🚀 Не уверены, стоит ли переходить на зрелую ИИ-инженерию? Начните с демо-урока!
Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1
Вот-вот стартует наш курс AgentOps. Если вы сомневаетесь в формате, просто оставьте заявку и получите бесплатный демо-урок «AI-инструменты в разработке: как писать код быстрее с помощью ассистентов».
Для тех, кто готов мощно прокачать портфолио, прямо сейчас действует предложение «3 любых курса по цене 1»:
— При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «ИИ-агенты» вы получаете в подарок доступ к курсу «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на выбор
— В деньгах это два топовых курса по автоматизации и контролю ИИ всего за 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽ 🔥 А за счет третьего курса (например, можно выбрать «Математику») вы соберете мощный стек и освоите целое востребованное направление.
— Платеж можно разбить на несколько частей с помощью беспроцентной рассрочки.
👉 Получить демо-урок и зафиксировать спецпредложение 3 в 1
В Unity объясните различия между FixedUpdate, Update и LateUpdate. Как вы решите, когда использовать каждый из этих методов обновления для различных компонентов игрового движка, таких как обработка физики, общая логика игры, и анимации?
Краткий ответ: В Unity, методы FixedUpdate, Update и LateUpdate используются для различных целей в игровом цикле:
FixedUpdate вызывается с фиксированным интервалом времени и является идеальным для обработки всего, что связано с физикой, так как физический движок Unity обновляется в фиксированные моменты времени. Это обеспечивает стабильность физических вычислений независимо от частоты кадров.
Update вызывается один раз за кадр и используется для общей игровой логики, такой как получение ввода от пользователя, перемещение персонажей, обновление таймеров и т.д. Так как частота вызовов Update зависит от частоты кадров, это не подходит для обработки физики.
LateUpdate вызывается после всех Update вызовов в кадре. Этот метод часто используется для действий, которые должны происходить после всех основных обновлений игры, например, для камеры, следящей за персонажем, чтобы убедиться, что персонаж уже переместился, прежде чем обновлять положение камеры.
Библиотека собеса по С#
FixedUpdate вызывается с фиксированным интервалом времени и является идеальным для обработки всего, что связано с физикой, так как физический движок Unity обновляется в фиксированные моменты времени. Это обеспечивает стабильность физических вычислений независимо от частоты кадров.
Update вызывается один раз за кадр и используется для общей игровой логики, такой как получение ввода от пользователя, перемещение персонажей, обновление таймеров и т.д. Так как частота вызовов Update зависит от частоты кадров, это не подходит для обработки физики.
LateUpdate вызывается после всех Update вызовов в кадре. Этот метод часто используется для действий, которые должны происходить после всех основных обновлений игры, например, для камеры, следящей за персонажем, чтобы убедиться, что персонаж уже переместился, прежде чем обновлять положение камеры.
Библиотека собеса по С#
❤1
⚠️ Уже завтра стартует курс AgentOps!
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
Мы собрали на потоке сборную из мастеров IT-рынка. Практики из BigTech научат вас контролировать и отлаживать ИИ-агентов, чтобы они работали предсказуемо и не сливали бюджет на API.
🔥 Заберите 3 курса по цене 1:
● При покупке VIP-тарифа (осталось 4 места) нового потока «Разработка ИИ-агентов» получаете в подарок курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии (например, «Математика для разработки AI», чтобы глубже освоить направление).
● Три курса обойдутся вам всего в 134.000 ₽ вместо 263.000 ₽.
● Доступна удобная беспроцентная рассрочка, платеж можно разбить на несколько комфортных частей.
Хотите прокачать свое портфолио продакшн-кейсом, но пока сомневаетесь? Пройдите наш бесплатный демо-урок, чтобы протестировать формат перед покупкой.
👉 Забрать 3 курса по цене 1 и получить демо-урок
В чем разница между IEnumerable и IQueryable?
IEnumerable и IQueryable — это интерфейсы C# для запроса коллекций данных, но у них есть ключевые различия:
IEnumerable:
✍🏻 Подходит для коллекций в памяти, таких как списки и массивы;
✍🏻 Выполняет запросы локально в памяти;
✍🏻 Извлекает все данные в память перед фильтрацией, сортировкой или проекцией;
✍🏻 Ограниченная поддержка отложенного выполнения;
✍🏻 Подходит для LINQ to Objects.
IQueryable:
✍🏻 Разработан для запросов к хранилищам данных, таким как базы данных;
✍🏻 Выполняет запросы к источнику данных, минимизируя передачу данных;
✍🏻 Поддерживает отложенное выполнение с выражениями;
✍🏻 Подходит для LINQ to Entities (Entity Framework) и других технологий доступа к данным.
Библиотека собеса по С#
IEnumerable:
✍🏻 Подходит для коллекций в памяти, таких как списки и массивы;
✍🏻 Выполняет запросы локально в памяти;
✍🏻 Извлекает все данные в память перед фильтрацией, сортировкой или проекцией;
✍🏻 Ограниченная поддержка отложенного выполнения;
✍🏻 Подходит для LINQ to Objects.
IQueryable:
✍🏻 Разработан для запросов к хранилищам данных, таким как базы данных;
✍🏻 Выполняет запросы к источнику данных, минимизируя передачу данных;
✍🏻 Поддерживает отложенное выполнение с выражениями;
✍🏻 Подходит для LINQ to Entities (Entity Framework) и других технологий доступа к данным.
Библиотека собеса по С#
👍2
ОПРОС: Ответьте на пару вопросов и получите промокод на все наши курсы! 🎁
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
Команда Prоglib.аcаdemy готовит к запуску новые продукты, и нам нужна ваша помощь. Мы хотим создавать обучение, которое будет решать ваши реальные карьерные задачи и бить точно в цель.
Поделитесь своим опытом и ожиданиями, чтобы мы сделали наши курсы еще полезнее именно для вас! Заполнение анкеты займет буквально 2–3 минуты, а с нас — скидка на любой наш курс!
👉 Пройти опрос в Яндекс Формах и забрать промокод
🎮 Планы на выходные: соберите ИИ-агента в нашей новой игре!
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
Запустили интерактивную аркаду, где вы на практике поймете, как устроены агентные системы.
Юзеры бомбят в чате, тикеты горят, вам нужно спасать прод 🤓. Выстраивайте граф агента, подключайте узлы (RAG, CRM, Guardrails) и принимайте решения на развилках, чтобы бот не сливал данные.
Какие навыки проверите:
- Архитектура: сборка графов на LangGraph;
- Компоненты: интеграция LLM, RAG и памяти;
- Безопасность: настройка Guardrails и отладка ошибок;
- Стейт: логика на сложных развилках.
Бонус: Больше баллов — выше скидка на обучение!
Наш новый поток стартует 14 июля. При покупке курса вы забираете еще 2 любых курса Академии в подарок!
Протестируйте свою инженерную логику и заберите максимальную скидку на обучение.
👉 Сыграть в аркаду и выбить скидку
В чем разница между dispose и finalize в C#?
Основное различие между Dispose() и Finalize() заключается в том, что Dispose() должен быть явно вызван пользователем, а метод Finalize() вызывается сборщиком мусора при уничтожении объекта.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
🎬 Как ИИ ускоряет разработку и где ломаются архитектуры
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
Мы провели открытый вебинар, где разобрали реальные боли проектирования автономных систем. Ольга Лукьянова на практическом кейсе показала, как использовать ИИ-ассистентов для реальных задач. Вы просили запись встречи — она уже в открытом доступе!
Что внутри:
— Как с помощью ИИ быстрее разбираться в незнакомом коде и готовить пулл-реквесты;
— Критерии выбора между одним агентом и мультиагентной системой;
— Разбор популярных архитектурных ошибок и ограничений современных ИИ;
— Практические рекомендации по проектированию и внедрению облачных агентов.
👉 Посмотреть полную запись можно тут:
● VK
● YouTube
🚀 Хотите пойти дальше открытого вебинара? Если вы готовы перейти от простых промптов к проектированию надежных, отказоустойчивых ИИ-систем, которые не сливают бюджет компании на API, приходите на курс AgentOps. Поток уже стартовал, но двери еще приоткрыты!
👉 Успеть на курс AgentOps
В чем разница между классами System.String и System.Text.StringBuilder?
System.String является абсолютным. Когда значение строковой переменной изменяется, новому значению присваивается новая память. Предыдущее выделение памяти освобождается. System.StringBuilder, с другой стороны, спроектирован таким образом, что он может иметь изменяемую строку, в которой можно выполнять множество операций без необходимости выделения отдельной области памяти для измененной строки.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
🥱4👍1
Можете ли вы объяснить различие между управляемой кучей в .NET и стеком, и как это влияет на управление памятью и производительность приложения?
В .NET управляемая куча — это область памяти, используемая для размещения объектов, управляемых средой CLR (Common Language Runtime), которые уничтожаются автоматически с помощью сборщика мусора. Это помогает предотвратить утечки памяти и обеспечивает автоматизацию управления памятью. Стек используется для хранения примитивов и ссылок на объекты в куче, которые создаются в рамках потока исполнения и имеют время жизни, ограниченное текущим контекстом вызова (например, выполнением метода).
Управление памятью в стеке более быстрое, поскольку объекты выделяются и освобождаются в порядке LIFO (Last In, First Out), что требует минимального управления. В куче же объекты могут быть размещены и освобождены в произвольном порядке, что требует более сложного управления и периодического запуска сборщика мусора, что может влиять на производительность. Однако куча позволяет работать с динамически создаваемыми объектами, что необходимо для большинства приложений.
Библиотека собеса по С#
Управление памятью в стеке более быстрое, поскольку объекты выделяются и освобождаются в порядке LIFO (Last In, First Out), что требует минимального управления. В куче же объекты могут быть размещены и освобождены в произвольном порядке, что требует более сложного управления и периодического запуска сборщика мусора, что может влиять на производительность. Однако куча позволяет работать с динамически создаваемыми объектами, что необходимо для большинства приложений.
Библиотека собеса по С#
🥱3
🔥 Открытое занятие по AgentOps — курс стартовал!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
Сегодня в 19:00 по МСК пройдет первое занятие нового потока, на которое может прийти каждый. Оцените пользу нашего подхода на ретрансляции урока в VK!
👨💻 Спикер: Андрей Носов
Тема: Архитектура управления: state machine для AI-агентов
Будем разбираться, как использовать State machine в качестве главного оружия против стохастики (непредсказуемости) LLM.
Что в программе:
● State machine: инварианты и терминальные состояния;
● Паттерны маршрутизации: Supervisor, ReAct, Plan-and-Solve;
● Детекция циклов и настройка аварийных выходов;
● Абстракция от модели: как сделать каркас, который переживет смену LLM/провайдера;
● Адаптация графов под ограничения локальных моделей;
● Версионирование графов и миграции стейта.
Результат занятия: Вы поймете, как спроектировать надежный каркас агента с жестким контролем исполнения и переходов.
👉 Подписывайтесь на нашу группу ВКонтакте, чтобы не пропустить старт трансляции!
💰 Почему одним Data Scientist платят больше, чем другим?
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Дело не только в знании Python и ML-библиотек. Во многих компаниях уровень специалиста оценивают по математической подготовке: теории вероятностей, статистике, линейной алгебре и математическому анализу.
Именно эти знания помогают понимать модели, решать более сложные задачи и претендовать на позиции с более высокой оплатой.
На курсе «Математика для Data Science» вы изучите разделы, которые используются в работе Data Scientist и ML Engineer.
Что вас ждёт:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к техническим собеседованиям
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Что такое ScriptableObjects и как их можно использовать для создания систем, управляемых данными?
Raycasting включает в себя проектирование линии (луча) из точки в определенном направлении для обнаружения столкновений с объектами в игровой сцене. Распространенные приложения включают следующее:
a) Механика стрельбы
b) Проверка линии видимости
c) Взаимодействие объектов
d) Обнаружение поверхностей для движения персонажа
Библиотека собеса по С#
a) Механика стрельбы
b) Проверка линии видимости
c) Взаимодействие объектов
d) Обнаружение поверхностей для движения персонажа
Библиотека собеса по С#
👍3🥱2💯1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
📹 Из чего на самом деле состоит ИИ-агент?
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
Прикрепили для вас свежую вырезку из вебинара. Внутри, что прячется под капотом агентных систем: от LLM-ядра до вызова внешних инструментов. Обсуждаем, какими бывают агенты (спойлер: далеко не только автономными) и когда какой подход использовать.
Готовы перейти от видео к практике и собрать свой первый продакшн-кейс?
Прямо сейчас у нас действует акция «3 курса по цене 1»:
🔹 При покупке VIP-тарифа нового потока «Разработка ИИ-агентов» вы получаете в подарок хардкорный курс «AgentOps» + ещё один любой курс Академии на ваш выбор!
🔹 Ваша чистая экономия — 129 000 ₽! Два топовых курса по созданию и контролю агентов обойдутся вам всего в 134 000 ₽ вместо 263 000 ₽. Плюс третий курс бонусом (например, «Математика для AI»).
Сомневаетесь, подойдет ли вам формат? Оставьте заявку и пройдите бесплатный демо-урок, чтобы протестировать платформу перед покупкой.
👉 Пройти демо-урок и забрать 3 курса по цене 1
Можете ли вы рассказать нам что-нибудь о классах потокового чтения и потоковой записи в C#?
Классы Stream reader и Stream writer используются для чтения и записи действий в файл. Оба унаследованы от абстрактного базового класса stream.
Библиотека собеса по С#
Библиотека собеса по С#
❤2
В чем разница между Task и Thread в C#?
Ниже приведены различия между Task и Thread в C#:
Task — это объект, используемый в Task Parallel Library (TPL) для представления асинхронной операции, в то время как Thread — это отдельный путь выполнения в программе. Задачи — это более высокий уровень абстракции, чем потоки, и используются для управления параллельным выполнением кода.
Задачи проще в использовании и управлении, чем потоки, и их также можно использовать для обеспечения более эффективного использования ресурсов. Потоки, с другой стороны, обеспечивают более низкий уровень абстракции и используются для выполнения кода непосредственно в процессоре.
Библиотека собеса по С#
Task — это объект, используемый в Task Parallel Library (TPL) для представления асинхронной операции, в то время как Thread — это отдельный путь выполнения в программе. Задачи — это более высокий уровень абстракции, чем потоки, и используются для управления параллельным выполнением кода.
Задачи проще в использовании и управлении, чем потоки, и их также можно использовать для обеспечения более эффективного использования ресурсов. Потоки, с другой стороны, обеспечивают более низкий уровень абстракции и используются для выполнения кода непосредственно в процессоре.
Библиотека собеса по С#
❤2
🔥 Как перестать слепо доверять ИИ и начать им управлять?
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
1–2 августа на «ИИ-выходных» вы научитесь проектировать архитектуру автономных AI-агентов и контролировать их работу.
Что будет в вашем портфолио после обучения:
— Вы выйдете с готовым профилем AI-инженера (отлично дополнит ваши LinkedIn и GitHub).
— Освоите связку Python, FastAPI, OpenAI API, Docker и PostgreSQL.
— Соберете полноценный AI-сервис под вашу личную задачу.
Для кого: junior-middle разработчики. Вы пишете на Python, работаете с Git и терминалом (с нуля не подойдет, темп очень быстрый!).
👨💻 Спикер: Алексей Жиряков (Сбер, GenAI).
Места строго ограничены!
👉 Изучить программу и занять место
🤨 Как заставить AI-агента не ломать архитектуру, а нормально писать код?
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
Мы привыкли общаться с ИИ промптами, но для автономных систем это путь к бесконечным циклам и сливу бюджета. Чтобы убрать хаос, инженеры переходят на Spec-Driven Development (SDD).
Вот как этот подход меняет работу агента на практике:
🔹Контракт вместо текста. Сначала пишется строгая спецификация (JSON-схема/OpenAPI) и автотесты. Агент зажат в рамки интерфейсов, за которые физически не может выйти.
🔹Контроль на шагах. Внутри петли Think-Act-Observe агент сверяет действия со спецификацией.
🔹Саморефлексия. Если ИИ нарушил типы или «додумал» лишнее, тест падает. Агент получает ошибку в контекст и сам правит код, не выходя за рамки ТЗ.
Это лишь база того, как укротить ИИ-разработку. Если вы хотите глубоко внедрить эту методологию, научиться проектировать архитектурные контракты и собирать отказоустойчивые системы —оставляйте заявку на наш новый курс по Spec-Driven Development. Стартуем совсем скоро🙂
В чём разница между System.Array.CopyTo() и System.Array.Clone()?
Метод System.Array.CopyTo() выполняет глубокое копирование, копируя не только элементы самого массива, но и все объекты, на которые указывают ссылки в этих элементах. Это означает, что все связанные объекты также будут скопированы.
В отличие от этого, метод System.Array.Clone() выполняет поверхностное копирование. При этом копируются только сами элементы массива, независимо от их типа (значение или ссылка). При этом объекты, на которые указывают ссылки, не копируются, а копируются только сами ссылки, точно так же, как и в исходном массиве.
Ещё пара отличий между методами:
System.Array.CopyTo() требует наличия выходного массива, тогда как System.Array.Clone() создает новый массив.
System.Array.CopyTo() позволяет указывать индекс элемента, начиная с которого производить копирование.
🐸 Библиотека собеса по С#
В отличие от этого, метод System.Array.Clone() выполняет поверхностное копирование. При этом копируются только сами элементы массива, независимо от их типа (значение или ссылка). При этом объекты, на которые указывают ссылки, не копируются, а копируются только сами ссылки, точно так же, как и в исходном массиве.
Ещё пара отличий между методами:
System.Array.CopyTo() требует наличия выходного массива, тогда как System.Array.Clone() создает новый массив.
System.Array.CopyTo() позволяет указывать индекс элемента, начиная с которого производить копирование.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🚀 Уже завтра стартует новый поток курса «ИИ-агенты»!
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе
Мы собрали мощнейший состав преподавателей. Учить вас проектировать архитектуру и собирать продакшн-агентов будут инженеры и исследователи из топовых IT-компаний.
Старт уже завтра!
Сомневаетесь, подойдет ли вам программа и подача? Начните с бесплатного демо-урока!
Всего за 2 часа вы заглянете под капот ИИ-агента, поймете, чем мышление модели отличается от ее ответа, и научите систему чинить собственный код. Это идеальный способ протестировать нашу платформу перед покупкой.
🔗 Пройти демо-урок и занять место на курсе