В высоконагруженном .NET-приложении вы обрабатываете большие массивы данных. Профилирование показывает частые аллокации и нагрузку на GC. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?

👾 — Использовать List<T> и очищать его методом Clear() для переиспользования
👍 — Применить ArrayPool<T>.Shared для аренды и возврата массивов
🥰 — Увеличить частоту вызова GC.Collect() вручную
⚡️ — Хранить массивы в static переменной, чтобы GC их не удалял

Библиотека задач по C#

📢 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

В .NET Core сервисе вы работаете с большим количеством строковых данных. Профилирование показывает избыточные аллокации при извлечении подстрок. Какой подход наиболее эффективен для оптимизации?

👾 — Использовать string.Substring() как обычно — это самый быстрый вариант
👍 — Применить StringBuilder для хранения всех подстрок
🥰 — Использовать Span<char> или ReadOnlyMemory<char>, чтобы работать с подстроками без копирования
⚡️ — Сохранять все строки в static List<string>, чтобы их не собирал GC

Библиотека задач по C#

В Unity у вас есть сцена с сотнями одинаковых объектов (снаряды, враги и т.п.), и при частом их создании и уничтожении начинаются фризы из-за нагрузки на GC. Какой подход будет наиболее правильным?

👾 — Использовать Instantiate и Destroy как обычно, так как Unity оптимизирует это под капотом
👍 — Включить IL2CPP, чтобы сборщик мусора работал быстрее
🥰 — Реализовать Object Pooling (пул объектов) и переиспользовать экземпляры вместо постоянного создания/удаления
⚡️ — Уменьшить количество объектов на сцене, убрав часть из них вручную

Библиотека задач по C#

⏰ 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

🤓 «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)

Кратко опишите жизненный цикл потока в C#.

✍🏻 Состояние Unstarted (New): новый экземпляр класса Thread инициализирован и не запущен.
✍🏻 Состояние Runnable: вызывается метод Start(), и поток готов к запуску.
✍🏻 Выполняется: поток был выбран планировщиком для запуска.
✍🏻 Не готов к запуску: иногда его называют WaitSleepJoin, поток переходит в это состояние, когда мы вызываем Wait() или Sleep(), а также когда он вызывает Join() в другом потоке.
✍🏻 Состояние Dead: поток завершил свою задачу или был вызван метод Abort(); это последний этап жизненного цикла потока.

Библиотека задач по C#

В .NET Core приложении вы обрабатываете большое количество асинхронных запросов к внешнему API. При профилировании видно, что создаётся слишком много объектов Task, и нагрузка на GC возрастает. Какой подход поможет оптимизировать ситуацию?

👾 — Заменить все async/await на синхронные вызовы, чтобы уменьшить количество Task
👍 — Использовать ValueTask там, где результат часто доступен синхронно
🥰 — Принудительно вызывать GC.Collect() после каждой пачки запросов
⚡️ — Запускать асинхронные методы через Task.Run, чтобы вынести их в пул потоков

Библиотека задач по C#

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

В .NET Core приложении под нагрузкой профилирование показало большое количество выделений памяти при работе со строками. Какой способ наиболее правильный для уменьшения давления на GC?

👾 — Использовать оператор + для конкатенации строк, так как компилятор сам оптимизирует
👍 — Применять StringBuilder для конкатенации и Span<char>/Memory<char> для подстрок без копирования
🥰 — Переписать весь код на dynamic, чтобы уменьшить количество классов
⚡️ — Принудительно вызывать GC.Collect() после больших операций

Библиотека задач по C#

Какой из перечисленных типов НЕ является типом коллекции C#?

👾 — ArrayList
👍 — Словарь
🥰 — Список
⚡️ — Кортеж

Библиотека задач по C#

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

В .NET Core сервисе под нагрузкой заметили, что методы, возвращающие Task, часто создают лишние аллокации и нагружают GC. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?

👾 — Всегда заменять Task на Thread, чтобы избежать аллокаций
👍 — Использовать ValueTask там, где результат часто доступен синхронно
🥰 — Оборачивать каждый метод в Task.Run, чтобы распределить нагрузку на пул потоков
⚡️ — Принудительно вызывать GC.Collect() после завершения асинхронных операций

Библиотека задач по C#

😎 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

В .NET Core приложении под нагрузкой замечены частые аллокации при работе с большими массивами, что вызывает давление на GC. Какой подход наиболее правильный?

👾 — Хранить массивы в static переменной, чтобы GC их не удалял
👍 — Использовать ArrayPool<T>.Shared для аренды и возврата массивов
🥰 — Создавать новые массивы на каждый запрос, чтобы избежать race conditions
⚡️ — Принудительно вызывать GC.Collect() после каждой партии запросов

Библиотека задач по C#

🎮 КВЕСТОВАЯ ЛИНИЯ: «Путь Data Scientist'а»

⮕ 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

⚡️ Будь как этот гений с картинки — предлагай свои условия работодателю, а не наоборот!

Кто нужен?

Senior ML-Engineer с опытом работы более 6 месяцев в FAANG компаниях. Требование: разработать кросс-платформенное приложение-трекер зарплат с AI-распознаванием вакансий по резюме.

Но если вы пока джун — я бы предложил:

- Full-time контракт: 180к/мес после курса + опцион на карьеру в топ-компаниях

- Либо фикс за проект: стань ML-инженером за 39к вместо 44к с промокодом LASTCALL

🔗 Старт 9 сентября

В .NET Core приложении вы заметили частые паузы из-за работы GC. Профилирование показывает большое количество короткоживущих объектов, создаваемых внутри горячих методов. Какой подход наиболее правильный для оптимизации?

👾 — Увеличить размер heap в настройках CLR
👍 — Снизить количество аллокаций, используя Span<T>, пулы объектов (ArrayPool<T>, ObjectPool<T>) и минимизацию временных коллекций
🥰 — Принудительно вызывать GC.Collect() после каждого запроса
⚡️ — Перевести все классы в struct, чтобы они хранились на стеке

Библиотека задач по C#