#Собес #git_branch
🤔 Перечислите команды для удаления ветки git
💬 Кратко:
Для удаления локальной ветки:
Если ветка содержит незавершённые изменения:
Для удаления удалённой ветки:
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Перечислите команды для удаления ветки git
💬 Кратко:
Для удаления локальной ветки:
git branch -d <branch_name>
Если ветка содержит незавершённые изменения:
git branch -D <branch_name>
Для удаления удалённой ветки:
git push origin --delete <branch_name>
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Forwarded from YeaHub
💼 Как реально подготовиться к собеседованию в IT
Подготовка к собеседованиям в IT — это не только заучивание вопросов, но и работа с системой: понимание того, что реально спрашивают, как повторять материал и как не тратить время впустую.
В этом видео разбираем:
- как готовиться к IT-собеседованиям без хаоса
- какие вопросы чаще всего задают на технических интервью
- как выстроить регулярную подготовку и отслеживать прогресс
- где брать реальные вопросы с собеседований
- как повторять материал эффективно, а не «по кругу»
- какие ресурсы использовать для изучения тем
- как аналитика по вопросам помогает готовиться точнее
Показываю подход к подготовке с использованием YeaHub: база реальных вопросов с собеседований, тренажёр для повторения, статистика по популярным и сложным темам, а также подборка полезных материалов.
Видео будет полезно тем, кто:
- готовится к собеседованиям в IT
- ищет первую работу или планирует смену компании
- устал от бесконечных списков вопросов без структуры
https://yeahub.ru - платформа для подготовки к собесам
https://news.1rj.ru/str/yeahub - основной канал
Ссылка на видео: клик
Подготовка к собеседованиям в IT — это не только заучивание вопросов, но и работа с системой: понимание того, что реально спрашивают, как повторять материал и как не тратить время впустую.
В этом видео разбираем:
- как готовиться к IT-собеседованиям без хаоса
- какие вопросы чаще всего задают на технических интервью
- как выстроить регулярную подготовку и отслеживать прогресс
- где брать реальные вопросы с собеседований
- как повторять материал эффективно, а не «по кругу»
- какие ресурсы использовать для изучения тем
- как аналитика по вопросам помогает готовиться точнее
Показываю подход к подготовке с использованием YeaHub: база реальных вопросов с собеседований, тренажёр для повторения, статистика по популярным и сложным темам, а также подборка полезных материалов.
Видео будет полезно тем, кто:
- готовится к собеседованиям в IT
- ищет первую работу или планирует смену компании
- устал от бесконечных списков вопросов без структуры
https://yeahub.ru - платформа для подготовки к собесам
https://news.1rj.ru/str/yeahub - основной канал
Ссылка на видео: клик
#repository #анализданных
📚 pandas
Официальный репозиторий библиотеки Pandas для работы с данными. Содержит документацию, примеры использования и инструменты для анализа.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 pandas
Официальный репозиторий библиотеки Pandas для работы с данными. Содержит документацию, примеры использования и инструменты для анализа.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #generator #yield #iterator
🤔 Как создать генератор с помощью yield?
💬 Кратко:
Генератор создаётся функцией с ключевым словом
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как создать генератор с помощью yield?
💬 Кратко:
Генератор создаётся функцией с ключевым словом
yield вместо return. При вызове такой функции возвращается генераторный объект, который при итерации последовательно выполняет тело функции до следующего yield, сохраняя состояние между вызовами.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
Forwarded from YeaHub
Дорогие айтишники, коллеги, друзья!
2025 год был непростым: рынок был медленным и непредсказуемым, вакансий было мало, конкуренция высокая. Но мы все это пережили — и получили важный урок: лучшее время действовать — сейчас.
На горизонте 2026 года есть позитивные сигналы:
— Ключевая ставка снижается, найм постепенно размораживается.
— Оптимизации и сокращения будут уходить в прошлое.
— Рынок станет более прозрачным и предсказуемым, но конкуренция останется высокой.
Что это значит для нас с вами:
— Адаптация и постоянное развитие становятся ключом к успеху.
— Тесты, резюме, навыки и нетворкинг — важнее, чем когда-либо.
YeaHub в 2026 году будет помогать вам побеждать рынок:
— 100+ новых собеседований уже в январе, с регулярным добавлением новых.
— Сервис лайвкодинга — решайте реальные задачи с собеседований.
— Новые сервисы и продукты: тесты с вариантами ответов, статьи, роадмапы и курсы.
К команде YeaHub присоединились новые бекендеры, аналитики, а также AQA и QA-специалисты. Мы выходим из бета-режима, выстроили основные процессы разработки и контроля качества и теперь фокусируемся на стабильности, масштабировании и высоком качестве платформы.
Поддержите нас и зафиксируйте текущие тарифы:
— Новые выгодные тарифы на 3 и 12 месяцев уже доступны.
— Цены вырастут в 2 раза к запуску лайвкодинга — зафиксируйте их заранее.
👉 Членство YeaHub
Вместе мы будем действовать, готовиться и побеждать рынок. Каждый ваш выбор, каждая подписка — это поддержка YeaHub и возможность создавать ещё больше полезного контента и сервисов для вашей подготовки.
Всем офферов ✊🏻
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
#Собес #scope #variable #namespace
🤔 Как в Python происходит поиск переменной по области видимости?
💬 Кратко:
Python использует правило LEGB (Local, Enclosing, Global, Built-in) для поиска переменных в области видимости. Сначала ищется в локальной области, затем в области внешней функции, затем в глобальной области, и, наконец, в области встроенных объектов.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как в Python происходит поиск переменной по области видимости?
💬 Кратко:
Python использует правило LEGB (Local, Enclosing, Global, Built-in) для поиска переменных в области видимости. Сначала ищется в локальной области, затем в области внешней функции, затем в глобальной области, и, наконец, в области встроенных объектов.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #horizontal_scaling #docker_swarm #kubernetes
🤔 Как масштабировать Docker контейнеры горизонтально?
💬 Кратко:
Для горизонтального масштабирования Docker контейнеров можно использовать Docker Swarm или Kubernetes. В Docker Swarm вы создаете кластер и используете команду
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Как масштабировать Docker контейнеры горизонтально?
💬 Кратко:
Для горизонтального масштабирования Docker контейнеров можно использовать Docker Swarm или Kubernetes. В Docker Swarm вы создаете кластер и используете команду
docker service scale, чтобы масштабировать количество реплик для сервиса. Например, команда docker service scale myservice=5 увеличит количество реплик сервиса myservice до 5.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#course #amazon
📚 MLU-EXPLAIN
Университет машинного обучения (MLU) — это образовательная инициатива компании Amazon, направленная на изучение теории и практического применения машинного обучения.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 MLU-EXPLAIN
Университет машинного обучения (MLU) — это образовательная инициатива компании Amazon, направленная на изучение теории и практического применения машинного обучения.
Перейти к материалу
👉 База вопросов 👉 Новости
#Собес #args #fucntions
🤔 Что такое args?
💬 Кратко:
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое args?
💬 Кратко:
*args — это способ передать в функцию переменное количество позиционных аргументов. Аргументы, переданные через *args, собираются в кортеж и могут быть обработаны внутри функции.📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #dunder
🤔 Что такое dunder методы?
💬 Кратко:
Dunder (double underscore) методы — это специальные методы, встроенные в Python, которые определяют поведение объектов. Например,
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое dunder методы?
💬 Кратко:
Dunder (double underscore) методы — это специальные методы, встроенные в Python, которые определяют поведение объектов. Например,
__init__ и __str__. Они позволяют переопределять стандартные операции (создание объекта, преобразование в строку и т.д.).📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#Собес #github
🤔 Что такое локальный и удаленный репозитории в Git?
💬 Кратко:
Локальный репозиторий находится на вашем компьютере и хранит всю историю изменений проекта. Удаленный репозиторий — это копия вашего проекта, размещенная в облаке (например, на GitHub). Вы работаете с локальным репозиторием и периодически синхронизируете изменения с удаленным.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
🤔 Что такое локальный и удаленный репозитории в Git?
💬 Кратко:
Локальный репозиторий находится на вашем компьютере и хранит всю историю изменений проекта. Удаленный репозиторий — это копия вашего проекта, размещенная в облаке (например, на GitHub). Вы работаете с локальным репозиторием и периодически синхронизируете изменения с удаленным.
📌 Полный разбор + примеры использования — на платформе:
👉 Перейти к разбору
📣 Хочешь получать больше таких разборов?
Подпишись на наш главный канал
#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
👉 База вопросов 👉 Новости
📚 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
👉 База вопросов 👉 Новости