Нашёл клад для тех кто хочет строить AI-системы по-взрослому

Если большинство материалов по AI-агентам заканчиваются на уровне «создали чат-бота за 15 минут», то этот репозиторий идёт заметно дальше

Здесь собраны туториалы по всем ключевым компонентам production уровня: память, RAG, observability, безопасность, multi-agent сценарии, deployment, tool calling и многое другое

Полезен как системный справочник и roadmap по созданию production-ready AI-систем 📝

👉 @SQLPortal

Интерактивное руководство как внутри работают QR-коды

Что выполняют три больших квадрата, зачем нужны полосы синхронизации, как QR-код сам себя восстанавливает при повреждении – всё объяснено просто, с визуализациями и примерами.

https://perthirtysix.com/how-the-heck-do-qr-codes-work

👉 @SQLPortal

ML на практике: сотни продакшн-кейсов на Python

Коллекция из сотен реальных кейсов внедрения ML- и LLM-систем в разных компаниях, где подробно описаны задачи, архитектура, метрики и подходы к продакшн-разработке.

Большинство решений основаны на Python и привычной экосистеме Pandas, PyTorch, Scikit-learn, FastAPI и др.

https://www.evidentlyai.com/ml-system-design

👉 @SQLPortal

45+ лайфхаков для Claude Code

Практическое руководство 40+ советов улучшению навыков работы с Claude.

Базовые команды, настройка status line, работа с Git и GitHub, голосовой ввод, subagents, автоматизация, DevOps и ещё куча полезных приёмов. Готовые скрипты и примеры конфигурации.

Лайк если полезно 👌

👉 @SQLPortal

Путь в data science от Аллена Дауни

Бесплатное интерактивное пособие, которое объясняет науку о данных через реальные задачи и код на Python.

Всё шаг за шагом: от базовых Python структур до визуализации, регрессии и статистики и всё в интерактивных блокнотах, где можно сразу писать и запускать код.

Читается легко, а материал построен так, что ты быстро начинаешь думать как аналитик данных, а не просто заучивать команды. ❤️

👉 @SQLPortal

Интерактивный гайд: Big O

Big O это способ сказать, насколько медленнее или быстрее работает алгоритм, когда данных становится больше.

Объясняются самые распространённые варианты от постоянного времени до квадратичного и наглядно показывают как это выглядит с помощью картинок и примеров. 🔍

👉 @SQLPortal

Git: шпаргалка для новичков

Working Directory: Рабочая директория, здесь вы редактируете файлы проекта

Команда:

git add - добавить изменения в индекс

Staging (Index) подготовительная область: Содержит изменения, которые будут добавлены в следующий коммит

Команда:

git commit - зафиксировать изменения в локальном репозитории

Local Repository локальный репозиторий: Хранит историю всех коммитов на вашем компьютере

Команды:

git push - отправить коммиты в удалённый репозиторий
git fetch - получить новые коммиты с удалённого репозитория без слияния
git pull - получить и объединить изменения из удалённого репозитория

Stash временное хранилище изменений: Используется, когда изменения нужно временно убрать, но не коммитить

Команды:

git stash - сохранить незавершённые изменения
git stash - apply применить изменения из stash, не удаляя их
git stash pop - применить и удалить сохранённые изменения

Remote Repository удалённый репозиторий: Общий сервер проекта GitHub, GitLab, Bitbucket

Лайк если полезно ❤️

👉 @SQLPortal

Чеклист лучших практик для разработки backend-приложений

Удобный и структурированный чеклист для всех, кто разрабатывает backend: от настройки проекта и API-дизайна до тестирования, логирования и деплоя. Можно буквально пройтись по пунктам и улучшить свой текущий сервис

Полезно для pet-проектов и подготовки к собеседованиям 🎁

👉 @SQLPortal

Полезная находка «Pro Git» бесплатное онлайн руководство

Бесплатная книга которая объясняет Git без скуки и лишних терминов, она ведёт тебя по шагам: от самых азов до продвинутых ситуаций и внутренних механизмов

Раскрывая Git не как набор команд, а как живую систему со своей логикой, характером и мощью 💪

👉 @SQLPortal

Подарок для тех кто любит учиться через действие «Genepy»

Образовательная онлайн платформа для изучения Python через практику.

Каждое упражнение сопровождается автоматической проверкой,помогая закрепить материал и развить алгоритмическое мышление.

Для новичков и опытных, за один лишь лайк ❤️

👉 @SQLPortal

Вопрос по SQL:

Что вернёт этот запрос?

👉 @SQLPortal

Я всегда пользовался TablePlus, но недавно попробовал DBX — открытый клиент для работы с базами данных. Что-то вроде TablePlus или DBeaver, только с очень приятным интерфейсом, встроенным ИИ и поддержкой огромного количества баз.

Функций там намного больше, чем мне нужно, но выглядит реально хорошо. Рекомендую попробовать.

https://github.com/t8y2/dbx

👉 @SQLPortal

Вопрос по SQL:

Что вернёт этот запрос?

👉 @SQLPortal

SQL Mindmap — вся база SQL на одной схеме

Большая шпаргалка, которая собирает основные конструкции SQL в одной карте: от работы с таблицами до JOIN и оконных функций.

На схеме:
• DDL — CREATE/ALTER/DROP/TRUNCATE и ограничения
• DML — SELECT/INSERT/UPDATE/DELETE
• WHERE — фильтрация, IN, BETWEEN, LIKE, EXISTS
• JOIN — INNER, LEFT, RIGHT и FULL
• GROUP BY, HAVING и ORDER BY
• агрегатные функции — COUNT(), SUM(), AVG(), MIN(), MAX()
• оконные функции — ROW_NUMBER(), RANK(), LAG(), LEAD() и другие
• транзакции, права доступа и ограничения таблиц

👉 @SQLPortal