Clean Code
الذهاب إلى القناة على Telegram
Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc РКН: clck.ru/3Ht6ch
إظهار المزيد
الشبكة:📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Clean Code
تُعد قناة Clean Code (@codeclean) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 12 115 مشتركاً، محتلاً المرتبة 10 049 في فئة التكنولوجيات والتطبيقات والمرتبة 53 117 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 12 115 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 28 أغسطس, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار -49، وفي آخر 24 ساعة بمقدار -5، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 4.28%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 3.00% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 519 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 363 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 0.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل clean, собеседование, sql, программирование, golang.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
РКН: clck.ru/3Ht6ch”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 29 أغسطس, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة التكنولوجيات والتطبيقات.
12 115
المشتركون
-524 ساعات
-197 أيام
-4930 أيام
أرشيف المشاركات
12 115
Топ вопросов NLP собеседований | трансформер, механизм внимания, берт
Секрет успешного трудоустройства - в дотошной подготовке к собеседованиям!
Знание механизма внимания и трансформеров - база любых собеседований на все грейды в NLP!
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
Encoder vs Decoder | Главные отличия на собеседовании NLP инженера
Плюс практический кейс из индустрии и много чего еще в этом видео:
– Зачем делить на sqrt(d) перед softmax?
– Как работает multi-head attention?
– Главное отличие Encoder от Decoder?
– Зачем матрицы K и Q, почему бы не заменить их на одну?
– Как работает FFN блок?
– Зачем нужен Residual Connections?
– Как работает LayerNorm?
– Почему размер decoder модели порядка миллиарда, а encoder – миллиона?
– Что делать, если модель не помещается на карточку?
– Какой размер модели во время обучения и что мы на самом деле храним?
– Как работает Mixed-Precission во время обучения?
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
Нейросети уже заменяют носителей языка.
В Telegram быстро набирает популярность ИИ-девушка Chatty, с которой можно голосом практиковать живой разговорный английский и ещё 12 языков на основе новейших моделей искусственного интеллекта. Попробовать можно бесплатно.
🇬🇧 Английский: @ChattyTutorBot
🇩🇪 Немецкий: @ChattyGermanBot
🇪🇸 Испанский: @ChattySpanishBot
🇫🇷 Французский: @ChattyFrenchBot
🇮🇹 Итальянский: @ChattyItalianBot
🇵🇹 Португальский: @ChattyPortugueseBot
🇨🇳 Китайский: @ChattyChineseBot
🇯🇵 Японский: @ChattyJapaneseBot
🇰🇷 Корейский: @ChattyKoreanBot
🇸🇦 Арабский: @ChattyArabicBot
🇹🇷 Турецкий: @ChattyTurkishBot
🇷🇺 Русский: @ChattyRussianBot
🇵🇱 Польский: @ChattyPolandBot
12 115
Реальное собеседование на Аналитика Данных. Разбор и правильные ответы.
Сейчас вы увидите запись реального собеседования на Junior Analytica данных. Вопросы будут непростые и те же самые вопросы могут спокойно задать на позицию middle и выше. Запомните, все вопросы на всех собеседованиях повторяются, поэтому смотрите это видео очень внимательно, ставьте видео на паузу и пытайтесь сами отвечать на вопросы, которые задают кандидаты, после чего уже смотрите правильный ответ.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
Погрузитесь в ИТ за 5 дней и получите доступ к высокооплачиваемым вакансиям!
Бесплатный короткий курс для тех, кто хочет не просто понять, чем занимаются айтишники, но и получить реальный опыт работы с ИТ‑системами.
Всего за 5 дней вы освоите ключевые компоненты ИТ‑сферы, разберёте 6 профессий и получите возможность выйти на зарплату 150–250 тыс.
Курс полностью практический. 8 мини‑проектов с реальными задачами, где вы научитесь: писать код, работать с инфраструктурой, разбираться в сетях, облаке и защите данных.
Подойдёт новичкам и тем, кто уже в ИТ. Количество мест ограничено — регистрируйтесь по ссылке и начинайте практику.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
12 115
12 115
📖Mastering Go Network Automation
🖋Taylor Ian | 2023
В книге подробно рассматриваются такие важные темы, как развертывание контроллеров входящего трафика и внедрение service mesh с помощью Linkerd. Читатели узнают о контейнерных хранилищах, управлении контейнерными хранилищами с помощью Docker, а также об автоматизированных SSL-сертификатах, настройке брандмауэра и сетевых политиках. В книге также рассказывается о мониторинге и оптимизации производительности, в том числе о том, как отслеживать производительность контейнеров и автоматически развертывать обновления. В книге рассматриваются различные стратегии тестирования производительности, такие как нагрузочное, стресс-тестирование и тестирование масштабируемости. В ней рассказывается, как с помощью таких инструментов, как Vegeta и Apache JMeter, на реальных примерах найти узкие места в производительности и оптимизировать сеть.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Go & Мах
12 115
📖Principles of Soft Computing Using Python Programming
🖋Nandi Gypsy | 2024
Мягкие вычисления — это подход к вычислениям, призванный воспроизвести уникальную способность человеческого разума учитывать неопределенность и неточность в своих рассуждениях. Он идеально подходит для вычислительных операций, в которых жесткие аналитические модели не учитывают разнообразие и неоднозначность возможных решений. По мере того как машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более распространенными в сфере вычислений, возможности мягких вычислений по преобразованию вычислительной техники становятся все более значительными.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python & Мах
12 115
Размышляй данными при разработке игры! Главная архитектурная ошибка
В этом видео разберем одну из главных архитектурных ошибок при разработке игры - думать логикой, а не данными. Когда ты пытаешься описывать код игры, опираясь на логические умозаключения, то постоянно возникают проблемы с рассинхроном игровой логики, появлением непонятных багов и усложнением разработки. Опираясь же на действительные данные - ты всегда можешь быть уверен в том, что игра будет работать как надо. Возьми что угодно: анимация, UI, условия победы, механики и тд. - все либо оперирует данными, либо данные отображает пользователю. Именно поэтому так важно научиться разработке с ориентированием на данные, а не на различные логические условия и деревья умозаключений
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
12 115
Почему PostgreSQL захватил мир баз данных?
Рассказываем про PostgreSQL: как эта база появилась, как незаметно захватила мир БД, почему на неё все бегут с MySQL и почему она может легко заменить кучу других баз
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
View NumPy & Pandas Data Instantly in Excel with xlwings!
Хотите быстро просмотреть массивы NumPy или фреймы данных Pandas прямо в Excel? В этом видео я покажу вам самый быстрый и простой способ сделать это с помощью xlwings — всего одной строкой кода на Python.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
