Forwarded from YeaHub
Вот подборка инструментов, которые помогут подготовиться к новым победам:
1. YeaHub — учим самые актуальные вопросы, тренируемся и готовимся к собеседованиям.
2. Записи собесов — закрытый чат с более чем 1000+ реальными собеседованиями. Отличный способ посмотреть, что реально спрашивают.
3. Резюме — используем правильные ключевики, чтобы рекрутеры замечали именно вас. Все необходимые ключи можно найти.
4. Менторство — ищем наставника, который поможет с подготовкой и стратегией выхода на рынок.
Новый год — новые возможности, новый сезон, новые победы!
Всем офферов
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #list #dictionary #performance
🤔 Что быстрее, словарь или список?
💬 Кратко:
Словарь (dictionary) в Python быстрее списка (list) при поиске элементов, поскольку он использует хеширование, что обеспечивает время поиска O(1). Список же использует индексированный доступ и может иметь время доступа O(n) в случае поиска элемента по значению.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что быстрее, словарь или список?
💬 Кратко:
Словарь (dictionary) в Python быстрее списка (list) при поиске элементов, поскольку он использует хеширование, что обеспечивает время поиска O(1). Список же использует индексированный доступ и может иметь время доступа O(n) в случае поиска элемента по значению.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #asynchronous #threading #multiprocessing
🤔 В чем отличие асинхронности, threading'га и мультипроцессинга?
💬 Кратко:
Асинхронность, многозадачность с потоками (
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 В чем отличие асинхронности, threading'га и мультипроцессинга?
💬 Кратко:
Асинхронность, многозадачность с потоками (
threading) и многозадачность с процессами (multiprocessing) — это разные подходы к выполнению нескольких задач. Асинхронность используется для работы с долгими операциями без блокировки, потоки позволяют выполнять задачи параллельно в одном процессе, а процессы выполняются в отдельных адресных пространствах.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #microservices #api #scalability
🤔 Что такое микросервисная архитектура?
💬 Кратко:
Микросервисная архитектура — это способ разработки ПО, при котором приложение разбивается на независимые сервисы, взаимодействующие через API. Это улучшает масштабируемость и гибкость разработки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое микросервисная архитектура?
💬 Кратко:
Микросервисная архитектура — это способ разработки ПО, при котором приложение разбивается на независимые сервисы, взаимодействующие через API. Это улучшает масштабируемость и гибкость разработки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#article #agi
📚 Сэм Альтман знает, как достичь AGI. Я тоже, и сейчас расскажу как
В этой статье автор разбирает идеи Сэма Альтмана о достижении искусственного общего интеллекта (AGI) и предлагает собственное объяснение того, какие фундаментальные законы определяют развитие ИИ: закон Мура, закон масштабирования обучения и закон масштабирования предсказания. Он объясняет различие между слабым ИИ и AGI, обсуждает, почему теория в ИИ уступает эмпирике, и как масштабирование моделей, данных и вычислений позволяет улучшать качество ИИ, а также описывает методы, которые используются лидерами индустрии (например, OpenAI) для продвижения к AGI.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Сэм Альтман знает, как достичь AGI. Я тоже, и сейчас расскажу как
В этой статье автор разбирает идеи Сэма Альтмана о достижении искусственного общего интеллекта (AGI) и предлагает собственное объяснение того, какие фундаментальные законы определяют развитие ИИ: закон Мура, закон масштабирования обучения и закон масштабирования предсказания. Он объясняет различие между слабым ИИ и AGI, обсуждает, почему теория в ИИ уступает эмпирике, и как масштабирование моделей, данных и вычислений позволяет улучшать качество ИИ, а также описывает методы, которые используются лидерами индустрии (например, OpenAI) для продвижения к AGI.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #feature_engineering #preprocessing #scaling
🤔 Какую роль Scikit-Learn играет в инженерии признаков и предварительной обработке данных для машинного обучения?
💬 Кратко:
Scikit-Learn играет ключевую роль в предварительной обработке данных, предоставляя инструменты для масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных, обработки пропущенных значений и генерации полиномиальных признаков. Он также поддерживает методы для уменьшения размерности, такие как PCA, и строит пайплайны для последовательного применения нескольких этапов обработки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Какую роль Scikit-Learn играет в инженерии признаков и предварительной обработке данных для машинного обучения?
💬 Кратко:
Scikit-Learn играет ключевую роль в предварительной обработке данных, предоставляя инструменты для масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных, обработки пропущенных значений и генерации полиномиальных признаков. Он также поддерживает методы для уменьшения размерности, такие как PCA, и строит пайплайны для последовательного применения нескольких этапов обработки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #pandas #dataframe #series
🤔 Что такое Pandas?
💬 Кратко:
Pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она построена на основе NumPy и предоставляет удобные структуры данных, такие как Series (одномерные массивы) и DataFrame (таблицы). С ее помощью можно загружать, обрабатывать, фильтровать и анализировать большие наборы данных. Pandas поддерживает работу с пропущенными значениями, слияние таблиц и группировку данных. Эта библиотека широко используется в науке о данных и машинном обучении.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое Pandas?
💬 Кратко:
Pandas — это библиотека для обработки и анализа данных в Python. Она построена на основе NumPy и предоставляет удобные структуры данных, такие как Series (одномерные массивы) и DataFrame (таблицы). С ее помощью можно загружать, обрабатывать, фильтровать и анализировать большие наборы данных. Pandas поддерживает работу с пропущенными значениями, слияние таблиц и группировку данных. Эта библиотека широко используется в науке о данных и машинном обучении.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #git_branch
🤔 Что такое ветка в репозитории Git?
💬 Кратко:
Ветка — это независимая линия разработки в Git. Она позволяет работать над новой функциональностью или исправлениями, не затрагивая основную версию проекта. После завершения работы изменения из ветки можно объединить с основной веткой.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое ветка в репозитории Git?
💬 Кратко:
Ветка — это независимая линия разработки в Git. Она позволяет работать над новой функциональностью или исправлениями, не затрагивая основную версию проекта. После завершения работы изменения из ветки можно объединить с основной веткой.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#course #microsoft #схемы #обучение
📚 Библиотека от Microsoft
Содержит почти 5к модулей обучения наверное по всем возможным технологиям.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Библиотека от Microsoft
Содержит почти 5к модулей обучения наверное по всем возможным технологиям.
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 #feature_engineering #preprocessing #scaling
🤔 Какую роль Scikit-Learn играет в инженерии признаков и предварительной обработке данных для машинного обучения?
💬 Кратко:
Scikit-Learn играет ключевую роль в предварительной обработке данных, предоставляя инструменты для масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных, обработки пропущенных значений и генерации полиномиальных признаков. Он также поддерживает методы для уменьшения размерности, такие как PCA, и строит пайплайны для последовательного применения нескольких этапов обработки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Какую роль Scikit-Learn играет в инженерии признаков и предварительной обработке данных для машинного обучения?
💬 Кратко:
Scikit-Learn играет ключевую роль в предварительной обработке данных, предоставляя инструменты для масштабирования признаков, кодирования категориальных переменных, обработки пропущенных значений и генерации полиномиальных признаков. Он также поддерживает методы для уменьшения размерности, такие как PCA, и строит пайплайны для последовательного применения нескольких этапов обработки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🔥2
#Собес #parallelism #concurrency #multiprocessing
🤔 Что такое параллелизм?
💬 Кратко:
Параллелизм — это выполнение нескольких операций одновременно. В многозадачности задачи могут переключаться между собой, но в параллелизме задачи реально выполняются одновременно, используя несколько процессоров или ядер.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое параллелизм?
💬 Кратко:
Параллелизм — это выполнение нескольких операций одновременно. В многозадачности задачи могут переключаться между собой, но в параллелизме задачи реально выполняются одновременно, используя несколько процессоров или ядер.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #create #table #postgresql
🤔 Что такое таблица в PostgreSQL и как её создать?
💬 Кратко:
Таблица в PostgreSQL — это структура, используемая для хранения данных в виде строк и столбцов. Для создания таблицы используется команда
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое таблица в PostgreSQL и как её создать?
💬 Кратко:
Таблица в PostgreSQL — это структура, используемая для хранения данных в виде строк и столбцов. Для создания таблицы используется команда
CREATE TABLE имя_таблицы (список_столбцов);.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#podcast #кейсы #проекты
📚 Machine Learning: Нейросети и машинное обучение
Подкаст "Machine Learning" — это захватывающее путешествие в мир нейросетей, машинного обучения и искусственного интеллекта, созданное для всех, кто хочет разобраться в технологиях, меняющих мир! Каждую неделю мы погружаемся в актуальные темы: от новейших архитектур нейросетей, таких как трансформеры, до применения ИИ в медицине, финансах, играх и творчестве. Вместе с ведущими экспертами, исследователями и практиками мы обсуждаем, как алгоритмы учатся, почему большие языковые модели вроде GPT революционизируют обработку данных, и какие этические дилеммы стоят за развитием ИИ.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 Machine Learning: Нейросети и машинное обучение
Подкаст "Machine Learning" — это захватывающее путешествие в мир нейросетей, машинного обучения и искусственного интеллекта, созданное для всех, кто хочет разобраться в технологиях, меняющих мир! Каждую неделю мы погружаемся в актуальные темы: от новейших архитектур нейросетей, таких как трансформеры, до применения ИИ в медицине, финансах, играх и творчестве. Вместе с ведущими экспертами, исследователями и практиками мы обсуждаем, как алгоритмы учатся, почему большие языковые модели вроде GPT революционизируют обработку данных, и какие этические дилеммы стоят за развитием ИИ.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #generator #iterable #yield
🤔 Что такое генератор?
💬 Кратко:
Генератор — это функция, которая возвращает значения по одному с помощью ключевого слова
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое генератор?
💬 Кратко:
Генератор — это функция, которая возвращает значения по одному с помощью ключевого слова
yield. Он позволяет экономить память, так как элементы создаются "на лету" по запросу. Генераторы можно использовать для работы с большими данными, где нет необходимости сразу загружать всё в память.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #svm #classifier #kernel
🤔 Как бы вы реализовали SVM (Support Vector Machines) в Scikit-Learn?
💬 Кратко:
Для использования SVM в Scikit-Learn нужно импортировать модуль
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как бы вы реализовали SVM (Support Vector Machines) в Scikit-Learn?
💬 Кратко:
Для использования SVM в Scikit-Learn нужно импортировать модуль
svm и создать объект классификатора с необходимым ядром (например, linear или rbf). Затем модель обучается с помощью метода fit на данных, а для предсказаний используется метод predict. Важно нормализовать данные перед обучением. Пример:from sklearn import svm
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
predictions = clf.predict(X_test)
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #jsonb #gin #index
🤔 Как ускорить запрос к таблице, если фильтрация идёт по полю в формате JSON?
💬 Кратко:
Для JSONB-полей в PostgreSQL создают GIN‑индекс или комбинацию B‑tree и GIN с оператором jsonb_path_ops. Это позволяет быстро искать по ключам и значениям внутри JSON без полного сканирования таблицы.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Как ускорить запрос к таблице, если фильтрация идёт по полю в формате JSON?
💬 Кратко:
Для JSONB-полей в PostgreSQL создают GIN‑индекс или комбинацию B‑tree и GIN с оператором jsonb_path_ops. Это позволяет быстро искать по ключам и значениям внутри JSON без полного сканирования таблицы.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#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
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Kolesa Podcast
Podcast by IT-компания Kolesa Group. В целом он обо всём и вся. Интересно для прослушивания на досуге
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #cache #optimization
🤔 Что такое lru_cache?
💬 Кратко:
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Что такое lru_cache?
💬 Кратко:
lru_cache — это декоратор из модуля functools, который кэширует результаты вызовов функции. Это полезно для оптимизации функций, результаты которых часто повторяются, например, вычисления в рекурсивных алгоритмах.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа