🔥Подборка лучших обучающих каналов для программистов.

➡️ Делитесь с коллегами и сохраняйте себе, чтобы не потерять

⚡Машинное обучение

Machine Learning - запускаем лучшие ИИ модели, пишем код, погружаемся в нейросети
Ml Собеседование - подготовка к собесу по мл, алгоритмам, коду
Ml ru - актуальные статьи, новости, код и обучающие материалы
Ml Jobs - вакансии ML
ML Книги - актуальные бесплатные книги МО
ML чат

🏆 Golang
Golang
Golang собеседование - разбор задач и вопросов с собесов
Golang вакансии -работа для Go разработчика
Golang книги библиотека книг
Golang задачи и тесты
Golang чат
Golang news - новости из мира go
Golang дайджест

💥 Linux /Этичный хакинг
Linux Academy - гайды, секреты и лучшие материалы по Linux
Kali linux - погрузись в мир этичного хакинга и кибербезопасности
linux_kal - kali чат
Информационная безопасность

🚀 Data Science

Анализ данных - полезные фишки, код, гайды и советы, маст-хэв датасаентиста
Data Jobs - ds вакансии
Аналитик данных
Data Science книги - актуальные бесплатные книги
Big data

🛢Базы данных
Sql базы данных - научим работе с базами данных профессионально
Библиотека баз данных
SQL чат
Вакансии Sql аналитик данных

#️⃣C#

С# академия - лучший канал по c#
С# заметки — код, лучшие практики, заметки программиста c#
С# задачи и тесты
С# библиотека - актуальные бесплатные книги
C# вакансии - работа

🐍 Python

Python/django - самый крупный обучающий канал по Python
Python Собеседование - подготовка к собеседовению python и разбор алгоритмов
Pro python - статьи, новости, код и обучающие материалы
Python Jobs - вакансии Python
Python чат
Python книги

☕ Java

Java академия - java от Senior разработчика
Java вакансии
Java чат
Java вопросы с собеседований
Java книги

💻 C++

C++ академия
С++ книги
C++ задачи - подготовка к собеседовению мл, алгоритмам
C++ вакансии

⚡️ Frontend
Javascript академия - крупнейший js канал
React - лучшие гайды и советы по работе с react
Frontend - тутрориалы, уроки, гайды, код
PHP
Книги frontend
Задачи frontend

🦀 Rust
Rust программирование
Rust чат
Rust книги для программистов

📲 Мобильная разработка
Android разработка
Мобильный разработчик гайды и уроки

🇬🇧 Английский для программистов

🧠 Искусственный интеллект
ИИ и технологии
Neural - нейросети для работы и жизни
Книги ИИ
Artificial Intelligence

🔥 DevOPs
Devops для программистов
Книги Devops

🌟 Docker/Kubernets
Docker
Kubernets

📓 Книги
Библиотеки Книг для программситов

💼 Папка с вакансиями:
Папка Go разработчика:
Папка Python разработчика:
Папка Data Science
Папка Java разработчика
Папка C#
Папка Frontend

💥 Бесплатный Chatgpt бот

Panoptic Scene Graph Generation

Мы живем в трехмерном пространстве, в то время как движемся вперед через четвертое измерение - время.

Новая модель 4D Panoptic Scene Graph (PSG-4D), для всестороннего понимание 4D-окружения, которое объединяет необработанные визуальные данные, воспринимаемые в динамичном 4D-мире, и визуальное понимание высокого уровня

PSG-4D интерпретирует различные сенсорные данные в формате 4D в узлы, которые представляют объекты с точным местоположением и информацией о статусе объекта, и ребра, которые фиксируют временные отношения.

Чтобы облегчить исследования в этой новой области, разработки выпустили аннотированный набор данных PSG-4D, состоящий из 3K RGB-D видеороликов общим объемом 1 млн кадров, каждый из которых помечен 4D-масками для сегментации, а также детализированными динамическими графиками сцен.

Для решения задачи PSG-4D представлена PSG4DFormer - модель на основе трансформеров, которая может предсказывать маски сегментации, отслеживать маски вдоль оси времени и генерировать соответствующие графики сцен с помощью компонента отношений.

Обширные тесты с новым набором данных показывают, что метод может послужить надежной основой для будущих исследований PSG-4D.

▪Github
▪Paper

@ai_machinelearning_big_data

⚡️ Google выпустил Model Explorer — самый передовой инструмент для визуализации архитектуры моделей большого языка (LLM). Он позволяет пользователям глубоко погружаться в внутреннее устройство, слои и операции выбранной LLM.

Model Explorer представляет LLM как четкую иерархическую структуру, помогая пользователям понять их работу и диагностировать возможные проблемы. Для специалистов, работающих с ИИ, этот инструмент является незаменимым помощником.

Перейдите по ссылке, чтобы использовать Model Explorer: ссылка на Model Explorer

https://ai.google.dev/edge/model-explorer

@bigdatai

⚡️ RLAIF-V-Dataset - это большой мультимодальный датасет отзывов, содержащий изображения + вопросы, а также выбранные и отклоненные ответы.

Доступно на сайте hugging.

Hub: https://huggingface.co/datasets/HaoyeZhang/RLAIF-V-Dataset

@bigdatai

⚡️ Если бы вам разрешили выбрать только один ресурс для подготовки к собеседованию, какой бы вы выбрали?

Безусловным лидером среди таких ресурсов является репозиторий Tech Interview Handbook.

Этот обширный справочник, созданный усилиями большого сообщества, помог сотням тысяч разработчиков успешно подготовиться к собеседованиям.

В репозитории вы найдете:

* Практические советы по подготовке к различным этапам собеседования
* Подробные обзоры тем
* Шпаргалки и другие полезные материалы

Главное преимущество репа Tech Interview Handbook перед аналогичными ресурсами заключается в том, что он содержит всю необходимую и полезную информацию непосредственно в самом репозитории, без необходимости переходить по внешним ссылкам. Кроме того, в нем рассматривается более широкий спектр тем, включая не только алгоритмы и паттерны, но и другие важные аспекты собеседований.

#репозиторий #собеседование #советы #en

▪Github

@bigdatai

⚡️ MIT 6.S191: Reinforcement Learning

https://www.youtube.com/watch?v=8JVRbHAVCws

@bigdatai

⭐️ Awesome Detection Engineering

Коллекция технических ресурсов по детекции объектов:

* Концепции и фреймворки
* Контент и сигнатуры для обнаружения,
* Ведение журнала, мониторинг и источники данных
* Общие ресурсы.

https://github.com/infosecB/awesome-detection-engineering

@bigdatai

⭐️ Сравниваем DBSCAN и OPTICS

Поговорим сегодня о 2 популярных алгоритмах кластеризации — DBSCAN и OPTICS, посмотрим их особенности и сравним
Поехали!

https://habr.com/ru/articles/818889/

@bigdatai

Анонс грантов от fal Research, которые предоставляют бесплатные вычислительные ресурсы исследователям и разработчикам, работающим над передовыми инициативами с открытым исходным кодом.

Чтобы подать заявку на получение исследовательского гранта, просто напишите на почту [email protected].

В своей заявке, укажите описание вашего проекта, его цели и то, как он согласуется с миссией по продвижению инноваций с открытым исходным кодом в области искусственного интеллекта.

Прикрепитн свои любые работами или репозиториями на GitHub, которые демонстрируют ваши навыки и энтузиазм.

https://fal.ai/grants

@bigdatai