#Собес #tensorflow #csv #text
🤔 Какие случаи использования имеет API tf.data в TensorFlow?

💬 Кратко:

API tf.data в TensorFlow используется для создания сложных конвейеров обработки данных. Он позволяет эффективно работать с большими объемами данных, поддерживает различные форматы и трансформации. Благодаря поддержке параллельной обработки и предвыборки данных, tf.data ускоряет обучение моделей и позволяет гибко управлять процессом.

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

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

#Собес #iter #next
🤔 В чем разница между итератором и генератором?

💬 Кратко:

Итератор — это объект, который реализует протокол итерации (__iter__ и __next__). Генератор — это функция, которая возвращает итератор и использует ключевое слово yield для сохранения состояния между вызовами.

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

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

#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

#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 #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

#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 #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

#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