Machine Learning | YeaHub

#Собес #generator #iterable #yield
🤔 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

#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

#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 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

#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

#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

🚀 В январе перед нами стояли три ключевые задачи.

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.✊🏻🚀💪

#course #microsoft #схемы #обучение
📚 Библиотека от Microsoft

Содержит почти 5к модулей обучения наверное по всем возможным технологиям.


Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#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

#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

#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

#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

#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

#Собес #asynchronous #threading #multiprocessing
🤔 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 #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

🚀 2026 год начался — время выходить на рынок!

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 💪✊🏻🚀

#podcast #всё
📚 TeachMeSkills IT-школа

Это серия выпусков от "TeachMeSkills Школа программирования"
Речь пойдет об актуальные направления и технологии в IT; перспективы роста начинающих специалистов; холиварные топики из жизни разработчиков.


Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #git_reset #git_merge
🤔 Что такое команды git reset --mixed и git merge --abort?

💬 Кратко:

git reset --mixed: отменяет изменения, которые были добавлены в индекс, но сохраняет изменения в рабочем каталоге.

git merge --abort: отменяет слияние, которое в данный момент находится в процессе, и возвращает репозиторий в состояние до начала слияния.

📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору

📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал