Preskoči na glavni sadržaj
🔒 Način pregleda. Prvih petnaest Foundations lekcija je besplatno; ova je Pro. Pokrenite 7-dnevni trial da otključate editor, AI savjete i ostatak programa. Kartica obavezna, otkažite bilo kada u Dashboard.Pokreni 7-dnevni trial →
← KolegijiSenior Deep-DivesModule 4 · Memory + profiling · RecapRješavanje pogrešaka: iznimke u odnosu na vrste rezultataquiz86 / 161
+100 XP
Zadatak
📝 **Zadatak:** Izgradite mali \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\` koji vraća ukupnu memoriju u MB (float, 2 decimale): \`\`\` total_bytes = retci * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100) mb = total_bytes / 1_000_000 # decimala MB — odgovara Prometheus/Grafana konvenciji povratni krug (mb, 2) \`\`\` Testirajte 3 realistične ljestvice: mala predmemorija u memoriji, pandas DataFrame srednje veličine, veliki Redis skup podataka. 📋 Implementirajte gornju funkciju. Testovi se pokreću automatski. 💡 **Savjet:** Ponovno pročitajte teoriju ako zapnete.
🎯 Kviz

Pitanje

📝 **Zadatak:** Izgradite mali \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\` koji vraća ukupnu memoriju u MB (float, 2 decimale): \`\`\` total_bytes = retci * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100) mb = total_bytes / 1_000_000 # decimala MB — odgovara Prometheus/Grafana konvenciji povratni krug (mb, 2) \`\`\` Testirajte 3 realistične ljestvice: mala predmemorija u memoriji, pandas DataFrame srednje veličine, veliki Redis skup podataka. 📋 Implementirajte gornju funkciju. Testovi se pokreću automatski. 💡 **Savjet:** Ponovno pročitajte teoriju ako zapnete.

💬 Rasprava

Budi prvi — postavi pitanje ili podijeli savjet.
Prijavi se kako bi se pridružio raspravi. Čitanje je besplatno.
Učitavanje rasprave…