👆Когда наконец-то дропнул новую модель👆

Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

✍️Библиотека программиста» находится в поиске автора оригинальных статей

Кто нужен?
● Энтузиасты (джуны и выше), которые держат руку на пульсе, читают помимо книг зарубежные техноблоги
● Энтузиасты, которым есть что сказать

Тематика
● DevOps
● В четырех случаях из пяти вы предлагаете тему статьи

Объем
● От 7 до 15 тыс. знаков без учета кода
● 2-3 статьи в месяц

Оплата
● 8к руб. за статью
● Работаем с самозанятыми (компенсируем налог), ИП

Я пишу «так себе», что делать?
Чтобы написать статью, которую не стыдно опубликовать, достаточно овладеть инфостилем. У нас есть бесплатный курс для начинающих копирайтеров «Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи». Время прохождения курса: 1-2 недели.

✉️Пишите на [email protected]

👾 Как устроена YOLO

YOLO — это одна из самых известных архитектур в области компьютерного зрения. К сегодняшнему дню вышло уже 10 её версий. Давайте посмотрим, с чего всё начиналось.

🔸YOLO расшифровывается как You Only Look Once. Её авторы хотели создать модель, которая смогла бы быстро и достаточно хорошо решать задачу детекции. Чтобы достичь цели, нужно было отказаться от каких-либо предварительных стадий. Модель должна была сразу предсказывать ограничивающие боксы и классы.

Авторы предложили следующую архитектуру👆. Модель состоит из 24-х свёрточных и двух полносвязных слоёв. Первые 20 слоёв предобучены на ImageNet 1000-class. Последние выполняют задачу детекции. Для каждой условной части изображения YOLO будет предсказывать целый вектор фичей, внутри которого будет описание ограничивающих боксов и набор вероятностей классов.

Конечно, с момента выпуска первой версии архитектура претерпела изменения — постоянно улучшались точность и скорость. О последней YOLOv10 можно почитать в этой статье.

🐍🎓 5 задач для подготовки к собеседованию по Python

В новой статье используем алгоритмы Манакера и заметающей прямой, определяем границы окна с k-элементами, вычисляем площадь участков разного цвета и находим наибольшую увеличивающуюся подпоследовательность.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

А как выглядит ваше общение с заказчиками?

✍️ Гайд по Self-Supervised Learning

В отличие от обучения с учителем (supervised learning), которое требует наличия размеченных данных, self-supervised learning позволяет использовать огромные объёмы неразмеченных данных.

Этот документ представляет подробное руководство по этому типу обучения:

▪️рассказывает о различных методах и подходах;
▪️включает практические советы по настройке гиперпараметров, выбору архитектур и оптимизаторов;
▪️рассказывает о применении self-supervised learning к различным типам данных, в том числе видео, аудио и временным рядам.

🔗 Ссылка на гайд

Свежий #дайджест по Data Science и машинному обучению

✍️ Простые способы ускорения обучения PyTorch-моделей
В новой статье на «Хабре» рассказывается о контейнеризации, профилировщике PyTorch, распределителе памяти, оптимизации обучения в системах с несколькими GPU и с избыточностью данных и др.

✍️ Руководство по разработке приложений с использованием LLM
Это хороший пост, объясняющий как запускать локальные LLM, а также раскрывающий все сопутствующие термины.

✍️ Как делать аннотации к графикам с помощью Matplotlib и Python
Короткая статья для новичков.

✍️ Большое тестирование видеокарт для машинного обучения
Новая статья на «Хабре» посвящена тестированию видеокарт для задач машинного обучения. Автор рассматривает различные видеокарты, их производительность, стоимость и эффективность в задачах обучения и инференса.

✍️ Alice in Wonderland: Simple Tasks Showing Complete Reasoning Breakdown in State-Of-the-Art LLM
В этой статье авторы рассказали, что LLM не способны решить простую загадку.

🐍🏗️ Основы архитектуры для джунов: построение масштабируемых и чистых приложений на Python

Когда речь идёт о создании масштабируемых и поддерживаемых приложений, понимание таких важных понятий, как принципы чистого кода, архитектурные паттерны и SOLID практики проектирования, имеет решающее значение. Они позволяют сохранить ясность кодовой базы и возможность её сопровождения по мере роста проектов.

О том, как реализовать эти принципы в Python, читайте в нашей новой статье.

🔗 Ссылка на статью
🔗 Зеркало

🐍 Вопросы по Python с собеседований на ML-специалиста

Этот GitHub-репозиторий включает 15 вопросов с упором на темы в Python, касающиеся анализа данных и машинного обучения. Вот некоторые:

▪️Как Python управляет памятью?
▪️Что такое декораторы? Приведите пример?
▪️Назовите Python-библиотеки, наиболее используемые в машинном обучении.
▪️Расскажите подробнее про NumPy.
▪️Дайте краткий обзор Pandas.

🔗 Ссылка на репозиторий

✍️ Что вы знаете про N-грамные языковые модели?

N-грам (n-gram) языковые модели — это статистические модели, которые предсказывают следующее слово после N-1 слов, основываясь на вероятности их сочетания. Сам по себе N-gram представляет собой последовательность из определённого количества слов. Например, если речь идёт о двух словах, то мы использует биграмы. В такой модели вероятность каждого слова зависит только от предыдущего слова.

Эти модели часто используются в задачах обработки естественного языка (NLP), в том числе в автозаполнении текста, проверке орфографии, машинном переводе. Чем больше значение N, тем точнее модель может предсказывать контекст, но при этом растут вычислительные затраты и требуется больше данных для обучения.

#вопросы_с_собеседований

😌 5 техник для снятия стресса на работе

Чувствуете, что стресс мешает вашему рабочему процессу? Не отчаивайтесь! Мы подготовили для вас пять простых и доступных техник, которые помогут справиться с ним.

🔗 Читать статью
🔗 Зеркало

🚀 Вышел NumPy 2.0.0

Это первый значительный релиз библиотеки с 2006 года. Из главных новведений:

▫️оптимизации производительности,
▫️изменения в ABI, Python API и C-API, нарушающие обратную совместимость,
▫️введено сохранение точности скалярных выражений, например, np.float32(3) + 3 теперь вернёт значение с типом float32, а не float64. Если же в выражении несколько типов, то для результата будет использован тип с наивысшей точностью. Так np.array([3], dtype=np.float32) + np.float64(3) вернёт значение с типом float64.

🔗 Подробности по этой ссылке

✍️ Метрики оценки качества моделей и анализ ошибок в машинном обучении. Подробное руководство

Эту статью на «Хабре» можно использовать в качестве шпаргалки по метрикам. Охватывает:

▫️bias-variance decomposition для анализа ошибок моделей.
▫️точность, precision, recall, F1-score.
▫️ROC-AUC.

🔗 Ссылка на статью

🗣️ «Иногда решение не в изменении системы, а в изменении отношения заказчика». Интервью с системным аналитиком

Системный аналитик Ярослав Атрохов рассказал нам об особенностях работы с заказчиками, многозадачности, сложностях профессии и важности команды.

Обновлённую статью можно прочесть по этой ссылке👈

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.