Сергей Соколов

geopy:

>>> d = distance.distance
>>> _, wa = g.geocode('Washington, DC')
>>> _, pa = g.geocode('Palo Alto, CA')
>>> print((d(ne, cl) + d(cl, wa) + d(wa, pa)).miles)
3276.157156868931

Где у вас узкое место: в получении постов по одному, не более 3 в секунду? Используйте метод execute() – там можно собирать запросы в пачки до 25 запросов к API ВК. Итого 75 в секунду.

Если вы делаете запросы с токенами не одного, а нескольких аккаунтов, то можно параллелить запросы например, с Octopus HTTP

def solve():
    return 0

А что там решать – только в нуле будет равенство.

Хорошо представляешь, как функцию «вызывают»?

a = func()

То, что она «возвращает» (какое-то значение) – подставят вместо func()

Например, если она «возвращает» 5, то получится, как если бы написали a = 5

Для этого код самой функции был бы:

def func():
    return 5

С Python только разбираюсь, ответ не претендует на оптимальность.

import numpy as np

def noZeros(a):
    arr = np.array(a)
    rows = arr[ ~np.all(arr == 0, axis = 1)]
    colsTrue = ~np.all(rows == 0, axis = 0)
    return rows[:, colsTrue == True]

a = [
       [0,4,0,1,0],
       [0,0,2,3,0],
       [0,0,3,1,0],
       [0,0,0,0,0],
]

noZeros(a)

Результат:

array([[4, 0, 1],
       [0, 2, 3],
       [0, 3, 1]])

грубо перебрать все возможные варианты «5–6 букв» получится весьма быстро.

Подключайтесь к АПИ Московской Биржи. Там есть пример на Python.

Вас интересует индекс "GAZP".

Heroku, бесплатный аккаунт. Документация Getting Started on Heroku with Python (на англ.)

Попробуйте возвращать веб-ссылку вида

<a href="sms://+79855555555?body=привет%20мир">ОТправить SMS</a>

Слишком большой шаг в градиентном спуске. Попробуйте уменьшить его наполовину.

Вы хотите построить упрощённую модель распространения заболевания? Чтобы что получить на выходе – число больных по дням, визуализировать как-то процесс? Я представил себе два разных подхода:

1. брать исходную «конфигурацию» социума, этих 1000 человек – как граф их связей, через которые происходит заражение. Генерировать этот граф случайным образом. Выбирать исходного заражённого. И далее обходить граф по каким-то правилам. Можно ещё добавить вероятность передачи заражения, чтобы случайным образом определять на каждом звене – состоялась передача в этот день или нет. Усложнить можно, разбив людей на классы. Например, для ИППП как минимум, мужчины/женщины и только гетеросексуальная передача. Или для инфекций, передающихся бытовым путём рассмотреть распространение от работника заведения массового питания.

2. без графа, просто добавить вероятности заражения от каждого каждому. Можно все сделать одинаковыми, напр., 60%. И каждую передачу в каждый день пробрасывать через генерацию очередного случайного числа – состоялась или нет.

Ну и погуглите научные исследования распространения эпидемий (например), или визуализации / игры на эту тему.

1. создать Standalone приложение ВК;
   
2. получить для него токен админа/редактора сообщества с правами photos, wall;
   
3. запускать по расписанию на сервере, брать очередное фото photos.get() и постить wall.post() на стену – всё через api ВКонтакте.
   

Не столько в программирование, как в машинное обучение и анализ больших данных.