Warning: Undefined array key 0 in /var/www/tgoop/function.php on line 65

Warning: Trying to access array offset on value of type null in /var/www/tgoop/function.php on line 65
3239 - Telegram Web
Telegram Web
🤖 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов»

Последняя возможность в этом году освоить ИИ-агентов — курс стартует уже 3 октября! Первый вебинар пройдёт в день старта, а подробности вебинара можно найти на сайте.

📚 Бонус: при оплате до 30 сентября вы получите дополнительный лонгрид для подготовки к курсу. Это отличный способ подойти к занятиям уже с базой.

🔥 А ещё после прохождения курса у вас будет достаточно знаний, чтобы участвовать в хакатоне с призовым фондом 1 125 000 ₽.

🔗 Записаться на курс и узнать подробности
⌛️ VisualVM: мощный инструмент для мониторинга

Что умеет VisualVM

— Мониторинг JVM: позволяет отслеживать использование памяти (heap и non-heap), количество потоков, загрузку процессора и частоту сборки мусора. Также предоставляет данные в реальном времени.

— Профилирование: помогает определить, какие методы или участки кода потребляют больше всего ресурсов, а также сравнить затраты времени между различными частями приложения.

— Анализ дампов памяти: дает возможность загружать и исследовать heap-дампы для выявления утечек памяти или избыточного использования объектов.

— Трейсинг потоков: отслеживает состояние потоков, показывая, активны ли они, находятся в ожидании или блокируются.

— Расширения: поддерживает подключение плагинов, таких как интеграция с JConsole, мониторинг серверов приложений (например, Tomcat) и другие функции.

Как начать

1. Установить VisualVM. До 9 java он уже входит в JDK. Для более новых версий его можно скачать отдельно с официального сайта: VisualVM.

2. Запустить локальное приложение — для этого достаточно открыть VisualVM и выбрать активный процесс JVM.

3. Подключиться к приложению, чтобы начать мониторинг. Профилируйте наиболее загруженные части, например, выполнение запросов к базе данных, тяжелые вычисления или работу с потоками.

Когда использовать

— Проблемы с производительностью, такие как задержки или повышенное потребление памяти.
— Необходимость в оптимизации кода.
— Диагностика ошибок в многопоточных приложениях.
— Устранение утечек памяти.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
🤖 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов»

Последняя возможность в этом году освоить ИИ-агентов с Proglib— старт живых вебинаров на курсе уже 3 октября!

Уже 24 студента изучают 5 лонгридов подготовительного модуля, чтобы сформировать базу к старту живых вебинаров с Никитой Зелинским.

📚 Бонус: при оплате до 30 сентября вы получите дополнительный лонгрид для подготовки к курсу. Это отличный способ подойти к занятиям уже с базой.

🔥 А ещё после прохождения курса у вас будет достаточно знаний, чтобы участвовать в хакатоне с призовым фондом 1 125 000 ₽.

🔗 Записаться на курс и узнать подробности
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4😁2
🥺 Оффер-мечты: реальная история из Reddit

Кажется, что «вкатиться в IT» без опыта и образования невозможно. Но вот свежий пример с Reddit:

💼 Из поддержки / Linux — в DevOps
Один парень несколько лет работал как инженер поддержки и Linux / AIX администратор. Постепенно стал писать скрипты, автоматизировать задачи, изучать CI/CD и облака. В итоге устроился DevOps-инженером.


📈 Что сработало:

— старт с роли с низким порогом поддержка, Linux/системное администрирование
— добавление автоматизации и скриптов даже в рамках текущей работы
— целенаправленное изучение инфраструктуры, CI/CD и облачных сервисов
— постепенное продвижение по задачам и доказательство ценности

Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1😍1
🎯 Промпт дня: оптимизация и повышение эффективности кода

Как найти узкие места в коде, улучшить производительность и при этом не потерять читаемость? Этот промпт поможет вам анализировать свой код и получать конкретные рекомендации для улучшения:

💬 Промпт:
Review the following code and identify potential performance bottlenecks, code smells, or maintainability issues. Suggest specific optimizations, refactorings, and best practices to improve efficiency and readability without changing functionality. If relevant, provide alternative code snippets that demonstrate improvements.


➡️ Что вы получите:

• Подсветку узких мест и проблемных участков
• Конкретные советы по оптимизации и рефакторингу
• Более чистый, поддерживаемый и быстрый код
• Примеры лучших практик и альтернативных решений

➡️ Как применять:

• Проверяйте код перед ревью или релизом
• Ищите оптимизации в критичных модулях и сервисах
• Обучайте команду лучшим практикам на конкретных примерах
• Используйте для обучения джунов на реальных кейсах

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят!

Уже 3 октября стартует второй поток нашего нового курса «AI-агенты для DS-специалистов».

Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи.

На обучении вы соберёте полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.

🎓 В рамках курса вы научитесь:

1️⃣ адаптировать LLM под разные предметные области и данные
2️⃣ собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
3️⃣ строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой

Научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.

🗓️ Завтра первый вебинар, успевайте залететь в ряды ИИ-первопроходцев 👈🏻
⌛️ Что такое авторизация и аутентификация?

Аутентификация — процесс проверки подлинности субъекта (пользователя или системы) на основе предоставленных им учетных данных (например, пары логин/пароль, сертификата или токена). Она подтверждает, что субъект является тем, за кого себя выдаёт.

Авторизация — процесс определения прав и привилегий аутентифицированного субъекта в рамках определённой системы или ресурса. Она определяет, какие действия или ресурсы доступны субъекту после успешной аутентификации.

Аутентификация устанавливает личность субъекта, а авторизация — его полномочия в системе.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥1
Что выведет код?

🔥 — 0
❤️ — 120
👍🏼 — Error

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
15🔥6👍1👾1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5👍3💯1
🧩 Главное — попасть в проект, а там будет интересно

На деле «интересно» часто превращается в десятки тикетов, таски по наследию и спринты, где ты фиксишь чужие костыли и ловишь баги от кода 2017 года.

И это тоже опыт. Только не про вау-фичи и креатив, а про терпение, коммуникацию и умение не выгореть от «срочно к релизу».

💬 А у вас тоже «интересно» на проекте значит «держись, будет больно»?

🐸Proglib Academy

#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1😢1
🚀 Курс «ИИ-агенты для DS-специалистов» уже стартовал

Первый вебинар успешно прошёл, участники уже начали разбираться, как использовать ИИ-агентов в реальных проектах.

Но всё самое интересное только начинается!

🔥 Впереди 4 мощных занятия — с практикой, инсайтами и разбором кейсов от экспертов.

💸 Сейчас действует специальная цена → 69.000 ₽ вместо 79.000 ₽.

Осталось всего 4 места.

Не упустите шанс прокачаться в том, что будет определять будущее индустрии.

👉 Забронировать место на курсе
🔒 Оптимистическая vs пессимистическая блокировка

В карточках разобрали, как работают блокировки и какая из них лучше подойдет вашему приложению

👉 Подробнее в статье

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Это база: трансформеры вручную — как понять, что происходит за кулисами LLM

В этом посте разберем, как вручную пройти через процесс работы трансформера, от входных данных до финального слоя.

⬇️ Пошаговый процесс

1️⃣ Исходные данные:
Входные признаки из предыдущего блока (5 позиций).

2️⃣ Внимание:
Все 5 признаков передаются в модуль внимания запрос-ключ (QK) для получения матрицы весов внимания (A).

3️⃣ Взвешивание внимания:
Умножаем входные данные на матрицу весов внимания, чтобы получить взвешенные признаки (Z). Этим объединяем признаки по горизонтали, например, X1 := X1 + X2, X2 := X2 + X3 и так далее.

4️⃣ FFN — первый слой:
Процессинг всех 5 признаков через первый слой. Умножаем их на веса и смещения, увеличивая размерность с 3 до 4, комбинируя признаки по вертикали.

5️⃣ ReLU:
Отрицательные значения заменяются нулями.

6️⃣ FFN — второй слой:
Подаем данные во второй слой, уменьшаем размерность с 4 до 3 и отправляем результат в следующий блок для повторения процесса.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧗 Кто такие Unit-лид и Technical Owner — и почему эти роли нужны в IT-командах

Когда компания переходит от «сделать и забыть» к «развивать и совершенствовать», старые роли перестают работать. Нужны люди, которые будут жить продуктом, а не просто выполнять задачи.

Unit-лид и Technical Owner — именно такие специалисты. Объясняем, что они делают и почему без них продуктовый подход обречен на провал.

🔗 Читать

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
2025/10/12 12:29:27
Back to Top
HTML Embed Code: