В книге дается базовая алгоритмическая подготовка, классические алгоритмы разобраны одновременно на двух языках — C++ и Python на примере широко известных и интуитивно понятных компьютерных игр. Наглядно излагается реализация циклов, перебора, рекурсии, эвристики, рассматривается работа с деревьями решений, на примере шахмат предлагается знакомство с прямоугольными координатами, дается введение в самообучающиеся алгоритмы. Книга ориентирована как на начинающих программистов, так и на читателей, планирующих перейти на C++ или Python как на второй язык. Примеры, рассмотренные в книге, помогут сделать первые шаги на пути к профессиональному программированию игр.

▪️Алгоритмы на C, C++, Java и Python → drive.google.com/drive/folders/
▪️Продвинутые алгоритмы → drive.google.com/drive/folders/
▪️Основы информатики → drive.google.com/drive/u/1/fold
▪️Материалы по СУБД → drive.google.com/drive/folders/
▪️Полная коллекция по искусственному интеллекту, машинному обучению и науке о данных → drive.google.com/drive/folders/
▪️Мегапапка по машинному обучению и науке о данных → drive.google.com/drive/folders/
▪️Набор инструментов для специалистов по анализу данных (ресурсы объемом более 500 ТБ) → drive.google.com/drive/folders/
▪️Облачные вычисления → drive.google.com/drive/folders/
▪️Материалы по оценке способностей → drive.google.com/drive/folders/
▪️Материалы по трудоустройству вне кампуса → drive.google.com/drive/u/0/fold
▪️Вопросы по деятельности компании → drive.google.com/drive/folders/
▪️Бизнес-анализ, аналитика данных и управление проектами → drive.google.com/drive/u/0/fold
▪️Коллекция технических книг → drive.google.com/drive/u/0/fold
▪️240 Вопросов и ответов по основному Java-интервью → drive.google.com/drive/u/3/fold
▪️Все ссылки на Google Диск добавлены сюда → lets-code.co.in/articles/free-

Книга представляет собой комплексное руководство по применению искусственного интеллекта и машинного обучения (ИИ/ML) с целью снижения рисков для современного бизнеса, связанного с использованием этих технологий. Рассмотрены основы управления рисками и компьютерной безопасности, нормативные акты, ответственность за качество продуктов, основанных на ML, а также объяснимые модели и методы их проверки, включая новый фреймворк управления рисками NIST AI.

1. ui-ux-pro-max-skill — 120 460 звезд
→ skills.sh/nextlevelbuild
2. awesome-design-md — 110 052 звезды
→ skills.sh/VoltAgent/awes
3. Understand-Anything — 80 310 звезд
→ skills.sh/Egonex-AI/Unde
4. taste-skill — 79 935 звезд
→ skills.sh/Leonxlnx/taste
5. impeccable — 62 115 звезд
→ skills.sh/pbakaus/impecc
6. humanizer — 37 537 звезд
→ skills.sh/blader/humaniz
7. frontend-slides — 28 047 звезд
→ skills.sh/zarazhangrui/f
8. design.md — 27 479 звезд
→ skills.sh/google-labs-co
9. hallmark — 26 835 звезд
→ skills.sh/Nutlope/hallma
10. diagram-design — 26 212 звезд
→ skills.sh/cathrynlavery/
11. i-have-adhd — 23 675 звезд
→ skills.sh/ayghri/i-have-
12. stop-slop — 16 300 звезд
→ skills.sh/hardikpandya/s
13. archify — 15 280 звезд
→ skills.sh/tt-a1i/archify
14. answer-first — автора, бесплатно
→ skills.sh/charlie947/ans
15. voiceprint — автора, бесплатно
→ skills.sh/charlie947/voi

→ Projects — создание отдельных рабочих пространств под разные задачи и проекты.
→ Project Instructions — постоянные инструкции для Claude. Можно один раз прописать контекст проекта, требования, стиль и правила, вместо того чтобы повторять их в каждом промпте.
→ Claude в браузере — использование Claude непосредственно во время работы с сайтами и веб-контентом.
→ Connectors — подключение внешних источников и сервисов, чтобы Claude мог работать не только с тем, что вы вручную вставили в чат.
→ Работа с документами и данными — Claude получает исходные материалы, анализирует их и превращает в структурированный результат.
→ Исследования — вместо десятков ручных поисковых запросов можно поручить ИИ собрать информацию, изучить источники и подготовить выводы.
→ Создание контента — в ролике показывается, как задавать подробные инструкции для SEO-контента: структура статьи, ключевые слова, заголовки, FAQ, стиль текста и требования к результату.
→ Работа с большими задачами — Claude можно сначала заставить составить план, разбить работу на этапы, а уже затем последовательно выполнять каждый из них.
→ Автоматизация повторяющейся работы — главная идея ролика в том, чтобы один раз правильно собрать контекст и рабочий процесс, а затем использовать его снова.

В современном мире разработки ПО архитектура приложения играет ключевую роль. Но как убедиться, что выбранная архитектура действительно отвечает всем требованиям проекта? Именно здесь на сцену выходят метрики — комплексный процесс проверки соответствия архитектурных решений заданным требованиям и критериям качества. Чем позже обнаружена проблема, тем дороже обходится её исправление. А когда речь идет об архитектурных решениях, цена ошибки возрастает в геометрической прогрессии.

1. Начало работы с ИИ-приложениями и агентами в Azure → lnkd.in/g9mxfVJD
2. Учебный центр Microsoft Foundry → lnkd.in/gAK-qMWV
3. Разработка генеративных ИИ-приложений в Azure → lnkd.in/gEgfshRa
4. Разработка ИИ-агентов в Azure → lnkd.in/gbbvHBDk
5. Обучение поиску с помощью Azure AI → lnkd.in/gmFH6Q7z
6. Создание моделей машинного обучения → lnkd.in/gieQyzfq
7. Обучение моделей и управление ими с помощью машинного обучения Azure → lnkd.in/gBTgj-Vx
8. Разработка решений на основе естественного языка в Azure → lnkd.in/gXwMz9U7
9. Разработка компьютерного зрения с помощью Microsoft Foundry → lnkd.in/gHAEfwYZ
10. Ответственная эксплуатация ИИ → lnkd.in/gmXbmVU3
11. Оценка приложений на основе генеративного ИИ → lnkd.in/g6utbfWH
12. Внедрение приложений на основе генеративного ИИ с помощью GenAIOps → lnkd.in/gQusS4GP

Книга рассказывает о возможностях популярной сервисной сетки Linkerd, позволяющей эффективно и с высокой скоростью окупаемости решать проблемы запуска распределенных приложений в Kubernetes. Вы узнаете, как она способствует повышению безопасности, надежности и контролируемости ваших приложений. Чтобы извлечь максимальную пользу из этой книги, вам понадобятся базовые знания о Kubernetes, общее представление о работе контейнеров и командной строке Unix.

Данное руководство предназначено всем желающим упростить создание, запуск и отладку микросервисных приложений вне зависимости от уровня их квалификации.

Эта книга написана, чтобы помочь разработчикам создавать приложения для анализа мультимодальных данных с использованием современных языковых технологий. Здесь рассматриваются языковые модели и основные библиотеки Python, которые понадобятся для работы с ними. С помощью серии мини-проектов показано, как использовать языковые модели для анализа текста, табличных данных, графов, изображений, видео- и аудиофайлов. Изучив такие темы, как промпт-инжиниринг (создание подсказок для языковых моделей), дообучение и современные программные фреймворки, вы сможете с помощью моделей быстро создавать сложные, производительные и экономически эффективные приложения для анализа данных.

Основополагающая книга по паттернам проектирования систем инженерии данных. Рассматриваются различные шаблоны и рецепты для решения типичных задач в области инженерии данных, организации конвейеров данных, очистки, классификации и отслеживания данных в высоконагруженных системах. Материал сопровождается архитектурными диаграммами и минимальными примерами кода, иллюстрирующими каждый паттерн.

Godot 4 — современный игровой движок с открытым исходным кодом, предлагающий мощные инструменты для создания 2D- и 3D-игр. Эта книга поможет вам шаг за шагом освоить его возможности через пять практических проектов, уделяя особое внимание трёхмерной графике и новым функциям версии 4.0. Вы познакомитесь с архитектурой движка, системой узлов и сцен, научитесь работать с физикой, анимацией и пользовательскими интерфейсами. Практический подход позволит не только разобраться во внутренних механизмах Godot, но и заложить прочную основу для самостоятельной разработки игр.