⌨️ Программирование циклично, дамы и господа? Ваше мнение в комментариях...

👨🏻‍💻 Комментарий одного из наших подписчиков к посту с рассуждением о развитии IT:

... скорее всего тут имелось ввиду то не то чтобы сам код как таковой* а программное обеспечение в целом растёт по сложности, что провоцирует необходимость аппаратной развиваться чтобы адекватно выполнять этот код, и полученные новые вычислительные мощности в свою очередь запускают новую итерацию увеличения фичастости программ, а те в свою очередь опять подгоняют к развитию CPU.

* — не смотря на общераспространенное мнение что в целом программирование сейчас стало топорным: программисты стараются не писать реализацию сами, а прежде всего искать готовое, применять сверхвысокоуровневые и сверхабстрагированные конструкции (тратящие процессорное время) вместо того чтобы написать на Си, а сейчас так еще (что на самом деле возможно плохо для индустрии) - применяют для написания ИИ. И даже есть шутка что "раньше, когда компьютеры были большими, а программисты умными" - вот не смотря на все это и сам код в целом становится лучше, хорошеет, в том плане что тенденция в коде такова что он стремится быть максимально независящим и от аппаратуры и процессоров и от размера данных, а весь необходимый аппаратно-зависимый код стараются максимально минимизировать и изолировать в отельных маленьких модулях.

Яркий пример первые DOS игры которые от аппаратуры зависели на столько что стали не играбельны когда процессоры стали быстрее, тк "физика" в играх зависела не от времени а от частоты процессора.

Я описал более менее хороший сценарий, когда одно другое подгоняет и мы уже имеем возможность вооружившись необходимым минимумом абстракций писать код независящий от оборудования. Но дальше этим начинают злоупотреблять особенно читая мантры "время программиста дороже всего", "интересы бизнеса дороже всего", и в итоге получаются такие вещи как Electron, как Python, как приложения в браузере - печальная сторона современного IT, тот самый плохой код, тормозящий процессоры.

#IT #алгоритмы #computer_science #программирование #наука

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Мощный Python: Шаблоны и стратегии работы с современным Python [2025] Максвелл Аарон
📙 Powerful Python: Patterns and Strategies with Modern Python [2025] Maxwell Aaron

После того, как вы овладеете основами Python, как вам достичь 1% лучших результатов? Как вы уделяете время изучению тем, которые приносят наибольшую пользу производственным инженерам и специалистам по обработке данных, не отвлекаясь на информацию, которая практически не используется в реальном мире? Эта книга отвечает на эти и многие другие вопросы.
Эта уникальная книга, основанная на карьере автора Аарона Максвелла в области разработки программного обеспечения в Кремниевой долине, посвящена основным принципам Python, которые ускоряют все остальное: 5% знаний в области программирования, благодаря которым остальные 95% падают как костяшки домино. Именно эти знания помогут вам быстро стать выдающимся программистом на Python.

▪️ Научитесь думать как питонист:
— Изучите продвинутое мышление на Python.
— Создавайте списки, диктовки и другие структуры данных, используя высокоуровневый, читаемый и поддерживаемый синтаксис
— Изучите абстракции функций более высокого порядка, которые составляют основу библиотек Python
— Изучите инструмент метапрограммирования Python, чтобы найти бесценные шаблоны повторного использования кода
— Освоите модель ошибок Python и узнайте, как использовать ее в своем собственном коде
— Ознакомьтесь с более мощными и продвинутыми инструментами объектной системы Python
— Углубитесь в автоматизированное тестирование и TDD в Python
— Узнайте, как ведение журнала в Python помогает вам быстрее устранять неполадки и отлаживать
Python стал основным языком современных вычислений. Тезис этой книги заключается в том, что Python - самый важный язык программирования в современном мире… с огромными наградами для тех, кто овладеет им в совершенстве. Эта книга предназначена для того, чтобы научить вас приемам, шаблонам и инструментам, которые позволят вам постоянно совершенствовать свои навыки работы со всем, что может предложить Python. Если вы хотя бы часть времени будете писать код на Python, эта книга значительно расширит ваши возможности и повысит скорость, с которой вы это делаете. А также сократите время, затрачиваемое на отладку.

▪️Для кого предназначена эта книга: Эта книга для вас, если вы знакомы с основами Python и освоили практически все, чему могут научить руководства для начинающих. Она также предназначена для тех, кто хочет освоить более продвинутые методы и стратегии, чтобы вы могли делать с Python и программированием больше, чем раньше. Эта книга не для тех, кому нужен простой Python. Как я уже сказал, Python важен и вознаграждает тех, кто им владеет. И эта книга не для тех, кто не имеет амбиций. В письменной форме я предполагаю, что вы хотите построить карьеру, которой будете гордиться, выполняя работу с высокой отдачей. Более того, эта книга не для умственно отсталых. Разница между элитными инженерами и “обычными” программистами заключается в различиях, которые они проводят, в ментальных моделях, которые они используют, и в их способности воспринимать то, что недоступно другим. #python #программирование #разработка #IT

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Мощный Python: Шаблоны и стратегии работы с современным Python [2025] Максвелл Аарон
📙 Powerful Python: Patterns and Strategies with Modern Python [2025] Maxwell Aaron

💾 Скачать книгу

В прошлом посте выходила EN-книга. Теперь один из наших подписчиков отправил мне RU-версию этой книги, поэтому я делюсь с вами со всеми.

☕️ Для тех, кто захочет задонать на кофе:
ВТБ: +79616572047 (СБП) ЮMoney: 410012169999048

Язык Python является настоящим лингва франка для современного мира вычислений. Основной тезис этой книги: Python представляет собой важнейший язык программирования нашего времени, открывающий огромные возможности для тех, кто им владеет. Читая ее, вы познакомитесь с техниками, паттернами и инструментами, которые позволят вам вывести свои навыки использования Python на новый уровень. Если вы хотя бы иногда пишете код на этом языке, с помощью книги вы значительно расширите свои возможности, повысите скорость работы и сократите время, затрачиваемое на отладку кода.
#python #программирование #разработка #IT

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Мощный Python: Шаблоны и стратегии работы с современным Python [2025] Максвелл Аарон

Как стать экспертом в создании сложных и мощных приложений на Python, не тратя время на повторение уже известных основ или перечисление ненужных функций? Аарон Максвелл фокусируется на первопринципах Python, которые действуют подобно катализаторам для всего остального: достаточно получить 5% знаний в области программирования, чтобы остальные 95 % подтянулись автоматически.

Материал данной книги охватывает ключевые аспекты Python, многие из которых не новы, но крайне недооценены или неправильно поняты. Эти концепции окажутся чрезвычайно полезными для всех Python-разработчиков. #python #программирование #разработка #IT

📙 Powerful Python: Patterns and Strategies with Modern Python [2025] Maxwell Aaron

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📗 Изучаем Kali Linux. Проверка защиты, тестирование на проникновение, этичный хакинг [2025] Рик Мессье
📘 Learning Kali Linux: security testing, penetration testing and ethical hacking [2024] Ric Messier

💾 Скачать книгу RU + EN

Промокод на - 35 % : MATHCODE в издательстве ПИТЕР

Рик Мессье — автор, консультант и преподаватель, имеющий сертификаты CCSP, GCP ACE, AWS CCP, GCIH, GSEC, CEH и CISSP. Опубликовал несколько книг по информационной безопасности и цифровой криминалистике. Имеет многолетний опыт работы в области информационных технологий и информационной безопасности. Занимал различные должности: программиста, системного администратора, сетевого инженера, менеджера по технике безопасности, инженера VoIP, консультанта и профессора. В настоящее время — директор по киберакадемическим программам в Circadence, ранее — директор программы по кибербезопасности и цифровой криминалистике в Champlain College.

☕️ Для тех, кто захочет задонать на кофе:
ВТБ: +79616572047 (СБП) ЮMoney: 410012169999048

Некоторые книги Рика Мессье: «Network Forensics», «CEH v11 Certified Ethical Hacker Study Guide», «Программирование на RUST».
#python #cpp #kali #kalilinux #linux #хакинг #безопасность #программирование #разработка #IT

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📗 Изучаем Kali Linux. Проверка защиты, тестирование на проникновение, этичный хакинг [2025] Рик Мессье
📘 Learning Kali Linux: security testing, penetration testing and ethical hacking [2024] Ric Messier

Дистрибутив Kali Linux, включающий сотни встроенных утилит, позволяет быстро приступить к тестированию безопасности. Однако наличие такого количества инструментов в арсенале Kali Linux может ошеломить. Во втором издании описываются обновленные возможности утилит и подробно рассматриваются цифровая криминалистика и реверс-инжиниринг.
Автор не ограничивается рамками тестирования безопасности и дополнительно рассказывает о криминалистическом анализе, в том числе анализе дисков и памяти, а также базовом анализе вредоносных программ.

▪️Во втором издании описываются обновленные возможности утилит и подробно рассматриваются цифровая криминалистика и реверс-инжиниринг.
▪️Познакомитесь с широким спектром инструментов, доступных в Kali Linux.
▪️Изучите основы тестирования на проникновение на протяжении всего жизненного цикла атаки.
▪️Познакомитесь с расширенными инструментами Kali для применения передовых методов атак.
▪️Автор не ограничивается рамками тестирования безопасности и дополнительно рассказывает о криминалистическом анализе, в том числе анализе дисков и памяти, а также базовом анализе вредоносных программ.
#python #cpp #kali #kalilinux #linux #хакинг #безопасность #программирование #разработка #IT

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

🧠Логическое мышление: как большие языковые модели научились логическим рассуждениям без больших финансовых и временных затрат.
Исследователи из T-Bank AI Research и лаборатории Центрального университета Omut AI представили метод, который позволяет развивать сложные reasoning-навыки без полного переобучения — своего рода «точной настройке» логических цепочек в уже обученной сети.

В основе подхода лежит не “переписывание мозга”, а steering vectors — компактные векторы-регуляторы, которые усиливают корректные логические шаги модели. На шести математических бенчмарках метод показал сохранение 100% эффективности полного дообучения при изменении всего 0.0016% параметров 14-миллиардной модели. Требования к памяти сократились с гигабайтов до сотен килобайт. Скорость одного из этапов обучения увеличилась с десятков минут до секунд.

Logit-анализ показывает усиление ключевых маркеров логических рассуждений — таких как “потому что”, “следовательно”, “правильно”. В связи с этим поведение LLM становится легче интерпретировать исследователям, которые получают прозрачный инструмент для изучения того, как именно модель рассуждает.

Результаты исследования протестировали на моделях Qwen и LLaMA и представили на EMNLP 2025.

📕Steering LLM Reasoning Through Bias-Only Adaptation

#наука #math #science #программирование #разработка #IT

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📚 Подборка книг «Классика Computer Science» (26 книг + CD) [2002-2016]

💾 Скачать книги

В условиях бесконечного потока новых технологий и фреймворков легко подменить глубину понимания поверхностной скоростью. Настоящая экспертиза в разработке строится не на знании последнего инструмента, а на понимании фундаментальных принципов, которые не меняются десятилетиями.

Серия книг «Классика Computer Science» — это систематизированная библиотека знаний, формирующая инженерное мышление. Изучение этих трудов — это про в собственную архитектурную грамотность и способность решать нетривиальные задачи. Вопрос даже не в том, стоит ли их читать, а в том, в какой последовательности это делать для максимальной эффективности. Рекомендуемая последовательность чтения, если брать 4 базовые книги для разработчика:

📙 1. «Современный компилятор на C» (Аппель) / «Компиляторы: принципы, технологии и инструменты» (Ахо, Ульман, Лам)
Зачем: Понимание процессов компиляции и статического анализа — это основа основ. Даже если вы не пишете компилятор, эти знания незаменимы для работы с препроцессорами, линтерами, транспайлерами и понимания того, как код становится программой.

📙 2. «Компьютерные сети: нисходящий подход» (Куроуз, Росс)
Зачем: Любая современная система — это распределенная система. Глубокое понимание стека протоколов, от HTTP до TCP/IP, — обязательное условие для создания эффективных, надежных и безопасных сетевых приложений.

📙 3. «Современные операционные системы» (Таненбаум)

Зачем: Процессы, потоки, виртуальная память, файловые системы. ОС — менеджер ресурсов, с которым вы взаимодействуете ежесекундно. Знание ее устройства позволяет писать оптимальный и стабильный код, предсказывать его поведение и грамотно диагностировать проблемы.

📙 4. «Глубокая классика» (по выбору, в зависимости от специализации):
— Для системных/highload-разработчиков: «Введение в алгоритмы» (Кормен, Лейзерсон, Ривест, Штайн). Алгоритмическая грамотность — это язык, на котором говорят о сложности и эффективности.
— Для разработчиков СУБД и всех, кто работает с данными: «Базы данных. Проектирование, реализация и сопровождение. Теория и практика» (Коннолли, Бегг). Понимание внутреннего устройства СУБД на порядок повышает качество работы с данными.

☕️ Кто захочет задонать на кофе: ВТБ: +79616572047 (СБП)

Предложенная последовательность выстроена по принципу «от низкоуровневых абстракций к высокоуровневым». Сначала вы понимаете, как код исполняется, затем — как программы взаимодействуют в сети, и далее — как всем этим управляет операционная система. Такой подход формирует целостную картину мира разработки.

Этот путь требует дисциплины и времени. Результат — не сиюминутный хак, а формирование той самой «кремниевой прочности», которая отличает инженера от кодера.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📚 Подборка книг «Классика Computer Science» (26 книг + CD) [2002-2016]

Сборник книг серии "Классика Computer Science" на тему – компьютеры, программирование, операционные системы, базы данных. Серия книг«Классика computer science», предназначенных для базовой подготовки специалистов в области компьютерных наук.

Появление серии определилось необходимостью подготовки специалистов в области компьютерных технологий на уровне международных стандартов. Это книги по основным принципам построения и функционирования компьютерных сетей, по архитектуре операционных систем, технологиям программирования и так далее — не привязанные к конкретным программным продуктам и тем более их версиям. Книги, выходящие в этой серии, выдержали многочисленные переиздания и входят в списки обязательной литературы для обучения в ведущих университетах мира.

📔 Лафоре Р. - Объектно-ориентированное программирование C++. 4-е изд. 2004
📕Архитектура компьютера [2013] Э. Таненбаум, Т. Остин
📗Брауде Э. - Технология разработки программного обеспечения. 2004
📘Вахалия Ю. - UNIX изнутри. 2003
📙Кельтон В., Лоу А. - Имитационное моделирование. Классика CS. 3-е изд. 2004
📓Клейнберг Дж., Тардос Е. - Алгоритмы. Разработка и применение. 2016
📒 Компьютерные сети [2012] Эндрю Таненбаум, Дэвид Уэзеролл
📔 Константайн Л., Локвуд Л. - Разработка программного обеспечения. 2004
📕 Коплиен Дж. - Программирование на С++ 2005
📗 Кренке Д. - Теория и практика построения баз данных. 8-е изд. 2003
📘 Лафоре Р. - Структуры данных и алгоритмы JAVA. 2-е изд. 2012
📙 Марк Руссинович - Внутреннее устройство Windows, 7-е изд 2018
📓 Паттерсон Д., Хеннеси Дж. - Архитектура компьютеров и проектирование компьютерных систем. 4-е изд. 2012
📒 Пратт Т., Зелковиц М. - Языки программирования. Разработка и реализация 2002
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Анализ алгоритмов: Вводный курс [2004] Дж. Макконелл

💾 Скачать книгу

По истечении десятилетия элементная база компьютеров, операционные системы, средства доступа и внешний вид программ меняются коренным образом, однако структуры и алгоритмы, лежащие в их основе, остаются неизменными в течение гораздо большего времени. Эти основы начали закладываться тысячелетия назад, когда были разработаны первые алгоритмы. В предлагаемой вниманию читателя книге обсуждаются алгоритмы решения наиболее широко распространённых классов задач, покрывающих практически всю область программирования: поиск и сортировка, численные алгоритмы и алгоритмы на графах. Особое внимание уделено алгоритмам параллельной обработки, редко освещаемым в литературе на русском языке. Книга носит учебный характер. Она может быть использована как вузовскими преподавателями для организации семестрового курса - так и для самостоятельного изучения. Изложение неформальное и чрезвычайно подробное, с большим количеством упражнений, позволяющих вести самоконтроль. Книга может заинтересовать всех, кому приходится самостоятельно писать программы — от программистов банковских систем до научных работников.

#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib

📕 Анализ алгоритмов: Вводный курс [2004] Дж. Макконелл

Формально книга позиционируется как вводный курс, стремящийся демистифицировать сложную тему анализа эффективности алгоритмов, избегая излишней формализации и математической строгости. Макконнелл ставит перед собой амбициозную задачу: объяснить ключевые концепции (О-нотация, анализ затрат времени, рекуррентные соотношения) на интуитивном уровне, делая материал доступным для студентов, не обладающих серьёзной математической подготовкой. Эта гуманистическая, объяснительная миссия — главный и безусловный плюс книги.

➕ Плюсы книги:

1. Доступность изложения. Автор действительно преуспел в том, чтобы говорить просто о сложном. Объяснения таких понятий, как асимптотическая сложность, «худший/средний/лучший случай», часто построены на удачных аналогиях и пошаговых рассуждениях. Для человека, впервые сталкивающегося с этими концепциями, книга может стать «спасательным кругом».
2. Упор на понимание, а не на формальности. Вместо сухих теорем и доказательств Макконнелл часто прибегает к эмпирическому подходу: предлагает «пощупать» разницу между алгоритмами, сравнивая время их выполнения на конкретных примерах. Это формирует важную первичную интуицию.
3. Практическая ориентированность. Рассмотрение не только классических алгоритмов сортировки и поиска, но и вопросов эмпирического измерения времени, оценки стоимости операций, анализа использования памяти — выгодно отличает книгу от чисто теоретических трактатов.
4. Главы об эмпирическом анализе и отладке. Эти разделы, посвящённые методологии тестирования производительности и поиску «узких мест», являются, пожалуй, наиболее ценными и вневременными. Они прививают важнейшие инженерные навыки.

➖ Минусы книги:

1. Поверхностность и недостаток глубины. Стремление к простоте часто оборачивается серьёзным упрощенчеством. Книга даёт иллюзию понимания, которой может оказаться недостаточно для успешного изучения последующих, более строгих курсов (например, по структурам данных или алгоритмам). Студент, освоивший материал только по Макконнеллу, окажется неподготовленным к формальному языку Кормена, Лейзерсона или Кнута.
2. Устаревший инструментарий и контекст. 2004 год — это эпоха доминирования Java и C++, но даже для того времени выбор инструментов (например, акцент на псевдокоде, напоминающем Паскаль) выглядел консервативно. Сегодня же ссылки на конкретные измерительные методики и «железо» безнадёжно устарели. Это снижает практическую ценность многих глав для современного читателя.
3. Несистематичность. Книга напоминает скорее набор лекций или эссе, чем целостный учебник. Некоторые важные темы (например, динамическое программиние или жадные алгоритмы) затрагиваются лишь вскользь, в то время как менее значительным вопросам уделяется непропорционально много внимания.
4. Размытость целевой аудитории. Кому она адресована сейчас? Серьёзному студенту-информатику её будет катастрофически не хватать. Практикующему разработчику-самоучке, возможно, будет полезен стиль, но содержание придётся искать в более современных источниках. Остаётся узкая ниша: абсолютный новичок-гуманитарий, желающий получить самое общее представление «без математики».

▪️ Для кого может быть полезна: Для студентов непрофильных специальностей, начинающих самоучек с гуманитарным складом ума, или как самое первое, «нулевое» чтение перед изучением серьёзных учебников. А также для преподавателей, ищущих удачные бытовые аналогии для объяснения сложных понятий.
▪️ Кому стоит обойти стороной: Студентам бакалавриата компьютерных наук, готовящимся к техническим собеседованиям разработчикам, а также всем, кто ищет строгий, глубокий и современный охват темы.
▪️ Главный вывод: Книга выполнила свою историческую миссию по популяризации области, но на сегодняшний день она является скорее интеллектуальным антиквариатом, нежели актуальным учебным пособием.
#cpp #java #cs #алгоритмы #сети #cplusplus #подборка_книг #IT #разработка

💡 Physics.Math.Code // @physics_lib