TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #254 · 11 јун.

Тип строки в Python имеет очень много удобных методов. Сегодня пост про два таких метода которые чаще всего используются "однобоко". Это методы startswith() и endswith() Самый обычный сценарий использования — проверка, начинается ли строка с указанной подстроки? >>> "some_string".startswith("some") True И аналогичная ситуация с зеркальным вариантом этой функции, проверка совпадения с конца >>> "some_string".endswith("some") False Так они используются в большинстве случаев что я видел. Но у этих функций есть еще два варианта использования. 🔸Сравнение нескольких подстрок Для проверки нескольких подстрок в одной строке обычно вызывают эти функции несколько раз. Но на самом деле достаточно передать кортеж со всеми строками один раз. Если будет хоть одно совпадение то функция вернёт True. >>>"my_image.png".endswith(("jpg", "png", "exr")) True 🔸Диапазон поиска Вторым аргументом можно передать индекс символа с которого следует начать сравнение, а третий аргумент это индекс последнего символа. >>> ".filename.ext".startswith("file", 1) True >>> "file_###.ext".endswith('#', 0, -4) True Индексы можно указать отрицательными, что означает отсчёт с конца. #trics#basic

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #headofdatascience

当前筛选 #headofdatascience清除筛选
Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2926 · 16.09.2025 г., 09:10

#vacancy#fulltime#hybrid#moscow #headofdatascience#datascience#RecSys Head of Data Science (RecSys) Мы ищем опытного Head of Data Science, специализирующегося на Dating/Video сервисах. Если у вас есть экспертиза в создании рекомендательных систем для видеоконтента и вы готовы возглавить весь цикл разработки, мы будем рады рассмотреть вашу кандидатуру. Чем предстоит заниматься: - Отвечать за весь процесс разработки рекомендательных систем для видеосервисов. - Разрабатывать, обучать и внедрять модели машинного обучения. - Оценивать эффективность моделей и находить пути для их улучшения. - Развивать и поддерживать автоматизированные процессы обучения и прогнозирования. - Интегрировать модели в рабочие системы (через API, ETL-процессы). - Тесно взаимодействовать с командами аналитики, инженерами данных и бизнес-менеджерами. - Выявлять скрытые закономерности и тренды в данных для повышения качества рекомендаций. Требования: - Опыт работы от 3 лет в сфере video/streaming. - Успешный опыт разработки рекомендательных систем для видеоплатформ и таргетирования видеоконтента. - Опыт взаимодействия с бизнесом для сбора и формализации требований. - Уверенное владение SQL. - Отличное знание Python и библиотек для анализа данных (pandas, scikit-learn, xgboost). - Глубокое понимание основ теории вероятностей, математической статистики и машинного обучения. Мы предлагаем: - Трудоустройство по ИП РФ. - Конкурентную заработную плату от 450.000 до 600.000 р - Гибридный формат работы в Москве. Резюме направлять: @sourserXP