👩‍💻 Всем программистам посвящается!

Вот 17 авторских обучающих IT каналов по самым востребованным областям программирования:

Выбирай своё направление:

👩‍💻 Backend — t.me/backend_ready
📱 GitHub & Git — t.me/github_ready
👩‍💻 Frontend — t.me/frontend_ready
📱 JavaScript — t.me/javascript_ready
👩‍💻 Весь IT — t.me/it_ready
📖 IT Книги — t.me/books_ready
👩‍💻 Python — t.me/python_ready
🤔 InfoSec & Хакинг — t.me/hacking_ready
🖥 SQL & Базы Данных — t.me/sql_ready
🤖 Нейросети — t.me/neuro_ready
👩‍💻 C/C++ — https://t.me/cpp_ready
👩‍💻 C# & Unity — t.me/csharp_ready
👩‍💻 Java — t.me/java_ready
👩‍💻 Linux — t.me/linux_ready
🖼️ DevOps — t.me/devops_ready
👩‍💻 Bash & Shell — t.me/bash_ready
🖥 Design — t.me/design_ready

📌 Гайды, шпаргалки, задачи, ресурсы и фишки для каждого языка программирования!

Logics-Parsing

При обработке академических статей или исследовательских отчётов с помощью OCR, когда в документе есть сложные формулы, таблицы и графики, к качеству распознавания модели предъявляются особенно высокие требования.

Техническая команда Alibaba недавно выложила в опенсорс end-to-end модель для парсинга документов — Logics-Parsing, которая умеет напрямую конвертировать сложные документы в структурированный HTML.

Модель не только корректно распознаёт сложные научные формулы и химические структуры, но и автоматически отфильтровывает лишний контент вроде колонтитулов и футеров, фокусируясь на извлечении основной информации.

Поддерживаются разные типы входных данных: исследовательские отчёты, научные статьи, химическая документация, рукописные заметки и др.

В ряде бенчмарков модель показала результаты выше многих аналогов. Если у вас есть задачи по OCR сложных документов — стоит попробовать.

📁 Language: #Python 100.0%

⭐️ Stars: 369

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer

refund-swatter-lite

При разработке iOS-приложений один из самых страшных сценариев — внезапная волна мошеннических возвратов, которая за одну ночь может привести к серьёзным потерям и даже снятию приложения с публикации.

Один из разработчиков, столкнувшись с этим, создал проект Refund Swatter Lite и выложил его в open source, чтобы помочь другим справляться с проблемой.

Решение построено на Supabase: оно в реальном времени обрабатывает уведомления Apple CONSUMPTION_REQUEST и сразу отправляет данные о потреблении обратно в Apple, что помогает сократить число мошеннических возвратов.

📁 Language: #TypeScript 87.9%

⭐️ Stars: 131

➡️ Cсылка на GitHub

📱 @git_developer