🤔 В чем отличия между char и varchar?

В SQL `CHAR` представляет собой тип данных с фиксированной длиной, тогда как `VARCHAR` — с переменной длиной. `CHAR` быстрее, но потенциально занимает больше места при хранении коротких строк. `VARCHAR` эффективнее использует пространство для хранения текста, размер которого меняется.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Где использование линейных моделей целесообразно?

Линейные модели применяются, когда данные линейно разделимы или зависимости между признаками и целевой переменной близки к линейным.
1. Они эффективны на высоких объёмах данных благодаря низкой вычислительной сложности.
2. Хорошо интерпретируемы, что важно в задачах с требованием объяснимости.
3. Используются в случаях, когда признаки предварительно масштабированы и очищены.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что такое декоратор?

Это функция, модифицирующая или расширяющая поведение другой функции или метода, не изменяя их исходный код. Используется для добавления функциональности, например, логирования, проверки прав доступа или кэширования. Обозначается с помощью @decorator_name.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Какие переменные (типы данных) можно использовать в качестве ключей?

Хэшируемые типы данных, такие как числа, строки, кортежи с неизменяемыми элементами. Это важно, если требуется быстро сопоставить значения в структуре данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

Ура, друзья! Изиоффер переходит в публичное бета-тестирование!

🎉 Что нового:
🟢Анализ IT собеседований на основе 4500+ реальных интервью
🟢Вопросы из собеседований с вероятностью встречи
🟢Видео-примеры ответов на вопросы от Senior, Middle, Junior грейдов
🟢Пример лучшего ответа
🟢Задачи из собеседований
🟢Тестовые задания
🟢Примеры собеседований
🟢Фильтрация всего контента по грейдам, компаниям
🟢Тренажер подготовки к собеседованию на основе интервальных повторений и флеш карточек
🟡Тренажер "Реальное собеседование" с сценарием вопросов из реальных собеседований (скоро)
🟢Автоотклики на HeadHunter
🟢Закрытое сообщество easyoffer


💎 Акция в честь открытия для первых 500 покупателей:
🚀 Скидка 50% на PRO тариф на 1 год (15000₽ → 7500₽)

🔥 Акция уже стартовала! 👉 https://easyoffer.ru/pro

🤔 Когда берём t-критерий, а когда Манна–Уитни?

- t-критерий Стьюдента — применяют, если данные распределены нормально, сравниваются средние двух групп, и желательно равные дисперсии.
- Критерий Манна–Уитни — используется, если нет уверенности в нормальности данных. Это непараметрический тест, сравнивает распределения или медианы.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Как строится дерево?

Дерево решений строится путем рекурсивного деления данных на подмножества на основе наилучших признаков, которые уменьшают неопределенность (например, с использованием информации энтропии или критерия Джини). Каждый узел в дереве представляет решение на основе одного признака, а ветви — возможные исходы. Процесс деления продолжается до тех пор, пока все данные в узлах не будут однородными или не будет достигнуто ограничение глубины. Листья дерева содержат финальные предсказания для данных.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний

🤔 Что такое градиентный спуск?

Градиентный спуск — это метод оптимизации, который используется для нахождения минимального значения функции ошибки модели путём итеративного изменения параметров модели (например, весов). На каждом шаге вычисляется градиент функции ошибки по параметрам, и параметры корректируются в направлении, противоположном градиенту. Шаг изменения регулируется параметром скорости обучения (learning rate). Градиентный спуск эффективен для обучения моделей с большим количеством параметров.

Ставь 👍 если знал ответ, 🔥 если нет
Забирай 📚Базу Знаний