Библиотека фронтендера | Frontend, JS, JavaScript, React.js, Angular.js, Vue.js
21.7K subscribers
2.85K photos
198 videos
45 files
5.15K links
Все самое полезное для фронтенда в одном канале.

По рекламе: @proglib_adv

Учиться у нас: https://proglib.io/w/77178ed4

Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot

РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5b6884689c2151c820bb4
Download Telegram
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
🔆 Pikaday: date picker'ы не нужны

Крутой гайд о том, что JavaScript календари обычно избыточны.

Лучшие альтернативы:

ℹ️ Нативный <input type="date"> — браузер всё сделает сам

ℹ️ Раздельные поля (день/месяц/год) — удобнее для памятных дат

ℹ️ Select'ы — для ограниченного набора вариантов

ℹ️ Masked input (DD/MM/YYYY) — быстрее, чем календарь

Сложные UI = больше ошибок и брошенных форм. Простота побеждает.

🔗 Ссылка

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🐸 Библиотека фронтендера

#readme #js
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥5😁1
👻 Мемоизация в React

Мемоизация полезна только тогда, когда реально уменьшает количество рендеров. На практике же её часто применяют «по привычке», усложняя код и не решая проблему.

➡️ В серии карточек разбираем главное:

— когда useMemo и useCallback действительно нужны
— почему мемоизация «везде подряд» даёт обратный эффект
— как увидеть лишние рендеры и измерить их в DevTools
— как профилировать приложение, чтобы оптимизировать по фактам

📎 Дополнительно рекомендуем посмотреть:

Доклад Марка Эриксона «React Rendering Behavior» — чётко объясняет, почему компоненты рендерятся и как реально оптимизировать без лишних мемоизаций.

🐸 Библиотека фронтендера

#blueprint
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
5🥰2👍1
🔥 На рынке сейчас математика — снова король: AI растёт быстрее, чем вузы успевают обновлять программы. Мы же перестраиваем курс под индустрию мгновенно.

Хочешь наконец разобраться в математике для DS, а не гуглить «что такое градиент» перед собесом?

Новый курс «Математика для разработки AI-моделей» — это 8 недель плотной подготовки, свежая программа и только актуальные темы, которые реально нужны в ML.

Что в курсе:

→ линал, производные, градиенты, вероятности, статистика;
→ практика на Python и 3 большие ДЗ;
→ живые вебинары + разбор ваших вопросов;
→ финальный мини-проект, который можно положить в портфолио;
→ доступ к материалам и чат с экспертами.

Для старта нужны только школьная математика и базовый Python.

🎁 Бонусы ноября:

— скидка 40% до 30 ноября;
— «Базовая математика» в подарок при оплате;
→ бесплатный тест уровня математики.

👉 Записывайся на курс
🥰2