Dependency Injection в .NET быстро превращает Program.cs в кашу. В видео показывают, как вынести DI в расширения, структурировать код и упростить регистрацию сервисов с помощью Scrutor.
#sharp_view
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍9👏2
Microsoft представила Agent Framework — открытый движок для разработки приложений, где разные ИИ-агенты могут общаться, договариваться и работать вместе.
Agent Framework опирается на открытые стандарты. Он поддерживает протоколы вроде MCP и A2A. Для тех, кто работает в экосистеме .NET и C#, это шанс строить надёжные агентные системы, которые можно интегрировать с корпоративными приложениями и сервисами.
Выглядит как попытка закрыть разрыв между локальными экспериментами и продакшеном.
#async_news
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят!
Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.
На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻
Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.
На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻
🥱2
⚙️ Zero-Allocation LINQ для .NET
LINQ — одна из лучших фич в C#. Она делает код декларативным и читаемым. Но у стандартного System.Linq есть проблема: каждая операция создает кучу объектов и аллокаций
Если у вас миллионы запросов в секунду, эти «маленькие удобства» превращаются в серьёзные проблемы со сборщиком мусора, задержками и падением производительности.
ZLinq — это библиотека, которая реализует все стандартные LINQ-операции (Where, Select, GroupBy, Aggregate, OrderBy и т.д.) без выделения памяти в куче.
Пример:
➡️ GitHub либы
🐸 Библиотека шарписта
#sharp_view
LINQ — одна из лучших фич в C#. Она делает код декларативным и читаемым. Но у стандартного System.Linq есть проблема: каждая операция создает кучу объектов и аллокаций
Если у вас миллионы запросов в секунду, эти «маленькие удобства» превращаются в серьёзные проблемы со сборщиком мусора, задержками и падением производительности.
ZLinq — это библиотека, которая реализует все стандартные LINQ-операции (Where, Select, GroupBy, Aggregate, OrderBy и т.д.) без выделения памяти в куче.
Пример:
// Обычный LINQ
var result = numbers.Where(x => x % 2 == 0).Select(x => x * 2).ToList();
// ZLinq
var result = numbers.AsZEnumerable()
.Where(x => x % 2 == 0)
.Select(x => x * 2)
.ToList();
#sharp_view
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🤔22❤2👍2