Andrey Dugin

Используйте безопасный eval:
from ast import literal_eval as eval

Используйте \b

Не с того конца проблему решаете. OpenCV - очень быстрая библиотека (особенно если её правильно использовать, избегать лишних аллокаций памяти под массивы и т.п.). Попробуйте читать (декодировать) видео асинхронно или в отдельном треде. Например, можно использовать FileVideoStream из imutils.

conda install -c menpo dlib

print(*map(str, sorted(eval('[{}+{},{}+{}]'.format(*input())), reverse=True)), sep='')

Если охота поковыряться с Python в браузере, можете глянуть Brython.

JPG - это формат с потерями. Зачем в него сохранять?

from pathlib import Path
from datetime import datetime

dic = {
    datetime.fromtimestamp(path.stat().st_ctime).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'): path.name
    for path in Path().glob('*.*')
}

Отвечая на ваш вопрос в соседней теме - как получить имя самого старого архива:

path = min(Path().glob('*.rar'), key=lambda path: path.stat().st_ctime)
print(path.name)

В Path() можно передать путь к папке, например: Path('/path/to/your/dir')

nums = '1 2 2 2 5 8 12 12 13 15 15 21 25 26 32'
nums = sorted(map(int, nums.split()))

result = [x1 for x1, x2 in zip(nums[:-1], nums[1:]) if x2 - x1 == 1]

print(*result)

Это даже в документации Python есть: https://docs.python.org/3.8/library/functions.html#zip

a = ['K', 'G', 'K', 'G', 'G', 'K', 'K']
chunks = list(zip(*[iter(a)]*2))

Overhead на перегонку данных в GPU и обратно может быть слишком большим относительно времени вычисления в вашей конкретной задаче. Кроме того, в самом Tensorflow полно очень медленных функций, самописный аналог которых может быть на 1-3 порядка быстрее. Также может влиять разрядность чисел - например, посмотрите сюда: Как ускорить перемножение матриц в numpy?

Используйте numpy/scipy, например scipy.stats.rv_discrete