✏️ Вопрос с реального собеседования по Python

Глубокая и мелкая копии: в чем разница

Когда вы работаете с изменяемыми объектами, такими как списки, разница между глубокой и мелкой копией становится важной. Давайте разберем это на двух сценариях с примерами.

1️⃣ Мелкая копия

Создается новый объект, но элементы копируются по ссылке. Добавление новых элементов в оригинал не повлияет на копию, но изменения самих элементов — повлияют.

list3 = [['a'], ['b'], ['c']]
list4 = list(list3)

list3.append(['d'])
print(list4)
# Вывод: [['a'], ['b'], ['c']]

list3[0][0] = 'X'
print(list4)
# Вывод: [['X'], ['b'], ['c']]

2️⃣ Глубокая копия

Глубокая копия создает независимый объект, включая его содержимое. Изменения в оригинале никак не затронут копию.

list5 = [['a'], ['b'], ['c']]
list6 = copy.deepcopy(list5)

list5.append(['d'])
list5[0][0] = 'X'
print(list6)
# Вывод: [['a'], ['b'], ['c']]

#собес_academy

📌 Простая истина от наших подписчиков

Как успешно стартовать в IT? Вот совет от нашего сеньор-подписчика:

«Не идти, если мотивация только финансовая, и нет желания сначала работать за 50к рублей, то делать в айти нечего»

«Не юзать ии и изучать матан»

«Будьте готовы отдать все свое время обучению, если хотите быстрого перехода»

Искреннее желание развиваться, готовность работать на старте за идею и полное погружение в обучение — залог успеха в IT ⚡️

📊 Что такое LSTM в машинном обучении

LSTM (Long Short-Term Memory) — это вид рекуррентной нейронной сети (RNN), созданный для работы с последовательными данными, такими как текст, временные ряды или видео. Она решает проблему исчезающего градиента, с которой сталкиваются стандартные RNN, и запоминает долгосрочные зависимости в данных.

➡️ Как это работает

LSTM состоит из ячеек памяти, которые используют гейты, чтобы управлять потоком информации.

1️⃣ Forget Gate (забывающее): решает, какую часть информации удалить из ячейки.

2️⃣ Input Gate (входное): определяет, какие новые данные сохранить в памяти.

3️⃣ Output Gate (выходное): выбирает, что передать в следующую ячейку.

Благодаря этим гейтам, LSTM может хранить информацию на протяжении длительных временных интервалов.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

#машинное_обучение

✨ Напоминаем про наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Онлайн-курс от Proglib.academy для тех, кто хочет изучить основы машинного обучения и научиться применять модели для реальных задач.

➡️ Чему можно научиться на курсе:

▪️ Ансамблевое обучение: разберётесь с бустингом, бэггингом и случайными лесами.

▪️ Рекомендательные системы: освоите коллаборативную фильтрацию, алгоритмы на основе контента и построите свою рекомендательную модель.

▪️ Нейросети: получите базовые знания об архитектурах нейросетей и рекомендации для дальнейшего углубленного изучения.

▪️ Практические кейсы: научитесь применять полученные знания на реальных задачах, включая алгоритмы рекомендаций и машинное обучение.

🔵 Подтяните свои знания о машинном обучении вместе с нашим курсом «Базовые модели ML и приложения»

Как применять сторителлинг на IT-собеседовании

Чтобы выделиться среди других кандидатов, можно использовать сторителлинг — инструмент, который помогает не только запомниться работодателю, но и показать свои софт-скиллы и опыт в выгодном свете.

➡️ Что внутри статьи:

▪️ Почему сторителлинг работает лучше сухого перечисления навыков.

▪️ Советы по созданию историй для IT-собеседований.

▪️ Готовые примеры успешных историй.

🔗 Читать статью

🔵 Чтобы подготовиться к IT-собеседованию, попробуйте наш курс «Алгоритмы и структуры данных»

Когда они слетают и невозможно восстановить, это прям боль

Вообще совет, который стоит сразу дать новичкам, — это разделять вкладки по тематике:

⭐ Математика в одном окне
⭐ Программирование — в другом
⭐ Работа или личные дела(налоги) — отдельно
⭐ А мусорные вкладки — в последнем окне

Так проще наводить порядок и меньше страдать, если что-то пойдет не так 🌚

🎓 Зачем поступать в ШАД и сложно ли это

Поступление в Школу анализа данных — это реальная цель, если подойти к подготовке правильно.

⭐ Плюсы обучения в ШАД

▪️ Уникальные курсы, которые сложно найти в открытом доступе.

▪️ Доступ к курсам остается даже после выпуска — можно учиться в своем темпе.

▪️ Легче учиться в компании — найдешь друзей, с которыми будете вместе ботать.

▪️ Дедлайны и инфраструктура помогают сохранить регулярность и не забрасывать обучение.

Главное — регулярная подготовка и правильная стратегия. Поступление реально, если поставить цель и двигаться к ней. А еще вам может помочь наш курс «Базовые модели ML и приложения»

📌 Project-Based Learning для разработчиков

Нашли репозиторий с туториалами, где вы сможете учиться программировать на практике, создавая проекты с нуля. Каждый туториал — это готовое приложение и реальный опыт.

Внутри: уроки по разным языкам программирования: Python, JavaScript, Java, C++, Swift и другие.

🔗 Перейти к репозиторию

К таким вещам на курсах не готовили

🌚 — По общению с заказчиками нужно делать отдельный гайд

#memes