В стандартном модуле random есть две очень похожие функции
random.randint()
random.randrange()
Обе возвращают случайное значение из указанного диапазона
>>> random.randint(10, 20)
12
>>> random.randrange(10, 20)
17
В чем же отличие?
Дело в том что у randrange() есть третий параметр step.
randint() действительно возвращает случайное число из указанного диапазона.
randrange() на первый взгляд делает тоже самое если передать также два параметра.
Но есть указать еще и step то наш диапазон усложняется, то есть в него попадёт не полный ряд значений.
Например, я хочу получить случайное значение из диапазона но только чётное число. Тогда достаточно сделать так:
>>> randrange(10, 20, 2)
16
Таким образом получается что randint это частный случай randrange без указания параметра step.
Еще одно важное отличие в том, что randint() включает в диапазон второе значение а randrange() нет. То есть выражение randrange(10, 20) никогда не вернёт 20, а randint(10, 20) вернёт.
#tricks#basic
Обзор соревнований по ML за 2025 год
Есть такая платформа - https://mlcontests.com/, там можно увидеть список актуальных идущих соревнований по ML. Автор выускает ежегодный обзор по соревнованиям. Вот ссылка на мой пост про обзор 2023. 2024 я как-то пропустил, но вот сейчас увидел обзор за 2025: https://mlcontests.com/state-of-machine-learning-competitions-2025/?ref=mlcr25
Из интересного:
• В табличных соревнованиях всё ещё царят бустинги, но нейронки всё активнее используют в блендинге/стакинге
• Некоторые компании (не будем тыкать пальцами, но мы-то знаем) дают своим людям резиновое железо для соревнований. Например, победители одной соревы поделились, поделились тем, что тренировали 48 hours на 512 H100.
• Эпоха BERT в основном прошла, теперь люди активно используют Qwen2.5 и 3
• В соревнованиях по Computer Vision впервые доля решений с транмформерами превзошла долю решений с CNN
• В соревнованиях по аудио в основном используют затюненый Whisper
В отчёте ещё много всего интересного, рекомендую почитать.
#kaggle#datascience
#python#pandas#kaggle
😎
Machine Learning & Data Science with Python, Kaggle & Pandas
Machine Learning A-Z course from zero with Python, Kaggle, Pandas and Numpy for data analysis with hands-on examples
Machine learning is a branch of artificial intelligence (AI) and computer science which focuses on the use of data and algorithms to imitate the way that humans learn, gradually improving its accuracy.
🔗Link
-----
Main channel:@repo_science
Coupons:@freecoupons_reposcience
-----
🎮 Google и Kaggle запустили открытую Game Arena — платформу, где ИИ-системы соревнуются в стратегических играх, чтобы измерить интеллект.
🤖 Зачем это нужно? Старые бенчмарки уже не работают — LLM просто запоминают ответы. Идея в том, что игры — лучший бенчмарк для проверки интеллекта. Они проверяют не факты, а стратегическое мышление, адаптацию и память.
♟️ Первый турнир: шахматы пройдет сегодня. 8 передовых моделей, включая GPT‑4, Claude Opus и Gemini, сразятся друг с другом без использования внешних инструментов.
📊 По итогам матчей формируется открытый рейтинг моделей — кто реально умеет думать, а не просто угадывать.
🧠 Главное отличие от других арен:
✅ Круговая система «каждый играет с каждым».
✅ Позиции меняются каждую секунду
✅ Ошибки наказываются немедленно
✅ Побеждает не та, что знает ответ, а та, что думает
Kaggle собирает рейтинг моделей, который будет обновляться по итогам матчей. В будущем добавят Го, покер и видеоигры.
Стримы первых соревнований пройдут: 5–7 августа на YouTube с Хикару, Леви и Магнусом Карлсеном.
🟠 Подробнее об Арене: https://blog.google/technology/ai/kaggle-game-arena
@ai_machinelearning_big_data
#google#kaggle#arena