🫣 Боитесь математики в ML?

Думаете, для этого нужно вспоминать университетские интегралы и решать сложные уравнения?

У нас хорошая новость: машинное обучение — это в первую очередь инженерная практика, а не математическая олимпиада. Здесь важнее понимать суть, а не выводить формулы.

Именно на таком подходе — через логику, интуицию и наглядные примеры — и построен наш курс «ML для старта в Data Science», где мы объясняем всё на пальцах, без боли и зубрёжки.

Регистрируйтесь, пока есть свободные места 😉

Proglib Academy — это место, где вы превращаете теорию в практику. Здесь ваши знания становятся проектами для портфолио, а вы — более уверенным специалистом.

Выберите курс, который поможет сделать следующий шаг ⬇️

🚀 Для тех, кто начинает путь в IT:

— Основы IT для непрограммистов
— Программирование на Python (обновлённый)
— Frontend-разработчик с нуля: HTML, CSS, JavaScript

🧠 Для будущих и настоящих Data Scientist'ов:

— ML для старта в Data Science (начинается в сентябре)
— Базовые модели ML и приложения
— Математика для Data Science
— AI-агенты для DS-специалистов (скоро второй поток)

🛠️ Для опытных разработчиков, готовых к росту:

— Алгоритмы и структуры данных
— Архитектуры и шаблоны проектирования

Независимо от вашей цели, у нас есть курс, который поможет её достичь. Переходите в Proglib Academy, выбирайте свой путь и инвестируйте в навыки, которые всегда будут в цене!

💬 Вопрос от подписчика: move семантика — когда она реально помогает?

Один из наших подписчиков поделился результатами профилирования:

Потратил неделю на анализ impact'а move семантики в нашем коде. Результаты неожиданные.

🌚 Ожидания:

• Меньше копирований
• Faster передача объектов
• Оптимизация контейнеров

😱 Реальность:

• В 60% случаев компилятор и так делал оптимизации
• Move конструкторы не всегда noexcept
• Некоторые move операции дороже copy

Кто измерял реальный импакт от move семантики? Поделитесь находками в комментариях.


Библиотека C/C++ разработчика

🧨 Range views: детали реализации, неочевидное поведение и влияние на производительность

Современные диапазоны могут заменить 90% ваших циклов — но есть подводные камни.

Разработчик из Яндекса разобрал детали реализации ranges, которые изменят ваш подход к обработке данных:

• Композируемость алгоритмов — строите цепочки операций через pipe operator вместо вложенных циклов
• Ленивые вычисления — всё выполняется за один проход, экономя память и время
• Скрытое кэширование — почему константные объекты могут не компилироваться и как это обойти
• Проблемы с join и split — когда повторная итерация приводит к неопределённому поведению
• Оптимизация производительности — тесты показывают эквивалентность с ручным кодом
• Практические ловушки — double calls, broken constness и другие неочевидные эффекты

📹 Видео

Библиотека C/C++ разработчика #буст

Перевод: Потерявшихся детей будут учить языку программирования Си

Библиотека C/C++ разработчика #развлекалово

🧐 Зоопарк моделей в ML: с чего начать?

Открываешь статью по машинному обучению — и в тебя летят слова: трансформеры, бустинги, SVM, регрессии.

Кажется, придётся учить всё это, иначе в ML не пустят.

Хорошая новость: 90% задач можно закрыть 2–3 классическими методами. Разберёшь их — уже сможешь собирать работающие проекты. А хайповые названия подождут.

Важно: не распыляйся на всё подряд. Начни с базового — это фундамент, на котором держится остальное.

👉 Успей попасть на курс «ML для старта в Data Science»