#Собес #asyncio #async #concurrency
🤔 Для чего подходят асинхронные операции?
💬 Кратко:
Асинхронные операции используются для выполнения задач, которые включают ожидание (например, запросы к серверу, чтение файлов), чтобы программа могла продолжить работу с другими задачами, не блокируя выполнение.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Для чего подходят асинхронные операции?
💬 Кратко:
Асинхронные операции используются для выполнения задач, которые включают ожидание (например, запросы к серверу, чтение файлов), чтобы программа могла продолжить работу с другими задачами, не блокируя выполнение.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #logical_decoding #replication #cdc
🤔 Как реализовать логическую декодировку в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Логическая декодировка в PostgreSQL позволяет отслеживать изменения в базе данных (insert, update, delete) и передавать их внешним системам. Для этого необходимо использовать механизм потокового репликации, создавая логические репликационные слоты и подписки. Это позволяет применять технологию Change Data Capture (CDC) для интеграции с другими системами.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как реализовать логическую декодировку в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Логическая декодировка в PostgreSQL позволяет отслеживать изменения в базе данных (insert, update, delete) и передавать их внешним системам. Для этого необходимо использовать механизм потокового репликации, создавая логические репликационные слоты и подписки. Это позволяет применять технологию Change Data Capture (CDC) для интеграции с другими системами.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#tool #профиль
📚 Awesome GitHub Profile: ваш профессиональный бренд в цифровом мире
Это уникальный инструмент для персонализации вашего GitHub-профиля, который поможет вам создать впечатляющее портфолио и выделиться среди других разработчиков.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Awesome GitHub Profile: ваш профессиональный бренд в цифровом мире
Это уникальный инструмент для персонализации вашего GitHub-профиля, который поможет вам создать впечатляющее портфолио и выделиться среди других разработчиков.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #mro #inheritance
🤔 Что такое MRO?
💬 Кратко:
MRO (Method Resolution Order) — это порядок, в котором Python ищет методы и атрибуты в классах при наследовании. Он определяется алгоритмом C3-линеаризации, который учитывает порядок наследования и иерархию. Порядок можно узнать с помощью метода
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое MRO?
💬 Кратко:
MRO (Method Resolution Order) — это порядок, в котором Python ищет методы и атрибуты в классах при наследовании. Он определяется алгоритмом C3-линеаризации, который учитывает порядок наследования и иерархию. Порядок можно узнать с помощью метода
ClassName.mro() или функции help(ClassName).📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #deployment #tensorflow_serving #rest_api
🤔 Как развернуть модель TensorFlow в продакшене?
💬 Кратко:
Развертывание модели TensorFlow включает:
- Обучение и сохранение модели (
- Загрузку в TensorFlow Serving для API-запросов.
- Интеграцию с клиентским приложением через REST или gRPC.
- Мониторинг и обновление модели при необходимости.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как развернуть модель TensorFlow в продакшене?
💬 Кратко:
Развертывание модели TensorFlow включает:
- Обучение и сохранение модели (
SavedModel).- Загрузку в TensorFlow Serving для API-запросов.
- Интеграцию с клиентским приложением через REST или gRPC.
- Мониторинг и обновление модели при необходимости.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #delete #truncate #postgresql
🤔 Как удалить данные из таблицы в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Для удаления данных используется команда
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как удалить данные из таблицы в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Для удаления данных используется команда
DELETE с необязательным условием WHERE. Если условие не указано, будут удалены все строки таблицы. Альтернативно, командой TRUNCATE можно мгновенно очистить таблицу, удалив все записи без возможности их восстановления.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#podcast #все
📚 Kolesa Podcast
Podcast by IT-компания Kolesa Group. В целом он обо всём и вся. Интересно для прослушивания на досуге
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Kolesa Podcast
Podcast by IT-компания Kolesa Group. В целом он обо всём и вся. Интересно для прослушивания на досуге
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
Forwarded from YeaHub
1. Миграция на Next.js
Мы перевели публичную часть проекта на Next.js, а дашборд оставили на React.js. Основные работы почти завершены — сейчас занимаемся тестированием и финальными правками.
В процессе столкнулись с рядом инфраструктурных вызовов: текущих ресурсов сервера оказалось недостаточно под новые проекты, поэтому пришлось масштабироваться. Впереди также большая работа по настройке SEO.
2. Сервис для лайвкодинга
Мы разрабатываем сервис лайвкодинга — аналог LeetCode с задачами российских компаний с реальных собеседований. У проекта большие планы:
— проведение контестов,
— обучающие модули,
— курс по алгоритмам,
— ИИ-помощник с построчным разбором решений,
— челленджи и соревнования между пользователями (пока держим в секрете).
Базовая версия сервиса уже готова и проходит тестирование. Совсем скоро — релиз.
3. Сервис уведомлений
Мы начали разработку сервиса уведомлений, который объединит всю нашу экосистему: платформу, Telegram-каналы и бота.
В Telegram будут публиковаться:
— новые собеседования,
— вопросы и задачи,
— статьи и подборки,
— анонсы,
— вакансии,
— статистика с HH.
Наша цель — сделать каналы максимально полезными, чтобы вы всегда были в курсе обновлений и нового контента.
Дополнительно
В работе также находится сервис тестов с вариантами ответов и системой разделения вопросов по темам — для будущего роадмапа. Пока эти направления развиваются в «лайт»-режиме.
Параллельно мы готовимся к запуску нового крупного сервиса, связанного с поиском работы. Он откроет для нас новые возможности и направления развития. Сейчас активно прорабатываем концепцию и архитектуру — идей очень много.
P.S. Новогодние скидки продолжают действовать до запуска сервиса лайвкодинга. После релиза цены увеличатся в 2 раза — сейчас самое выгодное время подключиться и поддержать нас.
👉 Членство YeaHub
Впереди много интересного. Спасибо, что вы с нами.✊🏻
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #tensorboard #pytorch #summarywriter
🤔 Как использовать TensorBoard с PyTorch для визуализации моделей, метрик и гистограмм?
💬 Кратко:
Чтобы использовать TensorBoard с PyTorch, необходимо установить
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как использовать TensorBoard с PyTorch для визуализации моделей, метрик и гистограмм?
💬 Кратко:
Чтобы использовать TensorBoard с PyTorch, необходимо установить
tensorboard и tensorboardX. После этого импортируется SummaryWriter, который позволяет записывать информацию для визуализации, например, графики моделей, метрики и гистограммы. Используйте writer.add_graph() для отображения модели, writer.add_scalar() для метрик и writer.add_histogram() для веса слоев. После этого можно запускать TensorBoard через команду tensorboard --logdir=runs.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #money #decimal #precision
🤔 Как правильно работать с денежными значениями в Python? Какой тип данных для этого лучше использовать?
💬 Кратко:
Для денежных значений лучше использовать
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как правильно работать с денежными значениями в Python? Какой тип данных для этого лучше использовать?
💬 Кратко:
Для денежных значений лучше использовать
decimal.Decimal, так как он хранит мантиссу и показатель в десятичном формате, даёт точные результаты и позволяет управлять точностью и округлением. float использовать не стоит из‑за двоичных погрешностей.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #full-text_search #stemming #tsvector
🤔 Как реализовать полнотекстовый поиск с использованием стемминга в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Для реализации полнотекстового поиска с использованием стемминга в PostgreSQL необходимо использовать тип данных
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как реализовать полнотекстовый поиск с использованием стемминга в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Для реализации полнотекстового поиска с использованием стемминга в PostgreSQL необходимо использовать тип данных
tsvector для хранения текста и функции для преобразования текста в индексированный формат. Для стемминга используется специальный словарь, который автоматически сокращает слова до их корней. Основные функции для этого: to_tsvector() и tsquery(). Также можно настроить использование словарей стемминга для различных языков.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#course #skillbox
📚 Обучаем Data Science с нуля
В этом плейлисте собран цикл роликов, посвященный обучению Data Science с нуля. Если вы хотите стать специалистом по работе с данными и освоить профессию Data Scientist, то эти видео точно для вас!
В нашем плейлисте вы найдете много полезной информации о том, как начать свой путь в Data Science с самых основ. Мы расскажем о том, какие знания и навыки нужны, чтобы стать Data Scientist, и как можно их получить.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Обучаем Data Science с нуля
В этом плейлисте собран цикл роликов, посвященный обучению Data Science с нуля. Если вы хотите стать специалистом по работе с данными и освоить профессию Data Scientist, то эти видео точно для вас!
В нашем плейлисте вы найдете много полезной информации о том, как начать свой путь в Data Science с самых основ. Мы расскажем о том, какие знания и навыки нужны, чтобы стать Data Scientist, и как можно их получить.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
👍1
#Собес #polymorphism #oop
🤔 Что такое полиморфизм?
💬 Кратко:
Полиморфизм — это возможность объектов разных классов использовать методы с одинаковыми именами, предоставляя разное поведение. В Python это достигается через переопределение методов (method overriding) или динамическую типизацию (duck typing).
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое полиморфизм?
💬 Кратко:
Полиморфизм — это возможность объектов разных классов использовать методы с одинаковыми именами, предоставляя разное поведение. В Python это достигается через переопределение методов (method overriding) или динамическую типизацию (duck typing).
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
❤2
#Собес #cnn #tensorflow #max_pooling
🤔 Как реализовать сверточную нейронную сеть (CNN) в TensorFlow?
💬 Кратко:
тобы реализовать CNN в TensorFlow, необходимо определить слои сверточных операций (conv2d), слои максимального объединения (maxpool2d), а также полносвязные слои. После этого модель обучается с использованием функции потерь и оптимизатора. Важным моментом является добавление dropout для предотвращения переобучения.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как реализовать сверточную нейронную сеть (CNN) в TensorFlow?
💬 Кратко:
тобы реализовать CNN в TensorFlow, необходимо определить слои сверточных операций (conv2d), слои максимального объединения (maxpool2d), а также полносвязные слои. После этого модель обучается с использованием функции потерь и оптимизатора. Важным моментом является добавление dropout для предотвращения переобучения.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #ctid #system_column #row_identifier
🤔 Что означает CTID в PostgreSQL?
💬 Кратко:
CTID — это системная колонка в PostgreSQL, которая содержит физический идентификатор строки (номер страницы и строки внутри страницы). Она полезна для поиска строк на уровне хранения данных, но не является постоянной и изменяется при обновлении или удалении строки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Что означает CTID в PostgreSQL?
💬 Кратко:
CTID — это системная колонка в PostgreSQL, которая содержит физический идентификатор строки (номер страницы и строки внутри страницы). Она полезна для поиска строк на уровне хранения данных, но не является постоянной и изменяется при обновлении или удалении строки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#trainer #печать
📚 Тренируем печать
Быстро печатать — не просто приятно, а выгодно. Когда пальцы успевают за мыслью, код льётся плавно.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Тренируем печать
Быстро печатать — не просто приятно, а выгодно. Когда пальцы успевают за мыслью, код льётся плавно.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #authorization #authentication #access
🤔 Какая разница между аутентификацией и авторизацией?
💬 Кратко:
Аутентификация — это процесс проверки личности пользователя (например, через логин и пароль). Авторизация — это предоставление пользователю прав доступа к ресурсам на основе его роли или уровня доступа.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Какая разница между аутентификацией и авторизацией?
💬 Кратко:
Аутентификация — это процесс проверки личности пользователя (например, через логин и пароль). Авторизация — это предоставление пользователю прав доступа к ресурсам на основе его роли или уровня доступа.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #algorithm #time_complexity #big_o
🤔 Что знаешь о сложности алгоритма?
💬 Кратко:
Оценка сложности алгоритма помогает измерить, как быстро или медленно работает алгоритм в зависимости от размера входных данных. В Python и других языках часто используют нотацию Big-O, чтобы выразить время выполнения или пространство, необходимое для алгоритма в терминах его входных данных. Например, O(1), O(n), O(n^2).
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Что знаешь о сложности алгоритма?
💬 Кратко:
Оценка сложности алгоритма помогает измерить, как быстро или медленно работает алгоритм в зависимости от размера входных данных. В Python и других языках часто используют нотацию Big-O, чтобы выразить время выполнения или пространство, необходимое для алгоритма в терминах его входных данных. Например, O(1), O(n), O(n^2).
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #commit #git_push
🤔 Опишите шаги по выгрузке новых изменений в удаленный репозиторий git
💬 Кратко:
Чтобы выгрузить изменения, выполните три шага:
- Добавьте файлы в индекс с помощью
- Зафиксируйте изменения командой
- Отправьте изменения в удаленный репозиторий с помощью
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Опишите шаги по выгрузке новых изменений в удаленный репозиторий git
💬 Кратко:
Чтобы выгрузить изменения, выполните три шага:
- Добавьте файлы в индекс с помощью
git add <file> или git add . (для всех файлов).- Зафиксируйте изменения командой
git commit -m "Описание изменений".- Отправьте изменения в удаленный репозиторий с помощью
git push.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#article #career #hiring #job
📚 В 48 собесах от оффера в Гугл
Статья содержит личный опыт прохождения 48 собеседований автора на позиции в сферах машинного обучения и Generative AI, включая статистику откликов/отказов, примеры вопросов и форматов интервью в различных компаниях (Booking, Amazon, Nvidia, Uber и др.), разбор ошибок подготовки и советы, что работает (и что нет) при попытке получить оффер, в том числе в Google Cloud.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 В 48 собесах от оффера в Гугл
Статья содержит личный опыт прохождения 48 собеседований автора на позиции в сферах машинного обучения и Generative AI, включая статистику откликов/отказов, примеры вопросов и форматов интервью в различных компаниях (Booking, Amazon, Nvidia, Uber и др.), разбор ошибок подготовки и советы, что работает (и что нет) при попытке получить оффер, в том числе в Google Cloud.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
❤2
Forwarded from YeaHub
👨🏻💻 Сервис лайвкодинга в YeaHub
Фактически — релиз уже состоялся.
Но честно: мы не успели загрузить ту огромную базу задач, которую планировали, и ещё не всё успели полноценно протестировать.
Поэтому до 23 февраля работаем в режиме «вместе доделываем продукт»:
— мы активно добавляем задачи и чиним баги, все
— пока тестируем, все задачи открыты, после этого примерно 50% закроем для членов
— вы решаете, находите проблемы, пишете в поддержку и даёте фидбек
— ну и оформляете подписку 😜
Что уже есть:
• база реальных задач с собеседований
• JavaScript / Python / Java / Go
• удобный редактор и проверка решений
Что скоро:
• связь задач с компаниями и коллекциями собеседований (не успели в этот релиз)
• другие языки
• контесты
• обучающие модули и курс по алгоритмам
• AI-разбор решений построчно
• челленджи и соревнования
👉 Задачи: https://yeahub.ru/dashboard/tasks
👉 Членство: https://yeahub.ru/dashboard/settings#select-tariff
Новогодние цены действуют только до полноценного запуска. После — x2.
Сейчас лучший момент подключиться и поддержать проект.
Спасибо, что помогаете нам запустить это правильно✊🏻🚀 💪
Фактически — релиз уже состоялся.
Но честно: мы не успели загрузить ту огромную базу задач, которую планировали, и ещё не всё успели полноценно протестировать.
Поэтому до 23 февраля работаем в режиме «вместе доделываем продукт»:
— мы активно добавляем задачи и чиним баги, все
— пока тестируем, все задачи открыты, после этого примерно 50% закроем для членов
— вы решаете, находите проблемы, пишете в поддержку и даёте фидбек
— ну и оформляете подписку 😜
Что уже есть:
• база реальных задач с собеседований
• JavaScript / Python / Java / Go
• удобный редактор и проверка решений
Что скоро:
• связь задач с компаниями и коллекциями собеседований (не успели в этот релиз)
• другие языки
• контесты
• обучающие модули и курс по алгоритмам
• AI-разбор решений построчно
• челленджи и соревнования
👉 Задачи: https://yeahub.ru/dashboard/tasks
👉 Членство: https://yeahub.ru/dashboard/settings#select-tariff
Новогодние цены действуют только до полноценного запуска. После — x2.
Сейчас лучший момент подключиться и поддержать проект.
Спасибо, что помогаете нам запустить это правильно✊🏻
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1