Весной 2023 года в IT горячо обсуждалась тема автоматического фильтра кандидатов по годам опыта. Одна сторона утверждала, что фильтра нет, и резюме оцениваются по содержимому, а другая, что резюме автоматически летят в отказ, если не проходят порог нужных лет опыта. Повышенный интерес объясняется тем, что люди, прошедшие обучение и желающие быть подвергнутыми проверке, не могут попасть на собеседование, даже не доходят до общения с живым человеком.

Выходит видео, демонстрирующую работу функции авторазбора на hh.ru со стороны работодателя. Сомнений в наличии автоматического фильтра не остается. Но, возможно, не все работодатели пользуются им, а действительно смотрят на качество и полноту оформления резюме.

Для проверки этой гипотезы я объявляю набор участников в эксперимент “Волк в овечьей шкуре”. Его цель доказать сильное влияние отсутствие опыта в резюме на уменьшение количества приглашений на собеседования. Участники убирают из своего резюме года опыта работы, но оставляют пет-проекты, образование, опенсорс и откликаются на вакансии. Здесь можно подробно прочитать про правила и ход эксперимента, получившего название "Волк в овечьей шкуре".

Есть вот такая, вроде бы, простая задача на литкоде: Дано три числа total - сколько у вас есть денег, cost1, cost2 - цены двух товаров. Надо подсчитать, сколько всего существует различных способов купить сколько-то этих двух товаров, не выходя из бюджета (значение имеет только общее количество покупок). Иными словами, сколько существет целых неотрицательных пар (x, y), таких что x*cost1+y*cost2 <= total . Например, имея товары ценами {5, 10} и 20 денег на руках, есть 9 способов потратить деньги: 0, 5, 5+5, 5+5+5, 5+5+5+5, 10, 10+5, 10+5+5, 10+10.

Она там даже помечена как medium и вообще в одну строчку решается, но это если допускать безумно медленное решение за O(total / max(cost1, cost2)) , т.е линейное от входных чисел. А сможете ли вы решить ее сильно быстрее - за O(log(max(cost1, cost2))) ? В этом случае задачка становится вполне себе hard и требует много математики и аккуратности. Если интересно решение - добро пожаловать под кат. Буду рад любым альтернативным решениям. Может кто-то сможет додуматься до похожего решения проще.

В различных учебных заведениях по программированию обучают специализированным профессиональным навыкам. Иногда там учат умению работать в команде. Это когда дают задачи бригадам из 2-x или 3-х студентов. Но я не слышал, чтобы где-то рассказывали про корпоративную субкультуру тех организаций, где предстоит работать молодому специалисту. А зря! Такое незнание на порядок опасней профессионального!

1. иметь малые накладные расходы по памяти. Большая часть доступной памяти должна использоваться для хранения текста, а не служебной информации;
2. допускать эффективную вставку и удаление в произвольном месте текста.

И да, они работают, можете сами проверить.
Невероятный потенциал для рекламной индустрии

Ребята выложили рабочую демку на https://huggingface.co/spaces/huggingface-projects/QR-code-AI-art-generator

Около года назад я писал статью про вред концепции полезности, которую я писал на основании результатов своей работы с различными клиентами. Но в последнее время 80% моих клиентов – это непосредственно сотрудники IT-сферы. И вот за последний оборот вокруг солнца я узнал, насколько глубока кроличья нора в контексте того, как убеждение «я должен быть полезным» расползается за пределы профессиональной жизни и пускает метастазы во всю остальную жизнь. Этому и посвящена данная статья.

Я постараюсь ответить на ряд вопросов: когда начинается такая профдеформация? Почему искренние отношения начинают восприниматься как сухой обмен ресурсами? И можно ли что-то с этим сделать? А найти ответы в формате сторителлинга мне поможет Гипотетический Геннадий.

Ученые десятилетиями мечтали о ядерном синтезе. Который даст неограниченную энергию и не будет угрожать радиацией. Microsoft считает, что технология почти готова. И теперь ставит на это миллиарды. Предыдущая большая ставка компании — на OpenAI и её ИИ-системы — оправдалась с лихвой. За полгода с момента релиза ChatGPT капитализация компании выросла на 670 миллиардов долларов. Таким интересом со стороны инвесторов и близко не могут похвастаться Google, Apple и Amazon. Посмотрим, сможет ли Сатья Наделла провернуть всё это второй раз, только возможно в ещё большем масштабе.

В языке С есть функции malloc, free и realloc. При использовании последней вы можете написать этакий расширяющийся массив из примитивных типов или структур (классов-то нет), который, можно надеяться, не будет копировать все данные при каждом расширении. В С++ есть встроенный класс vector, который представляет из себя расщиряющийся массив, но он так не умеет: при каждом расширении вектора выделяется новый участок памяти и все элементы перемещаются на него (по возможности, с использованием move-семантики). Но ведь, если можно каждый раз не копировать все старые элементы на новое место, вектор должен работать быстрее? В этой статье я попробую написать вектор, который умеет расширяться без копирования элементов.

Код приведён здесь.

Сначала я покажу, что стандартный вектор не умеет расширяться без копирования/перемещения, потом обсужу придуманное решение, потом собственно приведу реализацию вектора, а в конце сравню производительность со стандартным вектором.

Все снова большой привет, спустя полгода! Сегодня мы будем продолжать работать на движке Factorio в попытках разобраться, какой же Архитектурный стиль по каким аспектам является хорошим или плохим!

Welcome!

Сегодня мы рассмотрим SOA и даже сравним его с Monolith-архитектурой!