This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
❗ Так, владелец макбука. Хватит позировать в кофейне.
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
Настоящее портфолио — это не стикеры на крышке, а проект с чистым кодом, README и рабочей демкой.
Не знаешь, как такой собрать? Научим. Наш курс «ML для старта в Data Science» — это пошаговый гайд к проекту, за который не стыдно.
ОСТАЛАСЬ НЕДЕЛЯ, чтобы забрать его по старой цене в 44.000 ₽. С 1 сентября — всё.
🎁 И да, при покупке курса ML до 1 сентября — курс по Python получаешь бесплатно.
👉 Апгрейд от «вайба» до «оффера» тут
В высоконагруженном .NET Core сервисе вы замечаете рост задержек при обработке запросов. Профилирование показывает большое количество асинхронных задач в состоянии WaitingForActivation. Что это может означать и как решать проблему?
Это часто указывает на блокирующий код внутри async-методов (например, вызовы .Result или .Wait()), либо на долгие операции без await. Нужно убрать синхронные блокировки, использовать полноценный async/await, добавить таймауты, проверить сторонние библиотеки на наличие блокирующих вызовов и при необходимости вынести тяжёлые операции в отдельные потоки/процессы.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
❤2
В .NET Core сервисе под высокой нагрузкой время отклика начало расти. Профилирование показывает частые паузы GC и большое количество объектов в Large Object Heap (LOH). Как вы будете разбираться с этой проблемой и что можно сделать для оптимизации?
Нужно проанализировать профилировщиком (dotTrace, PerfView, ETW), какие именно объекты попадают в LOH. Оптимизировать работу с большими массивами и строками: использовать пулы (ArrayPool<T>), Span<T>, Memory<T>, разбивать большие структуры на меньшие. Проверить аллокации, убрать избыточные, а GC — настроить (Server/Background GC).
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
👍1
📢 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
🎉10🔥5⚡3❤2🥱1
В вашей команде разработчиков часто случаются конфликты при merge в main. Как вы будете диагностировать и выстраивать процесс так, чтобы минимизировать количество конфликтов?
Анализировать, где чаще всего возникают конфликты (монолитные файлы, частые изменения), внедрить короткоживущие feature-ветки и регулярные rebase на main, настроить code ownership и pull request review. При необходимости — разбить большие модули на более мелкие, а также автоматизировать форматирование кода, чтобы уменьшить “шум” в diff.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
❤2
В Unity-проекте вы замечаете, что FPS резко проседает при активации новых объектов на сцене. Как вы будете искать и устранять проблему?
Сначала проверю профайлером (Unity Profiler, Deep Profile), чтобы понять, тратится ли время на Instantiate, GC или загрузку ассетов. Для оптимизации — применю Object Pooling вместо частого создания/уничтожения объектов, использую Addressables для асинхронной подгрузки, а также разделю тяжёлые операции на несколько кадров (coroutines/Jobs).
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
⏰ 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
❤1🌚1
🤓 «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)
Является ли код C# управляемым или неуправляемым?
Поскольку среда выполнения Common Language Runtime может преобразовывать код C# в промежуточный язык, код на C# считается управляемым кодом.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
В .NET Core сервисе под высокой нагрузкой заметны задержки при обработке запросов. Профилирование показывает частые блокировки потоков на lock. Как вы будете искать и устранять проблему?
Проанализирую contention через профилировщики (PerfView, dotTrace), посмотрю, где именно используются lock. Для оптимизации — заменить критические секции на более лёгкие механизмы синхронизации (ReaderWriterLockSlim, SemaphoreSlim), уменьшить область блокировки или перейти на lock-free структуры (ConcurrentDictionary, ConcurrentQueue).
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
👍1
ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ❗
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️
— ML за 34к вместо 44к + Python в подарок
— Математика → второй доступ в подарок
— Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября
— И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ
👉 Proglib Academy
В .NET Core приложении под высокой нагрузкой вы замечаете, что ответы API начинают задерживаться. Профилирование показывает блокировки потоков в ThreadPool. Как будете искать и устранять проблему?
Проверю, нет ли синхронных вызовов внутри async-методов (.Result, .Wait()), проанализирую contention на lock и тяжёлые операции в основном потоке. Для оптимизации — вынесу CPU-bound задачи в Task.Run или ProcessPool, ограничу параллелизм через SemaphoreSlim, а для I/O оставлю async/await без блокировок.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
Что такое конвейеры рендеринга Unity? Кратко расскажите об универсальном конвейере рендеринга и конвейере рендеринга высокой чёткости.
Конвейеры рендеринга Unity — это готовые пути рендеринга, которые определяют, как движок обрабатывает графику. Они определяют освещение, затенение и другие визуальные эффекты. Три основных конвейера — это встроенный конвейер рендеринга (устаревший), универсальный конвейер рендеринга (URP) и конвейер рендеринга высокого разрешения (HDRP).
URP — это скриптуемый конвейер рендеринга, разработанный для масштабирования на широком спектре платформ, от мобильных устройств до высокопроизводительных ПК. Он обеспечивает оптимизированную и производительную графику, подходящую для проектов, ориентированных на несколько платформ. HDRP, в свою очередь, — это скриптуемый конвейер рендеринга, ориентированный на высококачественную графику на высокопроизводительном оборудовании. Он предлагает расширенные функции, такие как реалистичное освещение, объемные эффекты и улучшенные модели шейдинга материалов, что лучше всего подходит для ПК, консолей и аналогичных платформ, где приоритет отдается качеству изображения.
Библиотека собеса по С#
URP — это скриптуемый конвейер рендеринга, разработанный для масштабирования на широком спектре платформ, от мобильных устройств до высокопроизводительных ПК. Он обеспечивает оптимизированную и производительную графику, подходящую для проектов, ориентированных на несколько платформ. HDRP, в свою очередь, — это скриптуемый конвейер рендеринга, ориентированный на высококачественную графику на высокопроизводительном оборудовании. Он предлагает расширенные функции, такие как реалистичное освещение, объемные эффекты и улучшенные модели шейдинга материалов, что лучше всего подходит для ПК, консолей и аналогичных платформ, где приоритет отдается качеству изображения.
Библиотека собеса по С#
Переворачиваем календарь — а там скидки, которые уже закончились.
Но мы их вернули на последний день 🤔
До 00:00 третьего сентября (цены как до 1 сентября):
▪️ Математика для Data Science — 35.199 ₽ вместо 44.900 ₽
▪️ Алгоритмы и структуры данных — 31.669 ₽ вместо 39.900 ₽
▪️ Основы IT — 14.994 ₽ вместо 19.900 ₽
▪️ Архитектуры и шаблоны — 24.890 ₽ вместо 32.900 ₽
▪️ Python — 24.990 ₽ вместо 32.900 ₽
▪️ ML для Data Science — 34.000 ₽ вместо 44. 000 ₽
▪️ AI-агенты — 49.000 ₽ вместо 59.000 ₽
👉 Хватаем скидки из прошлого
P.S. Машину времени одолжили у дяди Миши
Но мы их вернули на последний день 🤔
До 00:00 третьего сентября (цены как до 1 сентября):
▪️ Математика для Data Science — 35.199 ₽ вместо 44.900 ₽
▪️ Алгоритмы и структуры данных — 31.669 ₽ вместо 39.900 ₽
▪️ Основы IT — 14.994 ₽ вместо 19.900 ₽
▪️ Архитектуры и шаблоны — 24.890 ₽ вместо 32.900 ₽
▪️ Python — 24.990 ₽ вместо 32.900 ₽
▪️ ML для Data Science — 34.000 ₽ вместо 44. 000 ₽
▪️ AI-агенты — 49.000 ₽ вместо 59.000 ₽
👉 Хватаем скидки из прошлого
P.S. Машину времени одолжили у дяди Миши
В высоконагруженном .NET сервисе вы замечаете рост задержек при работе с БД. Профилирование показывает, что большинство запросов выполняются асинхронно, но при этом часто возникают блокировки потоков. Как будете искать и устранять проблему?
Проверю, не используются ли .Result или .Wait() в async-коде, которые могут вызывать deadlock. Посмотрю конфигурацию пула подключений (Connection Pool) и добавлю таймауты. Для оптимизации — обеспечу полный async/await pipeline, уберу синхронные вызовы, при необходимости введу ограничение параллелизма через SemaphoreSlim или очереди задач.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
😎 Сколько баллов набрали вы?
Голосуйте, какой у вас уровень разработчика:
😁 — 5-12 баллов (стажер)
👍 — 13-25 баллов (джуниор)
⚡️ — 26-40 баллов (джуниор+)
👏 — 41-60 баллов (миддл)
🔥 — 61-80 баллов (миддл+)
🎉 — 81-100 баллов (сеньор)
🤩 — 100+ баллов (тимлид)
Но вот в чем прикол — опытный разработчик набирает баллы не случайными косяками, а осознанными решениями.
👉 Научим, как быстро прокачаться от стажера до сеньора
Голосуйте, какой у вас уровень разработчика:
😁 — 5-12 баллов (стажер)
👍 — 13-25 баллов (джуниор)
⚡️ — 26-40 баллов (джуниор+)
👏 — 41-60 баллов (миддл)
🔥 — 61-80 баллов (миддл+)
🎉 — 81-100 баллов (сеньор)
🤩 — 100+ баллов (тимлид)
Но вот в чем прикол — опытный разработчик набирает баллы не случайными косяками, а осознанными решениями.
👉 Научим, как быстро прокачаться от стажера до сеньора
В .NET Core приложении под нагрузкой вы замечаете рост задержек, а профилирование показывает частые блокировки при использовании lock. Как будете искать и устранять проблему?
Проверю профилировщиком (PerfView, dotTrace) участки кода с высокой конкуренцией за lock. Для оптимизации — уменьшу область критических секций, при возможности заменю lock на более лёгкие механизмы (ReaderWriterLockSlim, SemaphoreSlim) или lock-free структуры (ConcurrentQueue, ConcurrentDictionary). В особо нагруженных местах — перепроектирую алгоритм, чтобы минимизировать синхронизацию.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
🎮 КВЕСТОВАЯ ЛИНИЯ: «Путь Data Scientist'а»
⮕ Твой стартовый набор искателя данных:
⚡️ АКТИВЕН ВРЕМЕННЫЙ БАФФ: «Щедрость наставника»
Эффект: –30% к цене полного набора ДСника
Было: 121.800 ₽ → Стало: 84.900 ₽
☞ Что ждет тебя в этом квесте
📎 Забрать бафф
Рассрочки: 3 мес | 6 мес | 12 мес
⮕ Твой стартовый набор искателя данных:
Python — твое легендарное оружие (урон по багам +∞)
Математика — твой базовый интеллект (влияет на понимание алгоритмов)
Машинное обучение — твое дерево навыков (открывает новые способности)
⚡️ АКТИВЕН ВРЕМЕННЫЙ БАФФ: «Щедрость наставника»
Эффект: –30% к цене полного набора ДСника
Было: 121.800 ₽ → Стало: 84.900 ₽
☞ Что ждет тебя в этом квесте
— Получение артефактов: портфолио проектов и сертификаты— Прокачка от новичка до Senior Data Scientist— Босс-файты с реальными задачами из индустрии— Доступ к гильдии единомышленников
📎 Забрать бафф
Рассрочки: 3 мес | 6 мес | 12 мес
Что такое делегаты в C#?
Это эквивалент указателя функции C в C#, основное отличие которого состоит в том, что делегаты C# являются типобезопасными. Это ссылочный тип, который можно использовать для обработки других функций, таких как данные. Мы можем передавать функции в качестве параметров и обрабатывать любые связанные функции обратного вызова и эвенты.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
❤2