Хочешь пройти собеседование в Яндекс? Без этих структур данных не обойтись!

Разбираем ключевые структуры данных, которые спрашивают на интервью. Только практичные знания, никакой воды! Как работают деревья, графы, хеш-таблицы и очереди? В каких случаях лучше использовать кучу, а когда связный список?

Готов ли ты к техническому интервью? Проверь себя!

В этой статье мы рассмотрим возможности Docker Bake, его преимущества перед стандартным подходом, а также разберем практические примеры использования для различных сценариев разработки.

Не тратьте время на задачи – сначала разберитесь в основах. В статье:

1. Как проходят собеседования (ВАЖНО!)
2. Big O, оценка сложности алгоритмов
3. Популярные техники: два указателя, DFS, динамическое программирование и другие
4. Какие задачи решать, чтобы пройти в Яндекс

Читаем, практикуемся, получаем оффер!

От автора Telegram-канала «Аналитика и Growth mind-set».

Хочу поговорить про менталитет краба — штуку коварную и часто незаметную, но сильно тянущую назад.

Суть менталитета краба: когда люди видят, что вы пробуете новое или добиваетесь успеха, вместо поддержки они критикуют, буллят, обесценивают. Их цель — остановить вас, чтобы вы не выбились вперёд. Почему? Зависть и страх.

Метафора основана на наблюдениях за поведением крабов в открытом ведре: если один краб пытается выбраться из ведра, другие тянут его назад — в итоге никто не спасается.

Примеры менталитета краба:

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Гончаров, и я — Head of Frontend в ГК Юзтех. В коммерческом IT я c 2011 года, регулярно выступаю как спикер на конференциях и митапах, а также с 2014 года веду подкасты, в том числе «Суровый веб». Мы в Юзтехе занимаемся заказной и продуктовой разработкой с 2006 года, в моём отделе около 80 человек, а в команде текущего проекта — 50 разработчиков.

Ещё любопытные факты с цифрами: у меня три высших образования (также сейчас учусь в аспирантуре), четыре кошки, более 300 записанных выпусков подкастов и больше 200 проведенных стримов.

Эта статья — адаптация моего доклада, который я рассказал на TechleadConf 2024. В ней я не буду углубляться в технические детали реализации микрофронтендов и архитектурных паттернов, а вместо этого разберу, как они могут помочь командам работать быстрее и без боли.

Жизнь младенца, должно быть, прекрасна: тебя кормят, одевают и носят в слинге, тебе машут и улыбаются обожающие незнакомцы, у тебя хватает смелости кричать, что еда не пришла достаточно быстро, а потом бросать её на пол, когда она не нравится. Жаль, что никто из нас не помнит, как хорошо нам было когда-то.

На Рождество я наблюдала за тем, как мою дочь передают от одного дедушки к другому, и с тоской думала: она ничего этого не запомнит. В парках я бесконечно толкаю её на качелях, веду светские беседы с родителями, занимающимися сизифовым трудом, и с горечью думаю: почему она ничего этого не запомнит?

В 1905 году Зигмунд Фрейд ввёл термин «инфантильная амнезия», имея в виду «особую амнезию, которая в случае большинства людей, хотя далеко не всех, скрывает самые ранние начала их детства». Спустя более века психологи по-прежнему заинтригованы тем, почему мы не можем вспомнить наши самые ранние переживания.

Наши с вами телефоны включались бессчетное количество раз. Возможно, вы прямо сейчас запустили смартфон, чтобы прочитать эту статью. Ну а для тех, кто занимается разработкой, процесс включения устройств — обычная часть работы, которая повторяется десятки раз в день.

Что же на самом деле происходит в момент загрузки? Какие этапы преодолевает система от простого нажатия кнопки включения до появления интерфейса? И как устройство готовится к полноценной работе?

Вместе с Android-разработчиком Артёмом разберёмся, что скрывается под капотом Android и проследим процесс его запуска. Не пропустим ни шагу!

Вам не нужно изучать какую‑либо теорию, кроме этой статьи, чтобы начать собеседоваться. После прочтения смело приступайте к решению типовых System Design задач.

Изучая System Design, вы часто видите только теоретические материалы. В этой статье я постарался показать в том числе практическую реализацию многих вещей, чтобы вы не просто готовились к собеседованиям, но и знали, как эти вещи используются в реальном мире.

Всем привет! Это Миша Степнов, руководитель центра R&D Big Data в МТС Диджитал.

Сегодня все говорят о цифровой трансформации и внедрении искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Но многие забывают, что ИИ без данных не бывает. Именно качественные, актуальные и правильно структурированные данные определяют успех проекта в области машинного обучения и глубокого анализа.

Чтобы модели не «предвзято учились» и не «выдавали мусор», нужно обеспечивать непрерывные R&D-процессы по управлению данными: от сбора и очистки до хранения и быстрых итераций над ними. И тут возникает важное понятие AI Ready Data: все, что касается доступности данных, их формата и актуальности, должно быть продумано заранее и поддерживаться на высоком уровне качества.

Умение грамотно управлять данными — это уже не «хороший тон», а конкурентное преимущество.  Но как прокачивать навыки работы с ними? Один из способов — читать правильную литературу. Так что в этом посте поделюсь списком книг о базовых принципах реляционных баз данных и SQL, продвинутых инструментах и языках программирования и многом другом. Забирайте в закладки, а при желании дополняйте подборку в комментариях.

Представляю вашему вниманию перевод статьи SSL and SSL Certificates Explained For Beginners. Я долго разбирался с SSL, сертификатами, центрами сертификации - это единственная статья, после которой у меня что-то отложилось в голове :) Поэтому возникла идея перевести ее и донести до широких масс.

Привет! Меня зовут Артем Валевич, последние три года я тимлид в AGIMA. За это время я составил для себя что-то вроде тимлидского кодекса — список небольших правил и принципов, которые помогают мне в работе. Правила эти я вывел разными способами: что-то установил опытным путем, что-то подсказали старшие коллеги, что-то вычитал в статьях и книгах.

В итоге у меня получился список ошибочных и вредных установок, которые, если с ними не бороться, портят жизнь тимлиду и всей команде. Вот о них и хочу немного поговорить.

Перевели для вас статью про то, как с нуля создать Linux-контейнер, аналогичный тому, который можно запустить с помощью Docker, но без использования Docker или других инструментов контейнеризации.

В 2023 году я получил оффер от четырех компаний: двух из США, одной из России и одной из Сингапура. В каждой работаю на удаленке, и в каждой уверены, что я работаю только у них.

Три года назад мне поручили задачу по распилу сразу двух монолитов с вынесением в общий микросервис данных пользователей и созданием единого механизма аутентификации и авторизации. Конечной целью этого действа было создание надежной базы для перехода всей разработки в команде на микросервисную архитектуру.

Тогда-то я впервые и применил на практике JWT, результатами чего остался очень доволен. В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы с этим стандартом на конкретных примерах и рассказать, почему он удовлетворяет все мои потребности как разработчика в самых разных проектах: новых и долгоживущих, микросервисных и монолитных, в ситуациях, когда нужно быстро накидать MVP, и когда требуется не спеша и вдумчиво заложить основу на долгие годы качественной разработки.

Каждый админ хотя бы раз сталкивался с ситуацией, когда сервер внезапно начинает тупить: подвисают процессы, появляются странные задержки, что-то перестаёт работать. И первая остановка в таком случае — это журналы событий. В Linux системные логи хранятся в systemd-journald, а его главный инструмент для работы — journalctl. Но просто читать логи — это скучно. Разберем, как фильтровать, искать ошибки, анализировать данные и автоматизировать разбор логов с помощью grep, awk, sed и других утилит.

Как всего одна небольшая React-задача помогает глубже понять уровень кандидата на собеседовании? Разбираем нюансы работы с хуками, асинхронностью, состоянием гонки и сайд-эффектами. На первый взгляд задача кажется простой - всего лишь компонент, загружающий данные по username. Но в процессе решения выявляются ключевые моменты: правильно ли кандидат управляет состоянием, учитывает ли смену пропсов, обрабатывает ошибки и предотвращает race conditions. Этот вопрос помогает не просто проверить знания, а увидеть, как кандидат рассуждает и принимает технические решения.

Привет, Хабр, меня зовут Александра, я программист в отделе разработки серверных решений ЮMoney. В этой статье описываю, как принципы объектно-ориентированного программирования можно использовать в психологии человека. Моя цель — показать, что за техническими терминами часто скрываются идеи, которые могут обогатить наше восприятие не только программирования, но и природы человека.

В мире, где облачные решения диктуют свои правила, локальные модели дают свободу — полную приватность, работу офлайн и отсутствие ограничений. Эта статья для тех, кто хочет впервые попробовать самостоятельно запустить ИИ на своем компьютере.

В статье подробно разобраны разные виды LLM, их особенности и сценарии использования. Какие модели лучше подходят для программирования? Какие эффективнее справляются с переводами, генерацией текста или анализом больших объемов данных? Автор статьи Chris Wellons* протестировал популярные открытые модели — Mistral, Qwen, DeepSeek-Coder, Mixtral, Llama 3.1 и другие, — чтобы понять их сильные и слабые стороны. Также автор делится опытом и практическими советами, которые помогут вам запустить и использовать LLM на собственном оборудовании. Хотите разобраться, какую модель выбрать под свои задачи и как эффективно запустить её на локальном оборудовании? Тогда приступим!

*Обращаем ваше внимание, что позиция автора может не всегда совпадать с мнением МойОфис

Существует достаточно много решений для локального и удаленного чтения и сбора логов с различных систем, но некоторые из них могут быть сложны в своей конфигурации и достаточно тяжеловесные для мониторинга одного или двух микросервисов, особенно, если не стоит вопрос удаленного хранения логов. У меня есть небольшой проект, который в процессе своей работы пишет логи, по этому на примере него расскажу, какие решения для их чтения использовал, и к чему в итоге пришел.