Frontend Hash
الذهاب إلى القناة على Telegram
admin @haarrp @pythonl - 🐍 @machinee_learning - chat @ArtificialIntelligencedl - AI @datascienceiot - ml 📚 @pythonlbooks-📚 @hr_itwork-работа
إظهار المزيد3 306
المشتركون
-324 ساعات
-157 أيام
-3230 أيام
جاري تحميل البيانات...
القنوات المماثلة
سحابة العلامات
لا توجد بيانات
هل تواجه مشاكل؟ يرجى تحديث الصفحة أو الاتصال بمدير الدعم الخاص بنا.
الإشارات الواردة والصادرة
---
---
---
---
---
---
جذب المشتركين
يونيو '26
يونيو '26
+3
في 0 قنوات
مايو '26
+7
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '26
+7
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '26
+10
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '26
+18
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '26
+20
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '25
+12
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '25
+76
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '25
+30
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '25
+36
في 1 قنوات
Get PRO
أغسطس '25
+28
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '25
+68
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '25
+40
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '25
+25
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '25
+38
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '25
+29
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '25
+56
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '25
+87
في 1 قنوات
Get PRO
ديسمبر '24
+90
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '24
+87
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '24
+143
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '24
+129
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '24
+143
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '24
+192
في 2 قنوات
Get PRO
يونيو '24
+243
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '24
+313
في 35 قنوات
Get PRO
أبريل '24
+470
في 44 قنوات
Get PRO
مارس '24
+376
في 22 قنوات
Get PRO
فبراير '24
+16
في 3 قنوات
Get PRO
يناير '24
+21
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '23
+16
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '23
+15
في 1 قنوات
Get PRO
أكتوبر '23
+20
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '23
+55
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '23
+36
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '23
+71
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '23
+189
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '23
+46
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '23
+77
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '23
+75
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '23
+128
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '23
+99
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '22
+106
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '22
+600
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '22
+163
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '22
+141
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '22
+84
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '22
+131
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '22
+490
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '22
+216
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '22
+1 414
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '220
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '220
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '220
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '210
في 0 قنوات
Get PRO
نوفمبر '210
في 0 قنوات
Get PRO
أكتوبر '210
في 0 قنوات
Get PRO
سبتمبر '210
في 0 قنوات
Get PRO
أغسطس '210
في 0 قنوات
Get PRO
يوليو '210
في 0 قنوات
Get PRO
يونيو '210
في 0 قنوات
Get PRO
مايو '210
في 0 قنوات
Get PRO
أبريل '210
في 0 قنوات
Get PRO
مارس '21
+2
في 0 قنوات
Get PRO
فبراير '21
+1
في 0 قنوات
Get PRO
يناير '21
+2
في 0 قنوات
Get PRO
ديسمبر '20
+974
في 0 قنوات
| التاريخ | نمو المشتركين | الإشارات | القنوات | |
| 23 يونيو | 0 | |||
| 22 يونيو | 0 | |||
| 21 يونيو | 0 | |||
| 20 يونيو | +1 | |||
| 19 يونيو | 0 | |||
| 18 يونيو | 0 | |||
| 17 يونيو | 0 | |||
| 16 يونيو | 0 | |||
| 15 يونيو | +1 | |||
| 14 يونيو | +1 | |||
| 13 يونيو | 0 | |||
| 12 يونيو | 0 | |||
| 11 يونيو | 0 | |||
| 10 يونيو | 0 | |||
| 09 يونيو | 0 | |||
| 08 يونيو | 0 | |||
| 07 يونيو | 0 | |||
| 06 يونيو | 0 | |||
| 05 يونيو | 0 | |||
| 04 يونيو | 0 | |||
| 03 يونيو | 0 | |||
| 02 يونيو | 0 | |||
| 01 يونيو | 0 |
منشورات القناة
🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора.
async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.
Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/| 2 | Разрываем интернет на Rust: свой многопоточный веб-краулер за вечер
Краулер это один из тех проектов, где Rust показывает свою истинную мощь. Тысячи одновременных соединений, разбор HTML, работа с очередями и разделяемым состоянием, жесткие требования по памяти. На Python вы быстро упрётесь в GIL, на Go получите хорошую производительность, но на Rust с tokio вы выжимаете из одной машины всё возможное. Сегодня построим краулер, который обходит сайт в несколько потоков, уважает robots.txt, ограничивает глубину, дедуплицирует ссылки, извлекает текст и заголовки страниц и складывает всё в JSONL файл. Это не игрушка. С небольшими допиливаниями вы сможете пихать в него миллионы URL.
Что именно мы строим
Разберёмся, что именно нам нужно от краулера. На вход он получает стартовый URL, максимальную глубину обхода и число параллельных рабочих. Дальше он качает страницы, вытаскивает ссылки из тегов a, фильтрует их по домену, чтобы не убежать на весь интернет, добавляет новые URL в очередь и записывает результат в файл. Главная идея схемы: один поставщик задач, много рабочих, один писатель результатов, и всё это связано каналами mpsc из tokio. Блокирующих вызовов нет, разделяемых мьютексов минимум.
https://uproger.com/razryvaem-internet-na-rust-svoj-mnogopotochnyj-veb-krauler-za-vecher/ | 333 |
| 3 | 🎨✨ Инструмент для создания высококачественного HTML-дизайна
cc-design — это мощный инструмент, встроенный в Claude Code, который помогает создавать интерактивные прототипы, слайды, лендинги и визуальные макеты. Он предлагает структурированный подход к дизайну с акцентом на проверку фактов и планирование, что делает процесс более эффективным и предсказуемым.
🚀Основные моменты:
- Высокая точность в дизайне с проверкой фактов
- Структурированный рабочий процесс с четким планированием
- Поддержка множества форматов вывода: от прототипов до анимаций
- Применение 20 философий дизайна и 8-слойной структуры
- Интеграция с 68+ системами брендов для клонирования стилей
📌 GitHub: https://github.com/ZeroZ-lab/cc-design
#javascript | 317 |
| 4 | 🎥 Редактируй видео с помощью Claude Code
video-use — это инструмент для редактирования видео, который использует ИИ для автоматизации процесса. Просто поместите сырые кадры в папку, общайтесь с Claude Code и получайте готовое видео без лишних настроек.
🚀 Основные моменты:
- Удаляет лишние слова и паузы
- Автоматическая цветокоррекция сегментов
- Добавляет субтитры и анимации
- Оценивает качество на каждом этапе
- Сохраняет память о сессиях
📌 GitHub: https://github.com/browser-use/video-use | 359 |
| 5 | 🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.
Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/ | 315 |
| 6 | ИИ решил задачу Эрдёша за 80 минут. Люди тратили на неё годы
GPT-5.4 Pro закрыл проблему №1196 из списка Эрдёша. Это задачи про primitive sets - наборы чисел, где ни одно число не делит другое.
Пример простой:
• {2, 3, 5} работает
• {2, 4} ломается, потому что 2 делит 4
На этом простота заканчивается. Дальше начинается сложная теория чисел, связанная с простыми числами и факторизацией.
Конкретно эта задача про то, как такие наборы ведут себя в целом. Не один пример, а общая структура и ограничения.
Контекст важный. Один из главных экспертов по теме, Jared Lichtman, разбирал эту задачу около 7 лет вместе с топовыми математиками. Это не забытая проблема, её активно пытались решить.
ИИ справился примерно за 80 минут.
Все десятилетиями шли через один и тот же подход. Аналитика плюс вероятностные методы. Это стало негласным стандартом.
Модель просто отказалась от этого пути и осталась в чистом анализе, используя веса фон Мангольдта.
Фактически она пошла дорогой, которую люди игнорировали из-за математической интуиции и привычек.
В результате получилось не просто решение, а аккуратное доказательство, которое потенциально упрощает более широкий класс задач.
Если это подтвердится, это повлияет не на одну задачу, а на целый кусок теории чисел.
Похоже, что модели начали находить не только ответы, но и неожиданные идеи, которые люди системно пропускали.
https://x.com/jdlichtman/status/2044298382852927894 | 358 |
| 7 | ⚡️ Вы слышали про Rust. Знаете, что он быстрый, безопасный и что за ним будущее.
Осталось одно: сесть и выучить.
Этот курс со Stepik- кратчайший путь от «знаю что такое Rust» до «пишу на нём».
6 модулей, 50 уроков, 143 теста. Ownership, borrowing, traits, async, Tokio, Axum, макросы, WASM — всё разложено по полочкам и закреплено практикой.
Никакого видео на 40 минут ради одной мысли. Подробный текст, много кода, реальные задачи после каждого урока. На выходе — портфолио из 10+ проектов: от CLI-утилит до REST API с базой данных.
48 часов действует скидка 55 процентов: stepik.org/course/269250 | 308 |
| 8 | 👀 Релиз SAM 3.1 - одной из самых сильных open-source моделей для компьютерного зрения.
Модель понимает, что происходит на изображении или видео, и умеет находить объекты по текстовому описанию. Можно буквально написать «человек в красной футболке» и она найдёт нужных людей.
Работает не только с картинками, но и с видео. Объект можно задать один раз, и дальше модель будет отслеживать его между кадрами.
Ключевая идея - open-vocabulary. Модель не ограничена фиксированными классами, как старые системы. Она оперирует огромным количеством понятий и может находить практически любые объекты.
Ещё важный момент можно комбинировать способы управления: текст, клики, рамки, маски. Это даёт гораздо больше контроля и точности.
Под капотом новая архитектура, где отдельно решаются задачи поиска объектов и их отслеживания. За счёт этого модель лучше различает похожие вещи и стабильнее работает на видео.
В репозитории уже есть всё для старта: готовые веса, код, примеры и ноутбуки.
По факту это уже не просто инструмент для разметки, а полноценный vision-движок, который можно встраивать в реальные продукты от аналитики видео до автоматизации разметки данных.
Теперь модель может отслеживать до 16 объектов за один проход.
С multiplexing все объекты обрабатываются одновременно:
• меньше лишних вычислений
• нет узких мест по памяти
Результат: скорость обработки видео увеличивается примерно в 2 раза
с 16 до 32 FPS на одном NVIDIA H100!
На новом бенчмарке SA-CO, который включает 270 тысяч уникальных концептов, SAM 3 достигает 75–80% от уровня человека.
https://github.com/facebookresearch/sam3
@ai_machinelearning_big_data
#ai #ml #llm #cv #python | 385 |
| 9 | Как frontend-разработчику получить оффер в Big Tech?
Платят как джуну, а спрашивают как с лида 🙄 Зарплата не растёт, задачи скучные.
Пробуешь откликаться, но на резюме клюют только ноунейм компании, а на собесах валят на алгоритмах? При этом вокруг кто-то постоянно получает офферы в Яндекс или VK...
Стабильность с маленькой зп, или дестрой рынка и выход на максимальную? Синяя или красная таблетка, Нео?! 👾
Меня зовут Тихон, привет! Я — действующий Frontend-разработчик и ментор.
Помогаю устроиться на хорошие позиции в Big Tech и сопровождаю на испытательном сроке.
В своем канале:
👉Разбираю самые популярные и каверзные вопросы на собесах
👉Рассказываю как пройти фильтр HR
👉Борюсь с убеждениями, которые мешают развиваться
👉Делюсь лайфхаками, например как аккуратно “пинговать” рекрутеров
Регулярно публикую полезные материалы:
▪️60 вопросов, которые точно помогут тебе на собеседовании
▪️Подборка из 100+ каналов с вакансиями для разработчиков
▪️10 задротских вопросов про JavaScript, после которых ты усомнишься, что вообще знаешь JS. Часть 1
▪️Чек лист проверки своего резюме
Подписывайся, нас уже 4500 🤓: ссылка
Реклама, erid: 2W5zFJUGMaH ИП Галактионов Тихон Витальевич, ИНН 771618975809 | 265 |
| 10 | Как Claude превратил $300 в $2 382 780 за 4 месяца: разбор арбитражного бота на Polymarket
В декабре 2025 года на Polymarket появился кошелёк с балансом $313. Никто не обратил внимания. Но за следующие четыре месяца бот, работающий на базе Claude AI от Anthropic, совершил 26 738 сделок с win rate 98% и превратил стартовый депозит в $2 382 780. Каждая транзакция верифицируется on-chain - данные публичны и неизменны.
https://uproger.com/soobshhenie-otpravlennoe-polzovatelem/ | 371 |
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
