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백엔드 개발파이썬 튜토리얼JavaScript 및 Python 프로그래밍 과제: AdventJS

AdventJS 2024를 발표하게 되어 매우 기쁩니다! 이전보다 더 크고 더 좋아졌으며 Python을 지원합니다.

프로그래밍 애호가이거나 문제 해결을 좋아하거나 단순히 즐기면서 기술을 향상하고 싶다면 지금이 바로 기회입니다.

retos de Programación de JavaScript y Python: AdventJS
adventjs.dev로 이동하여 참여해 보세요. 무료입니다.

AdventJS란 무엇인가요? ?

AdventJS는 12월 내내 잠금 해제되는 일일 프로그래밍 챌린지 시리즈입니다. 12월 1일부터 25일까지 매일 여러분의 지식과 창의성을 시험할 새로운 도전에 직면하게 될 것입니다. 올해는 여러분이 이미 알고 있는 언어인 JavaScriptTypeScript 외에도 Python에 대한 지원이 추가되었습니다. ?

프런트엔드 애호가, 백엔드 마스터, 코딩 매니아 등 모두를 위한 무언가가 있습니다!

왜 참여해야 합니까? ?

  • 기술 향상: 매일의 과제를 해결하는 것은 프로그래밍 기술을 연습하고 향상시키는 놀라운 방법입니다.
  • 업적 및 점수: 업적을 달성하고 진행 상황을 추적하세요. 비디오 게임과 비슷하지만 코인을 모으는 대신 개발자로서 발전하게 됩니다. ??‍?
  • 글로벌 커뮤니티: AdventJS는 스페인어 ??, 영어 ??포르투갈어 ??로 제공됩니다. 전 세계 수천 명의 프로그래머와 함께 참여합니다.
  • 재미 보장: 각 챌린지는 재미있고 도전적으로 설계되었습니다. 올바른 해결책을 찾았을 때의 승리감보다 더 좋은 것은 없습니다!

retos de Programación de JavaScript y Python: AdventJS

올해에는 더 많은 즐거움을 누릴 수 있도록 챌린지와 트로피가 추가되었습니다. ?


시작하려면 무엇이 필요합니까? ?️

  1. AdventJS 계정(무료입니다!)
  2. JavaScript, TypeScript 또는 Python에 대한 기본 지식이 있어야 합니다. 초보자인지 전문가인지는 중요하지 않습니다. 도전 과제는 모든 수준에 맞게 설계되었습니다.
  3. 배우고 즐기고 싶어요!

어떻게 작동하나요? ?️

  1. 일일 챌린지: 매일 새로운 챌린지가 잠금 해제됩니다. 원하는 순서대로 문제를 해결할 수 있지만 건너뛸 수는 없습니다.
  2. 좋아하는 언어로 해결: 올해에는 Python이 추가되어 각 과제를 해결하는 데 가장 적합한 언어를 선택할 수 있습니다.
  3. 공유 및 학습: 과제를 완료하면 다른 개발자가 과제를 어떻게 해결했는지 확인할 수 있습니다. 다양한 접근 방식을 배우고 코드를 개선할 수 있는 특별한 기회입니다.

이 모험에 함께 해주세요! ?

2024년에는 더 많은 프로그래머들이 챌린지에 동참하길 바랍니다. 올해 우리는 AdventJS를 더 쉽게 접근하고 흥미롭게 만들기 위해 많은 노력을 기울였습니다. 또한 일부 과제에 대한 팁과 솔루션을 공유하는 내 네트워크에서 저를 찾을 수 있습니다(하지만 스포일러는 없습니다. 그렇죠!?).

지금 AdventJS에 등록하고 이 독특한 경험에 참여해 보세요. 챌린지에서 만나요!

즐거운 프로그래밍을 즐기시고 12월의 마법을 시작해보세요! ??

질문이 있거나 진행 상황을 공유하고 싶다면 X에서 해시태그 #AdventJS를 사용하여 대화에 참여하거나 내 Twitch 채널을 방문하세요. 저는 12월 내내 AdventJS 전용 스트림을 진행할 예정입니다!

위 내용은 JavaScript 및 Python 프로그래밍 과제: AdventJS의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python 목록은 다양한 유형의 데이터를 저장할 수 있습니다. 예제 목록에는 정수, 문자열, 부동 소수점 번호, 부울, 중첩 목록 및 사전이 포함되어 있습니다. 목록 유연성은 데이터 처리 및 프로토 타이핑에서 가치가 있지만 코드의 가독성과 유지 관리를 보장하기 위해주의해서 사용해야합니다.

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금융, 과학 연구, 의료 및 AI 분야에서 수치 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 것이 중요합니다. 1) 금융에서 메모리 매핑 파일과 Numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 처리 속도가 크게 향상 될 수 있습니다. 2) 과학 연구 분야에서 HDF5 파일은 데이터 저장 및 검색에 최적화됩니다. 3) 의료에서 ​​인덱싱 및 파티셔닝과 같은 데이터베이스 최적화 기술은 데이터 쿼리 성능을 향상시킵니다. 4) AI에서 데이터 샤딩 및 분산 교육은 모델 교육을 가속화합니다. 올바른 도구와 기술을 선택하고 스토리지 및 처리 속도 간의 트레이드 오프를 측정함으로써 시스템 성능 및 확장 성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

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