#Собес #strategy #distributed_training #mirroredstrategy
🤔 Как API tf.distribute.Strategy используется для распределённого обучения?
💬 Кратко:
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как API tf.distribute.Strategy используется для распределённого обучения?
💬 Кратко:
tf.distribute.Strategy — это API для распределённого обучения в TensorFlow, которое позволяет использовать несколько GPU, TPU или серверов для ускорения процесса обучения. Основные стратегии включают MirroredStrategy (обучение на нескольких GPU одной машины) и MultiWorkerMirroredStrategy (распределённое обучение на нескольких узлах). Для использования стратегии необходимо создать её объект и выполнить код обучения внутри strategy.scope(), что позволяет автоматически распределять вычисления.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #hypervisor #virtualization #virtual_machine
🤔 Что такое гипервизоры и их функции?
💬 Кратко:
Гипервизор — это программное обеспечение, которое позволяет виртуализировать ресурсы хост-системы, создавая несколько виртуальных машин (VM). Существуют два типа гипервизоров: нативный (bare-metal), который работает напрямую на хост-системе, и хостинг-гипервизор, который работает через операционную систему хоста.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое гипервизоры и их функции?
💬 Кратко:
Гипервизор — это программное обеспечение, которое позволяет виртуализировать ресурсы хост-системы, создавая несколько виртуальных машин (VM). Существуют два типа гипервизоров: нативный (bare-metal), который работает напрямую на хост-системе, и хостинг-гипервизор, который работает через операционную систему хоста.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#course #ии
📚 Мини-курс о применении ИИ в разработке
Он рассчитан на начинающих, пройти его можно всего за час. Конспекты доступны на русском языке
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Мини-курс о применении ИИ в разработке
Он рассчитан на начинающих, пройти его можно всего за час. Конспекты доступны на русском языке
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #dataloader #batch_size #dataset
🤔 Как можно использовать PyTorch DataLoader для загрузки больших наборов данных?
💬 Кратко:
PyTorch DataLoader позволяет загружать большие наборы данных эффективно, разбивая их на мини-пакеты и загружая данные параллельно. Важными параметрами являются
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как можно использовать PyTorch DataLoader для загрузки больших наборов данных?
💬 Кратко:
PyTorch DataLoader позволяет загружать большие наборы данных эффективно, разбивая их на мини-пакеты и загружая данные параллельно. Важными параметрами являются
dataset (класс, представляющий данные) и batch_size (размер пакета). Для повышения производительности можно использовать многозадачность с помощью параметра num_workers.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #init #initialization #class
🤔 Что возвращает метод __init__?
💬 Кратко:
Метод
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что возвращает метод __init__?
💬 Кратко:
Метод
__init__ ничего не возвращает (возвращает None). Его задача — инициализировать объект после его создания. Создание объекта происходит через метод __new__.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #build #pipeline #automation
🤔 Что такое build pipeline?
💬 Кратко:
Build pipeline — это набор автоматизированных шагов, через которые проходит код перед развертыванием. Он включает сборку, тестирование и подготовку к развертыванию, гарантируя, что только рабочий код попадёт в продакшн
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое build pipeline?
💬 Кратко:
Build pipeline — это набор автоматизированных шагов, через которые проходит код перед развертыванием. Он включает сборку, тестирование и подготовку к развертыванию, гарантируя, что только рабочий код попадёт в продакшн
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#book #спам #математика
📚 Грокаем машинное обучение
Автор рассказывает, что такое машинное обучение и показывает его на примере выявления спама и распознавания изображений. Язык программирования — Python. Тут же раскрываются разные методы машинного обучения, освоить которые можно даже со школьным уровнем математики.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Грокаем машинное обучение
Автор рассказывает, что такое машинное обучение и показывает его на примере выявления спама и распознавания изображений. Язык программирования — Python. Тут же раскрываются разные методы машинного обучения, освоить которые можно даже со школьным уровнем математики.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #web_protocols #http #https
🤔 Что такое HTTP и HTTPS?
💬 Кратко:
HTTP (HyperText Transfer Protocol) — это протокол передачи данных, используемый для связи между клиентами и серверами в интернете. HTTPS — это HTTP с использованием шифрования через SSL/TLS, что обеспечивает безопасность передачи данных.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое HTTP и HTTPS?
💬 Кратко:
HTTP (HyperText Transfer Protocol) — это протокол передачи данных, используемый для связи между клиентами и серверами в интернете. HTTPS — это HTTP с использованием шифрования через SSL/TLS, что обеспечивает безопасность передачи данных.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #read_csv #read_table #delimiter
🤔 Как считать данные в DataFrame из CSV-файла?
💬 Кратко:
Для загрузки данных из CSV-файла в Pandas используется метод
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как считать данные в DataFrame из CSV-файла?
💬 Кратко:
Для загрузки данных из CSV-файла в Pandas используется метод
read_csv(). Он принимает путь к файлу и дополнительные параметры, такие как разделитель или кодировка. Также можно использовать метод read_table(), указав delimiter для CSV-файлов с нестандартными разделителями.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #password_change #alter_user #psql
🤔 Как изменить пароль пользователя в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Для изменения пароля пользователя используется команда
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как изменить пароль пользователя в PostgreSQL?
💬 Кратко:
Для изменения пароля пользователя используется команда
ALTER USER или \password в командной строке psql. Пароль можно менять как для текущего пользователя, так и для других пользователей с нужными правами доступа.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#course #ии
📚 «Введение в Data Science и машинное обучение»
Data Scientist is The Sexiest Job of the 21st Century, а машинное обучение и анализ данных - это захватывающие области, знакомство с которыми точно не оставит вас равнодушными! Мы начнем с самого начала, разберем центральные понятия и темы. Познакомимся с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python — Pandas и Scikit-learn.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 «Введение в Data Science и машинное обучение»
Data Scientist is The Sexiest Job of the 21st Century, а машинное обучение и анализ данных - это захватывающие области, знакомство с которыми точно не оставит вас равнодушными! Мы начнем с самого начала, разберем центральные понятия и темы. Познакомимся с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python — Pandas и Scikit-learn.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #rename #set_axis #add_prefix
🤔 Как переименовать столбец в DataFrame?
💬 Кратко:
Для переименования столбцов используется метод
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как переименовать столбец в DataFrame?
💬 Кратко:
Для переименования столбцов используется метод
rename(). Можно переименовать один или несколько столбцов, передав словарь {старое_имя: новое_имя}.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #pandas #dataframe #list
🤔 Какие существуют способы создания DataFrame в Pandas?
💬 Кратко:
В Pandas
- Пустой DataFrame –
- Из списка –
- Из списка списков –
- Из словаря списков –
- Из списка словарей –
- Из Series –
- Из CSV или Excel –
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Какие существуют способы создания DataFrame в Pandas?
💬 Кратко:
В Pandas
DataFrame можно создать несколькими способами:- Пустой DataFrame –
pd.DataFrame().- Из списка –
pd.DataFrame(list).- Из списка списков –
pd.DataFrame(list_of_lists).- Из словаря списков –
pd.DataFrame(dict_of_lists).- Из списка словарей –
pd.DataFrame(list_of_dicts).- Из Series –
pd.DataFrame(pd.Series()).- Из CSV или Excel –
pd.read_csv(), pd.read_excel().📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #git_branch
🤔 Перечислите команды для удаления ветки git
💬 Кратко:
Для удаления локальной ветки:
Если ветка содержит незавершённые изменения:
Для удаления удалённой ветки:
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Перечислите команды для удаления ветки git
💬 Кратко:
Для удаления локальной ветки:
git branch -d <branch_name>
Если ветка содержит незавершённые изменения:
git branch -D <branch_name>
Для удаления удалённой ветки:
git push origin --delete <branch_name>
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Forwarded from YeaHub
💼 Как реально подготовиться к собеседованию в IT
Подготовка к собеседованиям в IT — это не только заучивание вопросов, но и работа с системой: понимание того, что реально спрашивают, как повторять материал и как не тратить время впустую.
В этом видео разбираем:
- как готовиться к IT-собеседованиям без хаоса
- какие вопросы чаще всего задают на технических интервью
- как выстроить регулярную подготовку и отслеживать прогресс
- где брать реальные вопросы с собеседований
- как повторять материал эффективно, а не «по кругу»
- какие ресурсы использовать для изучения тем
- как аналитика по вопросам помогает готовиться точнее
Показываю подход к подготовке с использованием YeaHub: база реальных вопросов с собеседований, тренажёр для повторения, статистика по популярным и сложным темам, а также подборка полезных материалов.
Видео будет полезно тем, кто:
- готовится к собеседованиям в IT
- ищет первую работу или планирует смену компании
- устал от бесконечных списков вопросов без структуры
https://yeahub.ru - платформа для подготовки к собесам
https://t.me/yeahub - основной канал
Ссылка на видео: клик
Подготовка к собеседованиям в IT — это не только заучивание вопросов, но и работа с системой: понимание того, что реально спрашивают, как повторять материал и как не тратить время впустую.
В этом видео разбираем:
- как готовиться к IT-собеседованиям без хаоса
- какие вопросы чаще всего задают на технических интервью
- как выстроить регулярную подготовку и отслеживать прогресс
- где брать реальные вопросы с собеседований
- как повторять материал эффективно, а не «по кругу»
- какие ресурсы использовать для изучения тем
- как аналитика по вопросам помогает готовиться точнее
Показываю подход к подготовке с использованием YeaHub: база реальных вопросов с собеседований, тренажёр для повторения, статистика по популярным и сложным темам, а также подборка полезных материалов.
Видео будет полезно тем, кто:
- готовится к собеседованиям в IT
- ищет первую работу или планирует смену компании
- устал от бесконечных списков вопросов без структуры
https://yeahub.ru - платформа для подготовки к собесам
https://t.me/yeahub - основной канал
Ссылка на видео: клик
#repository #анализданных
📚 pandas
Официальный репозиторий библиотеки Pandas для работы с данными. Содержит документацию, примеры использования и инструменты для анализа.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 pandas
Официальный репозиторий библиотеки Pandas для работы с данными. Содержит документацию, примеры использования и инструменты для анализа.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #generator #yield #iterator
🤔 Как создать генератор с помощью yield?
💬 Кратко:
Генератор создаётся функцией с ключевым словом
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как создать генератор с помощью yield?
💬 Кратко:
Генератор создаётся функцией с ключевым словом
yield вместо return. При вызове такой функции возвращается генераторный объект, который при итерации последовательно выполняет тело функции до следующего yield, сохраняя состояние между вызовами.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Forwarded from YeaHub
Дорогие айтишники, коллеги, друзья!
2025 год был непростым: рынок был медленным и непредсказуемым, вакансий было мало, конкуренция высокая. Но мы все это пережили — и получили важный урок: лучшее время действовать — сейчас.
На горизонте 2026 года есть позитивные сигналы:
— Ключевая ставка снижается, найм постепенно размораживается.
— Оптимизации и сокращения будут уходить в прошлое.
— Рынок станет более прозрачным и предсказуемым, но конкуренция останется высокой.
Что это значит для нас с вами:
— Адаптация и постоянное развитие становятся ключом к успеху.
— Тесты, резюме, навыки и нетворкинг — важнее, чем когда-либо.
YeaHub в 2026 году будет помогать вам побеждать рынок:
— 100+ новых собеседований уже в январе, с регулярным добавлением новых.
— Сервис лайвкодинга — решайте реальные задачи с собеседований.
— Новые сервисы и продукты: тесты с вариантами ответов, статьи, роадмапы и курсы.
К команде YeaHub присоединились новые бекендеры, аналитики, а также AQA и QA-специалисты. Мы выходим из бета-режима, выстроили основные процессы разработки и контроля качества и теперь фокусируемся на стабильности, масштабировании и высоком качестве платформы.
Поддержите нас и зафиксируйте текущие тарифы:
— Новые выгодные тарифы на 3 и 12 месяцев уже доступны.
— Цены вырастут в 2 раза к запуску лайвкодинга — зафиксируйте их заранее.
👉 Членство YeaHub
Вместе мы будем действовать, готовиться и побеждать рынок. Каждый ваш выбор, каждая подписка — это поддержка YeaHub и возможность создавать ещё больше полезного контента и сервисов для вашей подготовки.
Всем офферов ✊🏻
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #scope #variable #namespace
🤔 Как в Python происходит поиск переменной по области видимости?
💬 Кратко:
Python использует правило LEGB (Local, Enclosing, Global, Built-in) для поиска переменных в области видимости. Сначала ищется в локальной области, затем в области внешней функции, затем в глобальной области, и, наконец, в области встроенных объектов.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как в Python происходит поиск переменной по области видимости?
💬 Кратко:
Python использует правило LEGB (Local, Enclosing, Global, Built-in) для поиска переменных в области видимости. Сначала ищется в локальной области, затем в области внешней функции, затем в глобальной области, и, наконец, в области встроенных объектов.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #horizontal_scaling #docker_swarm #kubernetes
🤔 Как масштабировать Docker контейнеры горизонтально?
💬 Кратко:
Для горизонтального масштабирования Docker контейнеров можно использовать Docker Swarm или Kubernetes. В Docker Swarm вы создаете кластер и используете команду
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как масштабировать Docker контейнеры горизонтально?
💬 Кратко:
Для горизонтального масштабирования Docker контейнеров можно использовать Docker Swarm или Kubernetes. В Docker Swarm вы создаете кластер и используете команду
docker service scale, чтобы масштабировать количество реплик для сервиса. Например, команда docker service scale myservice=5 увеличит количество реплик сервиса myservice до 5.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#course #amazon
📚 MLU-EXPLAIN
Университет машинного обучения (MLU) — это образовательная инициатива компании Amazon, направленная на изучение теории и практического применения машинного обучения.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 MLU-EXPLAIN
Университет машинного обучения (MLU) — это образовательная инициатива компании Amazon, направленная на изучение теории и практического применения машинного обучения.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости