mayton2019

ООП предполагает что в задаче есть некая сущность. Объект. И у него должны быть методы. Что происходит в данной задаче? Пользователь вводит x, потом размер массива. Потом сам массив. После этого делаются какие-то манипуляции с массивом. И после этого массив распечатывается на экран. Где тут ООП? Я не знаю! Я чорт возьми не пойму где здесь ООП.

Вобщем скажи своему преподавателю что здесь нет смысла вводить ООП. Код достаточно хорош и концептуален в том виде как он записан. И надо не забывать про принципы KISS/YAGNI которые никто не отменял.

Проверить это можно так. Запускаем jvm-процесс который создает 1000 потоков но не сразу а постепенно. Смотрим в linux top процессов и если количество процессов (потоков) растет то мы получаем доказательство того что jvm-theread линейно связан с числом linux-processes (threads).

В windows ЕМНИП один процесс включает в себя от 1 до бесконечности вычислительных потоков.
В linux процесс и поток отличаются опциями разделения ресурсов. Тоесть что по сути опциями безопасности. Например потоки шарят разделяемую память а процессы - не шарят никогда.

Задача решается довольно просто. Это булевы операции над углами и окружностями.
В данной задаче сложностью является следующие вопросы
1) Как ЗАДАНА окружность?
2) Как задан угол?
3) Как задан квадрант? Или прямая. Или полу-плоскость.
После того как мы узнаем это - сможем легко описать цветовую область. Например голубой сегмент окружности описывается как:
- пересечение окружности с полу-плоскостью
или
- пересечение двух полу-плоскостей

У тебя - задержка 0.5 секунды. Поставь формулу exponential backoff. Тоесть следующая задержка
в случае неудачи будет 1 секунда. Потом 2, 4, 8 e.t.c. До тех пор пока HTTP код c 429 не перейдет
в статус 200(201)

Существует ли ещё статья с понятным объяснением про нейронные сети?

Вряд-ли такая статья существует. Есть книга Саймона Хайкина на 1000 страниц. Это полный курс.

Они очень лаконично и понятно объясняли их устройство, что было удивительно и крайне приятно.

Тут от тебя звучит противоречие. Если тебе очень понятно объяснили - то тогда в чем проблема написать код?
Или у тебя как раз проблема с кодированием? Тогда нейросети здесь не причем. Тебе нужно просто набивать
опыт в кодинге по техническому заданию.

Проверить что внутри строки - нечто похожее на число - это одна задача. Ее можно сделать регуляркой. А сделать кастинг его к int/long/float/double - это другая задача.

Некоторые числа бывают слишком большие и не влезают даже в long (64) и некоторые вещественные могут иметь множитель 10 в степени 310 и это не лезет в double. Мне сложно такое представить но теоретически пользователь может такое ввести.

Какую задачу решает автор? Что будет дальше происходить с введенным числом?

Сразу ремарка. Большие данные предполагают такой кейс что они не влезают в ваш ноутбук.
Это некая стартовая точка от которой вопрос интересно изучать. Если влезли - значит данные не большие.
Обычная БД. Я рекомендую установить вам локально Postgres или MySQL и загружать туда все что надо
и там делать любые анализы. Если данные полу-структурированы - то попробуйте использвать spark-shell.
Это позволяет обработать логи, текстовые файлы, json-lines e.t.c. Настройка spark-shell потребует
от вас определенных знаний Java. По крайней мере в части памяти.

Есть явно легаси инструменты которые были созданы во времена Hadoop. Их много.
- sqoop, hadoop, hdfs. Ими тоже можно пользоваться но по перформансу они уже
слабее чем например spark.

Если ваши данные уже в облаке - то вы будете сильно ограничены в инструментах. Обычно амазон
предлагает свой aws-cli + UI. Microsoft - az.

И отдельно DataBricks предлагает консольные тулы dbfs/databricks. Но пользоваться ими не очень удобно.
По крайней мере в том виде как они есть сегодня. Я пользуюсь их web-версией UI.

Язык здесь не особо важен. ETL это настолько широкое понятие что там нужно
просто подняться на 2 уровня выше и смотреть решения которые есть.

Microsoft предлагает решение под названием https://adf.azure.com/en/ Azure Data Factory.

Данная платформа поддерживает много языков. Ну Scala/Python/SQL/R точно работают. Databricks кластер
просто является одной из фич данной платформы.

Если это Брюс Эккель - то я читал ее в 2013 году. Тогда хорошо зашла. Но я не знаю насколько книга актуальна для современной Java. После того как сообщество перешло на такой бешеный темп создания релизов - то книги стали устаревать быстрее.

Это sequence. Последовательность. Это - как туалетная бумага. Использованные номера можно выкинуть. Зачем их повторно брать? У вас же нет желания из мусорного ведра тягать грязные бумажки?

Проще всего с этим работать на линуксе. Эта операционка отображает все диски на блочные устройства /dev/* и позволяет с ними работать просто как с очень большими файлами.

Разумеется права суперпользователя тебе пригодятся. Механизмы безопасности никто не отменял. В Windows тоже есть аналог для таких устройств.

Я-бы не спешил обзывать это явление искусственным интеллектом. Может быть просто кластеризация?

По виду это похоже на троичную систему счисления. Ее можно получить просто пересчитывая нормальный sequence. Пишу на псевдокоде.

create table ПочемуАвторНикогдаНеПишетНазваниеТаблиц (
   id sequence,
   class_id int GENERATED ALWAYS AS (id / 3),
   student_id int GENERATED ALWAYS AS (id % 3)  
);

Я не собираюсь переквалифицироваться в джуны и пытаться устроиться в компанию, возраст уже не тот для этого да и организация иная - нет привязки к единому месту географически к тому-же я всегда худо-ли бедно, но работал на себя, не в компании.

Письмо, полное сомнений и множества вопросов. Я не совсем понял что требуется от нас. Если отвечать на главный вопрос - то да. Перспективно. Go драйвит Google как основной язык для микросервисов. Но учитывая возраст кандидата я-бы спросил следующее.
- как с английским?
- как быстро обучаешся чему-то новому?
- согласен ли на релокацию?

Какие перспективы в РФ - понятия не имею но перспективы в зарубежных конторах - есть.

Хочу предупредить автора об ошибках которые я сам совершал. Я думал что дело в языках и технологиях. Но это не так. Дело в коммуникациях. Я работал минимум с 5 зарубежными компаниями и я своими глазами видел что мои знания просто нивелировались на фоне например моего не очень сильного английского. А другие teammates в силу широких коммуникатиционных скилов могли очень быстро найти контакт с нужными людьми и обходили
меня в карьере достаточно быстро.

По сути когда тебе за 40 - вообще не имеет значения какой язык ты знаешь. У тебя за плечами должен быть уже
такой багаж что тебя можно просто брать как опытного советника в технических вопросах. Язык можно подучить но если речь идет просто о распределенных системах и микро-сервисах то больше знаний требуется в части например анализа узких мест системы. Кеширования. Грамотного дизайна безопасности и репликаций и бекапов и восстановления от сбоев. Этот пласт знаний вообще лежит вне языка. И поэтому джун даже очень хорошо выучивший Go или Python не может решать такие вопросы. А автор - скорее всего может. Барьером может быть
какая-то банальность. Например язык. Поэтому я и спрашиваю.

Ну ты почти все правильно написал. Только лишний кастинг не нужен.

if isinstance(message.text, int):

Давайте оценим время для 1 потока. 47К позиций - это надо полагать 47 тыщ SOAP-requests надо сделать. Берем среднее время 400 ms до 3s это будет допустим 1700 ms.

47000 * 1700 ms = 79900s = 1331min = 22hours.

22 часа на 1-поточную загрузку товаров.

Из личного впечатления. SOAP - это не очень быстрый протокол. Хрен его закешируешь на н-жинкс. И я думаю что если его запускать в 2-4-8 потоков то ситуация может усугубиться. Если время прыгает в диапазоне от 400 мс до нескольких секунд то это значит что нагрузка в базе плавает сильно. И владелец этого SOAP-сервиса будет ой как не в востороге от ваших экспериментов. Вряд-ли он предполагал что кто-то будет делать массовые выгрузки.

Самый лучший вариант - предупредить его письменно об этой задаче и о том что вы собираетесь делать. Возможно он сообразит что дело пахнет DDOS-ом и сам предложит вам другой вариант выгрузки.

В задаче есть 2 смысла. Первое это собственно алгоритмизация. Показать преподавателю как вы умеете декомпозировать задачу на примитивные шаги. И показать оптимизации. StringBuilder к примеру. И второй смысл - просто решить задачу например используя JavaStreams. Это будет красивее. Компактнее. Но показать алгоритмизацию будет неудобно.