КАК ПОДКЛЮЧИТЬ КРИПТОПЛАТЕЖИ НА САЙТ? СМОТРИМ КОД
В этом видео мы разберем пошаговый процесс интеграции криптовалютных платежей на ваш сайт! Вы узнаете, как настроить прием платежей в Bitcoin, Ethereum и других криптовалютах, используя популярные платежные шлюзы. Мы покажем реальный код, объясним, как подключить API, настроить вебхуки для обработки транзакций и обеспечить безопасность.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
В этом видео мы разберем пошаговый процесс интеграции криптовалютных платежей на ваш сайт! Вы узнаете, как настроить прием платежей в Bitcoin, Ethereum и других криптовалютах, используя популярные платежные шлюзы. Мы покажем реальный код, объясним, как подключить API, настроить вебхуки для обработки транзакций и обеспечить безопасность.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Ускоряю DRF сериализаторы в 150 раз за 5 минут
Model Serializer в Django REST Framework может замедлять работу, но есть способы оптимизации. В этом видео сравним
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Model Serializer в Django REST Framework может замедлять работу, но есть способы оптимизации. В этом видео сравним
serialization django rest framework и обычные функции. Узнайте, как ускорить django serializers и django serializer в вашем python django проекте, используя django rest framework serializer и django rest framework serializers.🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
JS Как самостоятельно выучить JavaScript Пошаговая схема
Разбираю пошаговую схему для самостоятельно изучения языка программирования JavaScript для Frontend разработки.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #JavaScript
Разбираю пошаговую схему для самостоятельно изучения языка программирования JavaScript для Frontend разработки.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #JavaScript
SQLAlchemy - от чайника к алхимику
Первый русскоязычный видеокурс о SQLAlchemy! Данный видеокурс основан на книге "SQLAlchemy от чайника к алхимику", которая представляет из себя перевод официального туториала от разработчиков алхимии. Данная книга распространяется бесплатно
🗝 Курс живет здесь
Кодим на Коленке | #SQL
Первый русскоязычный видеокурс о SQLAlchemy! Данный видеокурс основан на книге "SQLAlchemy от чайника к алхимику", которая представляет из себя перевод официального туториала от разработчиков алхимии. Данная книга распространяется бесплатно
🗝 Курс живет здесь
Кодим на Коленке | #SQL
👍1
Тестирование на основе свойств с помощью Hypothesis. Генеративное тестирование. Граничный анализ
В этом видео разберём один из самых важных видов тестирования - тестирование на основе свойств, а также его частный случай - генеративное тестирование (граничный анализ) и его реализацию с помощью такой библиотеки на Python как Hypothesis.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #тестирование
В этом видео разберём один из самых важных видов тестирования - тестирование на основе свойств, а также его частный случай - генеративное тестирование (граничный анализ) и его реализацию с помощью такой библиотеки на Python как Hypothesis.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #тестирование
Джуны нужны. Как найти РАБОТУ в IT ДЖУНУ и СТАЖЕРУ? Гайд для начинающих программистов и менеджеров
Как найти первую работу в Айти без опыта?
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #теория
Как найти первую работу в Айти без опыта?
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #теория
❤1
ЛУЧШИЙ DJANGO ПРОЕКТ | КУРС ДЖАНГО | С НУЛЯ ДО ДЕПЛОЯ НА СЕРВЕР
Стек технологий:
django/postgres/docker/htmx/alpinejs
🗝 Курс живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Стек технологий:
django/postgres/docker/htmx/alpinejs
🗝 Курс живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Как оптимизировать ML‑модель
Посмотрев это видео вы разберётесь, как ускорить ML-модель в продакшене и почему скорость инференса напрямую влияет на деньги, пользователей и инфраструктурные затраты бизнеса.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #ML
Посмотрев это видео вы разберётесь, как ускорить ML-модель в продакшене и почему скорость инференса напрямую влияет на деньги, пользователей и инфраструктурные затраты бизнеса.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #ML
Построение API с помощью спецификации JSON:API на Python
Спецификация JSON:API позволяет нам строго определить, как ресурсы должны вести себя, что должны и могут делать, а чего им делать нельзя. Спецификация необходима для унификации интерфейса. Благодаря строгим рамкам мы получаем универсальный интерфейс, который можем применять в различных проектах. Различные серверные реализации JSON:API позволяют нам абстрагироваться от слоёв работы с данными, а также сериализации / десериализации
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Спецификация JSON:API позволяет нам строго определить, как ресурсы должны вести себя, что должны и могут делать, а чего им делать нельзя. Спецификация необходима для унификации интерфейса. Благодаря строгим рамкам мы получаем универсальный интерфейс, который можем применять в различных проектах. Различные серверные реализации JSON:API позволяют нам абстрагироваться от слоёв работы с данными, а также сериализации / десериализации
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Линейная зависимость фичей, что значит мультиколлинеарность и как она ломает модель
В этом видео:
• Что значит линейная зависимость признаков и как её заметить
• Почему мультиколлинеарность ломает веса и интерпретируемость модели
• 3 главных последствия: потеря стабильности, падение обобщающей способности и путаница в интерпретации
• Как использовать корреляционную матрицу и коэффициент Пирсона для диагностики
• Способы борьбы: регуляризация (L1/L2), PCA, генерация новых признаков
• Практические примеры: кредитный скоринг, бизнес-модели и продакшн ML
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #ML
В этом видео:
• Что значит линейная зависимость признаков и как её заметить
• Почему мультиколлинеарность ломает веса и интерпретируемость модели
• 3 главных последствия: потеря стабильности, падение обобщающей способности и путаница в интерпретации
• Как использовать корреляционную матрицу и коэффициент Пирсона для диагностики
• Способы борьбы: регуляризация (L1/L2), PCA, генерация новых признаков
• Практические примеры: кредитный скоринг, бизнес-модели и продакшн ML
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #ML
Китайская нейросеть, которая заменяет подписку на GPT — бесплатно и оффлайн
2026 год – новая эпоха для DeepSeek. Китайская нейросеть работает прямо на вашем устройстве, обгоняет западные модели и снимает все ограничения: без подписок, без VPN, без контроля.
Зерокодер обновил практикум и собрал всё, что важно знать о локальных моделях и как с ними работать.
⚡️Что ждёт вас на вебинаре?
– Покажем, как установить DeepSeek R1 на компьютер и пользоваться нейросетью без интернета, подписки и передачи данных в облако;
– Расскажем про преимущества DeepSeek и сравним его с ChatGPT;
– Объясним, чем отличаются версии DeepSeek и какие модели использовать для текста, кода, анализа данных, обучения и исследований.
– Покажем, как монетизировать навыки работы с локальными ИИ и как работать быстрее GPT бесплатно.
Регистрируйтесь прямо сейчас
Все участники получат готовые гайды и инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2026 года.
Бесплатный практикум – по ссылке.
2026 год – новая эпоха для DeepSeek. Китайская нейросеть работает прямо на вашем устройстве, обгоняет западные модели и снимает все ограничения: без подписок, без VPN, без контроля.
Зерокодер обновил практикум и собрал всё, что важно знать о локальных моделях и как с ними работать.
⚡️Что ждёт вас на вебинаре?
– Покажем, как установить DeepSeek R1 на компьютер и пользоваться нейросетью без интернета, подписки и передачи данных в облако;
– Расскажем про преимущества DeepSeek и сравним его с ChatGPT;
– Объясним, чем отличаются версии DeepSeek и какие модели использовать для текста, кода, анализа данных, обучения и исследований.
– Покажем, как монетизировать навыки работы с локальными ИИ и как работать быстрее GPT бесплатно.
Регистрируйтесь прямо сейчас
Все участники получат готовые гайды и инструменты для работы с нейросетями. Эфир подойдет всем, кто хочет сэкономить время, монетизировать навыки и оставаться в тренде технологий 2026 года.
Бесплатный практикум – по ссылке.
❤1
ВСЕ ПРО АВТОРИЗАЦИЮ В DJANGO | ПРИЛОЖЕНИЕ USERS
Логин/Регистрация/Профиль - все это будет расмотрено в данном видеоролике, мы прямо
на практике закрепим методы реализации данного функционала на фреймворке Django.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Логин/Регистрация/Профиль - все это будет расмотрено в данном видеоролике, мы прямо
на практике закрепим методы реализации данного функционала на фреймворке Django.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
(фулл) ОТВЕТЫ на НЕУДОБНЫЕ ВОПРОСЫ на СОБЕСЕДОВАНИИ для программиста
Какие вопросы задают программистам на собеседованиии? Как на них правильно
отвечать? Как выглядеть увереннее в глаза собеседующего?
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #теория
Какие вопросы задают программистам на собеседованиии? Как на них правильно
отвечать? Как выглядеть увереннее в глаза собеседующего?
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #теория
❤2
МОБИЛЬНЫЕ ПРИЛОЖЕНИЯ БОЛЬШЕ НЕ НУЖНЫ | PWA, КАК ЗАМЕНА РАЗРАБОТКЕ НАТИВНЫХ ПРИЛОЖЕНИЙ
Стек технологий:
Fastapi/Htmx/AlpineJs/Tailwindcss/Docker/Nginx/PWA
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Стек технологий:
Fastapi/Htmx/AlpineJs/Tailwindcss/Docker/Nginx/PWA
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #Python
Две модели, которые должен знать каждый ML‑джун
В этом видео наш спикер Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) разбирает, почему именно эти 2 модели покрывают основную часть практических кейсов и зачем джуну уметь работать с ними глубоко, а не поверхностно знать всё подряд. Вы узнаете, как регрессии помогают понимать данные и строить надёжные бейзлайны, почему бустинг стал индустриальным стандартом для табличных данных, и как на практике выбирать модель под задачу с учётом данных, метрик и ограничений продакшена. Видео будет полезно тем, кто хочет быстрее выйти на рабочий уровень в ML и перестать путать обучение с реальной инженерной работой.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #ML
В этом видео наш спикер Александр Дубейковский (ML-Engineer Авито, ex-Yandex, эксперт MLinside) разбирает, почему именно эти 2 модели покрывают основную часть практических кейсов и зачем джуну уметь работать с ними глубоко, а не поверхностно знать всё подряд. Вы узнаете, как регрессии помогают понимать данные и строить надёжные бейзлайны, почему бустинг стал индустриальным стандартом для табличных данных, и как на практике выбирать модель под задачу с учётом данных, метрик и ограничений продакшена. Видео будет полезно тем, кто хочет быстрее выйти на рабочий уровень в ML и перестать путать обучение с реальной инженерной работой.
🗝 Урок живет здесь
Кодим на Коленке | #ML