⚡️ Kubernetes для разработчиков [RU]

🔤 Год: 2025

#Книги #Kubernetes

Где-то в параллельной вселенной

IT & JS Мемы

Всем на собесах таких тестов

IT & JS Мемы

Найдена пасхалка в Telegram! При вводе : говнокод всплывает
ЭМОДЖИ «КОСТЫЛЬ» 🩼

Async Await

⌛ Pingdom Website Speed Test

Этот сервис позволяет проверить время загрузки вашего веб-сайта, получить перформанс-ревью и дальнейшие рекомендации по улучшению страницы 🚀

🌐 Перейти на сайт

🤔 Что такое HTML, JS и CSS?

HTML — структура, скелет страницы.
CSS — внешний вид, оформление.
JS — логика, интерактивность и поведение.
Какие основные вещи присущи HTML?
Семантичные теги, иерархия, вложенность, возможность ссылок, формы и доступность. HTML задаёт основу документа, к которой привязывается стиль и поведение.

Ставь 👍 если знал ответ

👩‍💻 Вопрос с собеседования: Объясните различия между Grid и Flexbox для построения адаптивных интерфейсов. В каких случаях какой инструмент предпочтительнее?

Сначала подумайте, а потом можете свериться с ответом 😊

Ответ: Flexbox ориентирован на построение одномерных макетов (по одной оси — горизонтальной или вертикальной), отлично подходит для выравнивания элементов в строке или столбце, работы с последовательными блоками и для “резиновых” панелей. Grid решает задачу двумерной сетки — позволяет управлять строками и колонками одновременно, удобно для сложных таблиц, галерей, целых секций сайта. На практике Flex используют для локальных задач и компонентов, Grid — для основного каркаса страницы или крупных областей интерфейса.

Как установить React 19 версии с Vite JS

В видео покажу как получить React JS 19-й версии уже сейчас в сборщике Vite. React уже обновился до 19 версии, вышел релиз кандидат, но в Vite по прежнему 18 версия. Показываю как обновиться.

📺 YouTube

WebDEV #видео

Телеграмм бот на NodeJS + Notion с нуля. Деплой и обновление на Ubuntu

Делюсь полезным туториалом по созданию интеграции на NodeJS
В ролике создаю Telegram бота, который интегрируется с Notion через NodeJS, используя ChatGPT. Концепт вот в чем: Telegram как интерфейс, простая логика на NodeJS и очень удобная база данных в Notion. На основе этого кода можно написать свой функционал.
В видео показал пример, как на основе тезисов в боте в Notion попадет целая эмоциональная история. Оптимизированный копирайтинг с правильным построением запроса в ChatGPT

📺 YouTube

WebDEV #видео

Event Loop: Ключ к оптимизации вашего кода. Как работает асинхронность в JS

Сегодня разберём как реализована модель асинхронности в браузере. Не будем строить догадки пощупаем реальный браузер во вкладочке performance

📺 YouTube

Когда начальник правильно расставил приоритеты

🛍 Как ИИ меняет подход к математическим исследованиям

В последние годы искусственный интеллект не только поддерживает прогресс в сфере математики и компьютерных наук, но и активно становится полноправным партнёром исследователей. Речь идет о системах, таких как AlphaEvolve от Google DeepMind, которые используют мощь больших языковых моделей (LLM) для поиска и верификации новых математических структур.

Математические открытия всегда требуют безошибочности. Каждое новое доказательство или структура должна быть проверена и доказана без ошибок. ИИ, в отличие от нас, может делать это с огромной скоростью и в рамках совершенно новых подходов. Так, например, AlphaEvolve помогает не просто искать решения, но и создавать такие структуры, которые решают сложнейшие задачи в теории сложности.

☄️ Как работает AlphaEvolve?

Процесс работы системы заключается в том, что она генерирует и совершенствует кодовые фрагменты, которые могут привести к новым результатам в теории сложности. Применяя так называемую стратегию «lifting», AlphaEvolve преобразует конечные структуры в более универсальные теоремы, которые имеют гораздо более широкий диапазон применения. Это не просто генерация гипотез — это целенаправленное улучшение доказательств, что может стать основой для больших теоретических прорывов.

🔔 Например, AlphaEvolve была использована для решения задачи MAX-4-CUT, одной из сложнейших задач в теории графов. Ранее существующие алгоритмы ограничивались точностью в 0.9883, но с помощью ИИ был найден новый граничный показатель — 0.987. Это может показаться маленьким шагом, но в контексте многолетних исследований такие улучшения становятся важными прорывами.

Но достижения не ограничиваются только этим. ИИ также помогает в изучении «среднестатистической сложности», исследуя трудности в сертификации определённых свойств случайных графов. Это далеко не простая задача, ведь для этого нужно найти и подтвердить существование крайне редких объектов, таких как Рамануджан-графы, которые раньше находились только с помощью усилий вручную.

🙂 Важность верификации и роль человека

Несмотря на впечатляющие результаты, важно отметить, что ИИ не может полностью заменить человека. Он помогает открывать новые структуры и оптимизировать процессы, но именно человек, специалист в своей области, должен оставаться в процессе проверки и окончательного утверждения результатов. Именно это разделение между открытиями и верификацией гарантирует, что мы не столкнёмся с ошибками, которые могут «переписать» всю теорию.

Системы вроде AlphaEvolve уже открывают двери в новые возможности, но многие проблемы остаются нерешёнными. Например, как мы будем проверять правомерность математических доказательств, когда ИИ станет ещё более автономным? Если мы получим ответы через десять лет исследований, это будет хорошо.

Data Science