#tool #визуализатор
📚 Визуализатор выполнения JS-кода

Пишешь код в редакторе, двигаешь слайдер и смотришь, как движок выполняет каждую инструкцию

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#course #ии
📚 «Введение в Data Science и машинное обучение»

Data Scientist is The Sexiest Job of the 21st Century, а машинное обучение и анализ данных - это захватывающие области, знакомство с которыми точно не оставит вас равнодушными! Мы начнем с самого начала, разберем центральные понятия и темы. Познакомимся с такими методами машинного обучения как деревья решений и нейронные сети. Практическая часть курса будет посвящена знакомству с наиболее популярными библиотеками для анализа данных, используя язык программирования Python — Pandas и Scikit-learn.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #module #import
🤔 Что такое модуль в контексте Python?

💬 Кратко:

Модуль — это файл с кодом Python (обычно с расширением .py), который можно импортировать и использовать в других программах. Модули позволяют структурировать код и повторно использовать его.

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

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

#Собес #money #decimal #precision
🤔 Как правильно работать с денежными значениями в Python? Какой тип данных для этого лучше использовать?

💬 Кратко:

Для денежных значений лучше использовать decimal.Decimal, так как он хранит мантиссу и показатель в десятичном формате, даёт точные результаты и позволяет управлять точностью и округлением. float использовать не стоит из‑за двоичных погрешностей.

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

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

#trainer #печать
📚 Тренируем печать

Быстро печатать — не просто приятно, а выгодно. Когда пальцы успевают за мыслью, код льётся плавно.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#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 #dict #hashtable #slot
🤔 Как устроен словарь (dict) в Python? Какая структура данных лежит в его основе?

💬 Кратко:

dict в CPython реализован на основе хеш‑таблицы с открытой адресацией. Ключи хешируются, индекс указывает на слот в массиве записей, где хранится пара (хеш, ключ, значение). При росте таблицы происходит расширение и перехеширование.

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

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

#Собес #async #await #concurrency
🤔 Что такое асинхронное программирование?

💬 Кратко:

Асинхронное программирование позволяет выполнять несколько задач одновременно, не блокируя основной поток программы. В Python для этого используются ключевые слова async и await, которые позволяют запускать корутины и управлять асинхронными операциями.

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

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

#Собес #cursor #fetch #batch
🤔 Что такое курсор (cursor) в PostgreSQL?

💬 Кратко:

Курсор — это объект, позволяющий на стороне сервера поэтапно считывать результаты запроса, не загружая их сразу в клиентское приложение. Полезен для обработки больших выборок с контролем размера пакетов.

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

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

#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

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #knn #decision_trees #classification
🤔 Какие ключевые различия между алгоритмами K-Nearest Neighbors (KNN) и Decision Trees в Scikit-Learn?

💬 Кратко:

KNN — это алгоритм на основе экземпляров, который классифицирует новые данные, измеряя схожесть с обучающими примерами. Он не создает модель, а работает на основе всех данных. Decision Trees строят дерево решений, где каждый узел представляет характеристику, а каждая ветвь — правило решения. KNN может быть вычислительно дорогим для больших наборов данных, тогда как Decision Trees более эффективны, но могут переобучиться.

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

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

#Собес #self #instance
🤔 Что такое self?

💬 Кратко:

self — это ссылка на экземпляр класса, используемая внутри методов для доступа к его атрибутам и другим методам. Она передается первым аргументом в методы экземпляра.

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

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

#Собес #git_merge
🤔 Как вы можете ввести слияние на стадии конфликта?

💬 Кратко:

При возникновении конфликта в Git нужно вручную разрешить расхождения в файлах, а затем завершить слияние с помощью команды git merge --continue.

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

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

#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

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #interpreted
🤔 Python компилируемый или интерпретируемый язык?

💬 Кратко:

Python является интерпретируемым языком. Это означает, что его код выполняется построчно интерпретатором, который переводит его в машинный код на лету, без необходимости компиляции в отдельный исполнимый файл.

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

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

#Собес #multiprocessing #parallelism
🤔 Что такое мультипроцессинг?

💬 Кратко:

Мультипроцессинг — это способ выполнения нескольких процессов параллельно, каждый в своём отдельном адресном пространстве. Это полезно для задач, которые сильно зависят от процессора, таких как вычисления или обработки данных.

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

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

#Собес #git_add
🤔 Что делает команда git add?

💬 Кратко:

Команда git add подготавливает изменения для фиксации. Она добавляет файлы или их изменения в индекс (staging area), чтобы они попали в следующий коммит.

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

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

#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 #tensorboard #pytorch #summarywriter
🤔 Как использовать TensorBoard с PyTorch для визуализации моделей, метрик и гистограмм?

💬 Кратко:

Чтобы использовать TensorBoard с PyTorch, необходимо установить tensorboard и tensorboardX. После этого импортируется SummaryWriter, который позволяет записывать информацию для визуализации, например, графики моделей, метрики и гистограммы. Используйте writer.add_graph() для отображения модели, writer.add_scalar() для метрик и writer.add_histogram() для веса слоев. После этого можно запускать TensorBoard через команду tensorboard --logdir=runs.

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

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

#Собес #data_augmentation #pytorch #torchvision
🤔 Как реализовать аугментацию данных с помощью PyTorch и каковы её преимущества?

💬 Кратко:

Аугментация данных в PyTorch выполняется с помощью модуля torchvision.transforms. Этот модуль позволяет применять различные преобразования изображений, такие как повороты, обрезки и зеркалирование. Это увеличивает объем данных и помогает модели лучше обобщать. Например, можно использовать RandomHorizontalFlip для случайного зеркалирования изображений.

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

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

#Собес #psql #database_connection #postgresql
🤔 Как подключиться к базе данных PostgreSQL с помощью psql?

💬 Кратко:

Для подключения к базе данных PostgreSQL с помощью psql нужно использовать команду psql -h <host> -U <user> -d <dbname>. Если сервер работает локально, можно опустить параметр -h. Например:

psql -U postgres -d mydatabase

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

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