#Собес #UUID #sharding #database
🤔 Почему при шардировании лучше использовать UUID вместо числового ID?
💬 Кратко:
UUID (универсальный уникальный идентификатор) лучше подходит для шардирования, потому что он генерируется независимо на каждом узле без централизованного счетчика. Это исключает конфликты и узкие места при вставке данных. Числовые автоинкрементные ID требуют синхронизации между шардами, что снижает производительность и усложняет масштабирование.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Почему при шардировании лучше использовать UUID вместо числового ID?
💬 Кратко:
UUID (универсальный уникальный идентификатор) лучше подходит для шардирования, потому что он генерируется независимо на каждом узле без централизованного счетчика. Это исключает конфликты и узкие места при вставке данных. Числовые автоинкрементные ID требуют синхронизации между шардами, что снижает производительность и усложняет масштабирование.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#article #prompt #engineering
📚 Промптинг и суеверия. Что (не) надо добавлять к запросу в ChatGPT
Статья рассказывает о развитии промптинга — техники составления запросов к большим языковым моделям — и развенчивает мифы, связанные с «волшебными» фразами, которые якобы принципиально улучшают ответы. Автор объясняет, откуда появились популярные приемы (как «Let’s think step by step» или эмоциональные приписки), как они работают на самом деле, и почему многие из них являются скорее психологическими трюками, чем технически обоснованными улучшениями, а также обсуждает эволюцию роли промптинга в эпоху современных моделей, когда сам навык задавать запросы стал частью широкой практики взаимодействия с ИИ (напр., GPT-моделями).
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Промптинг и суеверия. Что (не) надо добавлять к запросу в ChatGPT
Статья рассказывает о развитии промптинга — техники составления запросов к большим языковым моделям — и развенчивает мифы, связанные с «волшебными» фразами, которые якобы принципиально улучшают ответы. Автор объясняет, откуда появились популярные приемы (как «Let’s think step by step» или эмоциональные приписки), как они работают на самом деле, и почему многие из них являются скорее психологическими трюками, чем технически обоснованными улучшениями, а также обсуждает эволюцию роли промптинга в эпоху современных моделей, когда сам навык задавать запросы стал частью широкой практики взаимодействия с ИИ (напр., GPT-моделями).
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #cpu #bound
🤔 Как определить, что длительная CPU-операция не зависла?
💬 Кратко:
CPU-операция не считается зависшей, если она продолжает потреблять процессорное время. Это можно проверить через системные метрики или логирование прогресса. Отсутствие отклика не всегда означает зависание. Для контроля используют тайм-ауты, heartbeat-логи и профилировщики. Важно уметь наблюдать выполнение, а не полагаться на субъективные ощущения.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Как определить, что длительная CPU-операция не зависла?
💬 Кратко:
CPU-операция не считается зависшей, если она продолжает потреблять процессорное время. Это можно проверить через системные метрики или логирование прогресса. Отсутствие отклика не всегда означает зависание. Для контроля используют тайм-ауты, heartbeat-логи и профилировщики. Важно уметь наблюдать выполнение, а не полагаться на субъективные ощущения.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #regex #quantifier
🤔 Что означают основные конструкции регулярных выражений, например диапазоны символов и квантификаторы?
💬 Кратко:
Диапазоны символов задаются в квадратных скобках, например
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Что означают основные конструкции регулярных выражений, например диапазоны символов и квантификаторы?
💬 Кратко:
Диапазоны символов задаются в квадратных скобках, например
[a-z] — любые буквы от a до z. Квантификаторы определяют количество повторений, например *, +, {3}. Точка означает любой символ, а \d — цифру. Эти конструкции позволяют описывать сложные шаблоны строк.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #build #release #deployment
🤔 В чем разница между build и release?
💬 Кратко:
Build — это процесс преобразования исходного кода в исполняемый файл.
Release — это развертывание собранного кода в продакшн.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 В чем разница между build и release?
💬 Кратко:
Build — это процесс преобразования исходного кода в исполняемый файл.
Release — это развертывание собранного кода в продакшн.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#video #машинное_обучение
📚 Курс «Машинное обучение» 2019
Курс состоит из 22-ух видео.
К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Курс «Машинное обучение» 2019
Курс состоит из 22-ух видео.
К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #decorator #args #kwargs
🤔 Как передавать позиционные и именованные аргументы через декоратор?
💬 Кратко:
Для передачи аргументов через декоратор используется внутренняя функция-обертка, которая принимает *args и **kwargs. Это позволяет декоратору обрабатывать любые позиционные и именованные аргументы, переданные декорируемой функции. Внутри обертки эти аргументы передаются в исходную функцию с помощью распаковки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Как передавать позиционные и именованные аргументы через декоратор?
💬 Кратко:
Для передачи аргументов через декоратор используется внутренняя функция-обертка, которая принимает *args и **kwargs. Это позволяет декоратору обрабатывать любые позиционные и именованные аргументы, переданные декорируемой функции. Внутри обертки эти аргументы передаются в исходную функцию с помощью распаковки.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #agile_testing #sprint #test_automation
🤔 Как организован процесс тестирования в спринте?
💬 Кратко:
Тестирование в спринте начинается с планирования, где определяются тест-кейсы и приоритеты. В ходе спринта тестировщики выполняют ручное и автоматизированное тестирование новых фич, регрессионное тестирование и проверку багов. Результаты фиксируются в баг-трекере, а автоматизация интегрируется в CI/CD для быстрой обратной связи.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Как организован процесс тестирования в спринте?
💬 Кратко:
Тестирование в спринте начинается с планирования, где определяются тест-кейсы и приоритеты. В ходе спринта тестировщики выполняют ручное и автоматизированное тестирование новых фич, регрессионное тестирование и проверку багов. Результаты фиксируются в баг-трекере, а автоматизация интегрируется в CI/CD для быстрой обратной связи.
📌 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 #Python #cybersecurity #malware
🤔 Как Python может использоваться в контексте кибербезопасности, в том числе для написания вредоносного кода?
💬 Кратко:
Python широко используется в кибербезопасности для автоматизации задач, анализа данных и написания эксплойтов. Благодаря простоте и богатым библиотекам, на Python создают инструменты для сканирования сетей, перебора паролей и обратного инжиниринга. Однако те же возможности позволяют писать вредоносный код, например, для кражи данных или создания бэкдоров. Важно понимать, что эти знания применяются этично в рамках тестирования на проникновение.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Как Python может использоваться в контексте кибербезопасности, в том числе для написания вредоносного кода?
💬 Кратко:
Python широко используется в кибербезопасности для автоматизации задач, анализа данных и написания эксплойтов. Благодаря простоте и богатым библиотекам, на Python создают инструменты для сканирования сетей, перебора паролей и обратного инжиниринга. Однако те же возможности позволяют писать вредоносный код, например, для кражи данных или создания бэкдоров. Важно понимать, что эти знания применяются этично в рамках тестирования на проникновение.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #regression #machine_learning #linear_regression
🤔 Какие методы машинного обучения используются для регрессии?
💬 Кратко:
Для регрессии используются алгоритмы, предсказывающие непрерывные значения. Основные методы: линейная регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети. Выбор зависит от размера данных, линейности зависимостей и требуемой интерпретируемости.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Какие методы машинного обучения используются для регрессии?
💬 Кратко:
Для регрессии используются алгоритмы, предсказывающие непрерывные значения. Основные методы: линейная регрессия, деревья решений, случайный лес, градиентный бустинг и нейронные сети. Выбор зависит от размера данных, линейности зависимостей и требуемой интерпретируемости.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #bulk_insert #copy #generate_series
🤔 Для нагрузочного тестирования нужно добавить 10,000 клиентов в базу данных. Как бы вы это сделали?
💬 Кратко:
Использовать
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Для нагрузочного тестирования нужно добавить 10,000 клиентов в базу данных. Как бы вы это сделали?
💬 Кратко:
Использовать
COPY, INSERT INTO ... SELECT, или ORM-методы с батчами.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#course #microsoft #схемы #обучение
📚 Библиотека от Microsoft
Содержит почти 5к модулей обучения наверное по всем возможным технологиям.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Библиотека от Microsoft
Содержит почти 5к модулей обучения наверное по всем возможным технологиям.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #pep8 #readability
🤔 Для чего нужен PEP8?
💬 Кратко:
PEP 8 — это руководство по стилю написания кода на Python. Оно описывает соглашения о форматировании, такие как отступы, длина строк, имена переменных и функций, чтобы код был читаемым и понятным для других разработчиков.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Для чего нужен PEP8?
💬 Кратко:
PEP 8 — это руководство по стилю написания кода на Python. Оно описывает соглашения о форматировании, такие как отступы, длина строк, имена переменных и функций, чтобы код был читаемым и понятным для других разработчиков.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #tree #b-tree #database_index
🤔 Что такое деревья? Приведи пример использования (например, B-tree в Postgres).
💬 Кратко:
Дерево — это иерархическая структура данных, состоящая из узлов, где каждый узел имеет родителя и ноль или более детей. Пример: B-tree используется в базах данных (например, Postgres) для индексации, так как он эффективен для хранения и поиска больших объемов данных на диске.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Что такое деревья? Приведи пример использования (например, B-tree в Postgres).
💬 Кратко:
Дерево — это иерархическая структура данных, состоящая из узлов, где каждый узел имеет родителя и ноль или более детей. Пример: B-tree используется в базах данных (например, Postgres) для индексации, так как он эффективен для хранения и поиска больших объемов данных на диске.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #HTTP_status_codes #client_error #server_error
🤔 Какие диапазоны HTTP-статус-кодов относятся к ошибкам клиента, а какие — к ошибкам сервера?
💬 Кратко:
HTTP-статус-коды делятся на пять классов. Коды 4xx (400–499) обозначают ошибки клиента, например, 404 Not Found или 400 Bad Request. Коды 5xx (500–599) указывают на ошибки сервера, такие как 500 Internal Server Error или 503 Service Unavailable. Понимание этих диапазонов помогает быстро определить, кто виноват в проблеме — клиент или сервер.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Какие диапазоны HTTP-статус-кодов относятся к ошибкам клиента, а какие — к ошибкам сервера?
💬 Кратко:
HTTP-статус-коды делятся на пять классов. Коды 4xx (400–499) обозначают ошибки клиента, например, 404 Not Found или 400 Bad Request. Коды 5xx (500–599) указывают на ошибки сервера, такие как 500 Internal Server Error или 503 Service Unavailable. Понимание этих диапазонов помогает быстро определить, кто виноват в проблеме — клиент или сервер.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#tool #гит
📚 Хочешь изучить Git, не рискуя своей локальной установкой?
Теперь можно запускать команды Git прямо из браузера , с пошаговым объяснением, что делает каждая команда.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Хочешь изучить Git, не рискуя своей локальной установкой?
Теперь можно запускать команды Git прямо из браузера , с пошаговым объяснением, что делает каждая команда.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #Python #mutable_default_arguments #function_parameters
🤔 Почему не рекомендуется использовать изменяемые типы в качестве значений по умолчанию в функциях?
💬 Кратко:
В Python значения по умолчанию для параметров функции вычисляются и создаются только один раз — в момент определения функции, а не при каждом её вызове. Если в качестве значения по умолчанию используется изменяемый объект, например, список или словарь, то один и тот же объект будет использоваться повторно при всех последующих вызовах функции, где этот аргумент не указан явно. Это может привести к неожиданному накоплению данных между вызовами и ошибкам, связанным с общим состоянием. Рекомендуется использовать None в качестве значения по умолчанию, а внутри функции создавать новый изменяемый объект, если аргумент не был передан.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Почему не рекомендуется использовать изменяемые типы в качестве значений по умолчанию в функциях?
💬 Кратко:
В Python значения по умолчанию для параметров функции вычисляются и создаются только один раз — в момент определения функции, а не при каждом её вызове. Если в качестве значения по умолчанию используется изменяемый объект, например, список или словарь, то один и тот же объект будет использоваться повторно при всех последующих вызовах функции, где этот аргумент не указан явно. Это может привести к неожиданному накоплению данных между вызовами и ошибкам, связанным с общим состоянием. Рекомендуется использовать None в качестве значения по умолчанию, а внутри функции создавать новый изменяемый объект, если аргумент не был передан.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #http #rest
🤔 Разница между POST, PUT и PATCH?
💬 Кратко:
- POST: Создаёт новый ресурс (например, добавить товар в корзину).
- PUT: Полностью заменяет ресурс (перезаписать профиль пользователя).
- PATCH: Частично обновляет ресурс (изменить только email пользователя).
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Разница между POST, PUT и PATCH?
💬 Кратко:
- POST: Создаёт новый ресурс (например, добавить товар в корзину).
- PUT: Полностью заменяет ресурс (перезаписать профиль пользователя).
- PATCH: Частично обновляет ресурс (изменить только email пользователя).
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #Network_tab #Response_tab #DevTools
🤔 Как анализировать вкладки Network и Response?
💬 Кратко:
Вкладка Network в DevTools показывает все сетевые запросы страницы: время загрузки, статусы, заголовки. Вкладка Response отображает тело ответа сервера в разных форматах (JSON, HTML, изображение). Это помогает отлаживать API, проверять данные и оптимизировать загрузку.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Как анализировать вкладки Network и Response?
💬 Кратко:
Вкладка Network в DevTools показывает все сетевые запросы страницы: время загрузки, статусы, заголовки. Вкладка Response отображает тело ответа сервера в разных форматах (JSON, HTML, изображение). Это помогает отлаживать API, проверять данные и оптимизировать загрузку.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#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
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 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
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа