Вопросы React Frontend Developer
Что такое React Reconciliation (Этап согласования)?
Рейтинг:
5
Сложность:
9
React Reconciliation — это процесс, с помощью которого React обновляет интерфейс, определяя, какие изменения необходимо внести в виртуальный DOM и как это отразить на реальном DOM. Этот процесс включает сравнение старого и нового виртуального DOM, что позволяет React эффективно обновлять только те компоненты, которые изменились, а не перерисовывать всё приложение.
Что такое конфиденциальность, целостность и доступность (CIA-триада)?
Рейтинг:
2
Сложность:
5
CIA-триада — это основа информационной безопасности:
- Конфиденциальность (Confidentiality): Данные защищены от несанкционированного доступа.
- Целостность (Integrity): Данные точны и не изменены без разрешения.
- Доступность (Availability): Данные и системы доступны, когда они нужны.
Что такое Jenkinsfile?
Рейтинг:
2
Сложность:
5
Jenkinsfile — это текстовый файл, в котором описаны этапы CI/CD-пайплайна: сборка, тестирование, развертывание. Он позволяет управлять процессами Jenkins с помощью кода, обеспечивая прозрачность и повторяемость.
Каковы ключевые компоненты CI/CD-пайплайна?
Рейтинг:
2
Сложность:
4
Основные компоненты CI/CD:
- Source Control — управление исходным кодом (Git, SVN).
- Build Automation — автоматическая сборка кода.
- Testing — запуск автоматизированных тестов.
- Deployment Automation — развертывание кода в тестовые и продакшн-среды.
Что такое Continuous Integration?
Рейтинг:
3
Сложность:
2
Continuous Integration (CI) — это процесс, при котором разработчики часто добавляют код в общий репозиторий. Каждый коммит автоматически тестируется, чтобы сразу выявлять ошибки и устранять их.
Каковы преимущества CI/CD?
Рейтинг:
3
Сложность:
2
CI/CD ускоряет процесс разработки за счёт автоматизации тестирования и развертывания. Это уменьшает вероятность ошибок, повышает стабильность системы и позволяет быстрее доставлять новые функции пользователям.
Что такое CI/CD?
Рейтинг:
3
Сложность:
2
CI/CD (Continuous Integration / Continuous Delivery) — это методология разработки, которая автоматизирует процесс тестирования и развертывания кода. Разработчики регулярно вносят изменения в общий репозиторий, где код проверяется и разворачивается автоматически. Это помогает быстрее выпускать новые функции и исправления с минимальными рисками.
Какие ключевые различия между алгоритмами с обучением с учителем и без учителя в Scikit-Learn?
Рейтинг:
2
Сложность:
7
Алгоритмы с обучением с учителем в Scikit-Learn требуют меток для данных, что позволяет им предсказывать результаты на основе известных связей между входными и выходными данными. Примеры таких алгоритмов – это регрессия и классификация. Алгоритмы без учителя не требуют меток и используются для поиска скрытых структур в данных, таких как кластеризация и снижение размерности. Примеры: K-средних и PCA.
Как использовать Scikit-Learn для выбора признаков в наборе данных?
Рейтинг:
2
Сложность:
5
Scikit-Learn предоставляет несколько методов для выбора признаков. Один из них – это VarianceThreshold, который удаляет признаки с низкой дисперсией. Также можно использовать Recursive Feature Elimination (RFE), который обучает модель и удаляет наименее важные признаки. Другой метод – это Univariate Feature Selection, который выбирает лучшие признаки с помощью статистических тестов, таких как хи-квадрат. Наконец, SelectFromModel позволяет выбрать признаки на основе их важности.
Что такое Scikit-Learn и почему стоит использовать его вместо других библиотек машинного обучения?
Рейтинг:
3
Сложность:
4
Scikit-Learn – это библиотека машинного обучения на Python, основанная на NumPy, SciPy и Matplotlib. Она предоставляет удобные и эффективные инструменты для анализа данных и моделирования. Scikit-Learn выделяется простым и единообразным API, хорошей документацией и активным сообществом. В библиотеку встроены алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации, снижения размерности, обработки данных и оценки моделей. Благодаря этим особенностям она подходит как для новичков, так и для опытных специалистов.