This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
GitHub Breakout — GitHub Action, который превращает твои коммиты в SVG в стиле Breakout, ежедневно обновляется и переключается между светлым/тёмным режимом
Это мы используем
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16🔥5🥱5👏3🤔3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Claude Code теперь с кастомными стилями вывода через
/output-style
. Два режима, чтобы сделать обучение более эффективным:Claude делится рассуждениями об архитектурных решениях, компромиссах и лучших практиках прямо во время написания кода. Идеально, если хочешь понять «почему» за каждым шагом!
Claude иногда останавливается и просит вас решить задачу самостоятельно — как парное программирование с ментором. Помогает учиться на практике, выполняя реальную работу.
Стиль Learning (изначально из Claude for Education) теперь доступен всем! Включи его в любом чате, и Claude будет направлять тебя через сложные концепции, а не просто выдавать готовые ответы. Отличный способ глубже вникнуть в тему.
Пробуй:
write a test for <filepath>
и принимай правки с Shift+Tab.Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🥰2
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😢71💯13👾6🤔5❤1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
async/await
в JS, coroutines в Python).А вместе они дают и удобную структуру, и прирост производительности.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤15👍3
🫣 Хотите в Data Science, но боитесь высшей математики?
Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях.
Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science».
Без лишней воды — только то, что нужно для:
✅ успешного поступления в ШАД Яндекса;
✅ прохождения собеседований уровня FAANG;
✅ глубокого понимания ML-алгоритмов.
Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science.
👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня
Хорошая новость: вам не нужно становиться математиком. Вам нужно освоить конкретные разделы, которые реально используются в работе и на собеседованиях.
Именно этому учат преподаватели ВМК МГУ на нашем курсе «Математика для Data Science».
Без лишней воды — только то, что нужно для:
✅ успешного поступления в ШАД Яндекса;
✅ прохождения собеседований уровня FAANG;
✅ глубокого понимания ML-алгоритмов.
Это самый прямой путь к математическому фундаменту, на котором строится вся карьера в Data Science.
👉 Начните строить свою карьеру уже сегодня
❤2🤔1
🔥 Последняя неделя, чтобы забрать курс по AI-агентам по старой цене!
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
Пока вы тестируете Copilot, другие уже учатся строить AI-агентов, которые реально работают на бизнес. Хватит отставать!
Наш курс — это концентрат практики по LangChain и RAG. Улучшенная версия, доработанная по отзывам первого потока.
📆 Старт — 15 сентября.
💸 Цена 49 000 ₽ — только до 24 августа.
👉 Зафиксировать цену
👾2👍1😁1
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
Сеньор: «Это всего лишь хотфикс на пять минут, ща все сделаю»
И начинается шоу
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁27❤5👍5🥱1
Коллеги, нашли для вас клаву с самыми нужными клавишами. Теперь вайбкодинг станет еще удобнее — не благодарите!
🐸 Библиотека программиста
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍9🥱6❤2🥰2😁2
⚡️ Бесплатный вебинар — прогнозируем цены и не сходим с ума
21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.
Тема:
Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
21 августа в 19:00 МСК будет бесплатный вебинар с Марией Жаровой — экспертом в ML и Data Science.
Тема:
«Введение в машинное обучение: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
⚡4🤔4🤩2😁1
Rust-101 — бесплатный курс, в котором ты учишь Rust через практику. Все начинается с базы: как работает ownership, borrowing, lifetimes и traits.
Дальше — более сложные темы вроде итераторов, многопоточности с Arc, Mutex и RwLock, unsafe-Rust.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁19🌚4👍3
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
☝️ Один мудрый тимлид дал двум своим разработчикам по «таланту» — мощной, но своенравной LLM.
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
Первый разработчик испугался её «галлюцинаций». Он запер модель в песочнице, не давая ей доступа к свежим данным. На вопросы модель отвечала красиво, но часто придумывала факты, то есть врала. Он просто «закопал» свой талант, боясь им пользоваться.
Второй же разработчик не побоялся. Он построил для своей LLM систему RAG — дал ей «лопату и карту», чтобы находить сокровища в базе знаний компании. Его AI-агент отвечал точно по делу, ссылаясь на реальные документы. Он заставил свой «талант» работать и приносить пользу.
Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.
Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал.
Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge».
💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа.
👉 Начать строить RAG раньше других
😁10❤3🤔3
Коллеги, подхватываем тренд с линкедина, потому что HR'ы дуреют от этой прикормки.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁30❤4
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📅 Сегодня в 19:00 МСК — бесплатный вебинар с Марией Жаровой.
Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости.
🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель.
🔹 Получите готовые скрипты для старта.
Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях.
👉 Регистрируйтесь
Тема: «Введение в ML: как спрогнозировать стоимость недвижимости».
🔹 Разберём задачу прогноза стоимости недвижимости.
🔹 Покажем пошагово, как собрать первую модель.
🔹 Получите готовые скрипты для старта.
Не зайдёшь — будешь ещё год делать вид, что понимаешь графики в чужих презентациях.
👉 Регистрируйтесь
👾3❤2👍1🔥1
Раньше Git хранил unreachable объекты в специальных "cruft packs", что замедляло работу с большими репозиториями.
Теперь Git оптимизирует это, создавая индексы (MIDX), которые исключают «мусор» и включают только нужные объекты, а также их предков, если они есть только в cruft-пакетах.
Вместо того чтобы обрабатывать объекты в порядке ревизий, Git теперь группирует их по путям, что позволяет создавать более компактные пакеты и эффективно искать дельты.
Раньше стэши (сохраненные незакоммиченные изменения с помощью
git stash
) были привязаны к одной ссылке (refs/stash
) и их сложно было переносить между машинами. Теперь Git позволяет представлять стэши как последовательность коммитов с четырьмя (или пятью) родителями, что делает их переносимыми, как ветки или теги.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍11🔥10❤5👾3
Даже организаторы хакатонов это давно поняли:
🐸 Библиотека программиста
Нужно сделать [...] либо одному за 48 часов, либо командой за 72.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁37💯5❤1