Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #156 · 2 окт.

Те, кто в Python не первый день, хорошо знают, что на число можно умножить не только число, но и другие типы. Главное, чтобы у этих типов была реализация такой операции. # list >>> [1] * 3 [1, 1, 1] # tuple >>> (2, 3) * 3 (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> "A" * 3 "AAA" Так работает полиморфизм стандартных типов. Интересно здесь то, что это сработает и в том случае, когда порядок операндов обратный. То есть int умножить на [тип]. # list >>> 3 * [1] [1, 1, 1] # tuple >>> 3 * (2, 3) (2, 3, 2, 3, 2, 3) # string >>> 3 * "A" "AAA" Если хотите реализовать такое поведение в ваших классах то следует помнить два момента: 1. Если множитель справа, то вам нужно реализовать метод __mul__, наш класс это первый операнд, то есть слева. myType * 3 2. Если множитель слева, то вам нужно реализовать метод __rmul__, наш класс это второй операнд, справа. 3* myType Всё тоже самое можно делать и для других математических операторов. И если в этом примере действие и результат будут фактически одинаковыми, то бывают ситуации, когда это не так. Например, при умножении матриц имеет значение порядок операндов. Для других операторов, таких как деление или сдвиг, очень важно кто с какой стороны находится. >>> 2/4, 4/2 (0.5, 2.0) >>> 2<<3, 3<<2 (16, 12) >>> 100%15, 15%100 (10, 15) #tricks#basic

Hashtags

#tricks #basic

Резултати

Пронајдени 2 слични објави

Пребарај: #scientist

当前筛选 #scientist清除筛选

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #3048 · 26.11.2025 г., 16:04

Најди слично Погледај

#вакансия#data#scientist#ML#remote#удаленка Название компании: deeplay Формат работы: Удаленка Занятость: Полная Контакты: @hitommooo Мы разрабатываем роботов-аниматоров для интеллектуальных карточных игр: покер, бридж, маджонг, преферанс. Аниматоры создают активность на игровой платформе, привлекая пользователей 🎲🧩 Ищем сильного Middle Data Scientist 🎯 Что по задачам? - Разработка инструментов, автоматических отчётов и методов кластеризации данных и системы мониторинга работы ML-моделей - Контроль качества ML-моделей, обнаружение дата-дрифта и поддержание качества предсказаний на необходимом уровне - Аналитика данных, проверка гипотез, исследования данных и методов 🧑‍💻Наши ожидания - Коммерческий опыт работы в должности Data Scientist от 3х лет - Уверенное знание ML (опыт работы с полным ML-пайплайном) - Знание методов статистического анализа данных (EDA, LDA, MDS) - Знание методов кластеризации и её оценки, методов понижения размерности - Опыт программирования на Python - Знание различных видов визуализаций в python, любовь к графикам — приветствуется 🍪Мы предлагаем - Полностью удаленный формат работы - График работы с гибким началом и окончанием рабочего дня - Ежегодно проводим performance review, по итогу которых намечаем планы развития сотрудника - Частичная компенсация расходов на медицинские услуги, бассейн, массаж - Частичная компенсация расходов на спорт - Материальная помощь к важным событиям и в сложных жизненных ситуациях - Регулярные шаринги знаний, хакатоны, митапы, трансляции, турниры - Изучение английского языка для всех желающих 2 раза в неделю 📩 Контакты:@hitommooo

Hashtags

#вакансия #data #scientist #ml #remote #удаленка

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #1850 · 25.12.2023 г., 09:01

Најди слично Погледај

#вакансия#vacancy#senior#lead#data#scientist ✨Senior/Lead Data Scientist Компания: WILDBERRIES ЗП: по результатам собеседования Wildberries - это 9 млн заказов и 1 млрд поисковых запросов в сутки. Мы ищем Senior/Lead Data Scientist в команду FBO Wildberries. Наша команда управляет процессом с момента планирования поставки товара на склад Wildberries до момента, когда этот товар оказывается на месте хранения и становится доступен к продаже. Ключевые требования - Знание классического ML, DL. - Знание методов оптимизации, временных рядов. - Хорошее знание алгоритмов и структур данных. - Знание и умение применять для ML стек Python (Pandas, Sklearn, Numpy, Scipy, XGBoost/LightGBM/Catboost), а также SQL. - Опыт обучения моделей, которые работают в продуктах для массовой аудитории и приносят там пользу. - Для Lead опыт управления командой DS, внедрения корпоративных моделей данных. - Опыт работы – от 3 лет. Основные задачи Предстоит заниматься рекомендациями по завозу товаров, управлением потоком товаров по складам, а именно: - Прогнозирование спроса и предложений товара у покупателей для продавцов на Wildberrries. - Оптимизация потока завоза товаров на склады. - Динамическое тарификация для продавцов на склад, где цена будет меняться в зависимости от загрузки склада, длительности хранения и так далее. - Вместе с бэкендерами строить production pipeline. Компенсация/мотивационный пакет Мы предлагаем: - Оформление по ТК, ГПХ, ИП. - Гибридный формат работы: от офиса в Москве (с бесплатными завтраками, обедами и ужинами) до удаленки из любой точки мира. - Гибкое начало рабочего дня. - Возможность увидеть однозначные результаты работы, напрямую влияющие на бизнес с триллионами GMV. - Возможность брать 3 day-off в любой день. - Необходимое мощное железо и ПО. - Ежегодная 40%-ая скидка на покупку ноутбука или мобильного телефона. - Премии и бонусы по итогам работы. - Карьерный и профессиональный рост. Откликнуться: @yana_itrec Не забудьте уточнить, что вы из @datasciencejobs

Hashtags

#вакансия #vacancy #senior #lead #data #scientist