answer:Ошибка AttributeError указывает на то, что вы пытаетесь вызвать метод find_elements() у объекта списка, который у вас есть, но метод find_elements() применим к элементу, а не к списку. Чтобы исправить эту ошибку, нужно изменить следующую часть вашего кода: ```python columns = blockNotSku.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.table__row ') ``` на ```python for block in blockNotSku: columns = block.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.table__row ') ``` Это позволит правильным образом использовать метод find_elements() для каждого элемента в списке blockNotSku.

answer:Ошибка в вашем коде вызвана тем, что вы пытаетесь вызвать метод find_elements() у объекта списка blockNotSku, который является списком элементов, а не у самого элемента. Измените ваш код следующим образом, чтобы исправить эту ошибку: ```python def columnTitleNotSku(self, block): blockNotSku = block.find_elements(By.CSS_SELECTOR, "table[aria-label='Товары, не подпадающие под условия']") titleColumns = [] for table in blockNotSku: columns = table.find_elements(By.CSS_SELECTOR, '.table__row ') for column in columns: titleBrand = column.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.table__cell_head.table__cell_text-leftside').get_attribute('innerText') test.log(str(titleBrand)) titleColumn = column.find_element(By.CSS_SELECTOR, '.table__cell_head.table__cell_text-rightside').get_attribute('innerText') test.log(str(titleColumn)) titleColumns.append({'titleBrand': titleBrand, 'titleColumn': titleColumn}) return titleColumns ``` Внесенные изменения позволят правильным образом использовать метод find_elements() для каждого элемента таблицы в списке blockNotSku.

answer:Lightning McQueen as SpongeBob SquarePants Mack as Patrick Star Delinquent Road Hazards as Plankton and his minions

answer:This formula represents a multiple linear regression model where ŷ represents the predicted value, x_1 and x_2 are the independent variables, and the coefficients 1, 2, and 3 represent the weights associated with each independent variable. Given the provided values for x_1 and x_2, we can substitute them into the formula to calculate the predicted values (ŷ) as follows: 1. When n=1, x_1=0 and x_2=0: ŷ = 1 + 2(0) + 3(0) = 1 2. When n=2, x_1=0 and x_2=2: ŷ = 1 + 2(0) + 3(2) = 6 3. When n=3, x_1=1 and x_2=0: ŷ = 1 + 2(1) + 3(0) = 2 4. When n=4, x_1=3 and x_2=2: ŷ = 1 + 2(3) + 3(2) = 13 Therefore, the output provided is the predicted value of the dependent variable (ŷ) based on the given values of the independent variables (x_1 and x_2) using the multiple linear regression model with the given formula.