Какой у вас режим продуктивности?

👾 — Фокус включается строго ночью, как у вампира
🔥 — Пинаю код весь день, но продуктивность = 0
🙏 — Сел на час — вынес таску как бог

Proglib Academy #развлекалово

🚀 Как ускорить React на 300%: реальный кейс

Виртуальный DOM — вещь полезная, но не всемогущая. Если каждый клик запускает цепочку ререндеров, он не спасёт. Со временем даже шустрое React-приложение превращается в тормозящего гиганта.

Что в статье:

📍 Разбор реального кейса: как e-commerce приложение превратилось из быстрого в тормозное, и что помогло это исправить

📍 Причины медленной работы: ненужные ререндеры, монолитные компоненты, неоптимальный context

📍 Использование инструментов: React DevTools, why-did-you-render, профилирование

📍 Практические примеры кода «до» и «после»

📍 Хаки и техники: React.memo, useCallback, useMemo, react-window, динамическая загрузка компонентов

🔗 Читать статью

🐸 Библиотека фронтендера

🐍✨ Пиши как профи: 10 Python-лайфхаков для новичков

Лайфхаки от разработчиков, обжёгшихся до вас

➡️ Что вас ждет внутри:
— почему if x == True: — это преступление
— как списковые включения экономят часы
— зачем линтер важнее кофе
— и почему def func(start_list=[]) может испортить тебе вечер
— как не сойти с ума от зависимостей (и что делать с виртуальными окружениями)
— секретный power move: dir(), help() и другие встроенные суперсилы

И всё это без занудства и «книг для чайников». Просто, по делу, с примерами и личным опытом от бывалых питонистов

📎 Статья

🔵 Начинайте свой путь в программировании и прокачивайте свои навыки с нашим курсом «Основы программирования на Python»

Proglib Academy #буст

🤯 Как простая задачка поставила в тупик программистов

На собеседовании задали простой вопрос:

«В мешке числа от 1 до 100. Одно пропало. Как найти его? А если пропали два числа? Три? Или вообще k чисел?»

Эта задачка превратилась в одно из самых обсуждаемых тем на Stack Overflow.

➡️ Что внутри статьи:
— Как найти 1 пропущенное число (формула + код).
— Как находить 2 и больше пропущенных чисел (оптимальные алгоритмы).
— Алгоритм Мински–Трахтенберга–Зиппеля.
— Симметрические многочлены и тождества Ньютона (и зачем они нужны).
— Примеры кода на Python для всех случаев.

Если хочешь понять, как красиво решать задачи уровня собесов — обязательно прочитай статью.

👉 Переходи к статье

🔵 Чтобы получить оффер-мечты в Data Science, забирайте наш курс → «Математика для Data Science»

Proglib Academy #буст

🖥 roadmap.sh — навигатор в мире фронтенд-разработки

Твоя пошаговая инструкция, как быстро выйти на нужный уровень и закрыть любые вопросы.

➡️ Что внутри:

➔ Пошаговая дорожная карта для изучения технологий в 2025 году.

➔ Проекты для портфолио.

➔ База частых вопросов с ответами про фронтенд:
— сколько учиться,
— как готовиться к собеседованиям,
— сколько зарабатывают фронтендеры,
— какие фреймворки стоит учить.

➔ Квизы для проверки знаний по JavaScript, React и другим темам.

📎 Ссылка

🔵 Забирайте курс по Фронтенду и углубляйте свои знания в JavaScript и не только → «Frontend Basic: принцип работы современного веба»

Proglib Academy #оффер_мечты

➕ От многомерности к сути: чему нас учит PCA

На собеседовании важно уметь выделить главное — свои сильные стороны, мышление и ценности. Это помогает справляться со стрессом, неожиданными вопросами и субъективной оценкой.

⏩ В машинном обучении есть похожий подход — PCA (метод главных компонент). Он сокращает размерность данных, устраняя шум и второстепенные детали, и помогает сфокусироваться на самом важном.

✅ В новой статье мы разберём:
• Как работает PCA
• Зачем он нужен
• Как применять его на практике — например, для анализа доходностей акций S&P 500

🐸 Подробнее: https://proglib.io/sh/uXsDlt75MY

Библиотека питониста

Что выведет код?

👍 — 16
😄 — 1
👏 — None
🙏 — Error

Proglib Academy #междусобойчик

🎮⛰ Дорожная карта Unity-разработчика 2025: с нуля до джуна

Если вы хотите создать свою игру с нуля или систематизировать знания, эта дорожная карта — идеальный старт.

Рассмотрели все важные этапы: от основ языка C# до работы с физикой, интерфейсом и сторонними SDK. Шаг за шагом объясняются ключевые темы, такие как ООП, паттерны проектирования, корутины и оптимизация.

В конце бонус — подборка полезных ресурсов.

➡️ Пройти путь по карте

🐸Библиотека шарписта

🌐 Быстрая проверка простоты числа в Python

Хотите понять, простое число или нет. Есть два способа: быстрый и ещё быстрее.

Число считается простым, если делится только на 1 и само себя.

1️⃣ Способ: классический перебор — Подходит для небольших чисел — Легкий для понимания

def is_prime(n):
    if n <= 1:
        return False
    for i in range(2, int(n ** 0.5) + 1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

Проверяем деление до √n — быстрее, чем до самого n!

2️⃣ Способ: через списковые выражения (one-liner) — Красиво — Для любителей компактного кода

is_prime = lambda n: n > 1 and all(n % i for i in range(2, int(n**0.5)+1))

Функция в одну строку. Но читаемость иногда важнее красоты

🔵 Включайся в обучение и устраивайся куда хочешь, тебя ждет продвинутый этап нашего курса «Алгоритмы и структуры данных»

Proglib Academy #буст

⚡️Команда дня: rsync

Нужно быстро скопировать кучу файлов и не тратить время на перезапись одинаковых?
rsync — ваш новый лучший друг.

rsync -avz ./project/ user@server:/var/www/project/

🎯 Что делает:
— Копирует только измененные файлы
— Работает через SSH (без лишней возни)
— Сжимает данные при передаче (-z = быстрее)

🔹 Какие опции

-a — архивный режим: сохраняет структуру директорий, права и даты изменений

-v — показывает, что происходит (verbose)

-z — сжимает данные при передаче

➡️ Для чего подходит

— Бэкапов

— Деплоя сайтов

— Синхронизации рабочих папок между машинами

Proglib Academy #буст

🎉🐙🐱 20 лет Git: все такой же необычный, все такой же великолепный

Легендарному Git стукнуло 20! Вспоминаем, как проект, который Линус Торвальдс называл «тупым менеджером контента», стал незаменимым инструментом для всех, кто хоть раз писал код или даже просто хранил файлы.

👉 Читать статью

🐸 Библиотека мобильного разработчика

🎯 Как правильно и быстро читать статьи по машинному обучению

Наткнулись на крутые советы от PhD MIT — делимся с вами краткой методикой организации чтения

1️⃣ In-depth Mode

Если нужно разобрать статью вдоль и поперек:
— Читайте полностью Abstract, Methodology и Conclusion
— В остальных разделах обращайте внимание на графики и таблицы
— Делайте заметки в формате дерева: Идея → Реализация → Детали
— Незнакомые термины сначала ищите по самой статье, а потом уже — в Google или через ChatGPT
— В случае сложностей — задавайте вопросы через Notebook LM (бесплатно)

2️⃣ Birds-eye Mode

Когда нужно просто уловить суть:
— Пробегитесь по Abstract, графикам, таблицам и их описаниям
— Перечитайте заключение
— Составьте резюме статьи в 5–7 предложений своими словами (никакого ChatGPT на этом этапе)

3️⃣ Podcast Mode

Для легкого погружения:
— Повторите шаги из Birds-eye
— Затем загрузите PDF статьи в Google Notebook LM и используйте функцию «Аудиопересказ»
— Получите компактный конспект в формате вопрос-ответ прямо в наушники

📎 Ссылка на видео: как быстро читать ML статьи

🔵 Чтобы знать о машинном обучении все, забирайте наш курс «Базовые модели ML и приложения»

Proglib Academy #буст

🎧 Джун: да несложно мне на работе

😭 Также он: «ответьте Христа ради»

Proglib Academy #развлекалово