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
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖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
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine

📁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

👆Хороший иллюстрированный гайд, объясняющий, как работает AlphaFold2 — система для предсказания пространственной структуры и взаимодействия белков👆

🧩 Реализация паттерна «Одиночка» на Python

Мечтаешь о коде, который работает как швейцарские часы? Паттерн «Одиночка» может стать тем самым механизмом, который заставит все шестерёнки крутиться идеально.

👉 Читать в статье

✍️ Учимся понимать нормальное распределение

Когда мы хотим описать основные свойства распределения значений переменной, мы можем использовать среднее и стандартное отклонение:

▪️среднее показывает, где находится центр всех значений, то есть какое значение в среднем встречается чаще всего.
▪️стандартное отклонение показывает, насколько широко разбросаны значения вокруг этого среднего, то есть, насколько сильно значения отличаются друг от друга.

На этом сайте есть интерактивный график, который поможет лучше понять, как меняется распределение в зависимости от среднего и стандартного отклонения.

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

✨ Как создаются анимации для канала 3Blue1Brown?

Если вы любите канал, то вам будет интересно посмотреть, как создатель 3Blue1Brown отвечает на самый популярный вопрос к нему.

🔗 Смотреть на YouTube

А если вы ещё не знакомы с этим каналом, то ознакомьтесь, там можно найти много интересного👇

🔸Но что такое нейронная сеть?
🔸Векторы | Глава 1. Сущность линейной алгебры
🔸Но что такое Центральная предельная теорема?

🧑‍💻 Линейная регрессия и её регуляризация в Scikit-learn

Новая статья на «Хабре» рассматривает модели линейной регрессии, доступные в scikit-learn, а также объясняет, что такое регуляризация на примерах Ridge, Lasso и Elastic Net.

🔗 Читать статью

📚DevOps for Data Science (2024)

✍️Автор: Alex K Gold

📃Страниц: 273

В этой книге собраны уроки DevOps и применены их к созданию и реализации проектов по обработке данных производственного уровня на Python и R. В первом разделе этой книги рассказывается о том, как создавать проекты по обработке данных, которые будут внедряться в производство без излишеств и суеты. Во втором разделе рассматриваются основы администрирования сервера, включая Linux, администрирование приложений и сети, а в заключительном разделе раскрываются проблемы корпоративных ИТ/администрирования, что позволяет специалистам по обработке данных взаимодействовать и сотрудничать с командами безопасности, сетевого обеспечения и администрирования своей организации.

Скачать книгу

✍️ Подборка вопросов с собесов и ответы на них

Это подборка самых популярных постов канала «Библиотека собеса по Data Science» за месяц. Сохраняй себе, чтобы не потерять👇

❓Напишите логистическую регрессию
❓Какие вопросы задать интервьюеру на собеседовании?
❓У Алисы двое детей, по крайней мере один из которых девочка. Какова вероятность того, что оба ребёнка девочки?
❓Какие существуют методы разбиения в алгоритмах построения решающих деревьев?
❓Опишите процесс предобработки видеоданных для их использования в ML-моделях

👾🛡️🤖 42 секунды и 5 запросов: как взламывают генеративные ИИ-модели

Ты знал, что злоумышленникам для взлома генеративных ИИ достаточно всего 42 секунды и пяти запросов? В этой статье мы разберём, как это происходит, какие уязвимости существуют и как защитить свои системы от подобных атак.

👉 Читать здесь

🏋️ Как загружать веса моделей, если ресурсы ограничены?

Допустим, у вас не так много памяти на GPU, но вам нужно сохранить модель, используя torch.save(model.state_dict(), 'model.pth'), и продолжить её обучение позднее.

👉В этом ноутбуке собраны советы для того, чтобы решить задачу.

Опрос «Как вы учитесь с помощью телефона: поделитесь своим опытом!»

Дорогие подписчики, мы на миссии улучшений, и вы — наш ключ! 🔑

Мы хотим стать ещё круче, и для этого нужно узнать, как вы учитесь!

Заполните мини-анкету о том, как вы используете мобильные приложения для прокачки знаний.

⏳ Займёт всего 5 минут — как раз успеете за чашкой кофе! А за ваш ценный вклад мы дарим 15% скидку на все курсы https://proglib.academy/ 🎁

🐼 PandasAI — библиотека для исследования данных с помощью естественного языка

Где использовать:
▪️ в Jupyter ноутбуках,
▪️ Streamlit-приложениях,
▪️ в виде REST API.

Как использовать: Просто формулировать вопросы к данным на естественном языке.

🔗 Демо в Google Colab
🔗 Репозиторий проекта

✍️👀 Опубликованы статьи для International Conference on Learning Representations (ICLR)

ICLR известна тем, что освещает передовые исследования методов глубокого обучения, используемых в ИИ и статистике. Конференция пройдёт в апреле 2025 года в Сингапуре, но уже сейчас можно почитать поданные на неё статьи.

👉 Вот ссылка

✏️ Разбор задачи с экзамена ШАД

Условие: Линейный оператор φ действует на пространстве многочленов степени не выше 2 с вещественными коэффициентами. Известно, что 1️⃣. Найдите сумму действительных собственных значений оператора φ (сумму следует вычислять с учетом алгебраической кратности собственных значений).

Подсказка: Найдите матрицу данного оператора и её характеристический многочлен.

Решение: Матрица Φ данного оператора в базисе x^2,x,1 удовлетворяет уравнению AΦ^T = B где 2️⃣ откуда 3️⃣ поэтому 4️⃣. Это и есть ответ, так как все собственные значения матрицы Φ^T вещественные. Это следует из того, что ее характеристический многочлен 5️⃣ имеет 3 действительных корня, так как f(0)>0, f(1)<0.

#задачи_шад

💬 Вы когда-нибудь ощущали, что не заслуживаете той зарплаты, которую получаете?

❤️ — да, знакомо это чувство
👍 — я считаю, что получаю ровно столько, сколько заслуживаю
🤔 — мне наоборот кажется, что мне недостаточно много платят

#интерактив

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!

Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов
👉Переводчик и автор оригинальных статей

Подробности тут

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Ждем ваших откликов 👾

❤️ Вышел PyTorch 2.5

✅ Новый бэкенд CuDNN для SDPA, обеспечивающий ускорение до 75%;
✅ Сокращено время холодного запуска torch.compile благодаря сборке nn.Module без перекомпиляции;
✅ Оптимизирован бэкенд TorchInductor CPP.

🔗 Обо всех подробностях читайте здесь