TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #198 · 6 јан.

Первая директория в sys.path 🔸 Когда вы запускаете Python-интерпретатор в интерактивном режиме, в системные пути (sys.path) в самое начало добавляется текущая рабочая директория >>> for path in sys.path: ... print(f'"{path}"') "" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... Первая строка пустая, что и означает текущую рабочую директорию. 🔸 Если вы запускаете интерпретатор передавая скрипт как аргумент, то история получается иная. На первом месте будет директория в которой располагается скрипт. А текущая рабочая директория игнорируется. Пишем скрипт с таким содержанием: # script.py import sys for path in sys.path: print(f'"{path}"') Запускаем python3 /home/user/dev/script.py Получаем "/home/user/dev" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... 🔸 Если вы запускаете скрипт по имени модуля то на первом месте будет домашняя директория текущего юзера python3 -m script "/home/user" "/usr/lib/python37.zip" "/usr/lib/python3.7" ... Скрипт должен быть доступен для импорта На что это влияет? На видимость модулей для импорта. Если вы ждёте, что, запустив скрипт по пути, сможете импортировать модули из текущей рабочей директории, то вы ошибаетесь. Придётся добавлять путь os.getcwd() в sys.path самостоятельно или заранее объявлять переменную PYTHONPATH. #basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #deeplearningai

当前筛选 #deeplearningai清除筛选
Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8713 · 07.10.2025 г., 18:06

🧠 Новый курс от Andrew Ng - Agentic AI! Создание AI-агентов становится одной из самых востребованных профессий на рынке. Теперь вы можете научиться этом на курсе. Курс научит вас реализовывать четыре ключевых паттерна дизайна агентов: - Reflection - как агент анализирует свои ответы и улучшает их - Tool use - модель выбирает, какие инструменты использовать (поиск, почта, календарь, код и т.д.) - **Planning**- ИИ планирует и разбивает задачу на подзадачи - Multi-agent collaboration - взаимодействие нескольких агентов, как сотрудников в команде Andrew Ng делает акцент на оценке (evals) и анализе ошибок - ключевых навыках для успешной отладки агентных систем. В курсе есть практика, где можно создадите deep research-агента, который умеет искать, синтезировать и формировать отчёты, применяя все эти паттерны. 🟢Особенности курса: - Все уроки и код на Python - Очень подробно и пошагало объяснены все вунтренности - В курсе рассматриваются для самые популярные фреймворками для создания ИИ агентнов 🟢Формат: self-paced (проходите курс в удобном для себя темпе) Требование для учащихся - базовые знания Python 🟠Записаться:https://deeplearning.ai/courses/agentic-ai/ @ai_machinelearning_big_data #AI#AgenticAI#AndrewNg#DeepLearningAI#AIagents