TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

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.

Резултати

Намерени 33 подобни публикации

Търсене: #wan

当前筛选 #wan清除筛选
Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27930 · 13.09.2024 г., 16:03

#WAN/USDT analysis : #WAN is experiencing strong bullish momentum. It has already broken above the 200 EMA and is maintaining its position above it. The price is anticipated to continue its upward trajectory and test previous highs. TF : 4H Entry : $0.1729 Target : $0.1831 SL : $0.1658

Hashtags

Pro Analysis

@proanalysistrader · Post #27834 · 13.08.2024 г., 00:31

#WAN/USDT analysis : #WAN is trading in the resistance zone below the 200 EMA. It is expected that the price gonna face rejection at this level and continue moving downwards. It is advisable to wait for the price to break below the $0.1563 level for an entry. TF : 2H Entry : $0.1563 Target : $0.1329 SL : $0.1636

Hashtags

Crypto Profit Coach™

@cryptoprofitcoach · Post #9170 · 08.11.2025 г., 05:55

#WAN https://www.binance.com/en/trade/WAN_BTC Current rate 70-72 Technical Signal Bullish above 65🔼🔼 death zone below 65🔽🔽 (under monitoring tag don't trade without SL) Sell 🤑 80 🤑 80-90 🤑 90-100 🚀 100-110 & above

Hashtags

Machinelearning

@ai_machinelearning_big_data · Post #8369 · 26.08.2025 г., 19:20

🚀 Wan2.2-S2V — модель с 14 миллиардами параметров для генерации видео кинематографического качества на основе аудио. 🎬 Новая версия Wan способна превращать статичные изображения и аудио в динамичные видео с реалистичными выражениями лиц, естественными движениями тела и профессиональной работой камеры. ✨Ключевые особенности: - Высокая динамическая согласованность — модель генерирует плавную и устойчивую анимацию на протяжении всего видео - Высокое качество аудио-видео синхронизации — точное соответствие мимики и артикуляции звуку - Контроль движения и среды через текстовые промпты — возможно задавать жесты, эмоции, фон и поведение персонажа (например, человек «идёт по рельсам», «девочка поёт под дождём», «старик играет на пианино у моря») - Поддержка сложных сценариев — включая движение камеры, дождь, ветер, парашют, съёмку в движущемся поезде и другие кинематографические эффекты 🖼️ + 🎵 = 🎥 Wan2.2-S2V принимает на вход одно изображение и аудиофайл, а на выходе создаёт синхронизированное видео, соответствующее заданному промпту. 📊По результатам тестов модель демонстрирует лучшие или близкие к лучшим показатели среди конкурентов: - FID ↓ 15.66 — высокое качество видео - EFID ↓ 0.283 — естественность выражения лица - CSIM ↑ 0.677 — сохранение идентичности персонажа - Хорошие результаты на SSIM, PSNR и Sync-C подтверждают визуальную чёткость, стабильность и аудиосинхронизацию 🔓Проект полностью открытый — исходный код, веса модели. И судя по всему, что модель совместима с LoRA-адаптерами от Wan 2.x 🟢Попробовать онлайн: https://wan.video 🟢GitHub: https://github.com/Wan-Video/Wan2.2 🟢Проект: https://humanaigc.github.io/wan-s2v-webpage 🟢Декма на Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Демо на ModelScope: https://modelscope.cn/studios/Wan-AI/Wan2.2-S2V 🟢Веса: https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.2-S2V-14B @ai_machinelearning_big_data #AI#ML#Wan

Hashtags

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4842 · 29.07.2025 г., 09:02

⚡️Qwen представили Wan 2.2 — кинематографическая видеомодель с открытым исходным кодом Qwen выпустили Wan 2.2, и это первая в мире MoE-видеомодель в опенсорсе, способная на генерацию кинематографических видео с 720p/24fps. Что нового: 🟡MoE-архитектура, где диффузионные шаги обрабатываются специализированными экспертами — высокая детализация без перегруза по ресурсам. 🟡Продвинутый контроль сцены — можно задавать освещение, цвет, движения камеры и композицию. 🟡Три версии модели: • wan2.2-t2V-A14B — текст в видео • wan2.2-i2V-A14B — изображение в видео • wan2.2-TI2V-5B — объединённый режим (и текст, и картинка) Сильная сторона Wan 2.2 — анимация сложных движений и реалистичная передача эмоций, что может сильно пригодиться в генерации нарративных видео и короткометражек. 🤖 Попробовать: wan.video/welcome 📄 Код и модели: GitHub | Hugging Face 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #qwen#нейросети#новости#wan

ForgetMe | Нейросети

@forgetmeai · Post #4830 · 27.07.2025 г., 13:30

⚡️WAN 2.2 выходит в опенсорс уже 28 июля Новая версия видеогенеративной модели WAN 2.2 будет выложена в открытый доступ. Обновление ориентировано на кинематографичную генерацию и креативные сценарии. Прямая трансляция релиза состоится 28 июля в 15:00 по московскому времени (20:00 UTC+8). 🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI #новости#нейросети#wan#qwen

ПредишнаСтр. 1 от 3Следваща