ли это мне?
Курс рассчитан на специалистов уровня middle+ и senior: ML/AI инженеров, Data Scientists, backend и platform-разработчиков. Подойдёт и студентам CS/DS, если вы готовы к продвинутым практикам.
Запись вводной встречи «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» доступна по ссылке.
❓ Когда старт?
Обучение начинается 3 октября.
❓ Сколько стоит?
До 28 сентября действует скидка → 57 000 ₽ вместо 69 000 ₽ (промокод datarascals).
🔗 Описание программы и регистрация
❓ Зачем нужны ИИ-агенты?
Это системы, которые берут на себя задачи аналитики и автоматизации. Именно они становятся основой для работы с корпоративными данными и для поддержки принятия решений.
❓ Зачем мне курс?
Курс отвечает на три ключевых вопроса:
— Как построить собственную систему агентов с нуля?
— Каким образом использовать RAG-подход для работы с корпоративными данными?
— Как адаптировать LLM под реальные задачи бизнеса?
❓ Подходит ли это мне?
Курс рассчитан на специалистов уровня middle+ и senior: ML/AI инженеров, Data Scientists, backend и platform-разработчиков. Подойдёт и студентам CS/DS, если вы готовы к продвинутым практикам.
Запись вводной встречи «ИИ-агенты: новая фаза развития искусственного интеллекта» доступна по ссылке.
❓ Когда старт?
Обучение начинается 3 октября.
❓ Сколько стоит?
До 28 сентября действует скидка → 57 000 ₽ вместо
🔗 Описание программы и регистрация
👍1
Какой будет вывод следующего фрагмента кода?
👾 — {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
👍 — {1, 2, 3, 4, 5}
🥰 — None
⚡️ — {1, 5}
Библиотека задач по Python
s = {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
print(s)👾 — {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
👍 — {1, 2, 3, 4, 5}
🥰 — None
Библиотека задач по Python
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍40
🔥 Сегодня последний день скидки!
На недавнем вебинаре «ИИ-агенты: новая фаза развития AI» мы показали, как агенты уже меняют работу Data Scientists и инженеров.
Что тебя ждёт на курсе:
⚡️ создашь своего ИИ-агента с нуля
⚡️ соберёшь RAG-систему
⚡️ научишься адаптировать LLM под реальные данные бизнеса
⏳ До конца этого дня цена на курс 57 000 ₽. Уже завтра будет 69 000 ₽. Успевай записаться (используй промокодdatarascals ).
🔗 Записаться на курс
На недавнем вебинаре «ИИ-агенты: новая фаза развития AI» мы показали, как агенты уже меняют работу Data Scientists и инженеров.
Что тебя ждёт на курсе:
⚡️ создашь своего ИИ-агента с нуля
⚡️ соберёшь RAG-систему
⚡️ научишься адаптировать LLM под реальные данные бизнеса
⏳ До конца этого дня цена на курс 57 000 ₽. Уже завтра будет 69 000 ₽. Успевай записаться (используй промокод
🔗 Записаться на курс
👍2
⏳ Последние часы со скидкой!
Мы уже закрыли вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития AI», но запись всё ещё доступна.
А дальше остаётся только практика. На курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов» ты научишься разрабатывать агентов, собирать RAG-системы и адаптировать LLM под бизнес.
⏰ Сегодня цена ещё 57.000 ₽ с промокодом datarascals.
Завтра — 69.000 ₽.
👉 Успеть оплатить до полуночи
Мы уже закрыли вебинар «ИИ-агенты: новая фаза развития AI», но запись всё ещё доступна.
А дальше остаётся только практика. На курсе «ИИ-агенты для DS-специалистов» ты научишься разрабатывать агентов, собирать RAG-системы и адаптировать LLM под бизнес.
⏰ Сегодня цена ещё 57.000 ₽ с промокодом datarascals.
Завтра — 69.000 ₽.
👉 Успеть оплатить до полуночи
👍1
Как работает хэш-таблица?
Хэш-таблица в Python реализована в виде словаря (dict). Вот как это работает:
— Хэширование ключей: Когда вы добавляете пару ключ-значение в словарь, Python сначала вычисляет хэш-код ключа с помощью встроенной функции hash(). Хэш-код — это целое число, представляющее «отпечаток» ключа.
— Разрешение коллизий: Если два разных ключа имеют одинаковый хэш-код (коллизия), Python использует механизм разрешения коллизий для размещения значений в памяти. Одним из наиболее распространенных методов разрешения коллизий является метод цепочек, когда для каждого «ячейки» хэш-таблицы выделен список, в который добавляются все значения с одинаковыми хэш-кодами.
— Поиск значения: При поиске значения по ключу Python сначала вычисляет хэш-код ключа и затем использует его для определения соответствующей «ячейки» в хэш-таблице. Затем происходит поиск значения внутри этой «ячейки» (или цепочки).
Библиотека задач по Python
— Хэширование ключей: Когда вы добавляете пару ключ-значение в словарь, Python сначала вычисляет хэш-код ключа с помощью встроенной функции hash(). Хэш-код — это целое число, представляющее «отпечаток» ключа.
— Разрешение коллизий: Если два разных ключа имеют одинаковый хэш-код (коллизия), Python использует механизм разрешения коллизий для размещения значений в памяти. Одним из наиболее распространенных методов разрешения коллизий является метод цепочек, когда для каждого «ячейки» хэш-таблицы выделен список, в который добавляются все значения с одинаковыми хэш-кодами.
— Поиск значения: При поиске значения по ключу Python сначала вычисляет хэш-код ключа и затем использует его для определения соответствующей «ячейки» в хэш-таблице. Затем происходит поиск значения внутри этой «ячейки» (или цепочки).
Библиотека задач по Python
👍5
🤖 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов»
Последняя возможность в этом году освоить ИИ-агентов с Proglib— старт живых вебинаров на курсе уже 3 октября!
Уже 24 студента изучают 5 лонгридов подготовительного модуля, чтобы сформировать базу к старту живых вебинаров с Никитой Зелинским.
📚 Бонус: при оплате до 30 сентября вы получите дополнительный лонгрид для подготовки к курсу. Это отличный способ подойти к занятиям уже с базой.
🔥 А ещё после прохождения курса у вас будет достаточно знаний, чтобы участвовать в хакатоне с призовым фондом 1 125 000 ₽.
🔗 Записаться на курс и узнать подробности
Последняя возможность в этом году освоить ИИ-агентов с Proglib— старт живых вебинаров на курсе уже 3 октября!
Уже 24 студента изучают 5 лонгридов подготовительного модуля, чтобы сформировать базу к старту живых вебинаров с Никитой Зелинским.
📚 Бонус: при оплате до 30 сентября вы получите дополнительный лонгрид для подготовки к курсу. Это отличный способ подойти к занятиям уже с базой.
🔥 А ещё после прохождения курса у вас будет достаточно знаний, чтобы участвовать в хакатоне с призовым фондом 1 125 000 ₽.
🔗 Записаться на курс и узнать подробности
Как работает select_related в Django ORM?
👾 — Выполняет отдельный запрос для каждой связанной модели
👍 — Делает SQL JOIN и подтягивает связанные объекты сразу
🥰 — Кэширует связанные объекты в памяти на уровне Python
⚡️ — Автоматически превращает ForeignKey в ManyToMany
Библиотека задач по Python
👾 — Выполняет отдельный запрос для каждой связанной модели
👍 — Делает SQL JOIN и подтягивает связанные объекты сразу
🥰 — Кэширует связанные объекты в памяти на уровне Python
⚡️ — Автоматически превращает ForeignKey в ManyToMany
Библиотека задач по Python
👍11
Что произойдёт при await asyncio.gather(a(), b(), return_exceptions=False), если a() уже отменена (CancelledError), а b() всё ещё выполняется?
👾 — Вернётся список с CancelledError на месте a(), b() продолжит выполняться
👍 — Будет проброшена CancelledError, при этом gather отменит b() и дождётся её завершения/cleanup
🥰 — Будет проброшена CancelledError, но b() оставят работать в фоне
⚡️ — Поведение не определено и зависит от версии
Библиотека задач по Python
👾 — Вернётся список с CancelledError на месте a(), b() продолжит выполняться
👍 — Будет проброшена CancelledError, при этом gather отменит b() и дождётся её завершения/cleanup
🥰 — Будет проброшена CancelledError, но b() оставят работать в фоне
⚡️ — Поведение не определено и зависит от версии
Библиотека задач по Python
🥰6❤2
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят!
Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.
На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻
Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.
На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻
В asyncio родительский таск сделал token = var.set(1) и затем создал два таска t1, t2; в t1 внутри выполняется var.set(2). Как ContextVar ведёт себя по умолчанию?
👾 — Общее на все таски — t1 меняет значение и для родителя, и для t2
👍 — Контекст копируется при создании таска — t1 видит 1, может сменить на 2 только для себя; родитель и t2 остаются с 1
🥰 — Значение видно только в пределах одного await
⚡️ — Требуется вручную вызывать copy_context(), иначе ContextVar не работает
Библиотека задач по Python
👾 — Общее на все таски — t1 меняет значение и для родителя, и для t2
👍 — Контекст копируется при создании таска — t1 видит 1, может сменить на 2 только для себя; родитель и t2 остаются с 1
🥰 — Значение видно только в пределах одного await
⚡️ — Требуется вручную вызывать copy_context(), иначе ContextVar не работает
Библиотека задач по Python
😢3👍2👾1
Что делает os.rename()?
В Python функция os.rename() используется для переименования файла или директории в операционной системе. Она входит в модуль os.
Библиотека задач по Python
Библиотека задач по Python