🧑💻 5 сложных вопросов для Python разработчиков
1. Почему нельзя делать мутабельные типы аргументами функции по умолчанию?
Если мутабельный тип данных используется как дефолтный аргумент, то изменения, сделанные в этом объекте внутри функции, сохранятся при последующих вызовах функции. Это связано с тем, что дефолтные аргументы вычисляются только один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
2. Что такое внедрение зависимостей (Dependency Injection) в FastAPI?
Dependency Injection в FastAPI — это механизм, который позволяет передавать зависимости (например, функции, объекты, настройки) в обработчики маршрутов. Это упрощает управление кодом и повышает его тестируемость.
3. Является ли range итератором?
Да, объект
4. Какой синтаксис создания генераторов?
Генераторы в Python создаются с использованием функции, которая содержит ключевое слово
5. Как в памяти Python хранятся списки и кортежи?
Списки в Python — это изменяемые объекты, которые хранят ссылки на другие объекты, что позволяет изменять их содержимое. Кортежи — неизменяемые объекты, которые также хранят ссылки на другие объекты, но их содержимое нельзя изменить после создания. Списки обычно занимают больше памяти, чем кортежи, из-за необходимости поддержания изменяемости.
#mutable #arguments #function #fast_api #dependency #injection #range #iterator #iterable #yield #generator #memory #tuple #list
1. Почему нельзя делать мутабельные типы аргументами функции по умолчанию?
Если мутабельный тип данных используется как дефолтный аргумент, то изменения, сделанные в этом объекте внутри функции, сохранятся при последующих вызовах функции. Это связано с тем, что дефолтные аргументы вычисляются только один раз при определении функции, а не при каждом вызове.
2. Что такое внедрение зависимостей (Dependency Injection) в FastAPI?
Dependency Injection в FastAPI — это механизм, который позволяет передавать зависимости (например, функции, объекты, настройки) в обработчики маршрутов. Это упрощает управление кодом и повышает его тестируемость.
3. Является ли range итератором?
Да, объект
range является итератором в Python. Это последовательность чисел, которая генерируется по запросу и используется в циклах. В Python 3 range не является списком, а является более эффективным объектом, который генерирует числа по мере их запроса.4. Какой синтаксис создания генераторов?
Генераторы в Python создаются с использованием функции, которая содержит ключевое слово
yield. Генератор возвращает элементы по одному, и его выполнение приостанавливается на каждом yield и возобновляется с того места, где оно было приостановлено. Генераторы экономят память, так как данные генерируются по мере необходимости, а не сохраняются в памяти.5. Как в памяти Python хранятся списки и кортежи?
Списки в Python — это изменяемые объекты, которые хранят ссылки на другие объекты, что позволяет изменять их содержимое. Кортежи — неизменяемые объекты, которые также хранят ссылки на другие объекты, но их содержимое нельзя изменить после создания. Списки обычно занимают больше памяти, чем кортежи, из-за необходимости поддержания изменяемости.
#mutable #arguments #function #fast_api #dependency #injection #range #iterator #iterable #yield #generator #memory #tuple #list
❤2
#repository #кибербезопасность
📚 Структурированный 90-дневный план обучения кибербезопасности предназначенный для начинающих специалистов
План обучения, разделённый на ежедневные задания, охватывающие ключевые темы
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Структурированный 90-дневный план обучения кибербезопасности предназначенный для начинающих специалистов
План обучения, разделённый на ежедневные задания, охватывающие ключевые темы
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#video #async #data
📚 Курс NodeJS
Изучаем Backend разработку с Node.js. Работаем с серверами, файлами, базами данных. Изучаем асинхронный и синхронный подход.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Курс NodeJS
Изучаем Backend разработку с Node.js. Работаем с серверами, файлами, базами данных. Изучаем асинхронный и синхронный подход.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #sensor #resource
🤔 Какие проблемы с ресурсами могут возникать при неправильном использовании сенсоров?
💬 Кратко:
При неправильном использовании сенсоры могут занимать worker-ы на долгое время. Это приводит к нехватке слотов для реальных задач. Scheduler начинает работать медленнее, а DAG-и встают в очередь. Также растёт нагрузка на внешние системы из-за частых проверок. В итоге Airflow становится нестабильным.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Какие проблемы с ресурсами могут возникать при неправильном использовании сенсоров?
💬 Кратко:
При неправильном использовании сенсоры могут занимать worker-ы на долгое время. Это приводит к нехватке слотов для реальных задач. Scheduler начинает работать медленнее, а DAG-и встают в очередь. Также растёт нагрузка на внешние системы из-за частых проверок. В итоге Airflow становится нестабильным.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
👍1
🧑💻 Подборка из 5 вопросов для Golang разработчиков
1. Как полнотекстовый поиск реализуется в PostgreSQL?
В PostgreSQL текст преобразуется в специальное представление
2. Как backend агрегирует и хранит результаты inference
Backend принимает результаты inference и приводит их к удобному для хранения формату. Он агрегирует данные по времени, сущностям или сценариям. Хранение обычно выполняется в базе данных или object storage. Backend также отвечает за идемпотентность и повторную обработку. Это позволяет использовать результаты inference в аналитике и бизнес-логике.
3. Как решаются проблемы производительности при работе с БД?
Проблемы производительности БД решаются анализом запросов, индексированием и оптимизацией схемы. Важно измерять, а не гадать — использовать планы выполнения и метрики. Часто узким местом становятся неэффективные запросы или отсутствие индексов. Также применяются кэширование и денормализация. Решения зависят от характера нагрузки.
4. Как транзакционность влияет на производительность запросов?
Транзакционность добавляет накладные расходы, потому что СУБД должна обеспечивать атомарность, изоляцию и надёжность операций. Это требует блокировок, ведения журналов и управления версиями данных. В результате запросы внутри транзакций могут выполняться медленнее, особенно при высокой конкуренции.
#full #text #search #aggregation #inference #result #database #performance #transaction #acid
1. Как полнотекстовый поиск реализуется в PostgreSQL?
В PostgreSQL текст преобразуется в специальное представление
tsvector, а запрос — в tsquery. Поиск выполняется с использованием GIN- или GiST-индексов. Это позволяет эффективно искать слова с учётом морфологии.2. Как backend агрегирует и хранит результаты inference
Backend принимает результаты inference и приводит их к удобному для хранения формату. Он агрегирует данные по времени, сущностям или сценариям. Хранение обычно выполняется в базе данных или object storage. Backend также отвечает за идемпотентность и повторную обработку. Это позволяет использовать результаты inference в аналитике и бизнес-логике.
3. Как решаются проблемы производительности при работе с БД?
Проблемы производительности БД решаются анализом запросов, индексированием и оптимизацией схемы. Важно измерять, а не гадать — использовать планы выполнения и метрики. Часто узким местом становятся неэффективные запросы или отсутствие индексов. Также применяются кэширование и денормализация. Решения зависят от характера нагрузки.
4. Как транзакционность влияет на производительность запросов?
Транзакционность добавляет накладные расходы, потому что СУБД должна обеспечивать атомарность, изоляцию и надёжность операций. Это требует блокировок, ведения журналов и управления версиями данных. В результате запросы внутри транзакций могут выполняться медленнее, особенно при высокой конкуренции.
#full #text #search #aggregation #inference #result #database #performance #transaction #acid
#book #php #sql
📚 PHP глазами хакера, Михаил Фленов
Самая противоречивая книга рейтинга: её часто критикуют за поверхностный подход, поэтому специалистам она вряд ли будет полезна. Зато новичкам может подойти как лёгкое, мотивирующее чтение для первого знакомства с темой.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 PHP глазами хакера, Михаил Фленов
Самая противоречивая книга рейтинга: её часто критикуют за поверхностный подход, поэтому специалистам она вряд ли будет полезна. Зато новичкам может подойти как лёгкое, мотивирующее чтение для первого знакомства с темой.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#video #api
📚 Разработка Web API на ASP.NET Core 5 и .NET 5
Используя чистую архитектуру (clean architecture), ASP NET Core 5, EF Core 5, Swagger, IdentityServer4, C#, SQLite, Fluent Validation, XUnit, NSwag Studio, Serilog, Automapper, MediatR, CQRS мы будем разрабатывать web api для работы с заметками.
Мы пройдемся по всем основным этапам разработки web api и в итоге получим масштабируемый, легко поддерживаемый проект Web API, сделанный с использованием good practices.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Разработка Web API на ASP.NET Core 5 и .NET 5
Используя чистую архитектуру (clean architecture), ASP NET Core 5, EF Core 5, Swagger, IdentityServer4, C#, SQLite, Fluent Validation, XUnit, NSwag Studio, Serilog, Automapper, MediatR, CQRS мы будем разрабатывать web api для работы с заметками.
Мы пройдемся по всем основным этапам разработки web api и в итоге получим масштабируемый, легко поддерживаемый проект Web API, сделанный с использованием good practices.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #collision #perturbation #rehash
🤔 Как Python решает коллизии при хешировании?
💬 Кратко:
При коллизии CPython применяет perturbation‑алгоритм (шаговая арифметика) для вычисления следующей позиции в таблице. Если таблица перегружена, происходит её расширение, и все элементы перехешируются заново. Удалённые слоты помечаются
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Как Python решает коллизии при хешировании?
💬 Кратко:
При коллизии CPython применяет perturbation‑алгоритм (шаговая арифметика) для вычисления следующей позиции в таблице. Если таблица перегружена, происходит её расширение, и все элементы перехешируются заново. Удалённые слоты помечаются
dummy, чтобы не нарушить поиск.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
👍1
#trainer #задачи
📚 Как LeetCode, но для Linux, Docker и Kubernetes
Огромная коллекция хардкорных задач, основанных на реальных проблемах
С автоматической проверкой, полезными подсказками и пошаговыми решениями.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Как LeetCode, но для Linux, Docker и Kubernetes
Огромная коллекция хардкорных задач, основанных на реальных проблемах
С автоматической проверкой, полезными подсказками и пошаговыми решениями.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#repository #jetpack #androidarchitecture
📚 Android Architecture Components samples
Репозиторий от Google содержит набор демонстрационных приложений, иллюстрирующих применение Android Architecture Components и библиотек Jetpack (ViewModel, LiveData, Room, Paging, Navigation, WorkManager и др.) для построения устойчивых и тестируемых Android‑приложений; примеры, написанные преимущественно на Kotlin, охватывают различные сценарии разработки — от базовых до сложных архитектур, включают пояснения и комментарии, позволяют изучить лучшие практики проектирования и служат готовыми шаблонами для использования в реальных проектах.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Android Architecture Components samples
Репозиторий от Google содержит набор демонстрационных приложений, иллюстрирующих применение Android Architecture Components и библиотек Jetpack (ViewModel, LiveData, Room, Paging, Navigation, WorkManager и др.) для построения устойчивых и тестируемых Android‑приложений; примеры, написанные преимущественно на Kotlin, охватывают различные сценарии разработки — от базовых до сложных архитектур, включают пояснения и комментарии, позволяют изучить лучшие практики проектирования и служат готовыми шаблонами для использования в реальных проектах.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #ml #model
🤔 Какие сложности возникают при запуске моделей внутри контейнеров
💬 Кратко:
Основные сложности связаны с зависимостями, размером образов и ресурсами. ML-модели часто требуют специфичных версий библиотек и драйверов. Контейнеры с GPU сложнее в настройке и отладке. Также возникают проблемы с памятью и временем старта. Все это усложняет эксплуатацию в продакшене.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Какие сложности возникают при запуске моделей внутри контейнеров
💬 Кратко:
Основные сложности связаны с зависимостями, размером образов и ресурсами. ML-модели часто требуют специфичных версий библиотек и драйверов. Контейнеры с GPU сложнее в настройке и отладке. Также возникают проблемы с памятью и временем старта. Все это усложняет эксплуатацию в продакшене.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#channel #mvc #опытные #начинающие
📚 Dmitry Afanasyev
Дмитрий Афанасьев ведёт, пожалуй, один из самых популярных и старых каналов в рунете по программированию на PHP. Он не обошёл вниманием как начинающих программистов, посвятив им несколько плейлистов по изучению PHP и созданию интернет-магазина, так и более опытных, записав туториал по созданию собственного MVC-приложения, изучению October CMS, Laravel и Zend Framework 2. Раньше эти курсы были платными, однако теперь автор выложил их в открытый доступ, так что теперь у вас есть эксклюзивные уроки на PHP.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Dmitry Afanasyev
Дмитрий Афанасьев ведёт, пожалуй, один из самых популярных и старых каналов в рунете по программированию на PHP. Он не обошёл вниманием как начинающих программистов, посвятив им несколько плейлистов по изучению PHP и созданию интернет-магазина, так и более опытных, записав туториал по созданию собственного MVC-приложения, изучению October CMS, Laravel и Zend Framework 2. Раньше эти курсы были платными, однако теперь автор выложил их в открытый доступ, так что теперь у вас есть эксклюзивные уроки на PHP.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#article #llm
📚 Почему галлюцинации ломают каждую LLM — и что с этим делать
Статья объясняет, почему большие языковые модели (LLM) непредсказуемы и как «галлюцинации» — то есть непоследовательные или неверные ответы — мешают созданию надёжных приложений на их основе: в отличие от традиционного кода, где логика детерминирована, LLM — «чёрный ящик», поведение которого трудно проверить и протестировать, а любые изменения промптов — лишь эвристика, не гарантирующая стабильности; автор обсуждает сложности тестирования таких систем и отмечает, что только глубокие исследования и новые методы способны частично решить эти проблемы, но сегодня разработчикам приходится мириться с ограничениями и тестировать модели на реальных задачах
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Почему галлюцинации ломают каждую LLM — и что с этим делать
Статья объясняет, почему большие языковые модели (LLM) непредсказуемы и как «галлюцинации» — то есть непоследовательные или неверные ответы — мешают созданию надёжных приложений на их основе: в отличие от традиционного кода, где логика детерминирована, LLM — «чёрный ящик», поведение которого трудно проверить и протестировать, а любые изменения промптов — лишь эвристика, не гарантирующая стабильности; автор обсуждает сложности тестирования таких систем и отмечает, что только глубокие исследования и новые методы способны частично решить эти проблемы, но сегодня разработчикам приходится мириться с ограничениями и тестировать модели на реальных задачах
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #pipeline #ci #stage
🤔 Что происходит при автоматической сборке feature-ветки на stage-окружение?
💬 Кратко:
При автоматической сборке feature-ветки код собирается и деплоится в stage-окружение без ручного вмешательства. Запускаются сборка, тесты и линтеры. Результат доступен для проверки командой и QA. Это позволяет выявить проблемы до merge в основную ветку. Stage обычно максимально приближен к production.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Что происходит при автоматической сборке feature-ветки на stage-окружение?
💬 Кратко:
При автоматической сборке feature-ветки код собирается и деплоится в stage-окружение без ручного вмешательства. Запускаются сборка, тесты и линтеры. Результат доступен для проверки командой и QA. Это позволяет выявить проблемы до merge в основную ветку. Stage обычно максимально приближен к production.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🧑💻 Сложные вопросы с собесов на Java разработчика
1. Дайте краткую характеристику immutable object. Зачем они нужны?
Immutable объект — это объект, чье состояние нельзя изменить после создания. Они обеспечивают потокобезопасность, уменьшают ошибки, связанные с изменением данных, и используются в функциях, где важна неизменность, например, в ключах коллекций.
2. Что такое OutOfMemoryError?
OutOfMemoryError возникает, когда программа не может выделить достаточно памяти для выполнения операции. Это может произойти из-за утечек памяти, создания слишком большого количества объектов или ограничений JVM.
3. Какие элементы языка отвечают за наследование?
За наследование в Java отвечают ключевые слова
4. Какие элементы языка отвечают за инкапсуляцию?
Инкапсуляция достигается за счет использования модификаторов доступа (
5. Что такое статический и динамический полиморфизм в контексте Java?
Статический полиморфизм достигается через перегрузку методов, где компилятор выбирает метод, основываясь на аргументах. Динамический полиморфизм реализуется через переопределение методов, где решение о вызове метода принимается во время выполнения.
#immutable #object #final #outofmemoryerror #heap #stack #inheritance #extends #implements #encapsulation #getter #setter #polymorphism #overloading #method
1. Дайте краткую характеристику immutable object. Зачем они нужны?
Immutable объект — это объект, чье состояние нельзя изменить после создания. Они обеспечивают потокобезопасность, уменьшают ошибки, связанные с изменением данных, и используются в функциях, где важна неизменность, например, в ключах коллекций.
2. Что такое OutOfMemoryError?
OutOfMemoryError возникает, когда программа не может выделить достаточно памяти для выполнения операции. Это может произойти из-за утечек памяти, создания слишком большого количества объектов или ограничений JVM.
3. Какие элементы языка отвечают за наследование?
За наследование в Java отвечают ключевые слова
extends и implements. Класс-наследник может унаследовать поля и методы родительского класса, а интерфейсы позволяют реализовать множественное наследование.4. Какие элементы языка отвечают за инкапсуляцию?
Инкапсуляция достигается за счет использования модификаторов доступа (
private, protected, public) и организации данных в классы. Прямой доступ к полям ограничивается, предоставляя доступ через методы getter и setter.5. Что такое статический и динамический полиморфизм в контексте Java?
Статический полиморфизм достигается через перегрузку методов, где компилятор выбирает метод, основываясь на аргументах. Динамический полиморфизм реализуется через переопределение методов, где решение о вызове метода принимается во время выполнения.
#immutable #object #final #outofmemoryerror #heap #stack #inheritance #extends #implements #encapsulation #getter #setter #polymorphism #overloading #method
Forwarded from YeaHub
Февраль и март выдались для нас непростыми. Мы прошли через сложную миграцию и разделили проект на два отдельных продукта.
Теперь у нас есть:
— yeahub.ru — публичная SEO-ориентированная часть на Next.js с быстрым серверным рендерингом
— app.yeahub.ru — основное приложение: личный кабинет пользователя со статистикой, прогрессом и аналитикой
🔥 Лайвкодинг — наконец-то готов
Мы серьезно прокачали сервис лайвкодинга:
— добавили привязку задач к коллекциям (собеседованиям)
— сделали связь с компаниями
— теперь можно готовиться по задачам с реальных собеседований
Уже доступны задачи из: Сбер, Яндекс, Авито, VK, Ozon, Т-Банк и других компаний.
📌 Сейчас добавлено ~100 задач.
Да, это меньше, чем планировали — но пришлось сделать шаг назад, чтобы сделать десять вперед.
Мы полностью переработали:
— шаблон задач
— систему тесткейсов
Ранее была допущена ошибка, из-за которой пришлось вручную исправить 80+ задач 😢
Но теперь база готова к масштабированию — и мы можем быстро и правильно наполнять её дальше.
📈 Что дальше по лайвкодингу
Мы будем активно развивать этот сервис.
Это не только про собеседования — это инструмент для роста и прокачки.
Планируется много новых фич.
📅 Регулярные обновления контента
Мы выстроили процесс: каждую неделю 4–8 собеседований, 6–10 задач
И каждое обновление будем анонсировать, чтобы вы всегда были в курсе.
🛠 Сейчас в разработке (2 ключевых сервиса)
Агрегатор вакансий + платформа размещения вакансий
ATS-оптимизация резюме
— Бэкенд почти готов.
— Идёт дизайн.
— Фронтенд начнем совсем скоро.
🎯 Цель — выпустить оба сервиса в бэта до лета.
🧠 Новая структура обучения
Раньше было: Навык → Вопрос
Теперь: Навык → Тема → Вопрос
Это сильно упрощает обучение.
Теперь можно: готовиться точечно к собеседованиям или системно изучать темы
💻 Мы — open source
Мы не бросаем слов на ветер. Мы делаем.
Код проекта открыт https://github.com/YeaHubTeam:
— фронтенд
— мобильные приложения
— backend на Python (решили новый сервис делать публично, для новичков)
— автотесты
Это open source платформа, где новички могут учиться и смотреть на реальные практики.
❤️ Поддержка
Вы можете поддержать нас, оформив подписку. Это напрямую влияет на:
— добавление контента
— развитие платформы
— новые фичи
Вы можете быть уверены — мы не стоим на месте. Работа реально кипит: почти каждый день мержатся новые фичи, мы постоянно развиваем продукт и улучшаем уже существующие сервисы.
У нас полностью открытый код, и это не просто слова. Вы в любой момент можете зайти и посмотреть активность, коммиты и то, как проект развивается каждый день.
По подписке: сейчас стоимость — 800 рублей за месяц и 1800 рублей за 3 месяца. Это уже ниже, чем у аналогичных сервисов. При этом важно понимать — после выхода новых сервисов (агрегатор вакансий и ATS для резюме) цена будет пересмотрена.
Если хотите зафиксировать текущую стоимость — лучше сделать это сейчас:
https://app.yeahub.ru/settings#select-tariff
Мы строим продукт.
Мы двигаемся вперёд.
И мы делаем IT снова великим.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#channel #начинающие #собес
📚 PyLounge
Канал PyLounge посвящён программированию и IT‑сфере, с особым фокусом на язык Python. Авторы — Макс и Егор — делятся полезными знаниями и практическими навыками: разбирают актуальные технологии, фреймворки и инструменты разработки, обсуждают карьерные вопросы и тренды индустрии, а также добавляют долю юмора через IT‑мемы. Контент рассчитан как на начинающих программистов, так и на более опытных специалистов, желающих углубить свои знания и быть в курсе новинок мира IT.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 PyLounge
Канал PyLounge посвящён программированию и IT‑сфере, с особым фокусом на язык Python. Авторы — Макс и Егор — делятся полезными знаниями и практическими навыками: разбирают актуальные технологии, фреймворки и инструменты разработки, обсуждают карьерные вопросы и тренды индустрии, а также добавляют долю юмора через IT‑мемы. Контент рассчитан как на начинающих программистов, так и на более опытных специалистов, желающих углубить свои знания и быть в курсе новинок мира IT.
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#course #ооп #case
📚 Практический анализ ПО с моделированием на UML
Целью курса является обучение слушателей теоретическим основам объектно-ориентированного подхода, практическим методам визуального проектирования и технологии разработки программного обеспечения с использованием компьютеризированных систем разработки (CASE
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
📚 Практический анализ ПО с моделированием на UML
Целью курса является обучение слушателей теоретическим основам объектно-ориентированного подхода, практическим методам визуального проектирования и технологии разработки программного обеспечения с использованием компьютеризированных систем разработки (CASE
Перейти к материалу
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
#Собес #concurrency #thread #memory
🤔 Что такое Data Race? Приведи пример
💬 Кратко:
Data Race (гонка данных) возникает, когда два или более потока обращаются к одной и той же области памяти без надлежащей синхронизации, и хотя бы один из этих потоков выполняет запись. Результат выполнения программы становится непредсказуемым и зависит от случайного порядка выполнения потоков. Это низкоуровневая ошибка параллелизма.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа
🤔 Что такое Data Race? Приведи пример
💬 Кратко:
Data Race (гонка данных) возникает, когда два или более потока обращаются к одной и той же области памяти без надлежащей синхронизации, и хотя бы один из этих потоков выполняет запись. Результат выполнения программы становится непредсказуемым и зависит от случайного порядка выполнения потоков. Это низкоуровневая ошибка параллелизма.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа