Индексация с нуля исторически связана с тем, как данные
Массив — это
Кроме того, нулевая индексация упрощает работу с
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2
Пакет flag предназначен для
Это упрощает создание CLI-приложений и обработку
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🌚1
Для создания строкового флага используется функция
Пример:
var name = flag.String("name", "Guest", "User name")
flag.Parse()
fmt.Println("Hello,", *name)Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👾1
Оцените их по шкале 🔥,❤️,👍,😢, 🥱,
где 🔥 — это супер, а 🥱 — это скучно.
Также приветствуется фидбек в комментах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥22🤔3👍2🥱2
flag.StringVar от flag.String1. flag.StringVar
Принимает указатель на
Сигнатура:
func StringVar(p *string, name string, value string, usage string)Позволяет явно контролировать, в какую переменную попадёт
Обычно используется, когда переменная
2. flag.String
Создаёт новую
Сигнатура:
func String(name string, value string, usage string) *stringВозвращает указатель на
Удобно, когда нужно быстро
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1👍1
Булевый флаг создаётся через
verbose := flag.Bool("v", false, "Enable verbose mode")
flag.Parse()
if *verbose {
fmt.Println("Verbose logging enabled")
}Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥2👾1
⏳ Время прокачать алгоритмы с 40-процентной скидкой до конца октября
На собеседовании не просят бездумно написать шаблонное решение. Важно понимать, как работают алгоритмы под капотом.
🔹 В курсе ты научишься:
— искать ошибки с помощью редакционного расстояния;
— работать с балансированными деревьями и графами;
— решать задачи с динамическим программированием;
— и многое другое, что пригодится на собеседованиях.
🤔 Решаешь задачи только в тг каналах? Пройди курс и отправляйся на реальные собеседования!
🔗 Подробнее о курсе
На собеседовании не просят бездумно написать шаблонное решение. Важно понимать, как работают алгоритмы под капотом.
🔹 В курсе ты научишься:
— искать ошибки с помощью редакционного расстояния;
— работать с балансированными деревьями и графами;
— решать задачи с динамическим программированием;
— и многое другое, что пригодится на собеседованиях.
🤔 Решаешь задачи только в тг каналах? Пройди курс и отправляйся на реальные собеседования!
🔗 Подробнее о курсе
🤔1
M:N scheduling в Go — это
В Go реализована модель M:N с использованием трех основных сущностей:
• G (Goroutine) — легковесная пользовательская горутина с собственным стеком и контекстом исполнения.
• M (Machine) — системный
• P (Processor) — логический
Количество P по умолчанию равно числу логических
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4👾1
flag.Parse() разбирает аргументы
Последующие вызовы
Если нужно повторно разобрать аргументы, например, для тестов, придётся
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3👾1
Ошибка с
Забытый
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏4
Оцените их по шкале 🔥,❤️,👍,😢, 🥱,
где 🔥 — это супер, а 🥱 — это скучно.
Также приветствуется фидбек в комментах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥19👍6❤5🥱2
💡 Задача с собесеседования
Недавно в одном известном всем банке кандидату была предложена задача:
Вероятности, распределения, матожидание, градиенты — всё это может всплыть на интервью, и даже в продовых задачах.
🎓 Proglib запускает экспресс-курс «Математика для Data Science» — для тех, кто хочет закрыть эти пробелы и понять математику быстро, качественно и без боли.
🔍 На курсе вас ждет:
— линейная алгебра, анализ, теория вероятности и статистика;
— градиенты, матрицы и экстремумы функций;
— математики и алгоритмы машинного обучения;
— много практики.
📅 Старт: 6 ноября
⏰ Формат: 10 вебинаров и 3 практических проекта
💬 Поддержка: менторы + Telegram-чат
💰 Стоимость: 37 000 ₽ (есть рассрочка)
🔗 Узнать больше и записаться
Недавно в одном известном всем банке кандидату была предложена задача:
Есть клиент, который за месяц делает 1000 транзакций.
Нужно посчитать вероятность того, что среди них окажется хотя бы одна дублирующаяся сумма, если каждая сумма округляется до 2 знаков после запятой.
Вероятности, распределения, матожидание, градиенты — всё это может всплыть на интервью, и даже в продовых задачах.
🎓 Proglib запускает экспресс-курс «Математика для Data Science» — для тех, кто хочет закрыть эти пробелы и понять математику быстро, качественно и без боли.
🔍 На курсе вас ждет:
— линейная алгебра, анализ, теория вероятности и статистика;
— градиенты, матрицы и экстремумы функций;
— математики и алгоритмы машинного обучения;
— много практики.
📅 Старт: 6 ноября
⏰ Формат: 10 вебинаров и 3 практических проекта
💬 Поддержка: менторы + Telegram-чат
💰 Стоимость: 37 000 ₽ (есть рассрочка)
🔗 Узнать больше и записаться
🥱4
После вызова flag.Parse() все оставшиеся аргументы (которые не являются флагами) можно получить через
flag.Parse()
fmt.Println("Remaining args:", flag.Args())
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2😁1
😵💫 Устал от бесконечной подготовки к собесам?
Тогда залетай к нам, есть задачка попроще.
Пройди в нашем боте мини-тест по математике и узнай, готов ли ты к Data Science или стоит что-то подтянуть.
📱 Перейти в бота
Тогда залетай к нам, есть задачка попроще.
Пройди в нашем боте мини-тест по математике и узнай, готов ли ты к Data Science или стоит что-то подтянуть.
📱 Перейти в бота
type Value interface {
String() string
Set(string) error
}После этого пользовательский тип можно зарегистрировать через
type MyFlag struct{}
func (m *MyFlag) String() string { return "" }
func (m *MyFlag) Set(value string) error { fmt.Println("Set value:", value); return nil }
var my MyFlag
flag.Var(&my, "myflag", "custom flag")
flag.Parse()Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4
🔥 Новый курс «Математика для Data Science»
Записывайтесь до 19.10 и получите бонус-курс «Школьная математика» для быстрого освежения знаний! 🚀
🧠 Эксперты-спикеры на курсе:
▫️ Диана Миронидис — преподаватель ВШЭ, автор Яндекс Практикума;
▫️ Ксения Кондаурова — преподаватель Центрального Университета (Т-Банк);
▫️ Маргарита Бурова — академический руководитель программ Wildberries & Russ.
👉🏻 Не упустите шанс улучшить свои навыки
Записывайтесь до 19.10 и получите бонус-курс «Школьная математика» для быстрого освежения знаний! 🚀
🧠 Эксперты-спикеры на курсе:
▫️ Диана Миронидис — преподаватель ВШЭ, автор Яндекс Практикума;
▫️ Ксения Кондаурова — преподаватель Центрального Университета (Т-Банк);
▫️ Маргарита Бурова — академический руководитель программ Wildberries & Russ.
👉🏻 Не упустите шанс улучшить свои навыки
🥱1
Чтобы объединить два слайса с помощью append, нужно использовать
Но тут есть важный нюанс — если у первого слайса достаточно
Поэтому, если нужно
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
💥 Математика, которая не «для галочки»
Разработали курс «Математика для Data Science» специально для вас — чтобы закрыть все пробелы в математике и уверенно пройти любое собеседование на позицию Data Scientist.
🧠 За 2 месяца ты разберёшь:
➡️ линейную алгебру — работа с векторами и матрицами, их разложения, собственные значения и обратные матрицы;
➡️ мат. анализ — пределы, производные, экстремумы, применение градиентного спуска;
➡️ теорию вероятностей и статистику — случайные величины, распределения, статистические гипотезы, A/B-тесты;
➡️ математику в ML и аналитике — как использовать всё это в алгоритмах, логистической регрессии, методах ближайших соседей, байесовских подходах.
📚 Формат: 10 вебинаров, 3 практических проекта, тесты и чат с менторами.
🔥 При оплате до 19 октября получите курс по базовой математике в подарок.
🔗 Записаться на курс
Разработали курс «Математика для Data Science» специально для вас — чтобы закрыть все пробелы в математике и уверенно пройти любое собеседование на позицию Data Scientist.
🧠 За 2 месяца ты разберёшь:
➡️ линейную алгебру — работа с векторами и матрицами, их разложения, собственные значения и обратные матрицы;
➡️ мат. анализ — пределы, производные, экстремумы, применение градиентного спуска;
➡️ теорию вероятностей и статистику — случайные величины, распределения, статистические гипотезы, A/B-тесты;
➡️ математику в ML и аналитике — как использовать всё это в алгоритмах, логистической регрессии, методах ближайших соседей, байесовских подходах.
📚 Формат: 10 вебинаров, 3 практических проекта, тесты и чат с менторами.
🔥 При оплате до 19 октября получите курс по базовой математике в подарок.
🔗 Записаться на курс
❤2
-h или --helpПри вызове программы с флагом
-h пакет flag Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👏4
Самый универсальный способ — использовать встроенный пакет
Метод
func main() {
var x interface{} = 42
var y interface{} = "привет"
var z interface{} = []int{1, 2, 3}
fmt.Println(reflect.TypeOf(x)) // int
fmt.Println(reflect.TypeOf(y)) // string
fmt.Println(reflect.TypeOf(z)) // []int
}Когда вы работаете с интерфейсами и хотите проверить конкретный тип, используйте
func processValue(val interface{}) {
if str, ok := val.(string); ok {
fmt.Printf("Это строка: %s\n", str)
} else if num, ok := val.(int); ok {
fmt.Printf("Это число: %d\n", num)
} else {
fmt.Println("Неизвестный тип")
}
}Когда нужно обработать несколько типов,
func describe(i interface{}) {
switch v := i.(type) {
case int:
fmt.Printf("Целое число: %d\n", v)
case string:
fmt.Printf("Строка длиной %d символов\n", len(v))
case []int:
fmt.Printf("Срез из %d элементов\n", len(v))
case bool:
fmt.Printf("Булево значение: %v\n", v)
default:
fmt.Printf("Неизвестный тип: %T\n", v)
}
}Для быстрой отладки можно использовать
var data interface{} = map[string]int{"ключ": 100}
fmt.Printf("Тип переменной: %T\n", data) // map[string]intКогда использовать каждый способ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3