Что верно об async void методах?

👾 — Эквивалентны async Task, их можно ожидать и ловить исключения в вызывающем коде
👍 — Исключения не возвращаются вызывающему; они всплывают в контекст синхронизации/UnhandledException, применять стоит только для обработчиков событий
🥰 — Компилятор запрещает async void во всех случаях
⚡️ — Их можно собирать в Task.WhenAll как обычные задачи

Библиотека задач по C#

В высоконагруженном сервисе на .NET вы используете ConcurrentDictionary<TKey, TValue> и вызываете GetOrAdd с фабричным делегатом, который выполняет дорогую инициализацию (например, обращение к БД). Что нужно учитывать?

👾 — GetOrAdd гарантирует, что фабричный делегат вызовется ровно один раз для каждого ключа
🤔 — Фабричный делегат может быть вызван несколько раз для одного ключа при конкурентном доступе, но в словарь попадёт только одно значение
🥰— ConcurrentDictionary блокирует весь словарь на время выполнения фабрики
⚡️ — Использовать Lazy<TValue> в качестве значения, чтобы гарантировать однократную инициализацию
👍 — Варианты 2 и 4 верны

Библиотека задач по C#

Какое утверждение корректно описывает поведение struct с полями-ссылками (ref fields) и использованием ref struct в C#?

👾 — ref struct можно хранить в куче, если он вложен в класс, но доступ к нему осуществляется только по ссылке
👍 — ref struct запрещает захват в замыканиях, хранение в полях классов и boxing, чтобы гарантировать расположение в стеке
🥰 — Обычный struct с полями-ссылками (ref T) компилятор не ограничивает, и их можно хранить в куче без последствий
🥱 — ref struct может быть полем обычного struct, если оба находятся в куче

Библиотека задач по C#

Является ли C# языком программирования с безопасной типизацией?

👍 — Да
👾 — Нет

Библиотека задач по C#

Чем IAsyncEnumerable<T> отличается от Task<IEnumerable<T>> для стриминга?

👾 — Ничем: оба буферизуют весь результат
👍 — IAsyncEnumerable<T> отдаёт элементы по мере готовности, без полной материализации; Task<IEnumerable<T>> возвращает коллекцию разом
🥰 — IAsyncEnumerable<T> не поддерживает отмену
⚡️ — Task<IEnumerable<T>> всегда быстрее

Библиотека задач по C#

Где вы читаете полезный IT-контент?

Интересуют источники, где не только новости, но и практика, разборы и реальные кейсы. Поделитесь в комментариях, можно 1-2 канала/автора, где читаете (TG / Habr / блог / X / GitHub) и какая тематика?

Какой из следующих языков программирования можно использовать с ASP.NET?

👾 — C# .NET
👍 — VB.NET
🥰 — Оба
⚡️ — Ни один

Библиотека задач по C#

В .NET Core приложении под нагрузкой замечены частые аллокации при работе с большими массивами, что вызывает давление на GC. Какой подход наиболее правильный?

👾 — Хранить массивы в static переменной, чтобы GC их не удалял
👍 — Использовать ArrayPool<T>.Shared для аренды и возврата массивов
🥰 — Создавать новые массивы на каждый запрос, чтобы избежать race conditions
⚡️ — Принудительно вызывать GC.Collect() после каждой партии запросов

Библиотека задач по C#

Какое из следующих утверждений верно относительно типа «string» в C#?

👾 — Строки изменяемы
👍 — Строки являются ссылочными типами
🥰 — Строки не могут быть нулевыми
⚡️ — Ничего из вышеперечисленного

Библиотека задач по C#

В .NET Core сервисе под нагрузкой заметили, что методы, возвращающие Task, часто создают лишние аллокации и нагружают GC. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?

👾 — Всегда заменять Task на Thread, чтобы избежать аллокаций
👍 — Использовать ValueTask там, где результат часто доступен синхронно
🥰 — Оборачивать каждый метод в Task.Run, чтобы распределить нагрузку на пул потоков
⚡️ — Принудительно вызывать GC.Collect() после завершения асинхронных операций

Библиотека задач по C#

Что из перечисленного является ActionSelectors?

👾 — ActionName
👍 — NonAction
🥰 — ActionVerbs
⚡️ — Все вышеперечисленное

Библиотека задач по C#

В C# чем отличается struct от class?

👾 — Разницы нет, это взаимозаменяемые типы
👍 — struct — value type (хранится в стеке), class — reference type (в куче)
🥰 — struct можно наследовать от другого struct, а class — нет
⚡️ — class быстрее, чем struct, всегда

Библиотека задач по C#

До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%

Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.

🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)

Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов

🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)

Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.

🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)

Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.

🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)

Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.

🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)

Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.

🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)

Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.

🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)

Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.

🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)

Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.

🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)

Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.

🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)

Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.

🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40

У вас есть высоконагруженный .NET-сервис, который часто аллоцирует временные массивы байт при обработке запросов. Профилирование показывает давление на GC и рост пауз. Какой из подходов будет наиболее правильным?

👾 — Хранить все массивы в статическом списке, чтобы их не собирал GC
👍 — Использовать ArrayPool<byte>.Shared для повторного использования массивов
🥰 — Принудительно вызывать GC.Collect() после каждой партии запросов
⚡️ — Увеличить размер heap через настройки runtime

Библиотека задач по C#

Какой из следующих классов является базовым для всех операций ввода/вывода из разных источников?

👾 — System.IO.Stream
👍 — System.IO.FileStream
🥰 — System.IO.MemoryStream
⚡️ — System.IO.NetworkStream

Библиотека задач по C#

⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!

— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры

Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.

👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.