Все зависит от того, что вы подразумеваете под build configuration
Тимсити запустит то, что вы ему скажете.
Надо запустить докер контейнер - запустит.
Вы руками можете проделать все, что вам нужно?
Создайте план.
Или вы хотите запустить некий докер контейнер, потом отдельно залезть в него и запустить там скрипт?
Ну напишите скрипт, который это делает, и добавьте его в ваш "build configuration"
korzh17, Умные люди видимо имеют в резюме рабочий стаж, где могут перечислить чем они занимались, из чего можно ценить уровень владения скиллами.
У вас же опыта рабочего не указано, гитхаб скрыт непонятно зачем.
Вы ж не забывайте, что тостер (QA) хабра, посещают в том числе и потенциальные работодатели. Нет смысла скрывать публичные данные.
Мухаммадхон Абдуллаев,
"можете какую нибудь книгу предложить, про администратирование на Винде. "
Курс по администрированию win server от майкрософт. На 2008 R2 и 2012 R2 можно найти в сети.
И другие официальные курсы от MS можно найти на торрентах бесплатно.
korzh17, В резюме есть место для гитхаба, сайта, и еще что-то. там стоит abc
зачем?
Или убери вообще эти поля, или заполни.
Из резюме нет возможности понять какой у тебя есть опыт. Перечислены какие-то технологии, на каком уровне - неизвестно, может просто названия прочитал.
Перечислены какие-то непонятные работы, но посмотреть насколько они сложные - нет возможности совершенно.
Даже если HR перешлет данное резюме техническим специалистам для утверждения - я бы зарежектил, потому что чтобы понять имеет ли смысл тебя приглашать, надо пригласить. А зачем, если есть другие кандидаты, у которых по резюме можно хотя бы примерно оценить уровень скиллов.
Обычно, на собеседовании не только выясняют сколько ты знаешь, но и уточняют не наврал ли ты в резюме.
Мухаммадхон Абдуллаев,
Чтобы научться работать с линукс берите ЛЮБОЙ дистрибутив, или найдите уже готовый ответ, который задается чуть ли не каждую неделю:
Мухаммадхон Абдуллаев, Так наверное в том и заключается работа ИБ, чтобы уметь настроить безопасность?
Вы собираетесь изучать безопасность в линуксе, который вы вообще не знаете. Для начала придется изучать сам линукс, его окружение, его принципы работы.
Почему бы не изучить безопасность в той ОС, с которой вы уже знакомы, которой пользуетесь?
Сам по себе Линукс не гарантирует внезапное появление навыков ИБ.
Выделение памяти - это время, и весьма немалое.
Выделение динамической памяти под каждую новую строчку - это медленная программа.
Выделение динамической памяти один раз в начале программы под массив строчек, даже если не вся она будет использована - это быстро.
Можно копнуть в кишки аллокейт, увидеть что память выделяется страницами (4к), и если вы заказали 4100 байт, то вы получите 4100, но вашему процессу выделится 8192б
Полезно переиспользовать уже выделенную память. Если ее не хватает, можно выделять новую память не по одной строке, а помня издержки как минимум страницу.
Нужно понимать что оптимизация это хорошо, но преждевременная оптимизация - лишнее.
Если вы пишете простую прогу на домашнем компе, и она займет не 1 а 5 мб из гигабайт оперативки, то вообще неважно что и как выделяется, разве что вы хотите разобрать именно этот момент.
EzikBro, Очевидно, что вам нужно определиться что вы вообще знаете, из области физики, химии, математики и другое.
Я просто привел вам пример, что такое data science - это обычно люди, которые знают что-то в конкретной области науки, и уже после этого пытаются что-то сделать в IT.
Еще пример. Нужно построить ракету. Нужно провести расчеты по прочности материала, по мощности двигателей, по составу топлива, по экономической целесообразности.
Считать это в экселе - долго и неудобно. Нужно использовать специализированый софт. А где его взять?
Нигде, такой софт могут написать собственно инженеры, которые знают как считать, потому что написать ТЗ по таким расчетам они могут, но рядовой программист в таком ТЗ будет плавать пока не закончит хотя бы универ по материологии и так далее.
Вот тут тоже область для data science, который может быть и не крутой программист, но может быть посредником или непосредственно куратором написания такого софта, его использовании и дальнейшей поддержке, если вдруг находят баги, ошибки в расчетах, либо наоборот в науке продвигаются и открывают новые способы что-либо делать.
Это чтобы вы понимали, что data science это огромная область, machine learning в которой очень небольшая, хоть и раскрученная часть.
Data science - это IT СОВМЕЩЕННОЕ с какой-то реальной научной разработкой.
Ну например, apple airpods pro - активное шумоподавление.
Разработать алгоритм, который улавливает шум, распознает лишнее, создает в противофазе звук, который гасит шум снаружи и все это на маленьком процессоре, чтобы наушник от маленькой батарейки прожил хотя бы часов 6-8.
Как у вас с теорией волн, акустикой и анализированием частот?
Или можете улучшить любой современный архиватор или алгоритм компрессии?
EzikBro, вы слишком преувеличиваете спорт прогеров.
Зачастую они используют уже давным давно известные решения и алгоритмы.
Изобрести нечто новое, это нужно потратить время. Я спорт прогеры БЫСТРО пишут сортировку
Тимсити запустит то, что вы ему скажете.
Надо запустить докер контейнер - запустит.
Вы руками можете проделать все, что вам нужно?
Создайте план.
Или вы хотите запустить некий докер контейнер, потом отдельно залезть в него и запустить там скрипт?
Ну напишите скрипт, который это делает, и добавьте его в ваш "build configuration"