TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #411 · 9 фев.

reload_flag="" if [[ -n "${DEBUG}" ]]; then reload_flag="--reload" fi if [[ -n "${WORKER_COUNT}" ]]; then workers=${WORKER_COUNT} else workers=2 fi gunicorn --workers ${workers} \ --bind 0.0.0.0:8000 \ ${reload_flag} main.wsgi Писали такие конструкции чтобы проверить наличие флага и сформировать команду правильно? На самом деле можно сделать тоже самое проще. Для этого используются операторы условной подстановки, доступные в оболочках семейства POSIX. :- для установки значений по умолчанию ${WORKER_COUNT:-2} Если переменная не объявлена, то будет дефолтное значение 2. :+ подставляет указанный текст, если переменная не пуста ${DEBUG:+--reload} Если что-то есть в переменной то распечатается текст после символа +, в противном случае - ничего. Удобно для опциональных флагов, как в нашем примере. Итого наш скрипт может выглядеть так: gunicorn --workers ${WORKER_COUNT:-2} \ --bind 0.0.0.0:8000 \ ${DEBUG:+--reload} main.wsgi Есть еще два оператора. := не только подставить дефолтное значение, но и присвоить его переменной, если она пуста # никаких переменных еще нет VAL1=${VAL2:=hello} # теперь доступны обе echo $VAL1 $VAL2 # hello hello :? остановить выполнение с ошибкой, если переменной нет. echo ${MISS:?is required} bash: MISS: is required Код выхода будет 1. #tricks#linux

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