Точка входа в программирование
18.2K subscribers
1.69K photos
293 videos
4 files
3.23K links
Фундаментальные знания по основам программирования

Разместить рекламу: @tproger_sales_bot

Правила общения: https://tprg.ru/rules

Другие каналы: @tproger_channels

Сайт: https://tprg.ru/site

Регистрация в перечне РКН: https://tprg.ru/zrgj
Download Telegram
Линейная алгебра для нейросетей: векторы на практике

Если вы когда-либо планируйте изучать искусственные нейронные сети (и не только), то вам необходимо начать с линейной алгебры. Потому что любые настройки, дообучение и применение даже готовой модели, требуют понимания основ. А по сему данное знание, как минимум, не будет избыточным.

Этот материал рассчитан на новичков, так что если вы знаете школьную математику, то сможете освоить и этот курс. Стартуем здесь: https://habr.com/ru/articles/1001896/

#ии #ml

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
2
Разработчик Рич Уайтхаус написал жёсткую статью о том, почему он полностью разочаровался в опенсорсе и перестал писать бесплатный код. По его мнению, вся эта культура в итоге просто помогает крупным корпорациям обесценивать работу обычных инженеров.

Главные мысли из его лонгрида:

— компании годами используют открытые репозитории как бесплатную ресурсную базу, при этом регулярно забивая на лицензии;

— бум нейросетей только добил ситуацию, корпорации молча скормили своим моделям десятилетия чужого труда без оглядки на авторское право;

— внутри самих опенсорсных комьюнити процветает токсичность, синдром вахтера и бесконечные споры ради раздутого эго мейнтейнеров.

Уайтхаус уверен, что идея писать код на общее благо отлично звучит только в теории. На практике любые полезные наработки быстро и безвозмездно забирают гиганты индустрии. В итоге это бьёт по нам самим. Ценность разработчиков на рынке падает, потому что бизнесу становится выгоднее вкладываться в серверы и ИИ, бесплатно обученный на нашем же коде.

Полная статья: https://richwhitehouse.com/index.php?postid=77

@prog_stuff
👍7🌚2💯1
Как оптимизировать загрузку изображений при адаптивной верстке

При адаптивной верстке важно не только правильно расположить элементы на странице, но и оптимизировать загрузку изображений.

Частая проблема — браузер загружает слишком большие изображения, даже если они отображаются в небольшом размере. Это увеличивает время загрузки страницы и ухудшает показатели производительности.

В этой статье рассмотрим простой пример и покажем, как подобрать оптимальные размеры изображений для адаптивной верстки.

#веб #фронтенд

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
1
Как компьютер понимает ваш код

Для разработчиков не секрет, что даже современные компьютеры понимают и обрабатывают машинный код — последовательность единиц и нулей. Однако такой код людям трудно писать и понимать. Для этого были придуманы своего рода «переводчики»:

Компиляция и интерпретация — два основных способа выполнения программного кода. Компиляция превращает исходный код в машинный, который может быть выполнен компьютером напрямую. Интерпретация, напротив, выполняет код построчно, не создавая отдельного исполняемого файла. Компиляция — как перевод текста с одного языка на другой, а интерпретация — как чтение и понимание текста на месте.

В этом видео на пальцах объясняют принцип работы компиляторов и интерпретаторов, а также разбирают их особенности и преимущества.

#теория

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
3
.NET под микроскопом | процессы, метаданные, AOT и GC

Эта статья будет полезна тем, кто продолжает разбираться или работать на платформах .NET. Здесь глубокий разбор внутренностей .NET: как процессы стартуют (hostfxr.dll, runtimeconfig.json), где метаданные хранятся (PE-файлы, типы, атрибуты), как работают AOT-компиляция и GC.

Внутри примеры кода, дампы через dotMemory/PerfView и объяснения, почему AOT не всегда быстрее: https://habr.com/ru/articles/1010474/

#dotnet

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
2
У кого есть проблемы с регулярками?

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
5🌚21
Создаём микросервис обработки изображений на Go с gRPC

В этой статье мы рассмотрим создание микросервиса обработки изображений на golang с использованием технологии gRPC. Цель статьи — показать как может выглядеть такой сервис и что он может в себя включать. В результате мы получим полностью рабочий сервис по обработке изображений, который принимает данные, сохраняет исходную картинку, сжимает её, накладывает на неё ватермарку, изменяет размер изображения, и конвертирует его в нужный формат.

#golang

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
2
Forwarded from Веб-страница
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Спрайты в вебе: техника анимаций из игр на чистом CSS

Josh Comeau показал, как спрайтшиты из геймдева оживают в браузере без JavaScript. Берешь PNG с кадрами (например, мерцающий трофей или спящая анимированная героиня), вставляешь в <img> и переключаешь фреймы.

Для motion-дизайнеров и фанатов ретро-эффектов обязательно к прочтению: https://www.joshwcomeau.com/animation/sprites/
2👍2
Какой антивирус мы выбрали: проверили 3 антивируса по цене, алертам и результатам

Кто-то сегодня пользуется стандартными решениями, предлагаемыми ОС. Но их часто может быть недостаточно. У разработчиков, тестировщиков и техлидов к антивирусам свои требования: не нагружать систему, не мешать сборкам и при этом ловить кривые сборки, подозрительные тулзы и фишинговые страницы.

Мы решили взять несколько антивирусных продуктов и пройтись по каждому из них единым чек-листом: что защищает, сколько стоит, насколько мешает работать и кому реально имеет смысл платить.

В статье поделились своими результатами: https://tproger.ru/articles/kakoj-antivirus-my-vybrali--proverili-3-antivirusa-po-cene--aler

Переходите по ссылке и пишите комментарии, что думаете о выводах вы и чем пользуетесь сами

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
3
Как работают AI-агенты: MCP, Function Calling, архитектура и примеры

Полезный ролик, в котором разбирается теоретическая архитектура AI-агентов и MCP-серверов. Здесь вы узнаете, что такое AI-агент и чем он отличается от обычной LLM, зачем нужен MCP, как передаётся контекст и история диалога и так далее.

Видео рассчитано на техническую аудиторию: backend-разработчиков, AI-инженеров, архитекторов и тех, кто проектирует системы с LLM.

#llm

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
1
Разработка DHCP-сервера на Python

Сегодня мы рассмотрим, как создать собственный DHCP‑сервер на Python. Суть сервера проста — он динамически раздаёт IP‑адреса устройствам в сети, избавляя нас от головной боли статической конфигурации. Он будет ловить DHCP‑запросы от клиентов, выбирать свободный IP из заранее подготовленного пула и подтверждать выдачу. Так мы убъем двух зайцев: и с питоном поупражняемся, и с работой сетей поближе познакомимся.

Начинаем тут.

Ставь ❤️, если любишь практиковаться с питоном.

#python

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
2
Вот вам идея для стартапа в свете последних событий.

А ещё может подписаться на нас в других соцсетях, если хотите. На всякий случай...

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
🌚4
LLM Architecture Gallery: визуальный гид по 50+ моделям ИИ

Если интересуетесь LLM, то вам пригодится эта галерея архитектур топовых LLM от GPT-2 до Qwen3.5 и DeepSeek V3.2. Внутри кликабельные схемы с параметрами, контекстом (до 1M токенов), типом attention (GQA, MLA, MoE), RoPE/NoPE, QK-Norm и ключевыми фишками.

Проект регулярно обновляется. Последний апдейт был 17 марта.

Для ML-инженеров и исследователей обязательно к изучению: https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/

#ml #llm

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
🔥3
OSSU — бесплатный онлайн-университет по Computer Science

Обучение состоит из четырех блоков — введение, основы, продвинутый CS и итоговый проект, все на английском.

Для новоприбывших есть Discord-сервер на 3К+ активных участников.

171К звезд на GitHub как бы намекают, что здесь не шутки шутят, а делом занимаются.

Ссылка на университет: https://github.com/ossu/computer-science

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
3
Forwarded from Веб-страница
requestAnimationFrame: секрет гладких анимаций в вебе

requestAnimationFrame — это браузерный API, разработанный специально для визуальных обновлений. Он сообщает браузеру: «Запускайте этот обратный вызов непосредственно перед следующей перерисовкой». И вместо того, чтобы угадывать время, вы синхронизируете свою работу с конвейером рендеринга браузера.

В этой статье разбирается, как именно это работает:

https://www.debugbear.com/blog/requestanimationframe

@tproger_web
Читайте также в VK и Max
1
Как готовить Dockerfile: больше, чем FROM и RUN

Cобираем Dockerfile — основу любого контейнерного образа: от простейшего рабочего варианта до оптимизированного и безопасного multi-stage-решения. Вы узнаете, как избежать типичных ошибок и сделать файл максимально подходящим для продакшена: https://tproger.ru/articles/kak-gotovit-dockerfile--bolwe--chem-from-i-run

#docker

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
1
FTP протокол — что это и где используется

FTP (File Transfer Protocol) — это протокол для передачи файлов между компьютерами в сети. Он позволяет загружать и скачивать файлы с серверов, а также управлять файлами на удаленных системах.

Понимание FTP полезно начинающим, потому что этот протокол широко используется для работы с веб-сайтами, резервного копирования данных и обмена файлами. Поэтому ловите короткий ролик, где автор наглядно рассказывает про принцип работы этого протокола:

https://youtu.be/rba786XVhvs?si=Naz1H6cKT9Jt-RFj

#general #сеть

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
2
Процессор в вашем компьютере угадывает будущее. И ошибается в 5% случаев

Мы знаем, что код на отсортированном массиве работает быстрее, чем на неотсортированном. Тот же массив, тот же алгоритм, и те же данные. Просто в другом порядке. Всё потому, что процессор постоянно пытается предсказать будущее. Буквально. Он гадает, какая ветка if выполнится ещё до того, как условие будет вычислено. И на отсортированных данных ему угадывать проще.

Давайте вместе разберёмся, как это работает:

https://habr.com/ru/articles/1013098/

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
🆒6
Прод продом, а обед по расписанию

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
❤‍🔥5😁1
Попасть в ИТ сегодня проще, чем когда‑либо, но при этом сложнее задержаться

Все из-за нейросетей, которые снижают порог входа, но также маскируют отсутствие фундамента. Можно сдать тестовое, нагенерировать код, объяснить решение красивыми словами от ИИ, но при этом не понять ни строчки.

В индустрии этот феномен назвали «когнитивным долгом». За него придется расплачиваться через полгода-год, когда без глубокого понимания архитектуры, логики и критического мышления вы упрётесь в потолок.

У нас на сайте вышел разбор этого явления. В статье автор разбирает, что происходит с мышлением, когда ИИ из инструмента превращается в костыль. Заглядывайте, чтобы понять, не попались ли вы в эту нейросетевую ловушку.

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
🆒2
Как установить DeepSeek на сервере: практическое руководство

Рано или поздно становится понятно: без LLM, работающей исключительно для вас, дальше жить сложно. Публичные модели, даже в платных подписках, всегда сопряжены с риском. Сомнения в том, не передаёт ли куда-нибудь вашу переписку OpenAI, Alibaba или другой провайдер, никуда не исчезают, а сообщения вроде «сервис недоступен в вашем регионе» или жёсткая цензура окончательно всё портят.

В этой статье вы узнаете, как запустить DeepSeek на собственном облачном сервере, сколько ей нужно памяти и какие конфигурации стоит прописать, чтобы всё заработало с первого раза.

#ии

@prog_point (теперь ещё в VK и Max)
4