Что такое MQ?

MQ (Message Queue) — очередь сообщений, это паттерн asynchronous messaging, который позволяет обмениваться сообщениями между распределенными компонентами приложения.

Основные преимущества использования MQ:

Асинхронность — отправитель и получатель не зависят друг от друга.
Отказоустойчивость — сообщения не теряются при сбоях.
Масштабируемость — легко добавлять новых производителей и потребителей.
Сглаживание пиковой нагрузки — очередь позволяет буферизовать сообщения.

MQ широко используется для интеграции распределенных систем, построения микросервисных архитектур.
Популярные реализации MQ: RabbitMQ, Kafka, ActiveMQ.

AI-интервью, которое тебя не завалит ❌

🔹 Никаких каверзных вопросов
🔹 Никакой оценки "на глаз"
🔹 Только объективная обратная связь

Как попробовать?

1️⃣ Зарегистрируйся на платформе
2️⃣ Авторизуйся через Телеграм
3️⃣ Пройди AI-интервью

💡 AI-рекрутер анализирует твои ответы и сразу даёт тебе разбор:

✔️ Что ты сделал хорошо
✔️ Где можно подтянуть навыки
А еще порекомендует вакансию от СБера по твоему профилю

📌 Пройди AI-интервью за 15 минут и получи разбор своих ответов сразу!

🔗 Попробуй прямо сейчас! 👉 https://clc.to/GkOTTA

Реклама. ПАО СБЕРБАНК, ИНН 7707083893. Erid 2VtzqxJV1cA

📊 Как себя чувствует IT-рынок в 2025 году?

Друзья, запускаем важное исследование рынка труда в IT!

Нам очень важно понять:
• Как изменились зарплаты
• Что происходит с наймом
• Есть ли сокращения или рост

🔐 Опрос полностью анонимный
⏱️ Займёт всего 3-5 минут
📈 Результаты опубликуем в подробной статье

Ваши ответы помогут составить реальную картину происходящего в индустрии.

👉 Пройти опрос

Совет на 2025-й — будьте осторожнее с выбором работы.

IT-рынок штормит: массовые сокращения, заморозка найма, снижение зарплат. В такое время особенно важно отличать стоящие офферы от проходных.

Знакомо? Открываешь вакансию, а там: «Ищем middle-разработчика с опытом 10 лет, знанием 15 языков и готовностью работать за печеньки. Офис в Челябинске, релокация за ваш счет» 🤦‍♂️

Чтобы не тратить время на сотни сомнительных предложений, подпишитесь на IT Job Hub. Там мы отфильтровываем весь мусор и публикуем только избранные вакансии в стабильных компаниях:

— Зарплаты на уровне рынка, а не на уровне голодного студента
— Никаких «мы молодая и дружная семья» — только адекватные условия
— Проверенные работодатели, а не стартапы из сомнительных сфер

Вакансии удобно разбиты по тегам: #python #java #go #data #devops и по другим направлениям. Без воды и лишнего спама — только проверенные вакансии в знакомых компаниях.

Подписывайтесь, если не хотите упустить работу мечты → @proglib_jobs

🤖 Как в Python работают функции с переменным количеством аргументов (*args и **kwargs), и как это можно использовать для создания гибких функций?

Функции с *args принимают произвольное количество позиционных аргументов, а с **kwargs — именованных аргументов. Это позволяет передавать любое количество значений и делать интерфейс функций более гибким. *args упаковывает аргументы в кортеж, а **kwargs — в словарь.

Пример использования ⚙️
def demo_func(*args, **kwargs):
print(«Позиционные аргументы:», args)
print(«Именованные аргументы:», kwargs)

demo_func(1, 2, 3, name="Alice», age=25)
# Позиционные аргументы: (1, 2, 3)
# Именованные аргументы: {'name': 'Alice', 'age': 25}

🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning

🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)

🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.


Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.


😮 На вебинаре вы узнаете:

🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.

🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.

🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.

🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.

🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.

👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!

📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/4eed6544

💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал

Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.

👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1