Разбираем мощь match/case в Python: от базового синтаксиса до распаковки JSON и эмуляции в старых версиях.

Меня зовут Александр Гирев, я Android-разработчик и технический интервьюер. В одной компании я выполнял роль interview expert: следил за качеством собеседований, готовил рекомендации и матрицы вопросов, обучал начинающих интервьюеров.

Однажды на интервью я спросил кандидата, был ли у него опыт проведения технических собеседований. Кандидат спросил: «Что за опыт — задать пару технических вопросов?». Услышав это, я слегка подвис, ведь я считал интервью серьёзным навыком, почти искусством.

В основе статьи лежит мой опыт проведения собеседований. Расскажу про важные качества технического интервьюера, хорошие и плохие примеры фидбека и про то, как быть, если на собеседовании случился форс-мажор.

Изначально публикация должна была называться "Гре****е управление временем", что должно символизировать боль и проблемы связанные с этой активностью. Неумение решать тучу задач это очень неприятный ком в горле, мешающий находится на волне развития. Собрал методики, статьи и материалы, которые помогают мне в моем маленьком старте исследования.

В материалах часто пишу о том, что дофамин – это нейрогормон предвкушения и мотивации. Однако, это также элемент глубокой и сложной структуры самообучения. Которая стала известна буквально в новом исследовании. 

Делюсь личным опытом, который получил за последнее время разработки и продвижения своих игр и проектов.

Minecraft, самая продаваемая игра в мире, наиболее известная своими пикселизированными блоками и бесконечными мирами, содержит потрясающий процедурный генератор ландшафта — с пещерами, водоёмами, и даже различными биомами.

Процедурная генерация является важной частью компьютерной графики — она используется в основном в играх и в фильмах. Она помогает создавать случайные структуры, не вызывающие ощущения «машинного» стиля.

Также процедурная генерация играет важную роль в машинном обучении. Она позволяет генерировать такие данные, которые сложно собрать. Обучение моделей машинного обучения требует огромных датасетов, которые может быть затруднительно собирать и подготавливать. Генерацию данных процедурным образом можно легко адаптировать к требуемому типу данных.

В детстве мне нравилось играть в Minecraft, и мне всегда было интересно, как эта игра генерирует бесконечные миры. В данной я статье я попытаюсь воссоздать это на Python.

Прим. переводчика. Осторожно, в статье много иллюстраций (в том числе анимированных)