До 31 мая можно забрать любой курс Proglib Academy со скидкой 40%
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40
Если давно хотели прокачаться в Python, ML, алгоритмах или AI-агентах, сейчас самое время выбрать программу и начать обучение по сниженной цене.
🎁 Разработка AI-агентов — от 49.000 ₽ (вместо 69.000 ₽)
Практический курс по разработке AI-агентов для автоматизации задач, работы и собственных проектов
🎁 Курс AgentOps — 129.000 ₽ (вместо 149.000 ₽)
Для разработчиков и LLM-инженеров, которые хотят внедрять AI-логику в бэкенд и сохранять стабильность сервиса.
🎁 Математика для разработки AI-моделей — 23.990 ₽ (вместо 31.990 ₽)
Практическая база по математике для анализа данных, ML и дальнейшего развития в AI.
🎁 Математика для Data Science — от 29.990 ₽ (вместо 39.990 ₽)
Курс для тех, кто хочет решать задачи, которые дают на собеседованиях на позицию дата-сайентиста в бигтехе.
🎁 ML для старта в Data Science — 28.990 ₽ (вместо 38.990 ₽)
Разберётесь в машинном обучении: от базовых понятий и линейных моделей до ансамблей, бустинга и рекомендательных систем.
🎁 Основы IT для непрограммистов — 16.990 ₽ (вместо 28.990 ₽)
Курс для IT-рекрутеров, маркетологов, проджектов, продактов и всех, кто работает с IT, но не пишет код.
🎁 Архитектуры и шаблоны проектирования — 27.990 ₽ (вместо 37.900 ₽)
Освоите основные паттерны проектирования и прокачаете навыки архитектора программного обеспечения.
🎁 Специалист по ИИ — 89.000 ₽ (вместо 113.900 ₽)
Курс для тех, кто хочет получить профессию в сфере ИИ, собрать портфолио из 5 проектов и научиться разрабатывать сложных AI-агентов.
🎁 Алгоритмы и структуры данных — 33.990 ₽ (вместо 57.990 ₽)
Подготовитесь к алгоритмическим собеседованиям, разберёте структуры данных и научитесь писать более эффективный код.
🎁 Программирование на языке Python — 27.990 ₽ (вместо 47.390 ₽)
Освоите Python на практике: без сухой теории, с пошаговой прокачкой навыков и итоговым проектом в портфолио.
🙌 Выбирайте курс по ссылке, оставляйте заявку, и менеджер поможет подобрать программу под ваши цели — https://clc.to/SALE40
Visitor — это
Простыми словами:
▪️ Пример:
// Visitor
interface DocumentVisitor {
void visit(Invoice invoice);
void visit(Contract contract);
void visit(Report report);
}
// Элементы
interface Document {
void accept(DocumentVisitor visitor);
}
class Invoice implements Document {
private final BigDecimal amount;
public Invoice(BigDecimal amount) { this.amount = amount; }
public BigDecimal getAmount() { return amount; }
public void accept(DocumentVisitor visitor) {
visitor.visit(this); // double dispatch
}
}
class Contract implements Document {
private final LocalDate expiryDate;
public Contract(LocalDate expiryDate) { this.expiryDate = expiryDate; }
public LocalDate getExpiryDate() { return expiryDate; }
public void accept(DocumentVisitor visitor) {
visitor.visit(this);
}
}
class Report implements Document {
private final int pageCount;
public Report(int pageCount) { this.pageCount = pageCount; }
public int getPageCount() { return pageCount; }
public void accept(DocumentVisitor visitor) {
visitor.visit(this);
}
}
// Конкретный visitor — новая операция без изменения документов
class ExportVisitor implements DocumentVisitor {
public void visit(Invoice invoice) {
System.out.println("Экспорт счёта: " + invoice.getAmount() + " ₽");
}
public void visit(Contract contract) {
System.out.println("Экспорт договора до " + contract.getExpiryDate());
}
public void visit(Report report) {
System.out.println("Экспорт отчёта: " + report.getPageCount() + " стр.");
}
}
// Использование
List<Document> docs = List.of(
new Invoice(new BigDecimal("150000")),
new Contract(LocalDate.of(2027, 1, 1)),
new Report(42)
);
DocumentVisitor exporter = new ExportVisitor();
docs.forEach(doc -> doc.accept(exporter));
▪️ Когда использовать
—
—
—
▪️ Минус
#patterns
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1👏1
Interpreter — это
Простыми словами:
▪️ Пример:
// Абстрактное выражение
interface Expression {
boolean interpret(Map<String, String> context);
}
// Терминальное выражение — проверка одного поля
class Equals implements Expression {
private final String key;
private final String value;
public Equals(String key, String value) {
this.key = key;
this.value = value;
}
public boolean interpret(Map<String, String> context) {
return value.equals(context.get(key));
}
}
class GreaterThan implements Expression {
private final String key;
private final int threshold;
public GreaterThan(String key, int threshold) {
this.key = key;
this.threshold = threshold;
}
public boolean interpret(Map<String, String> context) {
return Integer.parseInt(context.getOrDefault(key, "0")) > threshold;
}
}
// Нетерминальные выражения — комбинаторы
class And implements Expression {
private final Expression left, right;
public And(Expression left, Expression right) {
this.left = left;
this.right = right;
}
public boolean interpret(Map<String, String> context) {
return left.interpret(context) && right.interpret(context);
}
}
class Or implements Expression {
private final Expression left, right;
public Or(Expression left, Expression right) {
this.left = left;
this.right = right;
}
public boolean interpret(Map<String, String> context) {
return left.interpret(context) || right.interpret(context);
}
}
// Использование: возраст > 18 AND город = Москва
Expression rule = new And(
new GreaterThan("age", 18),
new Equals("city", "Москва")
);
Map<String, String> user1 = Map.of("age", "25", "city", "Москва");
Map<String, String> user2 = Map.of("age", "16", "city", "Москва");
System.out.println(rule.interpret(user1)); // true
System.out.println(rule.interpret(user2)); // false
▪️ Когда использовать
—
—
—
▪️ Минус
#patterns
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥1
Текущий уровень сложности вопросов?
🔥 — Слишком просто, хочу сложнее
👍🏼 — В самый раз
❤️ — Иногда сложновато
😁 — Часто не понимаю
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍13❤3🔥3😁2
Объект становится
#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤1🔥1
Это анализ
→ Scalar replacement — вообще не создавать объект в куче, а разложить его на отдельные поля в регистрах/на стеке. Это снимает нагрузку на GC.
→ Lock elision — убрать синхронизацию, если объект гарантированно не виден другим потокам.
#jvm
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥4❤2👍2
Типичные источники:
→
→
→
→
→
#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤6👍3🔥1
⚡️ Продолжаем знакомить вас с экспертами курса AgentOps!
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
— Сергей Нотевский расскажет, как выстроить FinOps для AI-продуктов: оптимизировать затраты на разработку и продакшен, внедрить model routing, semantic cache и систему алертов для контроля расходов
— Эмиль Сатаев разберет Context Engineering: управление контекстом, защиту от prompt injection, работу с длинными контекстами и построение безопасного пайплайна входа для AI-систем
— Михаил Бондаревский покажет, как подготовить инфраструктуру для AI-агентов: Docker, sandboxing, streaming, docker-compose и воспроизводимое окружение для разработки и продакшена
— Мурат Хажгериев расскажет про Enterprise Integrations & MCP: когда MCP действительно нужен, как подключать внешние сервисы и реализовывать интеграции с OAuth2 delegation
— Герман Сабиров разберет Governance & Compliance для AI-систем: data flow, audit logs, требования 152-ФЗ, локализацию данных и построение compliance-подхода на уровне архитектуры
Курс для backend-разработчиков, тимлидов и LLM инженеров о том, как внедрять AI-логику в бэкенд IT-продуктов и сохранять стабильность сервиса.
👉 Изучить обновленную программу AgentOps и занять место.
generics дают
Из-за стирания нельзя:
→
→
→
→
Частичная информация о дженериках сохраняется в сигнатурах полей и методов и доступна через рефлексию, но не на уровне конкретных экземпляров.
#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5🔥1👏1
Это правило выбора
? extends T — ковариантность, структура-«производитель»: из неё можно безопасно
? super T — контравариантность, структура-«потребитель»: в неё можно безопасно
Отсюда мнемоника: если коллекция только отдаёт данные (producer) →
#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🔥1👏1
Напишите защиту от двойного списания 👇
📦 Задание
Клиент при сетевом таймауте повторяет POST /payments и списание проходит дважды. Реализуйте идемпотентность по заголовку Idempotency-Key.
@PostMapping("/payments")
public PaymentResult pay(
@RequestHeader("Idempotency-Key") String key,
@RequestBody PaymentRequest request) {
// Ваша реализация
}📋 Требования
— Повторный запрос с тем же ключом возвращает результат первого вызова и НЕ выполняет списание заново.
— Разные ключи → разные операции.
— Конкурентные запросы с одним ключом (двойной клик / параллельные ретраи) не должны привести к двойному выполнению.
— Ключ хранится с TTL (например, 24 часа).
Ставьте → 🔥, если нравится формат. Если нет → 🌚
#practise
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥11👍2👏1
Ключевые параметры:
Логика приёма задачи:
Опасность фабрик Executors: newFixedThreadPool использует
#concurrency
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9👏2🔥1
Все три — проблемы прогресса, но механизм разный.
▪️ Deadlock —
▪️ Livelock —
▪️ Starvation (голодание) —
#concurrency
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍4🔥1🎉1
📊 Хотите войти в Data Science, но математика кажется самым сложным этапом?
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
На практике большинство джунов спотыкаются не о Python, а о математическую базу:
▪️ Теорию вероятностей и статистику
▪️ Линейную алгебру
▪️ Математический анализ
▪️ Комбинаторику
Именно на этих темах строятся машинное обучение, аналитика данных и рекомендательные системы.
Освойте ключевые разделы математики, которые используются в Data Science и Machine Learning на курсе «Математика для Data Science».
Что вас ждет:
🔹 40+ видеолекций и 150+ практических заданий на Python
🔹 Проверка домашних работ и обратная связь от преподавателей
🔹 Подготовка к задачам с технических собеседований
🔹 Программа от преподавателей ВМК МГУ, НИУ ВШЭ и экспертов индустрии
Курс подойдет разработчикам, аналитикам и всем, кто планирует развиваться в Data Science и Machine Learning.
👉 Записаться на бесплатный демо-урок
Контракт: если два объекта равны по equals(),
Если переопределить equals() и забыть про hashCode(), объект сломается в
Дополнительно equals() должен быть
#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍5❤2🔥1
В подавляющем большинстве случаев →
ArrayList — это динамический массив: доступ по индексу
LinkedList — двусвязный список: вставка/удаление по уже найденной позиции
LinkedList оправдан редко — например, когда нужен
#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6👏2🔥1
HashMap —
Hashtable —
ConcurrentHashMap —
#core
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍3🔥3👏1
Наш подписчик прислал реальную задачу с собеса в Яндекс. Сможете решить? 👇
📦 Задание
Реализуйте банкомат и тесты к нему. Инициализируется набором купюр, умеет выдавать купюры под заданную сумму либо отвечать отказом. При выдаче купюры списываются с баланса.
/**
* Банкомат.
* Инициализируется набором купюр, выдаёт купюры под сумму либо отказывает.
* При выдаче купюры списываются с баланса.
*
* Номиналы:
* - 50, 100, 500, 1000, 5000 ₽
* - 20, 100, 500 EUR
*
* Валюты обрабатываются раздельно, обмен не поддерживается.
* Банкомат может использоваться многопоточно (резервирование выдачи).
* Поддержку многопоточности можно вынести в отдельную итерацию.
*/
public class ATM {
public ??? withdraw(???) {
// TODO
}
}
📋 Требования
— Сами определите, что withdraw принимает и что возвращает.
— Валюты считаются раздельно, обмена нет.
— Сумму, которую нельзя собрать имеющимися купюрами, отклоняем (частичная выдача недопустима).
— Покройте решение тестами.
— Бонус: сделайте безопасным для вызова из нескольких потоков.
Ставьте → 🔥, если нравится формат. Если нет → 🌚
#practise
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥12👍4👏1
💻 3 курса по цене одного — собери стек для оффера в топовую IT-компанию
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Для следующего карьерного шага мало писать код. Работодатели ждут не только знания языка, но и понимания архитектуры, алгоритмов, автоматизации, AI-инструментов и агентных систем.
Одно направление закрывает только часть задачи.
Поэтому сейчас мы предлагаем освоить сразу несколько востребованных навыков — выбери любой курс и получи доступ еще к двум бесплатно 🔥
Собери стек навыков под свою цель:
🔹 подготовка к сильным компаниям (алгоритмы, архитектура);
🔹 переход в AI-направление (ИИ-агенты, AgentOps);
🔹 развитие в ML и Data Science (математика, основы ML);
🔹 новый оффер и рост дохода.
Полученные знания применяешь в работе уже во время обучения.
⏳ Акция действует 48 часов — 13 и 14 июня.
👉 Переходи на сайт, выбирай курсы и оставляй заявку — за 10 минут поможем собрать комплект под твою цель.
Основные этапы:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
При завершении контекста:
#spring
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6🔥2
🤖 Большинство материалов по ИИ-агентам устаревают быстрее, чем многие курсы успевают обновить программу
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой
Инструменты, подходы и фреймворки меняются постоянно. Поэтому важно не просто собрать демо-агента, а понимать архитектуру, ограничения и практики, которые используются в продакшене.
🚀 30 июня стартует курс «Разработка ИИ-агентов».
⏳ До 20 июня действует сниженная цена.
За 8 недель под руководством практиков из бигтеха вы соберёте собственного AI-агента, который работает с API, использует память, подключается к внешним сервисам и решает реальную задачу.
Что разберём:
🔹 архитектуру AI-агентов и надёжный вывод;
🔹 LangGraph и оркестрацию workflow;
🔹 MCP и работу с внешними инструментами;
🔹 RAG-системы;
🔹 AgentOps, observability и evals;
🔹 безопасность и защиту от prompt injection;
🔹 мультиагентные системы и A2A.
На курсе отдельно разбираем вопросы надёжности, безопасности и контроля агентных систем.
👉 Узнать программу и забронировать место со скидкой