Мы сделаем вам предложение, от которого невозможно отказаться 🤌
Вы покупаете себе курс «Математика для Data Science» от преподавателей ВМК МГУ, а мы дарим второй такой же курс вашему другу.
Предложение действует только до 1 сентября. Ничего личного, просто математика.
👉 Принять предложение
Вы покупаете себе курс «Математика для Data Science» от преподавателей ВМК МГУ, а мы дарим второй такой же курс вашему другу.
Предложение действует только до 1 сентября. Ничего личного, просто математика.
👉 Принять предложение
😁5❤1🥱1
💬 Сколько у вас кабачков в зарплате?
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📢 Какой сетап идеально подойдёт для разработки AI-агента?
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
Голосуйте за свой вариант и пишите в комментариях, в каком режиме вы реально кодите.
❤️ — 1
👍 — 2
⚡️ — 3
👏 — 4
🔥 — 5
🎉 — 6
😁 — 7
😍 — 8
🤩 — 9
Какой бы сетап ни был, без AI-агентов в 2025 всё равно далеко не уедешь.
👉 Научим, как строить агентов, которые кодят с тобой
🎉50🔥18🤩12❤8⚡5
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁9👍1🥰1
Наткнулись на видео в котором объясняются тонкости правильной отправки электронных писем через .NET.
Это не просто использование стандартного SMTP-клиента или API — здесь раскрывают, как правильно подходить к отправке email на глубоком уровне, чтобы понять, что происходит за кулисами.
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
💯7🔥3
👨💻 ImmutableCollection и многозадачность в C#
При разработке многозадачных приложений важнейшей задачей является безопасная работа с общими данными, особенно когда несколько потоков одновременно обращаются к коллекциям.
Таким вопросом и задался наш подписчик:
Когда не стоит использовать:
• Каждый раз при изменении коллекции создается новая копия, что может снизить производительность.
• Частое создание новых коллекций может привести к большим затратам памяти. При ограниченных ресурсах может стать проблемой.
Когда ImmutableCollection — это идеальный выбор:
• Когда данные не изменяются часто
• Когда важна безопасность многозадачности
• В функциональном программировании
💬 Как вы используете
🐸 Библиотека шарписта
#междусобойчик
При разработке многозадачных приложений важнейшей задачей является безопасная работа с общими данными, особенно когда несколько потоков одновременно обращаются к коллекциям.
ImmutableCollection
помогает решить эту задачу, предоставляя коллекции, которые нельзя изменять после их создания. Но стоит ли использовать их везде?Таким вопросом и задался наш подписчик:
Как ImmutableCollection помогает при разработке многозадачных приложений? Стоит ли использовать их везде, где возможно?
Когда не стоит использовать:
• Каждый раз при изменении коллекции создается новая копия, что может снизить производительность.
• Частое создание новых коллекций может привести к большим затратам памяти. При ограниченных ресурсах может стать проблемой.
Когда ImmutableCollection — это идеальный выбор:
• Когда данные не изменяются часто
• Когда важна безопасность многозадачности
• В функциональном программировании
💬 Как вы используете
ImmutableCollection
? Поделитесь опытом в комментариях 👇#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍2
В .NET 10 Preview 6 появилась новая фича — one-shot execution для .NET-инструментов. Больше не нужно ставить глобальные или локальные tools, если нужно просто один раз запустить утилиту.
Как это работает
—
dotnet tool exec <packageId> [args]
Скачивает инструмент из NuGet, кэширует и сразу запускает.
—
dnx <packageId> [args]
Короткий алиас для удобного вызова (аналог npx в мире Node.js).
— Если рядом есть
dotnet-tools.json
→ подтянет версию из него. Если нет, то возьмёт последнюю доступную.— При первом запуске спросит подтверждение, потом будет использовать уже закешированную версию.
Пример:
# Запуск dotnet-outdated без установки
dotnet tool exec dotnet-outdated -- --version
# То же самое, но короче
dnx dotnet-outdated --version
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥1
Часто корпоративы превращаются в скучную обязаловку. Но это легко исправить: достаточно заранее продумать сценарий и детали.
Разобрали пять простых шагов, которые помогут сделать праздник интересным для всех.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🥱4
⏰ Осталось 48 часов!
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября.
⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным.
👉 Забрать место
🥱4
👨💻 Нужен ли разработчику сайт-визитка или это лишнее
Сейчас у каждого есть GitHub, LinkedIn, Telegram и куча других платформ.
Казалось бы — зачем ещё и свой сайт-портфолио?
Давайте разберёмся.
✅ Аргументы за сайт-визитку
• Контроль над брендом — соцсети меняются, сайты блокируют, а домен и сервер — ваша территория.
• Выделяетесь среди резюме — вместо унылого PDF можно показать проекты, интерактивные демки, блог.
• SEO и видимость — вас могут найти рекрутеры или клиенты через поиск.
• Тренировка навыков — сайт сам по себе демонстрирует, что вы умеете в верстку, дизайн, деплой и инфраструктуру.
❌ Аргументы против или «пустая трата времени»
• Все и так смотрят GitHub/LinkedIn — работодателям важнее код и опыт, а не красивый лендинг.
• Поддерживать сложно — технологии быстро устаревают, сайт превращается в «заброшенный музей».
• Не решает ключевых задач — оффер дадут не за HTML-визитку, а за навыки и проекты.
• Время лучше потратить на реальные пет-проекты или open-source.
💬 Что думаете вы? Может у вас есть визитки? Скидывайте в комменты 👇
🐸 Библиотека шарписта
#междусобойчик
Сейчас у каждого есть GitHub, LinkedIn, Telegram и куча других платформ.
Казалось бы — зачем ещё и свой сайт-портфолио?
Давайте разберёмся.
✅ Аргументы за сайт-визитку
• Контроль над брендом — соцсети меняются, сайты блокируют, а домен и сервер — ваша территория.
• Выделяетесь среди резюме — вместо унылого PDF можно показать проекты, интерактивные демки, блог.
• SEO и видимость — вас могут найти рекрутеры или клиенты через поиск.
• Тренировка навыков — сайт сам по себе демонстрирует, что вы умеете в верстку, дизайн, деплой и инфраструктуру.
❌ Аргументы против или «пустая трата времени»
• Все и так смотрят GitHub/LinkedIn — работодателям важнее код и опыт, а не красивый лендинг.
• Поддерживать сложно — технологии быстро устаревают, сайт превращается в «заброшенный музей».
• Не решает ключевых задач — оффер дадут не за HTML-визитку, а за навыки и проекты.
• Время лучше потратить на реальные пет-проекты или open-source.
💬 Что думаете вы? Может у вас есть визитки? Скидывайте в комменты 👇
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤4👍1
🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML»
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
Звучит логично, но на практике — ловушка.
Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно.
В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят.
На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач.
⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда:
— ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок,
— два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок,
— и главное: можно купить все курсы до подорожания.
👉 ML для старта в Data Science
А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё:
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)
🥱2