Библиотека собеса по C++ | вопросы с собеседований

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning 🗓 16 октября мы разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML – https://proglib.io/w/ed1259bb Спикер: Иван Потапов – Staff Machine Learning Engineer at ShareChat. Руководит командой, отвечающей за качество рекомендаций, и имеет 8-летний опыт в сфере машинного обучения. 😮 Что будем обсуждать: – Теорию вероятностей: случайные величины, математическое ожидание и дисперсию. – Линейную алгебру: векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения. – Математический анализ: производные и разложение функций в ряд Тейлора. 👨‍💻 А еще после каждого блока вас ждет практика в применении полученных знаний. 🎯 Почему это важно? Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике. Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении! 📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/ed1259bb

😱 Шпаргалка по структурам данных В статье рассказывается введение в структуры данных, приводится примеры каждой из них и покажем, как они могут быть представлены в Memgraph. 👉 Ссылочка

☕️ Дмитрий Мезенцев, руководитель службы разработки Поиска рассказывает, как в Яндексе сочетаются атмосфера стартапа и бигтеха и за что он любит продуктовую разработку. А если после прочтения вам захочется работать с нами — откликайтесь на вакансию! ➡️ Бэкенд-разработчик в команду поисковых сценариев

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом. Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций. Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах. 👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

💻🔍💼 Кризис IT-рынка: как джуны и кадровый голод меняют правила игры В условиях нехватки опытных специалистов и наплыва джунов, IT-компании вынуждены искать нестандартные подходы к найму. Рассмотрим основные тренды и стратегии адаптации рынка. Читать статью #почитать

Обнаружен короткий путь к офферу Сбера! 🕵️‍♀️ 12 октября приглашаем на One Day Offer Центра квантовых технологий для С++ разработчиков. Команда создаёт квантовый компьютер и фотонные сопроцессоры для решения задач Сбера: от AI до оптимизации логистических процессов. Разработки Центра позволят оптимизировать логистические цепочки, обучать нейросети большего размера и увеличивать доходность инвестирования. Чем предстоит заниматься: ✔️ Проектировать архитектуру ПО для обработки и передачи данных. ✔️ Писать код на C++ для управления и контроля квантового компьютера. ✔️ Разрабатывать первичную инфраструктуру CI/CD и автоматическое тестирование для своего кода. ✔️ Участвовать в разработке общей архитектуры квантовых и аналоговых процессоров. ✔️ Участвовать в переносе задач потребителей на квантовые или аналоговые процессоры. Регистрируйся и создавай решения на стыке науки и технологий вместе со Сбером! 😏

#junior

👁‍🗨 Как найти среднее значения в C++? В C++20 появилась функция std::midpoint. Она как раз и находит среднее между двумя числами или указателями Примеры использования: - Для чисел: если у вас есть числа 10 и 20, std::midpoint вернет 15 - Для указателей: если у вас есть два указателя, std::midpoint найдет указатель находящийся между ними 👉 Документация

😎 Что такое std::sample? std::sample — алгоритм который позволяет брать случайный элемент из диапазона. Был введён в C++ 17. Описание его функциональности: 1. Выбирает n уникальных элементов случайным образом из входного диапазона 2. Копирует выбранные элементы в выходной диапазон 3. Сохраняет относительный порядок выбранных элементов Синтаксис: std::sample(input_begin, input_end, output_begin, n, generator); - input_begin и input_end — итераторы входного диапазона - output_begin — итератор выходного диапазона - n — количество элементов для выборки - generator — генератор случайных чисел