В условиях высокой конкуренции важно не только иметь качественное резюме, но и знать, как сделать его заметным для рекрутеров.
Существуют простые, но эффективные способы, которые помогут вам выделиться среди множества кандидатов и привлечь внимание работодателей.
В карточках делимся проверенными методами, а в статье раскрываем всю суть.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱3❤2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁39❤1
AsyncEx — библиотека, которая облегчает работу с асинхронными операциями, предоставляя готовые решения для синхронизации, ожидания и контроля выполнения задач.
Что есть под капотом
• AsyncLock — это асинхронный мьютекс, который позволяет синхронизировать доступ к ресурсу без блокировки потока.
В отличие от стандартных синхронных мьютексов, AsyncLock работает асинхронно, что предотвращает блокировку потоков в многозадачных приложениях.
• AsyncSemaphore — это асинхронная версия семафора, которая ограничивает количество одновременно выполняющихся задач.
• AsyncLazy — это асинхронная версия
Lazy<T>
. Она позволяет отложить выполнение ресурсоёмких операций до тех пор, пока они действительно не потребуются, при этом поддерживает асинхронный контекст.• AsyncConditionVariable— это механизм синхронизации, позволяющий ожидать и уведомлять асинхронные задачи о состоянии ресурса.
• AsyncEvent — это асинхронная версия событий в C#, которая позволяет обрабатывать подписчиков и уведомления асинхронно.
• TaskHelper — утилита для работы с задачами, которая упрощает код для ожидания и обработки результатов асинхронных операций.
Как начать использовать
1. Просто установите библиотеку через NuGet:
Install-Package Nito.AsyncEx
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14❤3🔥2😁2
Бу, испугались? А мы да. Нашли видео, в котором запускается Python из C# кода, а в коде на Python запускаются либы, написанные на Си.
Звучит пугающе и выглядит не менее устрашающе.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁17🌚5👍2
💡 ИИ в обучении: возможности и ловушки
Сегодня технологии позволяют нам учиться с помощью нейронных сетей, но как не превратить процесс в бессмысленный «вайбкодинг» с GPT и действительно прокачать навыки.
Один из наших подписчиков недавно спросил:
Самый главный совет в такой ситуации — это тренировать выдержку. Если вы можете держать себя в руках, то у вас два пути:
1. Вместо нейросети пользоваться документацией.
Когда вам нужно что-то реализовать сначала подумайте что вам нужно. Декомпозируйте проект на модули а модули на функции.
После декомпозиции можно погуглить как это реализовать. Например, вы хотите принимать данные по REST, значит вам нужна точка входа в сервис.
Гуглите как это сделать. Буквально: «Как передать данные по REST в приложение на .NET». Бегло смотрите по выдаче и находите названия библиотек или инструментов, небольшие куски реализации и ищите по ним документацию.
Первое время это может быть тяжело, особенно после вайбкоддинга.
2. Просить у нейросети пояснение, а не решение.
Прежде чем начать работу с нейросетью можно подготовить промпт. Если вы не хотите видеть реализацию, то так и напишите: «Мне не нужна реализация или готовые куски кода, я хочу увидеть тезисы, которые натолкнут меня на решение. Подсказывай мне библиотеки или паттерны».
💬 Как вы поддерживаете баланс между помощью нейронки и самостоятельным погружением? Поделитесь опытом в комментариях 👇
P.S. Если хотите задать вопрос сообществу или поделиться историей, заполните нашу гугл-форму.
🐸 Библиотека шарписта #междусобойчик
Сегодня технологии позволяют нам учиться с помощью нейронных сетей, но как не превратить процесс в бессмысленный «вайбкодинг» с GPT и действительно прокачать навыки.
Один из наших подписчиков недавно спросил:
Как вообще можно учиться у нейронки, если обучение превращается в вайбкодинг? Вопрос больше про процесс обучения, нежели про конкретную задачу.
Самый главный совет в такой ситуации — это тренировать выдержку. Если вы можете держать себя в руках, то у вас два пути:
1. Вместо нейросети пользоваться документацией.
Когда вам нужно что-то реализовать сначала подумайте что вам нужно. Декомпозируйте проект на модули а модули на функции.
После декомпозиции можно погуглить как это реализовать. Например, вы хотите принимать данные по REST, значит вам нужна точка входа в сервис.
Гуглите как это сделать. Буквально: «Как передать данные по REST в приложение на .NET». Бегло смотрите по выдаче и находите названия библиотек или инструментов, небольшие куски реализации и ищите по ним документацию.
Первое время это может быть тяжело, особенно после вайбкоддинга.
2. Просить у нейросети пояснение, а не решение.
Прежде чем начать работу с нейросетью можно подготовить промпт. Если вы не хотите видеть реализацию, то так и напишите: «Мне не нужна реализация или готовые куски кода, я хочу увидеть тезисы, которые натолкнут меня на решение. Подсказывай мне библиотеки или паттерны».
💬 Как вы поддерживаете баланс между помощью нейронки и самостоятельным погружением? Поделитесь опытом в комментариях 👇
P.S. Если хотите задать вопрос сообществу или поделиться историей, заполните нашу гугл-форму.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7
В стремительном темпе разработки важно улавливать ошибки сразу же после правки.
Представьте, что можно запускать тесты каждый раз, когда вы сохраняете файл — без лишних кликов и ожидания.
Команда дня:
dotnet watch test --filter "Category=Unit"
Эта команда активирует «наблюдение» за исходниками проекта и при каждом изменении автоматически запускает только те тесты, которые помечены категорией Unit.
Вы сразу увидите результаты проверки критичных компонентов, не тратя время на полную прогонку всех тестов.
Если вы хотите параллельно следить и за интеграционными тестами, достаточно изменить фильтр:
dotnet watch test --filter "Category=Integration"
Ещё и интегрировать со скриптами и конвейерами проще простого.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥20👍4❤1🥱1
🤖 Знаете, чем настоящий AI отличается от чат-бота?
Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз.
Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning.
Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы:
✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер:матрицами! );
✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики;
✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning.
Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром.
Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning!
Чат-бот просит перезагрузить роутер, а настоящий AI уже умеет читать ваши эмоции в чате, включать музыку под ваше настроение, контролировать погрузку руды с точностью Терминатора и даже находить на КТ-снимках то, чего не заметит человеческий глаз.
Современные компании для таких задач всё чаще используют Deep Learning — алгоритмы на основе нейросетей. Но чтобы попасть в эту лигу, нужен фундамент. И имя ему — Machine Learning.
Наш новый курс по ML — это не волшебная таблетка. Это честный и структурированный путь в мир Data Science. Мы дадим вам базу, с которой вы:
✅ разберётесь, как мыслят машины (спойлер:
✅ научитесь строить работающие модели, а не карточные домики;
✅ получите трамплин для прыжка в Deep Learning.
Хватит смотреть, как другие запускают ракеты. Пора строить свой собственный космодром.
Начните с фундамента на нашем курсе по Machine Learning!
😁6🥱3❤1
🐶 Ваш секретный козырь для резюме
Фриланс и pet-проекты часто оказываются в тени при составлении резюме, но именно этот опыт может стать ключевым фактором, который выделит вас на фоне других кандидатов.
Умение грамотно презентовать такой опыт и показать его ценность для постоянной работы — важный навык, который стоит развивать.
➡️ Узнайте, как превратить pet-проекты в мощное преимущество
🐸 Библиотека шарписта
Фриланс и pet-проекты часто оказываются в тени при составлении резюме, но именно этот опыт может стать ключевым фактором, который выделит вас на фоне других кандидатов.
Умение грамотно презентовать такой опыт и показать его ценность для постоянной работы — важный навык, который стоит развивать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5❤1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁41
🔥 Знакомьтесь, преподаватель нашего нового курса по ML — Мария Жарова.
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
В карточках рассказали, чем Мария занимается и какие советы даёт тем, кто хочет расти в IT и Data Science ☝️
А если вы уже поняли, что тянуть нечего, начните свой путь в ML правильно: с реальной практикой, поддержкой ментора и видимым результатом.
👉 Записывайтесь на курс
❤2👍1