Надо ли учить Tailwind?

Сегодня жестко пройдемся по Tailwind CSS и разберемся, в чем его недостатки, и правда ли его обязательно надо учить новичкам?

📺 YouTube

Clean Code & Мах

📖Essential Guide to React for All Levels
🖋Adeolu O. | 2024

Независимо от того, новичок вы или опытный разработчик, это подробное руководство поможет вам разобраться в мощной экосистеме React.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #React & Мах

📖Angular for Business
🖋Callaghan Michael | 2024

Эта книга состоит из серии эссе, посвященных разработке на Angular, его внедрению и более широкой экосистеме. Она предназначена для опытных веб-разработчиков и менеджеров, имеющих опыт работы с Angular и желающих внедрить его в свои бизнес-процессы для реализации проектов веб-разработки.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Angular & Мах

Изучи CSS Позиционирование за 4 минут

Изучаем CSS Position с нуля, без воды. В этом видео разберём все значения свойства position: static, relative, absolute, fixed и sticky. На простых примерах покажу, как работает каждый тип позиционирования. После этого видео CSS Позиционирование перестанет казаться сложной темой.

📺 YouTube

Clean Code & Мах

Написал СВОЙ фреймворк — наконец ПОНЯЛ react

Объясняю, почему большинство разработчиков не могут по-настоящему выучить React — и как создание собственного фреймворка помогает понять его под капотом.

📺 YouTube

Clean Code & Мах

View NumPy & Pandas Data Instantly in Excel with xlwings!

Хотите быстро просмотреть массивы NumPy или фреймы данных Pandas прямо в Excel? В этом видео я покажу вам самый быстрый и простой способ сделать это с помощью xlwings — всего одной строкой кода на Python.

📺 YouTube

Clean Code & Мах

Clean Code #test #Python & Max

Выберите правильный вариант 👇🏼

Clean Code #test #PHP & Max

Выберите правильный вариант 👇🏼

Почему PostgreSQL захватил мир баз данных?

Рассказываем про PostgreSQL: как эта база появилась, как незаметно захватила мир БД, почему на неё все бегут с MySQL и почему она может легко заменить кучу других баз

📺 YouTube

Clean Code & Мах

How hackers or cybersecurity analysts analyze a malware program

📺 YouTube

Clean Code & Мах

Размышляй данными при разработке игры! Главная архитектурная ошибка

В этом видео разберем одну из главных архитектурных ошибок при разработке игры - думать логикой, а не данными. Когда ты пытаешься описывать код игры, опираясь на логические умозаключения, то постоянно возникают проблемы с рассинхроном игровой логики, появлением непонятных багов и усложнением разработки. Опираясь же на действительные данные - ты всегда можешь быть уверен в том, что игра будет работать как надо. Возьми что угодно: анимация, UI, условия победы, механики и тд. - все либо оперирует данными, либо данные отображает пользователю. Именно поэтому так важно научиться разработке с ориентированием на данные, а не на различные логические условия и деревья умозаключений

📺 YouTube

Clean Code & Мах

📖Principles of Soft Computing Using Python Programming
🖋Nandi Gypsy | 2024

Мягкие вычисления — это подход к вычислениям, призванный воспроизвести уникальную способность человеческого разума учитывать неопределенность и неточность в своих рассуждениях. Он идеально подходит для вычислительных операций, в которых жесткие аналитические модели не учитывают разнообразие и неоднозначность возможных решений. По мере того как машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более распространенными в сфере вычислений, возможности мягких вычислений по преобразованию вычислительной техники становятся все более значительными.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Python & Мах

📖Mastering Go Network Automation
🖋Taylor Ian | 2023

В книге подробно рассматриваются такие важные темы, как развертывание контроллеров входящего трафика и внедрение service mesh с помощью Linkerd. Читатели узнают о контейнерных хранилищах, управлении контейнерными хранилищами с помощью Docker, а также об автоматизированных SSL-сертификатах, настройке брандмауэра и сетевых политиках. В книге также рассказывается о мониторинге и оптимизации производительности, в том числе о том, как отслеживать производительность контейнеров и автоматически развертывать обновления. В книге рассматриваются различные стратегии тестирования производительности, такие как нагрузочное, стресс-тестирование и тестирование масштабируемости. В ней рассказывается, как с помощью таких инструментов, как Vegeta и Apache JMeter, на реальных примерах найти узкие места в производительности и оптимизировать сеть.

💾 Скачать книгу

Clean Code | #книги #Go & Мах

Pandas - разбор всех основных возможностей на реальном датасете

📺 YouTube

Clean Code & Мах

Реальное собеседование на Аналитика Данных. Разбор и правильные ответы.

Сейчас вы увидите запись реального собеседования на Junior Analytica данных. Вопросы будут непростые и те же самые вопросы могут спокойно задать на позицию middle и выше. Запомните, все вопросы на всех собеседованиях повторяются, поэтому смотрите это видео очень внимательно, ставьте видео на паузу и пытайтесь сами отвечать на вопросы, которые задают кандидаты, после чего уже смотрите правильный ответ.

📺 YouTube

Clean Code & Мах

Нейросети уже заменяют носителей языка.

В Telegram быстро набирает популярность ИИ-девушка Chatty, с которой можно голосом практиковать живой разговорный английский и ещё 12 языков на основе новейших моделей искусственного интеллекта. Попробовать можно бесплатно.

🇬🇧 Английский: @ChattyTutorBot
🇩🇪 Немецкий: @ChattyGermanBot
🇪🇸 Испанский: @ChattySpanishBot
🇫🇷 Французский: @ChattyFrenchBot
🇮🇹 Итальянский: @ChattyItalianBot
🇵🇹 Португальский: @ChattyPortugueseBot
🇨🇳 Китайский: @ChattyChineseBot
🇯🇵 Японский: @ChattyJapaneseBot
🇰🇷 Корейский: @ChattyKoreanBot
🇸🇦 Арабский: @ChattyArabicBot
🇹🇷 Турецкий: @ChattyTurkishBot
🇷🇺 Русский: @ChattyRussianBot
🇵🇱 Польский: @ChattyPolandBot

Encoder vs Decoder | Главные отличия на собеседовании NLP инженера

Плюс практический кейс из индустрии и много чего еще в этом видео:
– Зачем делить на sqrt(d) перед softmax?
– Как работает multi-head attention?
– Главное отличие Encoder от Decoder?
– Зачем матрицы K и Q, почему бы не заменить их на одну?
– Как работает FFN блок?
– Зачем нужен Residual Connections?
– Как работает LayerNorm?
– Почему размер decoder модели порядка миллиарда, а encoder – миллиона?
– Что делать, если модель не помещается на карточку?
– Какой размер модели во время обучения и что мы на самом деле храним?
– Как работает Mixed-Precission во время обучения?

📺 YouTube

Clean Code & Мах

Clean Code #test #Csharp & Max

Выберите правильный вариант 👇🏼