Библиотека задач по C++ | тесты, код, задания

Тема: unique_ptr

Тема: делегирование в конструкторе

Тема: Передача массивов в функции: потеря информации о размере и деградация до указателя

🧠 Выбор первого ML-проекта: чеклист против выгорания Классика плохих решений в ML — выбрать слишком сложный проект: неделя ковыряния в коде, десятки крашей и никакого результата. Хотите дойти до финиша — начните с простого проекта, который реально можно довести до конца. Мини-чеклист первого проекта: 1. Понятные данные — без «я нашёл датасет в даркнете, но он на суахили». 2. Измеримая метрика — «точность 92%», а не «ну вроде работает». 3. Объяснимый результат — чтобы не-техлид понял, почему модель ругается на спам. Наш курс «ML для старта в Data Science» — старт от простого к сложному: теория → практика → проверка → проект в портфолио. 👉 Начать свой путь в Data Science Оплатите курс по ML до 17 августа — курс по Python в подарок. 📅 Бесплатный вебинар с Марией Жаровой — 21 августа: как выбирать проекты, которые доводят до оффера, а не до психотерапевта. 💾 Сохрани, чтобы не потерять, когда будешь готов(а) начать

Тема: Universal reference: lvalue→lvalue ref, rvalue→rvalue ref

🚀 Главная ошибка новичка в ML — строить звездолёт вместо велосипеда Многие сразу хотят свою Midjourney, но в итоге получают только выгорание. Успех начинается с «велосипеда»: научитесь предсказывать цены или классифицировать отзывы. Освойте базу, а уже потом стройте «звездолёты». Наш курс «ML для старта в Data Science» — это и есть тот самый правильный старт от простого к сложному. 👉 Начните правильно Берёте курс «ML для старта» до конца недели — Python в подарок. ❗А 21 августа пройдет бесплатный вебинар с Марией Жаровой: узнаете, какие проекты качают скилл, а какие качают ваши нервы. А какой самый сложный проект вы брались делать в самом начале? 🫢