Сохраняй себе годноту : сотни бесплатных PDF-книг по языкам и технологиям.

Здесь есть буквально всё: гайды по Bash и основам Linux, книги по всем актуальным языкам программирования (включая Python, JS, Swift и другие), материалы по SQL, Docker, алгоритмам и не только. База регулярно обновляется и полностью бесплатна.

🆖 https://goalkicker.com/

🌟 Amazon встроила векторную базу данных прямо в хранилище S3.

Amazon анонсировала S3 Vectors - нативную поддержку векторного поиска прямо внутри своего вездесущего объектного хранилища. Заявлено, что это может снизить затраты на хранение и обработку векторов до 90%.

По сути, AWS предлагает не отдельный сервис, а новый тип бакета vector bucket. Внутри него вы создаете векторные индексы, указывая размерность векторов и метрику расстояния (косинусную или евклидову).

🟡Дальше все работает как магия

Вы просто загружаете в индекс свои эмбеддинги вместе с метаданными для фильтрации, а S3 берет на себя всю грязную работу по хранению, автоматической оптимизации и обеспечению субсекундного ответа на запросы. Никакого управления инфраструктурой.

Один бакет может содержать до 10 тысяч индексов, а каждый индекс, в свою очередь, десятки миллионов векторов.

🟡Главная сила этого решения - в экосистеме.

S3 Vectors бесшовно интегрируется с Bedrock Knowledge Bases. Теперь при создании базы знаний для RAG-приложения можно просто указать S3-бакет в качестве векторного хранилища.

Процесс создания RAG-пайплайна для тех, кто уже живет в облаке AWS, упрощается до нескольких кликов. То же самое касается и SageMaker Unified Studio, где эта интеграция тоже доступна из коробки.

🟡"One more thing" анонса - умная интеграция с сервисом OpenSearch.

AWS предлагает гибкую, многоуровневую стратегию. Нечасто используемые или «холодные» векторы можно экономично хранить в S3 Vectors. А когда для части данных потребуется максимальная производительность и низкая задержка в реальном времени, например, для системы рекомендаций, их можно быстро экспортировать в OpenSearch.

Это очень прагматичный инженерный подход, позволяющий балансировать между стоимостью и производительностью.

Пока сервис находится в статусе превью и доступен в регионах US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), Europe (Frankfurt), and Asia Pacific (Sydney) Regions.

Попробовать S3 Vectors можно в Amazon S3 console.


🟡Статья
🖥Github


@ai_machinelearning_big_data

#AI #ML #RAG #Amazon

🖥 Нашли кладезь знаний из 800+ SQL-вопросов с задачами — идеально для подготовки к собеседованиям.

Подойдёт, чтобы:
— прокачать SQL-навыки с нуля до продвинутого уровня
— быстро освежить синтаксис перед интервью
— попрактиковаться на реальных задачах

Полезно как джунам, так и мидлам. Отличный способ проверить себя и закрыть пробелы.

120 ключевых вопросов по SQL за 2025 год

Статья содержит 120 ключевых вопросов по SQL для собеседований, разделённых по темам и уровням сложности, с краткими пояснениями.

Основываясь на актуальных требованиях 2025 года, вопросы охватывают базу данных, оптимизацию, практические задачи и нюансы СУБД (MySQL, PostgreSQL, SQL Server).

🔜 Подробности

🖥 Мощный учебник по SQL — охватывает всё от базы до продвинутого уровня.

Внутри — 4 модуля, разбитые по сложности:
🟣 Основы SQL
🟣 Средний уровень
🟣 Продвинутый SQL
🟣 Аналитика на SQL

📚 Каждый модуль — это около 10 практичных уроков с возможностью сразу применять знания.

📌 Ссылка тут: https://mode.com/sql-tutorial

🖥 Теперь писать сложные промты самому не обязательно — OpenAI выпустили генератор, который превращает даже простой запрос в подробную инструкцию для ИИ.

Принцип простой: описываете, что хотите получить, нажимаете Optimize — GPT-5 анализирует запрос и выдаёт готовый детализированный промт. Работает бесплатно.

Инструмент может упростить работу с любыми нейросетями, особенно если у вас нет опыта в составлении промтов.

Готовый вы можете сразу попробовать в @Chatgpturbobot