⚡️ Бесплатный вебинар — прогнозируем цены и не сходим с ума
21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.
Тема:
Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.
Тема:
«Введение в машинное обучение: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
Какая проблема может возникнуть с самоприсваиванием (self-assignment)?
Anonymous Quiz
5%
Компилятор не позволит это сделать
58%
Undefined behavior при освобождении ресурсов до копирования
9%
Автоматический вызов move-конструктора
17%
Бесконечная рекурсия
11%
Дублирование объекта в памяти
Какая проблема с использованием new[] и delete вместо delete[]?
Anonymous Quiz
48%
Memory leak
1%
Double deletion
3%
Компилятор выдаст ошибку
47%
Undefined behavior из-за неправильного освобождения массива
0%
Снижение производительности
❤1❤🔥1
Какая основная проблема с глобальными переменными в C++?
Anonymous Quiz
5%
Они занимают много памяти
2%
Нельзя использовать в template
7%
Компилятор их не оптимизирует
63%
Неопределённый порядок инициализации между единицами компиляции
23%
Они всегда статические
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📅 Сегодня в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Марией Жаровой.
Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости.
🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель.
🔹 Получите готовые скрипты для старта.
Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях.
👉 Регистрируйтесь
Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости.
🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель.
🔹 Получите готовые скрипты для старта.
Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях.
👉 Регистрируйтесь
В чём проблема "premature optimization"?
Anonymous Quiz
66%
Оптимизация без измерения производительности
2%
Код становится слишком быстрым
12%
Компилятор не может оптимизировать
11%
Слишком много inline функций
9%
Неправильное использование template
Что такое "memory fragmentation" в контексте C++?
Anonymous Quiz
3%
Утечка памяти
93%
Разрозненные блоки свободной памяти в heap
1%
Переполнение стека
1%
Double deletion
2%
Неинициализированная память
Какая проблема с использованием макросов вместо const переменных?
Anonymous Quiz
4%
Макросы работают медленнее
9%
Макросы не поддерживают template
64%
Отсутствие type safety и scope правил
3%
Больший размер исполняемого файла
20%
Проблемы с отладкой
😁1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
7 октября стартует второй поток курса «AI-агенты для DS-специалистов».
За 5 недель вы научитесь собирать агентов, которые уже сейчас будут помогать бизнесу.
В кружке выше Максим Шаланкин, наш преподаватель, рассказывает подробнее — включай, чтобы не пропустить.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1
Что такое "stack overflow" в контексте C++?
Anonymous Quiz
7%
Переполнение heap памяти
7%
Переполнение буфера
0%
Бесконечный цикл
83%
Превышение размера стека из-за глубокой рекурсии или больших локальных объектов
2%
Утечка памяти
В чём заключается "const correctness" проблема?
Anonymous Quiz
7%
Слишком много const переменных
4%
const переменные работают медленнее
26%
Нельзя изменять const объекты
57%
Непоследовательное использование const в интерфейсах
6%
const только для примитивных типов
📢 Какой сетап идеально подойдёт для разработки AI-агента?
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
🎉4😍4🔥3🥱3❤2
Что такое "template instantiation bloat"?
Anonymous Quiz
9%
Слишком много template параметров
4%
Медленная компиляция template
7%
Ошибки в template специализации
5%
Template не может быть inline
76%
Увеличение размера кода из-за множественной инстанциации template
Forwarded from Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания
Forwarded from Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания
Проблема?
Anonymous Quiz
25%
b = 11
46%
Ошибка компиляции
2%
b = 1
21%
Undefined behavior
7%
b содержит мусор
⏰ Осталось 48 часов!
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML»
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
🔥1