🤔 Можно ли жить в Калифорнии комфортно без машины❓

✅ В Алматы легко! Такси - главный способ передвижения. ✅ В Англии лекго! В моем случае, я либо пользовался общественным транспортом, либо ходил пешком. ✅ В Германии вообще на 100%! К очень удобному общественному транспорту, я добавил велосипед - очень по европейски! :))

😮‍💨 В США все говорили, что без машины это такое себе дело.

Прожив тут несколько месяцев, я обсутроил свою жизнь таким образом, что без машины вполне можно существовать ✅.
- 🚌 Школа на автобусе (даже есть бесплатные городские по Mountain View).
- 🚐 В офис катается шаттл - 15 минут и готово.
- 🚕 Магазины - туда пешком 20 минут, обратно на Убере за 10 баксов.
- Между городами CalTrain или Uber

В принципе, из моего опыта, без машины жить очень даже возможно ‼️

К чему я все это? К тому, что не смотря на все это, я взялся за получение водительских прав 😎🤦‍♂️😅 по многим другим причинам. Но об этом уже потом!

Привет, привет!

Можете поделиться плс с теми, кому может быть интересно это? Кто ищет ментора?

https://t.me/swdeveng/3714

Telegram

Software Engineer Updates

Are you starting your career in development and don't know where to grow next***😢***? More experienced colleagues are always busy, or you simply have no one to ask for advice***🥺***? Our mentoring program offers a structured approach to professional development, giving…

Не могу не поделиться))

https://www.instagram.com/reel/C5Xm66vI8Tw/?igsh=emdobm1zcDFzdjh1

Хороший набор задач для:
- Интервьюеров
- Для разработчиков в виде тренировки: рефакторинг, тесты...

В Роберта Мартина, также, вроде у Фаулера, Кента Бека, есть понятие "Ката" — тренировка для программистов.

https://sammancoaching.org/kata_descriptions/index.html

Samman Technical Coaching

Kata Descriptions

Technical coaches will find useful materials for teaching skills like TDD on this site. The Samman Technical Coaching Society publishes code katas, learning hours and hosts networking events.

#шаблоны #путь #результат

Без границ♟️****

Интересно наблюдать за блоками и границами у детей и взрослых. 👨‍👧

Моя семилетняя дочь постоянный генератор идей новых игр.💡Что ни день, что ни прогулка, она постоянно придумывает игры, в которые мы играем пока гуляем. 🕹️

В очередной раз она придумала новую игру, и я просто предложил ей реализовать ее на компьютере. 👨‍💻

День спустя, пока она была в школе (а я в отпуске), я быстро накидал прототип на Python и React (GPT аман болсын!). Прототип прототипом, но я вообще не был доволен результатом. Все выглядело как Windows 95 в эпоху MacOS или что игра была «нарисована» в Power Point на первом уроке по информатике. Сказать что было убого, ничего не сказать!🤦‍♂️

Тем не менее, раз уж я старался весь день, то я решил показать дочери то, что получилось. Я подумал, что покажу, посмеемся вместе над этим «Чудом» и просто забудем. 🥲🥲🥲

Когда я показал ребенку что получилось, к моему удивлению, моя дочь была в восторге! 🙇‍♂️🙇‍♂️🙇‍♂️ Ей нисколько не было важно насколько красиво получилось. Ей важен был не результат, а сам процесс. Мы с ней сыграли несколько раундов подряд и она не хотела останавливаться.

Не могу не отметить, что ее восторженная реакция стала лучшим подарком и мотивацией придумать с ней что-нибудь еще.

А после игры, она начала продумывать еще больше игровой механики: новые способности, новые фракции, баффы/дебафы… 👾🤯🫣🎯

И тут я подумал, как важно оставаться ребенком и не забывать наслаждаться процессом и мелочами… 👶👶👶

Моя дочь - моя маленькая ментор! 🫶🏻 я каждый день учусь у нее чему то новому

#code #document #review

🧠5 причин почему тебя не слышат в код/документ ревью и что делать 🔭

Ранее Askar S. (@myegothings) попросил рассказать о том как я строю коммуникацию в команде. У меня только сейчас дошли руки (и муза) поделиться своим опытом. Поэтому встречаете несколько советов на тему code review 👀

1. 💆‍♂️Твое предложение не решает никакую конкретную проблему. Каждому программисту свойственно поймать себя в процессе создания чего-то, когда его просто его увлек процесс. Мы как настоящие гики начинаем решать сложную проблему даже там где ее нет.

Что делать: каждый раз когда пишешь комментарий старайся указать на проблему которую ты видишь в предложенном решении. Порой собеседник может просто и не видеть проблему под тем же углом что и ты (или наоборот). Иной раз пока описывая проблему, я сам убеждаюсь, что проблемы то никакой и нету. А иногда, в диалоге понимаю, что эта проблема решается в другом месте и тем самым не является проблемой.

2. ☄️Best practice for the sake of best practice: ты увидел что предложенное решение нарушает best practice, о которой ты недавно вычитал или видел в другом проекте, но в данном случае она может быть быт неактуальной.

Что делать: следовать best practices без четкого понимания какую проблему они решают это очень плохая идея- также как и стараться оптимизировать код на асимптотическую сложность где это не приносит никакой практической выгоды.

3. 🌈Вы обсуждаете Code/Design style во время code review: ты считаешь что нужно написать иначе чтобы было элегантнее/красивее, но у автора другое мнение.

Что делать: если такие вопросы поднимаются не в первый раз, то потрать пару дней на то чтобы составить и согласовать с командой Team Conventions.

Важно понимать, что в этом процессе твоя задача услышать мнения других. Помни про свою начальную цель - ввести определенные стандарты по стилю, даже если они не нравятся тебе лично. (Ну и автоматизируй все что можно автоматизировать, aka Linters)

Это то, что я делаю в каждой команде. После чего я каждый раз ссылаюсь на документ, который утвердила вся команда. если кто то нарушает правила, то это уже между ним и командой

4. ⏳Сейчас не время. Часто твое предложение может решать конкретную проблему и ты видишь что можно что-то сделать иначе. Ведь только это может быть не кстати в данный момент времени.

Что делать: я часто вижу проблемы в коде и каждый раз я стараюсь оценить если это относится к текущей задаче или нет. Если нет, то каждый раз я прошу создать задачу в бэклог. Если эта задача важна, то я выношу ее на обсуждение с командой и прошу приоритизировать ее.

Тем самым нет сильного давления на владельца изначальной задачи, так как мы не только помогаем ему почувствовать что он продвигается, но и помогаем ему выделить на это дополнительное время.

5. ✍️Ты не проделал домашнюю работу. Часто можно начать раздражать своих коллег указывая на их «ошибки», не имея достаточно контекста. Ты думаешь что там есть проблема, но там ее нету.

Что делать: два варианта : 1/когда думаешь что проблема есть, убедись что она есть. Это может потребовать от тебя дополнительных инвестиций в то, чтобы предоставить подтверждения наличия проблемы. Если можешь то собери ссылки и данные. 2/ если нету времени, то лучше задать уточняющий вопрос. У меня это обычно начинается с “I am curious …” Или “double-checking: ….”

🧘‍♂️Ну и в качестве бонуса, не держись за свои идеи слишком сильно. давай своим коллегам побольше простора для собственного мнения.

А каким правилам следуете вы?

#systems #design #interview

☄️☄️☄️5 Top GitHub repos to help you ace systems design interviews:

1. https://github.com/binhnguyennus/awesome-scalability
2. https://github.com/karanpratapsingh/system-design
3. https://github.com/checkcheckzz/system-design-interview
   4 https://github.com/mehdihadeli/awesome-software-architecture/blob/main/docs/systems-design/systems-design.md
4. https://github.com/black-shadows/System-Design

Covers algorithms, system design, data structures, and more

GitHub

GitHub - binhnguyennus/awesome-scalability: The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems

The Patterns of Scalable, Reliable, and Performant Large-Scale Systems - binhnguyennus/awesome-scalability

#interview #coding
Для тех кто застрял на легких задачках в ЛитКоде и думает что программирование (или дорога в FANG) это не его: Попробуйте изменить подход.

1. То как решаешь задачки. 20-20-20. Решай задачу 20 минут, если не решил, то иди в дискуссии и изучай как другие решают это задачу, стараясь понять решение. Последние 20 минут используй на то, чтобы решить задачку еще раз несмотря в решение. Это самый эффективный способ решения задач. Важно соблюдать это правило и не тратить часы чтобы решить самостоятельно. Не забывай про цель - цель не доказать что ты всемогущий/-ая, а набить руку и визуальную библиотеку
2. Введи отдельно сессию, где ты разбираешь сложные алгоритмы. Старайся понять какую проблему они решают и как. Это может быть книга Сэджвика или Ютуб каналы, где разбирают как решать задачи, или курс по Алгоритмам от MIT. Где что то непонятно, подключай коммьюнити или GPT. Цель: углубиться в сложные алгоритмы и перестать их бояться.
3. Решай Моки - набивай опыт по прохождению интервью с людьми. Прохождение интервью с человеком может быть легче, так как задача собеседника направлять кандидата если тот застрял. Умение слушать собеседника - это то чего ты не получишь просто решая задачи на ЛитКоде. Более того, интервью это про беседу - коммуникацию с другим человеком.

В конце концов, тебе может повезти и у тебя никто не будет спрашивать Харды и ограничатся Медиум задачами.

Удачи в подготовке к интервью!

“Never spend 6 mins doing something by hand when you can spend 6 hours failing to automate” 😂

#learnAndBeCurious #llm

📚Когда живем в эпоху, когда знания «растут на деревьях»

🧑‍💻Уже не первый вечер кайфую от разработки LLM приложений. Хорошо, что есть возможность применить знания сразу на проекте. Как говорил ранее разрабатываю с друзьями бота для подготовки к интервью по системному дизайну - получаемые знания применяются на ура. Хочется еще больше - если бы не заболел и не было фулл тайм Джоба, то занимался бы этим 24/7.

👨‍🏫Кому интересно как вкатиться в эту сферу рекомендую бесплатные курсы от Andrew Ng на deeplearning.ai. Там есть курсы как по LLM в целом, так и по LangChain. Из приятного - параллельно с видосами, можно сразу запускать код в ЮпитерНоутбуке.

🥳 https://www.deeplearning.ai/short-courses/
1. ChatGPT Prompt Engineering for Developers
2. Functions, Tools and Agents with LangChain
3.Building Systems with the ChatGPT API
4. LangChain for LLM Application Development
5. LangChain: Chat with Your Data
6. Finetuning Large Language Models
7. Functions, Tools and Agents with LangChain

www.deeplearning.ai

Short Courses | Learn Generative AI from DeepLearning.AI

Take your generative AI skills to the next level with short courses from DeepLearning.AI. Enroll today to learn directly from industry leaders, and practice generative AI concepts via hands-on exercises. Available free for a limited time.