ar
Feedback
Библиотека собеса по C# | вопросы с собеседований

Библиотека собеса по C# | вопросы с собеседований

الذهاب إلى القناة على Telegram

Вопросы с собеседований по C# и ответы на них. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: https://clc.to/QRJIVw Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot Наши каналы: https://t.me/proglibrary/9197

إظهار المزيد
5 639
المشتركون
+424 ساعات
-17 أيام
-1630 أيام
جذب المشتركين
يوليو '26
يوليو '26
+27
في 1 قنوات
يونيو '26
+54
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '26
+129
في 3 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+89
في 3 قنوات
Get PRO
مارس '26
+162
في 1 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+172
في 4 قنوات
Get PRO
يناير '26
+162
في 4 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+67
في 1 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+50
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+81
في 1 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+75
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+100
في 2 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+82
في 3 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+77
في 1 قنوات
Get PRO
مايو '25
+65
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+130
في 1 قنوات
Get PRO
مارس '25
+217
في 52 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+146
في 31 قنوات
Get PRO
يناير '25
+201
في 35 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+264
في 35 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+233
في 37 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+218
في 35 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+182
في 35 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+148
في 35 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+183
في 35 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+192
في 29 قنوات
Get PRO
مايو '24
+125
في 35 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+33 606
في 58 قنوات
Get PRO
مارس '24
+354
في 31 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+2 603
في 30 قنوات
التاريخ
نمو المشتركين
الإشارات
القنوات
14 يوليو+1
13 يوليو+4
12 يوليو+4
11 يوليو+2
10 يوليو+2
09 يوليو0
08 يوليو+2
07 يوليو+1
06 يوليو+1
05 يوليو+3
04 يوليو+1
03 يوليو+3
02 يوليو+3
01 يوليو0
منشورات القناة
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одно
🔥 Стартуем СЕГОДНЯ! Новый поток курса «Разработка ИИ-агентов» открыт По этому поводу мы решили выложить закрытую запись одного из уроков из программы. Найти её в поиске YouTube нельзя — она доступна только по ссылке и всем, кто будет на курсе. Внутри глубокий разбор LLM от Алексея Яндутова (Senior ML-инженер, развивал ответы «Алисы» и «Нейро» в Яндексе). Учимся получать точный результат без галлюцинаций. Что внутри урока:
- Устройство LLM. - Рабочие шаблоны промптов (Persona, Chain-of-Thought и др.). - Разбор реального кейса Яндекса. Как автоматизировать разметку, обойти качество людей на 5% и срезать косты на 60%.
После просмотра вы поймете, когда хватает промпт-инжиниринга, а когда нужен RAG или fine-tuning. 👉Смотреть закрытый урок на YouTube Понравился урок? Переходите на новый уровень! Оставляйте заявку на курс, чтобы научиться проектировать надежные автономные системы. Обучение началось, но вы еще успеваете присоединиться. 🔗 Занять место на курсе

2
Как вы можете управлять памятью в C# в сценарии, где у вас есть множество объектов с коротким временем жизни, создаваемых в высоконагруженной многопоточной среде, и какие подходы вы использовали бы для минимизации сборки мусора (GC)? В такой ситуации я бы использовал пул объектов для управления памятью. Пулинг объектов позволяет избежать частого создания и уничтожения объектов, что снижает нагрузку на сборщик мусора. Также можно использовать структуры (ValueType) вместо классов, где это возможно, чтобы уменьшить нагрузку на кучу. Помимо этого, важно тщательно управлять многопоточностью, чтобы избежать состояния гонки и утечек памяти. В такой ситуации я бы использовал пул объектов для управления памятью. Пулинг объектов позволяет избежать частого создания и уничтожения объектов, что снижает нагрузку на сборщик мусора. Также можно использовать структуры (ValueType) вместо классов, где это возможно, чтобы уменьшить нагрузку на кучу. Помимо этого, важно тщательно управлять многопоточностью, чтобы избежать состояния гонки и утечек памяти. 🐸Библиотека собеса по С#
502
3
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»! Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать арх
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»! Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний. Старт уже завтра! Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока! Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой. 🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
548
4
В чём разница между System.Array.CopyTo() и System.Array.Clone()? Метод System.Array.CopyTo() выполняет глубокое копирование, копируя не только элементы самого массива, но и все объекты, на которые указывают ссылки в этих элементах. Это означает, что все связанные объекты также будут скопированы. В отличие от этого, метод System.Array.Clone() выполняет поверхностное копирование. При этом копируются только сами элементы массива, независимо от их типа (значение или ссылка). При этом объекты, на которые указывают ссылки, не копируются, а копируются только сами ссылки, точно так же, как и в исходном массиве. Ещё пара отличий между методами: System.Array.CopyTo() требует наличия выходного массива, тогда как System.Array.Clone() создает новый массив. System.Array.CopyTo() позволяет указывать индекс элемента, начиная с которого производить копирование. 🐸Библиотека собеса по С#
642
5
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автоном
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код? Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD). Вот как этот подход меняет работу агента на практике: 🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти. 🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией. 🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ. Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
675
6
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять? 1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять? 1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу. Что будет в вашем портфолио после обучения: — Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub). — Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL. — Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу. Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!). 👨‍💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI). Места строго ограничены! 👉 Изучить программу и занять место
698
7
В чем разница между Task и Thread в C#? Ниже приведены различия между Task и Thread в C#: Task — это объект, используемый в Task Parallel Library (TPL) для представления асинхронной операции, в то время как Thread — это отдельный путь выполнения в программе. Задачи — это более высокий уровень абстракции, чем потоки, и используются для управления параллельным выполнением кода. Задачи проще в использовании и управлении, чем потоки, и их также можно использовать для обеспечения более эффективного использования ресурсов. Потоки, с другой стороны, обеспечивают более низкий уровень абстракции и используются для выполнения кода непосредственно в процессоре. Библиотека собеса по С#
826
8
Можете ли вы рассказать нам что-нибудь о классах потокового чтения и потоковой записи в C#? Классы Stream reader и Stream writer используются для чтения и записи действий в файл. Оба унаследованы от абстрактного базового класса stream. Библиотека собеса по С#
793
9
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент? Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом аг
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент? Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать. Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс? Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»: 🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор! 🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»). Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой. 👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
847
10
Что такое ScriptableObjects и как их можно использовать для создания систем, управляемых данными? Raycasting включает в себя проектирование линии (луча) из точки в определенном направлении для обнаружения столкновений с объектами в игровой сцене. Распространенные приложения включают следующее: a) Механика стрельбы b) Проверка линии видимости c) Взаимодействие объектов d) Обнаружение поверхностей для движения персонажа Библиотека собеса по С#
764
11
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим? Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим? Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу. Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой. На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer. Что вас ждёт: 🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python 🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей 🔹 Подготовка к техническим собеседованиям 🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии 👉 Записаться на бесплатный демо-урок
792
12
Метод ToString Метод ToString() не только получает строковое описание объекта, но и может осуществлять форматирование. Он под
Метод ToString Метод ToString() не только получает строковое описание объекта, но и может осуществлять форматирование. Он поддерживает те же описатели, что используются в методе Format.
796
13
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое мож
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал! Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK! 👨‍💻 Спикер: Андрей Носов Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM. Что в программе: ● State machine: инварианты и терминальные состояния; ● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve; ● Детекция циклов и настройка аварийных выходов; ● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера; ● Адаптация графов под ограничения локальных моделей; ● Версионирование графов и миграции стейта. Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов. 👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
832
14
Можете ли вы объяснить различие между управляемой кучей в .NET и стеком, и как это влияет на управление памятью и производительность приложения? В .NET управляемая куча — это область памяти, используемая для размещения объектов, управляемых средой CLR (Common Language Runtime), которые уничтожаются автоматически с помощью сборщика мусора. Это помогает предотвратить утечки памяти и обеспечивает автоматизацию управления памятью. Стек используется для хранения примитивов и ссылок на объекты в куче, которые создаются в рамках потока исполнения и имеют время жизни, ограниченное текущим контекстом вызова (например, выполнением метода). Управление памятью в стеке более быстрое, поскольку объекты выделяются и освобождаются в порядке LIFO (Last In, First Out), что требует минимального управления. В куче же объекты могут быть размещены и освобождены в произвольном порядке, что требует более сложного управления и периодического запуска сборщика мусора, что может влиять на производительность. Однако куча позволяет работать с динамически создаваемыми объектами, что необходимо для большинства приложений. Библиотека собеса по С#
926
15
В чем разница между классами System.String и System.Text.StringBuilder? System.String является абсолютным. Когда значение строковой переменной изменяется, новому значению присваивается новая память. Предыдущее выделение памяти освобождается. System.StringBuilder, с другой стороны, спроектирован таким образом, что он может иметь изменяемую строку, в которой можно выполнять множество операций без необходимости выделения отдельной области памяти для измененной строки. Библиотека собеса по С#
938
16
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирова
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе! Что внутри: — Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты; — Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой; — Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ; — Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов. 👉 Посмотреть полную запись можно тут: ● VK ● YouTube 🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты! 👉 Успеть на курс AgentOps
979
17
В чем разница между «ref» и «out» в C#? Ключевые слова ref и out позволяют нам передавать аргументы по ссылке на метод. Сделав это, мы можем гарантировать, что любые изменения, которые мы вносим в аргумент в теле метода или функции, будут отражены в исходной переменной и сохранятся за пределами области действия метода. ref: необходимо инициализировать параметры перед передачей в ref, но вам не нужно инициализировать или назначать параметр перед его возвратом вызывающему методу. Это часто используется для передачи аргументов, которые вы хотите изменить в функции, и сохранения изменений. out: вам не нужно инициализировать параметры перед передачей out, но вам необходимо убедиться, что они инициализированы, прежде чем вернуться к вызывающему методу. Это часто используется, когда у вас есть метод, который вы хотите разработать для возврата нескольких значений. Библиотека собеса по С#
1
18
Продемонстрируйте различные способы добавления комментариев в C#. Это один из самых фундаментальных вопросов на собеседовании по программированию на C#, и любой потенциальный разработчик должен знать ответ. // пример комментария в одной строке /// пример XML комментария /* пример комментария в несколько строк */ Библиотека собеса по С#
1
19
В чем разница между dispose и finalize в C#? Основное различие между Dispose() и Finalize() заключается в том, что Dispose() должен быть явно вызван пользователем, а метод Finalize() вызывается сборщиком мусора при уничтожении объекта. Библиотека собеса по С#
979
20
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре! Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре! Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы. Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные. Какие навыки проверите: - Архитектура: сборка графов на LangGraph; - Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти; - Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок; - Стейт: логика на сложных развилках. Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение! Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок! Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение. 👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
1 090