@repo_science · Post #4190 · 20.08.2024 г., 11:13
#linux#softSkills#commandLine 📱 Linux: Master the Linux Command Line ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
TGINSIGHT SIMILAR POSTS
Изходен канал @clockstackwheels · Post #1118 · 2.07
Т-Банк #interview#dev | часть 1 из 3 Компания, в которую я целился с самого начала. Если в другие места я иногда проходил собесы либо для тренировки, либо для получения запасных офферов, то сюда я сразу решил, что хочу попасть. Подался через знакомство. Система у них такая: собесят не на конкретную вакансию, а на должность, а потом ищут вакансию внутри. На должность тимлида надо было пройти: менеджмент, любой язык, систем дизайн, фит с руководителем и командой. На скрининге эйчар спросил меня, готов ли я перейти на джаву. Запомните этот момент, я ответил, что не готов, и хотел бы оставаться в рамках привычного мне стека. Перед каждой секцией эйчар высылал страницу со ссылками и рекомендациями, как готовиться, это сразу плюс. Там чаще всего были названия книг и ссылки на видеоролики с мок-собеседованиями. Менеджмент Опять же, я не понимаю, как его оценивать, и какой вопрос можно задать, чтобы отличить сеньор-менеджера от мидл-менеджера. Но, возможно, я как раз и не понимаю, потому что я не менеджер. В целом интервью прошло приятно, собеседующий поспрашивал про мой опыт, предложил решить некоторые кейсы. В процессе он намекнул, что тимлид, скорее всего, сам код писать не будет совсем, что меня не очень обрадовало. Позже я узнал, что прошёл секцию на junior+. Не знаю, хорошо или плохо, вообще не понимаю, как сравнивать менеджеров, но для тимлида этого у них хватает. Ещё из Т-Банка после каждой секции поступала достаточно подробная обратная связь с рекомендациями литературы. Круто, нигде такого не было. Я был воодушевлён после этой секции и сразу купил книгу, которую посоветовали по результатам. Языковая секция По структуре точно такая же, как в Ozon: показывают на экране задачи, нужно решить, пишешь код сам, параллельно обсуждаете. Тут я блистал, потому что был очень хорошо готов. Я за секунды щёлкал все типовые вопросы, предугадывал уточнения интервьюера, пускался в неожиданную глубину устройства языка... Задача по SQL попалась в точности такая же, как в Ozon. Если помните, там я на ней затупил, но позже я конечно же обсудил все наилучшие варианты решения с DeepSeek и попробовал сам. Поэтому к некоторому удивлению интервьюера я лихо применил оконную функцию, вслух проговорив альтернативные способы. Кстати, здесь, в отличие от Озона, SQL-код можно было запускать и смотреть результат промежуточного запроса, это важный положительный аспект. Одна из задач была такая же, как в мок-интервью на ютубе, поэтому её я тоже знал. Потом буквально на полминуты притормозил на работе замыканий, но в итоге тоже дал верный ответ. По собственным ощущениям я прошёл секцию идеально. Слишком идеально для человека. Слишком быстро и безошибочно на всё отвечал. Боялся, что подумают, будто бы мне подсказывал ИИ. В качестве обратной связи получил рекомендацию перечитать Рихтера, что тоже хороший знак: если тебе из рекомендаций советуют только адски задротную низкоуровневую литературу, значит, на всё более человеческое ты ответил прекрасно. Много позже я узнал, что мне засчитали middle+. Что??? Я даже предложил эйчару совместно с каким-нибудь крупным техлидом пересмотреть запись собеса, настолько был поражён. Но в целом, это не очень важно, потому что общий грейд к тому моменту по всем секциям у меня был сеньорный. Просто непонятно и обидно. System Design Секция с самого начала пошла очень хорошо. Знакомый мне по пет-проектам и конкурсам домен: отслеживание курьеров на карте. Никаких абсурдных требований типа миллиарда запросов в секунду. Я с первых минут обсудил с интервьюером использование MongoDB ради геопространственных индексов, и, судя по всему, сразу же получил от него негласный респект. Удалось эффективно решить все проблемы, хорошо выбрать технологии. Никаких подводных камней, секцию прошёл на сеньора без вопросов.
Hashtags
Търсене: #commandline
@repo_science · Post #4190 · 20.08.2024 г., 11:13
#linux#softSkills#commandLine 📱 Linux: Master the Linux Command Line ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
Hashtags
@repo_science · Post #3361 · 27.06.2023 г., 21:42
#softSkills#commandLine#cheatSheet Command Line Cheat Sheet ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----
@AppPie · Post #2386 · 07.04.2025 г., 04:04
#Apps OCRmyPDF: 为扫描 PDF 添加 OCR 文本层 🔗GitHub OCRmyPDF 是一个开源的命令行工具和库,它可以为扫描的 PDF 文件添加 OCR 文本层,使文件内容可被搜索和复制粘贴。该工具利用 Tesseract OCR 引擎识别 PDF 中图像里的文本,并将其准确地放置在原始图像下方,使得用户可以轻松地搜索和选择文档中的内容。 OCRmyPDF 的工作原理是分析 PDF 的每一页,确定所需的色彩空间和分辨率,然后使用 Ghostscript 将每页栅格化,接着通过 Tesseract 进行 OCR 处理,并将生成的 OCR 层集成回原始 PDF。与直接使用 ImageMagick 或 Ghostscript 处理图像然后通过 Tesseract OCR 不同,OCRmyPDF 能够生成变化最小的 PDF 输出,同时保留原始图像的精确分辨率。 主要特点 - 多语言支持:支持 Tesseract 的所有语言包,包括英语、法语、中文等 - 图像处理:自动旋转页面、去偏斜、清理背景和图像优化 - PDF/A 生成:默认生成符合 PDF/A 标准的存档文件,便于长期保存 - 批处理能力:支持多核处理,提高 OCR 速度 - 多平台支持:适用于 Linux、macOS、Windows 和 FreeBSD - Docker 支持:提供 Docker 镜像,方便快速部署 - JBIG2 优化:支持 JBIG2 编码,大幅减小黑白图像的文件大小 - 页面选择:允许只对 PDF 中的特定页面进行 OCR 处理 - 扩展性:支持插件系统,可自定义处理流程 部署选项 - 通过 pip 安装:`pip install ocrmypdf` - Docker 容器 - 系统包管理器:支持多种 Linux 发行版和 macOS 的 Homebrew - 从源代码构建 开源许可证 MPL-2.0。 #GitHub#OpenSource#PDF#OCR#CommandLine 📮 频道 @AppPie
@githubtrending · Post #15135 · 10.09.2025 г., 13:00
#javascript#ansi#ansi_escape_codes#chalk#cli#color#commandline#console#javascript#strip_ansi#terminal#terminal_emulators Chalk is a popular Node.js tool that lets you easily add colors and styles to text in the terminal, making your console output clearer and more attractive. It supports many colors, including 256 and truecolor (millions of colors), and allows you to combine and nest styles like bold, underline, and background colors. Chalk auto-detects if your terminal supports colors and works without adding dependencies or changing built-in string behavior. You can create custom themes and use template literals for dynamic, colorful logs. This helps you highlight important information in your terminal output, improving readability and debugging. Chalk is reliable, actively maintained, and widely used in many projects. https://github.com/chalk/chalk