Прокачай навыки на задачах, которые встречаются в реальной работе.
Бот в Telegram помогает тренироваться каждый день: задания обновляются, сложность растёт, а ошибки разбираются.
✔ практические кейсы
✔ удобный эмулятор работы Аналитика бесплатно
✔ пополняем задачами с реальных собеседований
✔ собираем фидбек и улучшаем тренажёр вместе с вами
Готов работать с данными уверенно? Попробуй симулятор и расти как аналитик.
t.me/Analitics_databot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍4🔥2
💡 SQL-совет, который спасает от самой “хитрой” ошибки
Одна из самых коварных ситуаций в SQL - когда ты ожидаешь данные, а запрос возвращает 0 строк, хотя “всё правильно”.
Чаще всего причина - `NOT IN` + `NULL`.
Если в подзапросе есть хотя бы один
Правило:
- ❌ Не используй `NOT IN` с подзапросами
- ✅ Используй `NOT EXISTS` или
-- ❌ ПЛОХО: NOT IN ломается из-за NULL
-- ✅ ХОРОШО: NOT EXISTS безопасен
Одна из самых коварных ситуаций в SQL - когда ты ожидаешь данные, а запрос возвращает 0 строк, хотя “всё правильно”.
Чаще всего причина - `NOT IN` + `NULL`.
Если в подзапросе есть хотя бы один
NULL, то NOT IN ломает логику и не вернёт ничего.Правило:
- ❌ Не используй `NOT IN` с подзапросами
- ✅ Используй `NOT EXISTS` или
LEFT JOIN ... IS NULL-- ❌ ПЛОХО: NOT IN ломается из-за NULL
SELECT *
FROM users u
WHERE u.id NOT IN (
SELECT user_id
FROM banned_users
);
-- ✅ ХОРОШО: NOT EXISTS безопасен
SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM banned_users b
WHERE b.user_id = u.id
);
👍9🔥7❤4
Как PostgreSQL обрабатывает NULL при использовании оператора DISTINCT ON?
Anonymous Quiz
30%
A) Все NULL считаются одинаковыми и объединяются в одну строку
12%
B) NULL сравниваются по значению и считаются разными
47%
C) NULL игнорируются в сравнении
12%
D) Поведение зависит от настройки сервера
❤3👍3
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/vistehno
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
🖥 Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📌 EXISTS РАБОТАЕТ БЫСТРЕЕ COUNT
SQL-совет: перестаньте считать всё через COUNT(*)
Многие пишут так:
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE user_id = 123;
Чтобы проверить — есть ли записи.
Проблема:
COUNT(*) считает все строки, даже если нужна просто проверка существования.
На больших таблицах это лишняя нагрузка и медленный запрос.
Правильнее использовать EXISTS.
Почему это лучше:
- База останавливается на первой найденной строке
- Меньше чтения данных
- Быстрее на больших таблицах
- Использует индексы эффективнее
Пример:
SQL-совет: перестаньте считать всё через COUNT(*)
Многие пишут так:
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE user_id = 123;
Чтобы проверить — есть ли записи.
Проблема:
COUNT(*) считает все строки, даже если нужна просто проверка существования.
На больших таблицах это лишняя нагрузка и медленный запрос.
Правильнее использовать EXISTS.
Почему это лучше:
- База останавливается на первой найденной строке
- Меньше чтения данных
- Быстрее на больших таблицах
- Использует индексы эффективнее
Пример:
-- Плохо
SELECT COUNT(*)
FROM orders
WHERE user_id = 123;
-- Хорошо
SELECT EXISTS (
SELECT 1
FROM orders
WHERE user_id = 123
);
-- Или в условии
SELECT *
FROM users u
WHERE EXISTS (
SELECT 1
FROM orders o
WHERE o.user_id = u.id
);
❤7👍4
Forwarded from SQL и Анализ данных
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
SQL Academy
Интерактивный тренажер по SQL — SQL Academy
Бесплатный интерактивный онлайн тренажер с упражнениями для оттачивания навыков работы с SQL. Задания по SQL с фильтрацией по сложности и типу. Задачи с реальных собеседований (интервью) в лучшие компании, таких как Сбербанк, VK, Альфа-банк и других. Тренажер…
❤3👍3
Forwarded from Machinelearning
Alibaba открыла исходный код Zvec - встраиваемой векторной СУБД, которую авторы называют «SQLite для векторных баз данных».
Проект заточен на локальные RAG-пайплайны, семантический поиск и агентские сценарии на ноутбуках, мобильных устройствах или другом edge-железе.
Идея в том, что разворачивать отдельный сервер ради векторного поиска и фильтрации по метаданным избыточно. Zvec встраивается в процесс Python-приложения и не требует ни отдельного демона, ни сетевых вызовов.
Существующие решения не подходят для маломощных устройств: Faiss дает только ANN-индекс без скалярного хранилища и крэш-рекавери; DuckDB-VSS ограничен в опциях индексирования; Milvus и облачные векторные хранилища требуют сеть.
Под капотом - Proxima, векторный движок продакшен-уровня, который Alibaba сама использует в собственных сервисах. Поверх него сделали лаконичный Python API:
Это позволяет собирать локальных ассистентов, которые одновременно используют семантический поиск, множественную фильтрацию и несколько эмбеддинг-моделей - все в одном движке.
По производительности Zvec заявляет победу на бенче VectorDBBench с датасетом Cohere 10M - более 8 000 QPS при сопоставимом реколле. Это вдвое больше, чем у лидера ZillizCloud и с более быстрым построением индекса.
Авторы объясняют успех глубокой оптимизацией под CPU: SIMD, кэш-эффективные структуры, многопоточность и prefetching.
Пока платформенная поддержка ограничена
@ai_machinelearning_big_data
#AI #ML #VDB #ZVEC #Alibaba
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤5👍1
PG BootCamp Russia 2026 — комьюнити-конференция российского сообщества PostgreSQL с подтвержденным официальным международным статусом.
Мероприятие бесплатное, онлайн+офлайн, ориентировано на администраторов БД, разработчиков, инженеров, аналитиков, архитекторов.
Эксперты из Tantor, Яндекс, СберТех, Тензор, Хи-квадрат, Luxms BI и других компаний выступят по темам, связанным с разработкой, эксплуатацией и взаимодействием PostgreSQL с другими системами.
В предварительной программе:
📎 Решение застарелых архитектурных проблем PostgreSQL для современных нагрузок и масштабирования📎 Временные таблицы для Postgres. Почему это важно для платформы 1С и что можно улучшить?📎 Разделение Compute и Storage: архитектурный прорыв для PostgreSQL в облаке📎 Опыт вынесения OLAP-нагрузки на реплику📎 Highload "из ниоткуда": когда проблема не в СУБД, а в клиентской архитектуре📎 Опыт эксплуатации, проблемы и производительность PostgreSQL на Эльбрус, Baikal-S, Loongson, Repka Pi, x86📎 Поиск проблем планирования запросов до их воздействия на производительность📎 Тестирование, баги и уроки работы с патчем 64-битного счетчика транзакций PostgreSQL📎 Работа с логами PostgreSQL📎 …и другие (всего 25 выступлений)
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Вы выполнили серию операций в рамках одной транзакции (изменили несколько строк). Как отменить все эти изменения?
Anonymous Quiz
6%
A) COMMIT;
3%
B) SAVEPOINT;
85%
C) ROLLBACK;
6%
D) UNDO;
❤2
"Как стать независимыми от зарубежных систем управления базами данных (СУБД)?"
Этот вопрос сегодня остро стоит не только перед банками и финтех-компаниями, но и перед промышленными, торговыми, сервисными и государственными организациями.
💡Если такие вопросы возникают и у вас, приглашаем на вебинар от Диасофт и Ассоциации ФинТех (АФТ) на тему "Digital Q.DataBase: современный путь перехода с MS SQL Server и Oracle".
10 марта в 12:00 эксперты расскажут, как Digital Q.DataBase помогает перенести промышленные решения с MS SQL Server и Oracle, сохранив привычную логику и SQL-код. Они также представят новые возможности СУБД и расскажут практический кейс (историю успеха!) 🚀
💌Принимайте приглашение и регистрируйтесь по ссылке!
#реклама
О рекламодателе
Этот вопрос сегодня остро стоит не только перед банками и финтех-компаниями, но и перед промышленными, торговыми, сервисными и государственными организациями.
💡Если такие вопросы возникают и у вас, приглашаем на вебинар от Диасофт и Ассоциации ФинТех (АФТ) на тему "Digital Q.DataBase: современный путь перехода с MS SQL Server и Oracle".
10 марта в 12:00 эксперты расскажут, как Digital Q.DataBase помогает перенести промышленные решения с MS SQL Server и Oracle, сохранив привычную логику и SQL-код. Они также представят новые возможности СУБД и расскажут практический кейс (историю успеха!) 🚀
💌Принимайте приглашение и регистрируйтесь по ссылке!
#реклама
О рекламодателе
🙈3❤1
Боремся с деградацией: системный подход к оптимизации баз данных ⚙️
В крупных корпоративных системах деградация СУБД редко происходит внезапно. Сначала замедляются регламентные процедуры, затем растет нагрузка, появляются блокировки, проседает SLA — и команда начинает работать в режиме постоянного реагирования.
📆 17 марта в 11:00 (онлайн) приглашаем на бесплатный вебинар «Боремся с деградацией: системный подход к оптимизации баз данных», где подробно разберем работу и оптимизацию MSSQL.
👨💻 Спикер: Руслан Абдуллин — архитектор БД и интеграции, разработчик Lasmart. Практик аудитов и оптимизации MSSQL для Hoff Tech, «Аптечная сеть 36,6» и ГК «ЭркаФарм».
В программе вебинара:
— почему MSSQL деградирует в корпоративной среде и как отличить симптом от первопричины;
— системный подход к аудиту: инфраструктура → конфигурация → схема данных → SQL-уровень;
— типовые ошибки, которые повторяются из проекта в проект;
— разбор кейса автоматизированного аудита и рекомендации по оптимизации;
— как перейти от реактивного «тушения» к проактивному управлению производительностью.
Кому будет полезно:
DBA, DevOps, Data Engineer, Backend-разработчикам, а также руководителям ИТ / CTO / CDO, которые отвечают за стабильность и производительность баз данных.
🔗 Регистрация по ссылке
Реклама ООО "Ласмарт" ИНН 7814186283, ERID 2Vtzqv3deSZ
В крупных корпоративных системах деградация СУБД редко происходит внезапно. Сначала замедляются регламентные процедуры, затем растет нагрузка, появляются блокировки, проседает SLA — и команда начинает работать в режиме постоянного реагирования.
📆 17 марта в 11:00 (онлайн) приглашаем на бесплатный вебинар «Боремся с деградацией: системный подход к оптимизации баз данных», где подробно разберем работу и оптимизацию MSSQL.
👨💻 Спикер: Руслан Абдуллин — архитектор БД и интеграции, разработчик Lasmart. Практик аудитов и оптимизации MSSQL для Hoff Tech, «Аптечная сеть 36,6» и ГК «ЭркаФарм».
В программе вебинара:
— почему MSSQL деградирует в корпоративной среде и как отличить симптом от первопричины;
— системный подход к аудиту: инфраструктура → конфигурация → схема данных → SQL-уровень;
— типовые ошибки, которые повторяются из проекта в проект;
— разбор кейса автоматизированного аудита и рекомендации по оптимизации;
— как перейти от реактивного «тушения» к проактивному управлению производительностью.
Кому будет полезно:
DBA, DevOps, Data Engineer, Backend-разработчикам, а также руководителям ИТ / CTO / CDO, которые отвечают за стабильность и производительность баз данных.
🔗 Регистрация по ссылке
Реклама ООО "Ласмарт" ИНН 7814186283, ERID 2Vtzqv3deSZ
❤1
Что происходит при использовании оператора SHOW PROCESSLIST?
Anonymous Quiz
87%
Показывает список активных соединений к серверу MySQL
2%
Отображает список всех баз данных
5%
Показывает структуру таблиц в базе данных
6%
Выводит настройки сервера
❤2
1.5 млн разговоров с Claude показали тревожную правду об ИИ
https://uproger.com/1-5-mln-razgovorov-s-claude-pokazali-trevozhnuyu-pravdu-ob-ii/
https://uproger.com/1-5-mln-razgovorov-s-claude-pokazali-trevozhnuyu-pravdu-ob-ii/
❤1👎1
Forwarded from Machinelearning
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Модель превосходит 2.5 Flash Native Audio по скорости отклика и тоньше распознает акустические нюансы, темп и высоту голоса. Важным техническим улучшением стала способность эффективно фильтровать фоновый шум. Модель уже доступна через Gemini Live API в платформе Google AI Studio.
Gemini 3.1 Flash Live лучше справляется с вызовом внешних инструментов и строго следует системным инструкциям. Модель не выходит за установленные рамки при неожиданных поворотах диалога и поддерживает мультимодальное общение на 90+ языках в реальном времени.
Новинка ляжет в основу потребительских сервисов Gemini Live и Search Live. Общение с ИИ станет более плавным: сократится количество неловких пауз, а контекст беседы будет удерживаться в 2 раза дольше. Параллельно с релизом модели Google делает Search Live доступной более чем в 200 странах.
blog.google
Модель для синтеза речи Voxtral TTS поддерживает 9 языков (русского нет) и умеет клонировать голос по аудиосэмплу короче 5 секунд, копируя не только тембр, но и микроинтонации, акценты и естественные особенности дикции. При этом она способна на лету менять язык произношения, сохраняя оригинальные характеристики спикера.
Архитектура построена на базе LLM Ministral 3B. Создатели сделали ставку на скорость работы в реальном времени: генерация 10-секундной аудиодорожки занимает около 1,6 секунды. Веса базовой модели опубликованы на Hugging Face под некоммерческой лицензией, а протестировать Voxtral TTS можно через Mistral Studio и Le Chat.
mistral.ai
Cohere Transcribe - обученная с нуля на 14 языках модель автоматического распознавания речи на 2 млрд. параметров на архитектуре Conformer, которая справляется со сложной акустикой, перекрывающимися голосами и специфическими акцентами.
Cohere заявляет рекордную точность. Transcribe возглавила рейтинг HuggingFace Open ASR Leaderboard: средний показатель WER для английского языка составил всего 5.42%. Модель обошла Whisper Large v3 от OpenAI, ElevenLabs Scribe v2 и Qwen3-ASR.
Развернуть модель можно локально, на edge-устройствах, либо воспользоваться API и платформой Cohere Model Vault. Веса доступны на Hugging Face.
cohere.com
Новые GPU на архитектуре Battlemage созданы специально для инференса нейросетей и ресурсоемких вычислений. Старшая модель Arc Pro B70 получила 32 ядра Xe с частотой 2,8 ГГц, что дает 22,9 TFLOPS в операциях FP32.
Младшая версия, Arc Pro B65, сохраняет тот же объем видеопамяти, но использует лишь 20 ядер Xe. Обе карты оснащены памятью GDDR6 с 256-битной шиной и пропускной способностью 608 ГБ/с.
Arc Pro B70 уже поступила в продажу по цене $949, что делает ее значительно доступнее Nvidia RTX Pro 4000 ($1800). Младшая модель B65 начнет продаваться через партнерскую сеть Intel в середине апреля.
newsroom.intel.com
С 24 апреля обновится политика конфиденциальности GitHub. Промпты, сгенерированные ответы, фрагменты кода и связанный с ними контекст подписчиков тарифов Free, Pro и Pro+ будут автоматически собираться для тренировки моделей. Чтобы защитить свои проекты, разработчикам придется вручную отключить передачу данных в настройках приватности.
Платформа анализирует широкий спектр данных. В датасет попадает код, комментарии и документация, архитектура репозитория, названия файлов, паттерны навигации в IDE и реакции на предложенные автодополнения.
GitHub заявляет, что собранная телеметрия может передаваться только Microsoft и ее аффилированным компаниям. Нововведение не затронет корпоративный сегмент планов Copilot Business и Enterprise.
github.blog
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM