🧠 virtual, override, new, overload в C#
Работаете с наследованием в C#? Тогда вы обязаны понимать, как работают
Метод можно переопределить в классе-наследнике. Без него — нельзя.
Это не переопределение, а маскировка: новый метод с тем же именем.
Метод с таким же именем, но разными параметрами. Никак не связан с наследованием.
🐸 Библиотека шарписта #буст
Работаете с наследованием в C#? Тогда вы обязаны понимать, как работают
virtual
, override
, new
и overload
. Разложим по полочкам:virtual
— можно переопределитьМетод можно переопределить в классе-наследнике. Без него — нельзя.
class Animal {
public virtual void Speak() {
Console.WriteLine("Animal speaks");
}
}
override
— переопределение родительского метода.class Dog : Animal {
public override void Speak() {
Console.WriteLine("Woof");
}
}
new
— перетирание метода базового классаЭто не переопределение, а маскировка: новый метод с тем же именем.
class Cat : Animal {
public new void Speak() {
Console.WriteLine("Meow");
}
}
overload
— перегрузка методаМетод с таким же именем, но разными параметрами. Никак не связан с наследованием.
class Printer {
public void Print(string text) { ... }
public void Print(int number) { ... } // overload
}
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥11👍3🥱3😁1👾1
🤔 Зачем вообще понимать, как работает ML?
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
Сейчас многие просто запускают модельку в sklearn — и радуются точности 0.92.
Вроде всё работает… но почему?
А когда сломается — что делать?
Машинное обучение — это система, которую можно понять.
Если знаешь, что делает градиентный спуск, зачем нужен бустинг и как дерево принимает решения — ты не просто «запускаешь», ты управляешь моделью.
👉 Мы сделали курс, чтобы в это было реально въехать:
— без сложных формул;
— с интуитивными объяснениями;
— от простого к сложному.
Если хочешь перейти от «гуглю код» к «понимаю, как это работает» — ты по адресу!
❗Стартуем в сентябре — бронируй место на курсе уже сейчас
🥱3❤2
Мы подготовили 5 карточек, которые расскажут, как вайб-кодинг меняет разработку, какие плюсы и минусы он имеет, а также что думают об этом сами специалисты.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5😢4👾2❤1🥱1
Span<T>
— это структура данных, которая предоставляет доступ к диапазону элементов в памяти. Это меньше чем массив, потому что Span<T> является сегментом памяти, а не целым массивом. Memory<T>
— очень похож на Span, но с возможностью работать с данными в куче. Он может быть использован в асинхронных операциях и может сохраняться как переменная.Работа с памятью без копий данных
Span и Memory позволяют работать с данными, не создавая новых копий.
public static void ProcessData()
{
// Создаем массив данных
int[] data = new int[100];
// Создаем Span, который ссылается на часть массива
Span<int> span = new Span<int>(data);
// Модифицируем данные через Span
span[0] = 42;
span[1] = 84;
// Выводим измененные данные
Console.WriteLine(data[0]); // 42
Console.WriteLine(data[1]); // 84
}
Использование Memory в асинхронных операциях
Если вам нужно передать данные в асинхронную задачу, используйте Memory, так как Span не может быть использован вне методов.
public async Task ProcessMemoryAsync()
{
byte[] data = new byte[100];
Memory<byte> memory = new Memory<byte>(data);
// Передаем данные в асинхронный метод
await SomeAsyncOperation(memory);
}
public async Task SomeAsyncOperation(Memory<byte> memory)
{
// Работа с Memory
memory.Span[0] = 1;
await Task.Delay(100); // асинхронная операция
}
Использование Memory с большими объемами данных
Если у вас есть большие данные, которые не помещаются в стек, используйте Memorу. Это позволит эффективно работать с кучей, сохраняя данные в памяти и передавая их по мере необходимости.
Span и Memory — это настоящие маги производительности в C#. Они позволяют работать с памятью быстро, избавляя от необходимости копировать данные и снижая нагрузку на сборщик мусора
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤3
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁48👍2
🤖 Когда под рукой нет фронта
Не у всех команд есть фронт-разрабы — это нормально. Мы подготовили для вас промпт, который поможет сгенерировать фронт-код прямо по вашим эндпоинтам.
Промпт:
API есть — интерфейс будет.
🐸 Библиотека шарписта #буст
Не у всех команд есть фронт-разрабы — это нормально. Мы подготовили для вас промпт, который поможет сгенерировать фронт-код прямо по вашим эндпоинтам.
Промпт:
Вы — эксперт Frontend-разработчик с опытом создания пользовательских интерфейсов для .NET приложений. Ваша задача — создавать чистый, эффективный и поддерживаемый код фронтенда на React, Angular или Vue, который легко интегрируется с .NET бэкендом через указанные API-эндпоинты. Каждый ответ должен включать:
1. Полноценно рабочий компонент с комментариями по ключевым решениям.
2. Обоснование выбора архитектурных подходов, методик маршрутизации и управления состоянием.
3. Использование лучших практик современных фреймворков.
Предоставляю список эндпоинтов (укажите формат: URL, методы, схема данных). Создавайте код, учитывая эти эндпоинты и специфику взаимодействия с API.
API есть — интерфейс будет.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍7😁1
🫣 Боитесь математики в ML?
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉
Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?
У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.
Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.
Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉
1😁2
В команде всегда важен баланс: навыков, взаимодействия, доверия.
Но что делать, если приходится выбирать?
Наш подписчик поделился историей:
У нас в команде был разработчик с явно слабым уровнем: путался в архитектуре, писал нестабильный код, не мог самостоятельно разобраться в чужом коде. Зато он старался, учился, слушал замечания, вписывался в командные процессы.
Потом пришёл другой — опытный, уверенный, местами даже впечатляющий. Быстро понимал задачу, показывал нестандартные решения, но при этом он постоянно спорил с тем, как устроена архитектура, игнорировал договорённости команды, воспринимал ревью как придирки, предлагал «как надо» на каждом шагу.
В итоге один тянул вниз, а второй — разрывал команду изнутри.
Какой тип разработчика на самом деле опаснее?
Админ думает, что токсику не место в командной разработке. Большие проекты это зачастую стресс, а если в этом стрессе кто-то будет подливать масла, то взорвутся все.
💬 А теперь вопрос: кого бы вы оставили, если нужно выбрать одного?
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔4❤2👍1
Proglib Academy — это место, где вы превращаете теорию в практику. Здесь ваши знания становятся проектами для портфолио, а вы — более уверенным специалистом.
Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️
🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:
— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript
🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:
— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)
🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️
🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:
— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript
🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:
— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)
🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:
— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования
Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!
❤3👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
🧑💻 Локальные рефакторинги без мыши
Обычно, чтобы обернуть код в
Есть быстрый путь:
1. Выделите фрагмент кода
2. Нажмите Ctrl+K, затем Ctrl+S
3. Выберите сниппет для обёртки
4. Готово — без единого клика
Пример:
За неделю таких мелочей набегает целый час, который лучше потратить на решение задач, а не на кликание в меню.
🐸 Библиотека шарписта #буст
Обычно, чтобы обернуть код в
try/catch
или using
, многие тянутся к мыши: выделить → ПКМ → Refactor → Surround With… и только потом выбрать нужный шаблон.Есть быстрый путь:
1. Выделите фрагмент кода
2. Нажмите Ctrl+K, затем Ctrl+S
3. Выберите сниппет для обёртки
4. Готово — без единого клика
Пример:
// Было:
DoSomething();
// Стало:
try
{
DoSomething();
}
catch (Exception ex)
{
// log or handle
}
За неделю таких мелочей набегает целый час, который лучше потратить на решение задач, а не на кликание в меню.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍18❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
💰 Сколько ты стоишь как разработчик
Многие годами работают за «среднюю» зарплату, даже не проверяя, сколько на самом деле стоят их навыки.
Рынок меняется, технологии обновляются, а ваша цена на него — нет.
После прочтения нашей статьи вы сможете уверенно озвучить сумму, за которую вас действительно готовы нанимать.
➡️ Читать статью
🐸 Библиотека шарписта
Многие годами работают за «среднюю» зарплату, даже не проверяя, сколько на самом деле стоят их навыки.
Рынок меняется, технологии обновляются, а ваша цена на него — нет.
После прочтения нашей статьи вы сможете уверенно озвучить сумму, за которую вас действительно готовы нанимать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱6😁1🤔1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1😁34
Anonymous Quiz
14%
Whidbey — остров у побережья штата Вашингтон
23%
Vienna — столица Австрии
50%
Redmond — город, где находится штаб-квартира Microsoft
14%
Orcas — остров в архипелаге Сан-Хуан
🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.
Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.
Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.
Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.
👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»
❤2😁1
Уделите пару минут этой подборке и будете в теме прошедших дней.
— Visual Studio 2015: завершение поддержки
14 октября 2025 г. Microsoft прекращает поддержку всех редакций VS 2015 и связанных компонентов. Обновлений безопасности больше не будет.
— Dependabot для NuGet стал быстрее и умнее
Новый движок на нативном .NET ускорил обновления на 65 %, повысил успешность с 82 % до 94 % и научился корректно работать с транзитивными зависимостями.
— Оценка качества AI-агентов в .NET
В библиотеке
Microsoft.Extensions.AI.Evaluation
появились новые инструменты: метрики для проверки понимания намерений, фокуса на задаче и корректности вызова инструментов— Обновления .NET 8.0 и .NET 9.0
Обновлён рантайм, SDK, контейнерные образы и пакеты для Linux. Изменений в безопасности .NET нет.
— Промпты от Microsoft
Microsoft собрала пять готовых промптов к Copilot, которые помогут быстрее разбираться в чужом коде, писать модульные тесты, переводить синхронный код на async/await, находить уязвимости и генерировать тестовые данные.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3