Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы
Азбука айтишника — здесь мы познаем азы из мира программирования

🤖Про нейросети
Библиотека робототехники и беспилотников | Роботы, ИИ, интернет вещей
Библиотека нейрозвука | Транскрибация, синтез речи, ИИ-музыка
Библиотека нейротекста | ChatGPT, Gemini, Bing
Библиотека нейровидео | Sora AI, Runway ML, дипфейки
Библиотека нейрокартинок | Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Книги для джавистов | Java
Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика
Библиотека разработчика игр | Gamedev, Unity, Unreal Engine
Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.

Что такое z-оценка?

Z-оценка (z-score) — это мера в статистике, которая показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения распределения.

Она рассчитывается по формуле, указанной на картинке, где:
x — значение, для которого рассчитывается z-оценка,
μ — среднее значение выборки или популяции,
σ — стандартное отклонение выборки или популяции.

Z-score применяется для следующего:

▪️Стандартизация данных, приведение к единому масштабу.
▪️Анализ аномалий.
▪️A/B-тестирование.

#статистика

🐍👍 25 лучших практик разработки на Python

Материал охватывает ключевые аспекты создания качественного, эффективного и масштабируемого кода. Рассматриваются современные инструменты, методы организации проекта и техники программирования.

Это перевод оригинальной статьи Modern Good Practices for Python Development

🔗 Читать статью

Что такое implicit bias?

Под этим термином понимают явление, при котором алгоритм обучения среди всех возможных моделей с нулевым эмпирическим риском выбирает определённые. Поясним на примере.

🟣 Есть линейная регрессия с квадратичной функцией потерь. Алгоритм может выбрать разные модели, которые минимизируют эту функцию потерь, но на практике он выбирает те, которые соответствуют определённым характеристикам. Например, при использовании градиентного спуска для обучения линейной регрессии, выбирается та модель, у которой коэффициенты меньше по абсолютной величине. Это происходит из-за особенностей метода оптимизации, который имеет склонность к нахождению определённых решений.

Также можно сказать, что градиентный спуск с фиксированным числом шагов «предпочитает» решения малого ранга. Это связано с тем, что данный метод имеет тенденцию находить более простые и гладкие решения, особенно в условиях ограниченного числа итераций.

Таким образом, implicit bias вносит свои коррективы в процесс выбора модели, даже если она теоретически не имеет эмпирического риска.

#машинное_обучение

Как рассчитать логистическую ошибку?

Логистическая ошибка, также известная как логарифмическая функция потерь или кросс-энтропия, используется для оценки качества модели логистической регрессии. Этот показатель позволяет определить, насколько хорошо модель предсказывает вероятности для бинарной целевой переменной.

Вот алгоритм:

▪️ Сначала модель логистической регрессии генерирует вероятность принадлежности к классу 1 для каждого наблюдения.
▪️ Затем вероятности преобразуются. Для каждого наблюдения вероятность принадлежности к классу 1 сохраняется, если целевая переменная равна 1. Если целевая переменная равна 0, используется вероятность принадлежности к классу 0, что равно единице минус прогнозируемая вероятность.
▪️Для каждой преобразованной вероятности рассчитывается отрицательный логарифм.
▪️Вычисленные отрицательные логарифмы складываются и делятся на количество наблюдений, чтобы получить среднюю логистическую ошибку. Это значение представляет собой среднюю меру расхождения между предсказанными вероятностями и фактическими классами.

#машинное_обучение

🤔 Инварианты: проектирование эффективных алгоритмов

Инварианты — мощный инструмент для анализа, оптимизации и доказательства корректности алгоритмов. Покажем, как можно их использовать для разработки максимально эффективных решений сложных задач.

🔗 Читать статью