YeaHub Tech

#repository #books
📚 Коллекция официальных электронных книг от Unity

Сайт представляет собой аккуратно составленный список бесплатных электронных книг, изданных командой Unity — от руководств по 2D-графике и освещению до кейс-стади и материалов по DevOps, дизайну игр и оптимизации — с целью помочь разработчикам легче находить и использовать эти качественные обучающие ресурсы в одном месте

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#roadmap #railsmvc #activerecord
📚 Complete Ruby Developer Roadmap 2024

Это подробное руководство для начинающих и практикующих разработчиков, которое описывает все необходимые навыки, инструменты и технологии для успешной карьеры в Ruby-разработке в 2024 году. Оно охватывает основы языка Ruby, освоение фреймворка Ruby on Rails, работу с базами данных, фронтенд-технологии, тестирование, контроль версий и дополнительные библиотеки, а также даёт практические советы по построению реальных проектов и непрерывному обучению в быстро меняющейся IT-сфере

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#Собес #mixin
🤔 Что такое миксин?

💬 Кратко:

Миксин — это вспомогательный класс, предназначенный для добавления конкретной функциональности другим классам через множественное наследование. Миксины обычно не используются самостоятельно, а предназначены для совместного использования с другими классами.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#book #book
📚 Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей

Книга — основа основ для сотен специалистов в области глубокого обучения. В ней описывается история глубокого обучения и его основные идеи. Авторы показывают, как это все работает в современном мире и какие у направления есть перспективы.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#repository #dsa #структурыданных
📚 Cpp-DSA-Notes-and-Programs

Заметки и программы по алгоритмам и структурам данных на C++. Подходит для изучения основ алгоритмики и подготовки к собеседованиям.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 Вопросы с собесов для Node.js Разработчика

1. Сколько catch реально нужно в цепочке Promise
Технически достаточно одного catch в конце цепочки. Он перехватит любую ошибку, возникшую выше. Дополнительные catch нужны только тогда, когда ошибку нужно обработать локально и продолжить выполнение цепочки. Лишние catch без необходимости усложняют код и ухудшают читаемость.

2. Можно ли выбросить ошибку внутри then и как она будет обработана
Да, внутри then можно выбросить ошибку с помощью throw. Такая ошибка автоматически превращает Promise в rejected. Она будет поймана ближайшим catch ниже по цепочке. По сути, throw внутри then эквивалентен return Promise.reject(error).

3. Почему при использовании let в цикле значения разные
let в цикле создает новую переменную на каждую итерацию. Поэтому каждое замыкание “запоминает” свое значение. В отличие от var, где используется одна общая переменная на весь цикл, let предотвращает типичную ошибку с одинаковыми значениями. Это поведение заложено в спецификацию языка.

4. Что будет возвращать функция-счётчик при использовании замыкания
Функция-счётчик будет возвращать увеличивающееся значение при каждом вызове. Это возможно потому, что внутренняя функция сохраняет доступ к переменной из внешней функции. Такая переменная не уничтожается после выполнения, а продолжает жить в замыкании. Каждый вызов использует одно и то же сохраненное состояние.

5. В каком порядке выполняются then, catch и finally у Promise
then вызывается при успешном выполнении Promise, catch — при ошибке, а finally — всегда, независимо от результата. finally выполняется после then или catch, но не меняет значение, если сам не выбрасывает ошибку. Все эти колбэки выполняются как микротаски. Порядок строго следует цепочке.

#promise #catch #error #throw #let #block #closure #lexical #then

#Собес #thread #safety #synchronization
🤔 Как можно решить проблему совместного доступа к данным в многопоточном коде?

💬 Кратко:

Проблема совместного доступа решается с помощью синхронизации или отказа от общего состояния. Для этого используют synchronized, volatile, блокировки из java.util.concurrent и потокобезопасные коллекции. Также применяют неизменяемые объекты и передачу данных через локальные переменные. Выбор подхода зависит от требований к производительности и сложности кода.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#repository #tensorflow
📚 TensorFlow examples от Aymeric Damien

Справочник для всех, кто начинает работать с фреймворком машинного обучения Google TensorFlow. Содержит множество примеров кода, демонстрирующих все, начиная от базовых операций TensorFlow и заканчивая построением нейронных сетей.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#article #optimization
📚 Математика на складе. Как оптимизировать хаос

В этой статье команда Ozon Tech показывает, как прикладная математика помогает оптимизировать реальные складские процессы: от размещения товаров и маршрутов сотрудников до моделирования и экспериментов. Авторы описывают использование оптимизационных моделей для слоттинга, конфигурации шкафов, дискретно-событийного моделирования для оценки ресурсов, статистической проверки гипотез и методов теории графов для уменьшения пробегов и повышения эффективности операций, а также отмечают, что классическое машинное обучение применяется выборочно там, где это действительно улучшает предсказания времени выполнения заданий и анализ факторов производительности

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 Подборка из 5 вопросов для Golang разработчиков

1. Чем B-tree отличается от бинарного дерева?
B-дерево и бинарное дерево решают одну задачу — эффективный поиск, но по-разному. Бинарное дерево имеет не более двух потомков у каждого узла, а B-дерево — много. B-дерево всегда сбалансировано, что гарантирует быстрый поиск, а бинарное может выродиться в список. Главное же отличие в том, что B-дерево оптимизировано для хранения на диске и работы с большими данными.

2. Объясни, что такое Durability (D в ACID) и как она гарантируется?
Durability (Долговечность) — это свойство транзакции, гарантирующее, что一旦 транзакция успешно завершена (зафиксирована), внесенные ею изменения останутся в системе навсегда, даже в случае последующих сбоев (например, отключения питания). Это гарантируется путем записи информации о изменениях в постоянное (немедленное) хранилище, такое как журнал транзакций (WAL), на диск перед тем, как сообщить пользователю об успехе.

3. Чем отличается Read Committed от Repeatable Read?
Основное отличие заключается в том, разрешает ли уровень изоляции неповторяющееся чтение. Read Committed это разрешает: два последовательных чтения одной и той же строки в транзакции могут вернуть разные данные, если другая транзакция изменила и зафиксировала эту строку между чтениями. Repeatable Read гарантирует, что多次读取 одной и той же строки в рамках транзакции вернут одинаковые данные, блокируя или используя снимки данных, чтобы предотвратить ее изменение другими транзакциями.

4. Почему поиск в B-tree работает быстрее полного перебора данных?
Поиск в B-дереве быстрее, потому что он использует принцип двоичного поиска на каждом уровне, что позволяет быстро отбрасывать большие части данных. Вместо проверки каждого элемента (как при переборе), алгоритм за несколько шагов принимает решение, в какую ветку двигаться дальше. Это значительно сокращает количество операций, особенно для больших объемов данных.

5. Что такое идемпотентность (idempotentness)?
Идемпотентность — это свойство операции, которое позволяет выполнить ее много раз без изменения результата за пределами первого выполнения. Проще говоря, если вы вызвали операцию один раз или десять раз, конечное состояние системы будет одинаковым. Это ключевая концепция для обработки повторяющихся запросов в сетях.

#algorithm #data_structure #tree #transaction #acid #durability #isolation #consistency #idempotency #reliability #network

#Собес #asyncio #synchronous #integration
🤔 Как в асинхронном коде вызвать синхронную функцию?

💬 Кратко:

Для вызова синхронной функции в асинхронном коде используйте asyncio.to_thread() для CPU-bound задач или loop.run_in_executor() для выполнения в отдельном потоке. Для I/O-bound операций лучше переписать функцию в асинхронную версию.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#repository #стиль #чистый #код
📚 Swift style guide

Руководство по стилю кодирования от Raywenderlich. Содержит рекомендации по форматированию кода, именованию переменных и другим аспектам, что способствует написанию читаемого и консистентного кода

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#book #практика
📚 Java Concurrency на практике

Стандарт в разработке. Книга, которая даст вам прочную базу в Java-разработке и поможет изучить непростую тему потокобезопасности. Возможно, книга немного устарела, ей уже много лет. Но погрузиться с ней в основы получится отлично. Ведь книга описывает типичные ошибки написания конкурентных приложений на Java и распространённые ошибки с многопоточностью.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 Вопросы с собеседований для DevOps

1. Как мы взаимодействуем с Docker на фронтенде?
Фронтенд-разработчики используют Docker для:

- Запуска единой среды разработки (например, Node.js и зависимостей).
- Тестирования приложения в изолированном окружении.
- Упрощения развертывания (деплоя) вместе с бэкендом.

2. Какова цель томов в Docker?
Тома в Docker предназначены для хранения и обмена данными между контейнерами и хост-системой. Они позволяют сохранять данные независимо от жизненного цикла контейнера, обеспечивая сохранность данных при остановке или удалении контейнера. Тома можно использовать для базы данных, конфигураций приложений и логов.

3. Как устранять проблемы с сетевым соединением в Linux?
Для устранения проблем с сетевым соединением в Linux нужно проверить подключение к интернету, настройки сети (IP-адрес, шлюз), файрволл и интерфейс сети. Можно использовать команды ip addr, ifconfig, ip route для диагностики. Также полезно перезапускать сетевой интерфейс с помощью команд ifup и ifdown.

4. Как настроен процесс сборки и деплоя приложения?
Сборку и деплой организуют через CI (GitHub Actions, GitLab CI, Bitrise, Jenkins), где шаги включают: клонирование репозитория, установка зависимостей (CocoaPods, SPM), сборку через xcodebuild, запуск тестов, упаковку .ipa и публикацию в TestFlight/App Store Connect с помощью fastlane.

5. Какие основные принципы контейнеризации реализуются с помощью Docker?
Docker реализует изоляцию процессов, переносимость окружения, повторяемость сборки, минимализм и декларативное описание инфраструктуры. Контейнеры создаются из образов, которые можно запускать на любой машине с Docker.

#deploy #ci/cd #docker_volumes #persistent_data #storage #network #connectivity #firewall #xcodebuild #fastlane #container #image #dockerfile

#Собес #docker #java #deploy
🤔 Как осуществляется контейнеризация Java-приложений с помощью Docker?

💬 Кратко:

Java-приложение можно контейнеризовать, создав Dockerfile, в котором указывается базовый образ с JDK или JRE, копируется jar-файл и прописывается команда запуска. Это позволяет запускать приложение изолированно, независимо от настроек окружения. Основные шаги — сборка jar-файла, написание Dockerfile и сборка образа с помощью команды docker build.

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

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#course #тур #начинающие
📚 Официальный тур по Go

Говорят, что этого ресурса достаточно, чтобы полностью узнать Go, но это, конечно, не так. Зато он точно поможет освоить базовый синтаксис языка, и его можно пройти за неделю.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#video #история
📚 Программист из 80-х / История появления интернета и программирования в СССР / Всё о Go

Интервью с ведущим разработчиком Juno Романом Губаревым может понравиться людям, которые давно занимаются разработкой, привыкли к своему языку и хотят, но боятся что-то менять.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

🧑‍💻 Вопросы с собеседований для DevOps

1. Чем отличаются обычные сенсоры от deferrable-сенсоров?
Обычные сенсоры постоянно занимают worker во время ожидания. Deferrable-сенсоры освобождают worker и «засыпают» до наступления события. Они используют асинхронную модель ожидания. Это позволяет существенно снизить нагрузку на систему. Deferrable-сенсоры лучше подходят для долгих ожиданий.

2. Как работать с несколькими окружениями (Dev / Test / Prod) и релизным пайплайном?
Окружения Dev, Test и Prod используются для разделения этапов разработки. Dev — для разработки, Test — для проверки, Prod — для игроков. Каждое окружение имеет свои настройки и данные. Релизный пайплайн автоматизирует сборку, тестирование и выкладку игры. Это снижает количество ошибок и упрощает выпуск обновлений.

3. Как дождаться готовности базы данных при старте приложения в Docker Compose?
Готовности базы данных можно дождаться через healthcheck, скрипты ожидания или retry-логику в приложении. Самый надёжный способ — комбинация healthcheck и повторных попыток подключения. Docker Compose сам по себе не ждёт готовности сервиса. Поэтому ожидание нужно реализовывать явно. Это стандартная практика.

4. Как реализуется собственный сенсор в Airflow?
Собственный сенсор создаётся путём наследования от BaseSensorOperator. В нём реализуется метод poke, который проверяет условие. Airflow вызывает этот метод с заданным интервалом. Для асинхронной версии используется deferrable-модель и триггеры. Такой подход позволяет реализовать ожидание любых внешних условий.

5. Какие проблемы с ресурсами могут возникать при неправильном использовании сенсоров?
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.

#deferrable #sensor #environment #pipeline #docker #compose #database #custom #basesensoroperator #resource

#article #rknn #rockchip
📚 RKNN Toolkit2: конвертация моделей и симуляция NPU Rockchip

Статья показывает, как с помощью rknn-toolkit2 конвертировать нейросеть из PyTorch → ONNX → RKNN для запуска на NPU Rockchip (например, RK3588), включая установку, подготовку модели, оптимизацию (в том числе квантизацию) и симуляцию выполнения на NPU, чтобы анализировать и получать результаты инференса на целевой платформе.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа

#channel #laravel
📚 Laracasts

Laracasts – это проект создателей фреймворка Laravel, направленный на обучение начинающих программистов, которые только взялись за фреймворки. На канале вы найдёте длинный плейлист с обзором на Laravel, а также стримы и обзоры на новые функции и возможности выходящих версий.

Перейти к материалу

📣 Все для прокачки навыков:
✅ Анонсы → канал
✅ Комьюнити → чат
✅ База задач и вопросов → платформа