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

Опишите какой-нибудь метод подбора гиперпараметров?

Можно использовать метод Grid Search.

✍️ Это перебор по сетке. Алгоритм таков:

▪️для каждого гиперпараметра фиксируется несколько значений;
▪️далее составляются все возможные комбинации;
▪️на каждой из этих комбинаций модель обучается и тестируется;
▪️выбирается комбинация, на которой модель показывает лучшее качество.

К недостаткам метода относятся его вычислительные затраты: если комбинаций параметров слишком много, алгоритм не завершится за разумное время.

#машинное_обучение

Какие статистические тесты вы знаете?

▪️T-test
Это тест параметрического типа. Он применяется, когда нужно понять, есть ли различия в среднем значении переменной между двумя группами наблюдений. Нулевая гипотеза здесь предполагает, что средние значения переменной в двух группах не отличаются значимо.

Кроме того, прежде чем проводить T-тест, необходимо проверить, что переменная для оценки непрерывна, распределена близко к нормальному и обладает незначительными различиями в дисперсии между двумя группами наблюдений.

▪️ANOVA
Используется для проверки различий между средними значениями трёх или более групп. Нулевая гипотеза предполагает, что все группы имеют одинаковое среднее значение, а альтернативная — что хотя бы одна группа отличается. ANOVA требует выполнения следующих условий:
1. Нормальное распределение данных в каждой группе.
2. Группы имеют одинаковую дисперсию (гомогенность дисперсий).
3. Независимость наблюдений между группами.

▪️Chi-Square тест
Хи-квадрат тест используется для анализа взаимосвязей между категориальными переменными. Нулевая гипотеза утверждает, что между переменными нет связи. Этот тест часто применяется в таблицах сопряжённости (например, для проверки зависимости между полом и предпочтением товара).

#статистика

🧑‍💻 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.

✍️ Шпаргалка: Python для Data Science

Охватывает:

▪️основы языка;
▪️Jupyter Notebook;
▪️NumPy;
▪️Matplotlib;
▪️Pandas.

🔗 Ссылка на шпаргалку

Что такое темп обучения в градиентном бустинге?

Градиентный бустинг может переобучиться. Если, например, базовые алгоритмы слишком сложные (предположим, решающие деревья слишком глубокие), то при обучении ошибка на обучающей выборке может приблизиться к нулю.

Чтобы смягчить этот эффект, можно ввести темп обучения (learning rate). Это параметр, лежащий в диапазон от нуля (не включая его) до единицы (включая её). Темп обучения позволяет добиться того, чтобы каждый базовый алгоритм вносил относительно небольшой вклад во всю композицию.

Значение параметра обычно определяется эмпирически по входным данным.

#машинное_обучение

Что такое доверительный интервал?

Доверительный интервал (confidence interval) — это интервал, который с заданной вероятностью (или надёжностью) содержит истинное значение оцениваемого параметра.

Иными словами, доверительный интервал позволяет сказать: если бы мы многократно брали выборки и рассчитывали для каждой интервал, то в заданном проценте случаев (например, 95%) этот интервал содержал бы истинное значение параметра.

▪️Доверительный интервал говорит о параметре (например, среднее или доля), а не о самих наблюдениях.

Пример: доверительный интервал для среднего веса населения указывает диапазон значений, в котором, с вероятностью 95%, лежит средний вес всей популяции, а не вес отдельных людей.

#статистика

❗Вакансии «Библиотеки программиста» — ждем вас в команде!

Мы постоянно растем и развиваемся, поэтому создали отдельную страницу, на которой будут размещены наши актуальные вакансии. Сейчас мы ищем:
👉контент-менеджеров для ведения телеграм-каналов

Подробности тут

Мы предлагаем частичную занятость и полностью удаленный формат работы — можно совмещать с основной и находиться в любом месте🌴

Ждем ваших откликов 👾

Новый год — время для новых начинаний!
Пока все строят планы на будущее, подумайте, что поможет вам двигаться вперёд в карьере. Мы знаем, что навыки в IT открывают огромные возможности — и мы готовы помочь вам начать!

🔹 Почему IT?

- Большинство компаний активно ищут специалистов.
- Вы можете работать из любой точки мира — с гибким графиком и интересными задачами.
- А ещё IT — это высокий доход и стремительный карьерный рост.

Возможно, именно сейчас тот момент, когда стоит инвестировать в себя и развить востребованные навыки. У нас есть конструктор курсов, с помощью которого вы сможете составить свой идеальный план обучения — под свои цели и интересы.

📚 Как это работает?

- Несколько программ по цене одной — выбирайте всё, что вам нужно.
- Бессрочный доступ — учитесь в своём ритме и когда удобно.
- Это выгодно — вы получаете навыки, которые помогут вам расти профессионально и зарабатывать больше.

А для тех, кто решит сделать шаг в будущее до конца года, у нас есть кое-что особенное… 🎁 Узнайте больше

Как выбрать свой путь?
Мы предлагаем несколько уникальных комбинаций курсов, которые помогут вам стать настоящим экспертом:

🔵 Математика для Data Science + Алгоритмы и структуры данных — для тех, кто хочет готовиться к собеседованиям в топовые компании.

🔵 Алгоритмы + ML — чтобы не просто решать задачи, а понимать, как работают современные технологии.

🔵 Frontend + ML — создавайте приложения и учитесь работать с нейросетями.

🔵 И другие комбинации для разных целей.

Новогодний подарок, который будет работать на вас весь год — это отличная идея! 🎁 Начните сейчас

Развивайтесь в IT — и будущее уже будет в ваших руках!

Расскажите о некоторых мерах сходства, используемых в машинном обучении.

🔹Косинусное сходство
Определяется через рассмотрение двух векторов в n-мерном пространстве и вычисление косинуса угла между ними. Диапазон значений этой меры — от [-1, 1], где значение 1 означает, что два вектора максимально схожи, а -1 — что они различны.

🔹Евклидово или Манхэттенское расстояние
Эти значения представляют собой расстояния между двумя точками в n-мерном пространстве. Основное различие между ними заключается в способе их вычисления:
▪️Евклидово расстояние вычисляется как прямая линия между двумя точками.
▪️Манхэттенское расстояние — сумма абсолютных разниц координат, представляя путь «по сетке».

🔹 Сходство Жаккара
Также известно как IoU (Intersection over Union). Широко применяется в области детекции объектов для оценки перекрытия между предсказанным ограничивающим прямоугольником и истинным (ground truth). Вычисляется как отношение пересечения множества (Intersection) к объединению множества (Union).

#машинное_обучение

👀 А как вы пишете SQL?

❤️ — КАПСОМ
👍 — маленькими буквами

Что такое dropout и как он работает? Почему это важно?

Dropout — это метод, который на каждом этапе обучения случайным образом отключает определённый процент нейронов с вероятностью p. В результате, на каждой итерации обучения активны только 1-p нейронов, что помогает сети не зависеть исключительно от ограниченного числа нейронов для формирования признаков. Это создает регуляризирующий эффект, который регулируется гиперпараметром p.

Что такое иерархическая кластеризация и в каких случаях она применяется?

В отличие от обычной кластеризации, где все кластеры равноправны и располагаются на одном уровне, иерархическая кластеризация формирует вложенные кластеры, создавая древовидную структуру.

Алгоритм можно описать следующим образом:
▫️Сначала создаём столько кластеров, сколько объектов в выборке, каждый объект находится в своём собственном кластере.
▫️Затем итеративно объединяем два ближайших кластера, пока не будет достигнут критерий остановки.

В качестве критерия остановки можно использовать либо необходимое количество кластеров, либо условия, основанные на метриках расстояния между кластерами.
Полученная иерархическая структура анализируется с помощью дендрограммы. Иерархическую кластеризацию целесообразно применять в следующих случаях:

▪️если количество кластеров неизвестно,
▪️если требуется визуализировать структуру данных,
▪️если данные имеют естественную иерархическую организацию.

Когда не стоит использовать обобщённые линейные модели (GLM), такие как линейная и логистическая регрессии?

1️⃣ Если между переменными наблюдается значительная нелинейность. В таких случаях лучше рассмотреть альтернативные модели, способные учесть эти особенности.
2️⃣ Обобщённые линейные модели предполагают выполнение определённых условий: нормальность остатков, гомоскедастичность и отсутствие мультиколлинеарности. Если эти условия не соблюдаются, результаты могут оказаться ненадёжными.
3️⃣ GLM могут быть подвержены влиянию выбросов или экстремальных значений.

🤖🔧 ТОП-10 опенсорсных инструментов для работы с ИИ в 2025 году

Сделали детальный разбор 10 самых перспективных инструментов для работы с ИИ в 2025 году:

▪️DeepEval
▪️LangChain
▪️Flowise
▪️LiteLLM
▪️SWIRL
▪️Cognita
▪️LLMWare
▪️Letta
▪️W&B (Weights and Biases)
▪️ONNX Runtime

От создания умных ассистентов до построения мощных RAG-систем — разбираем возможности, сравниваем производительность, безопасность и простоту интеграции каждого решения.

👉 Читать статью

🐍📈 Python в 2024 году: что происходит с самым популярным языком

В 2023-2024 компания JetBrains провела масштабное исследование «внутренних» трендов в экосистеме Python и недавно поделилась результатами. Оказалось, что:

▪️Разработчики выбирают uv вместо Poetry;
▪️Контейнеры становятся самым популярным способом развертывания Python-приложений;
▪️41% питонистов имеют опыт работы с Python менее 2 лет.

Более подробно об этих и других трендах читайте в нашей статье 👈