Есть ли грейд на текущем проекте

В Python нет встроенной поддержки градиентов (grade) как в математических библиотеках, но их можно реализовать с помощью NumPy или автоматического дифференцирования (autograd) в библиотеках типа TensorFlow/PyTorch.

Пример вычисления градиента функции с NumPy:

import numpy as np

def func(x):
return x**2 + 3*x + 2

def gradient(f, x, h=1e-5):
return (f(x + h) - f(x - h)) / (2 * h)

x = 2.0
print(f"Градиент в точке {x}: {gradient(func, x)}") # Ожидаем 7 (2*2 + 3)

Для сложных случаев лучше использовать специализированные библиотеки:
```python
import torch

x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x**2 + 3*x + 2
y.backward()
print(x.grad)  # tensor(7.)

Градиенты широко применяются в машинном обучении для оптимизации моделей через градиентный спуск.