#Собес #python #data_types
🤔 Какие есть типы данных в Python?

💬 Кратко:

В Python есть основные типы данных:

- Числа (int, float, complex).
- Строки (str).
- Логические значения (bool).
- Коллекции: списки (list), кортежи (tuple), множества (set), словари (dict).
- Специальный тип None для обозначения пустого значения.

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

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

#Собес #git_push #git_pull
🤔 Почему мы делаем git pull, а затем git push?

💬 Кратко:

Мы делаем git pull, чтобы сначала синхронизировать наш локальный репозиторий с последними изменениями из удаленного. Затем выполняем git push, чтобы отправить свои изменения. Это помогает избежать конфликтов и сохранить согласованность данных между участниками команды.

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

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

#Собес #decorator
🤔 Что такое декораторы?

💬 Кратко:

Декораторы — это функции, которые принимают другую функцию в качестве аргумента и возвращают новую функцию с изменённым поведением. Они позволяют добавлять функциональность к функциям или методам, не изменяя их код.

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

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

#Собес #pca #dimensionality_reduction #standardscaler
🤔 Как реализовать анализ главных компонент (PCA) с использованием Scikit-Learn?

💬 Кратко:

Для реализации PCA с использованием Scikit-Learn нужно сначала нормализовать данные, а затем применить класс PCA из модуля sklearn.decomposition. Указывая количество компонент, которые нужно оставить, можно уменьшить размерность данных, сохраняя как можно больше информации. Результатом является набор данных с меньшим числом признаков.

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

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

#Собес #docker_hub #registry #image_repository
🤔 Что такое Docker Hub?

💬 Кратко:

Docker Hub — это облачный сервис для хранения и распространения Docker-образов. Он предоставляет центральный репозиторий, где разработчики могут найти, загружать и делиться образами, включая как публичные, так и приватные образы.

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

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

#documentation #шпаргалки
📚 «Чистая архитектура и как её готовить», Михаил Непряхин

Чистая архитектура хороша тем, что разные составляющие кода в ней разделены: если что-то поменять в одном «слое», то в другом ничего не сломается. Такие системы легче масштабировать и совершенствовать. Чтобы понять, что такое чистая архитектура и как она работает, можно прочитать какую-нибудь книгу — но видео объясняет тему не хуже

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#video #машинное_обучение
📚 Курс «Машинное обучение» 2019

Курс состоит из 22-ух видео.
К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#Собес #pattern #state #architecture
🤔 Что такое паттерн Состояние (State)?

💬 Кратко:

Паттерн Состояние реализует поведение как набор отдельных классов для каждого состояния. Это позволяет объекту менять своё поведение динамически при переходе между состояниями.

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

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

#Собес #overfitting #underfitting #regularization
🤔 Как справляться с переобучением и недообучением в моделях TensorFlow?

💬 Кратко:

Для борьбы с переобучением в TensorFlow можно использовать регуляризацию (L1, L2), dropout, раннюю остановку или увеличивать объем данных. Для борьбы с недообучением стоит увеличить сложность модели, добавить больше признаков или уменьшить регуляризацию.

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

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

#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 #float #decimal #precision
🤔 Чем отличается float от decimal.Decimal?

💬 Кратко:

float — двоичное число с плавающей точкой (64‑bit), быстрое, но неточное для десятичной арифметики. decimal.Decimal хранит число в десятичном формате, обеспечивает точность и контроль округления, но медленнее и требует больше памяти.

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

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

#Собес #strategy #distributed_training #mirroredstrategy
🤔 Как API tf.distribute.Strategy используется для распределённого обучения?

💬 Кратко:

tf.distribute.Strategy — это API для распределённого обучения в TensorFlow, которое позволяет использовать несколько GPU, TPU или серверов для ускорения процесса обучения. Основные стратегии включают MirroredStrategy (обучение на нескольких GPU одной машины) и MultiWorkerMirroredStrategy (распределённое обучение на нескольких узлах). Для использования стратегии необходимо создать её объект и выполнить код обучения внутри strategy.scope(), что позволяет автоматически распределять вычисления.

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

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

#Собес #naming #underscore
🤔 Разница между одинарным и двойным подчеркиванием?

💬 Кратко:

- Одинарное подчеркивание (_) используется как соглашение для обозначения "непубличных" атрибутов и методов, которые не предназначены для использования вне класса, но это не является жестким ограничением.
- Двойное подчеркивание (__) используется для реализации механизма именования с учётом "защищённых" атрибутов, а также для создания уникальных имен, чтобы избежать конфликтов.

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

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

#Собес #api_server #kubectl #rest_api
🤔 Что такое API Server в Kubernetes?

💬 Кратко:

API Server – это центральный компонент Kubernetes, который обрабатывает команды пользователей и взаимодействует с другими компонентами кластера. Он принимает запросы от kubectl, контроллеров и сервисов, а затем изменяет состояние кластера.

📌 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 #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 #middleware
🤔 Как работает middleware?

💬 Кратко:

Middleware — это программный компонент, который обрабатывает запросы и ответы между клиентом и сервером в веб-приложении. Он может модифицировать запросы перед тем, как они попадут в обработчик, или изменять ответы перед отправкой их обратно клиенту.

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

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

#Собес #docker_compose #multi-container, #services
🤔 Что такое Docker Compose?

💬 Кратко:

Docker Compose — это инструмент для управления многоконтейнерными приложениями. С помощью простого YAML-файла (docker-compose.yml) можно настроить и запустить несколько контейнеров, определяя их сервисы, сети и тома.

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

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

#tool #графы
📚 Терялся в собственном коде?

Встречай Gitvizz, инструмент, который мгновенно превращает кодовую базу в интерактивные графы, чтобы наглядно увидеть, как всё связано

Перейти к материалу

👉 База вопросов 👉 Новости

#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 #pandas #series #array
🤔 Что такое Series в Pandas?

💬 Кратко:

Series – это одномерный массив с метками (индексами), хранящий данные одного типа. Он похож на список, но поддерживает индексацию и быстрые операции. Создать Series можно из списка, словаря или массива NumPy.

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

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