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

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #547 · 8.09

Мой новый любимый тип задач на собеседованиях: даём кандидату кусок кода и просим провести ревью. Во-первых, это из тех задач, которые нельзя строго либо решить, либо не решить. Разные кандидаты находят разное количество ошибок, оценка получается более гибкой. Во-вторых, проверяется сразу несколько компетенций: и работа с базами данных, и многопоточность, и оптимизация, и кодстайл и куча всего ещё. Увидит ли кандидат ошибку в SQL? Сделает ли необязательное, но ценное замечание по именованию переменных? А может даже даст комментарий на тему архитектуры? Ещё и софтскиллы сразу проверяются: каким способом человек сообщает о чужих ошибках. Но нашу задачку я вам не покажу. Вдруг будете у нас собеседование проходить, хехе ) Ещё из недавнего: соискатель указал в резюме английский B2 и особо подчеркнул, что очень силён в алгоритмах. Я скинул ему скриншот ниже и попросил объяснить задание и поразмышлять над решением. К сожалению, и задание и решение в итоге объяснял я. Кстати, кто занимается разработкой, можете под спойлерами предложить свои варианты. Вообще, проведение собеседований помогает хорошо бороться с синдромом самозванца. У меня прям сильный был, пока я на постоянную работу не пошёл. Сейчас тоже есть (думаю, все разработчики этим страдают, кроме самых плохих: у них эффект Даннинга-Крюгера), но меньше. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 8 подобни публикации

Търсене: #easy

当前筛选 #easy清除筛选

​​Совсем лайтовая статья для новичков "10 главных конструкций языка R". Содержание: - Комментарии - Переменные и векторы - Внешние модули - Ввод и вывод - Присваивание и сравнение - Условный оператор if - Цикл for - Функции - Классы, методы и объекты #статьи #easy

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15433 · 23.01.2026 г., 14:30

#python#deepseek#demo#easy#embedding#flask#gpt#huggingface_transformers#llm#mcp#multimodal#openai#qwen#rag#sentence_transformers#ui#vllm#vlm UltraRAG is a lightweight framework that makes building retrieval-augmented generation (RAG) systems simple and fast. It uses a low-code approach where you write just dozens of lines of YAML configuration instead of complex code to create sophisticated AI workflows with conditional logic and loops. The framework includes a visual development environment where you can drag-and-drop to build pipelines, adjust parameters in real-time, and instantly convert your logic into interactive chat applications. This means you can deploy powerful AI systems that ground answers in your own data—reducing hallucinations and improving accuracy—without needing extensive coding expertise or lengthy development cycles. https://github.com/OpenBMB/UltraRAG