Книжный куб
Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)
إظهار المزيد📈 نظرة تحليلية على قناة تيليجرام Книжный куб
تُعد قناة Книжный куб (@book_cube) في القطاع اللغوي الروسية لاعباً نشطاً. يضم المجتمع حالياً 14 474 مشتركاً، محتلاً المرتبة 2 569 في فئة الكتب والمرتبة 45 775 في منطقة روسيا.
📊 مؤشرات الجمهور والحراك
منذ تأسيسه في невідомо، حقق المشروع نمواً سريعاً وجمع 14 474 مشتركاً.
بحسب آخر البيانات بتاريخ 03 يوليو, 2026، تحافظ القناة على نشاط مستقر. خلال آخر 30 يوماً تغيّر عدد الأعضاء بمقدار 246، وفي آخر 24 ساعة بمقدار 10، مع بقاء الوصول العام مرتفعاً.
- حالة التحقق: غير موثّقة
- معدل التفاعل (ER): يبلغ متوسط تفاعل الجمهور 17.21%. وخلال أول 24 ساعة من النشر يحصد المحتوى عادةً 10.68% من ردود الفعل نسبةً إلى إجمالي المشتركين.
- وصول المنشورات: يحصل كل منشور على متوسط 2 491 مشاهدة. وخلال اليوم الأول يجمع عادةً 1 545 مشاهدة.
- التفاعلات والاستجابة: يتفاعل الجمهور بانتظام؛ متوسط التفاعلات لكل منشور يبلغ 18.
- الاهتمامات الموضوعية: يركز المحتوى على مواضيع رئيسية مثل engineering, native, devex, devops, leadership.
📝 الوصف وسياسة المحتوى
يصف المؤلف القناة بأنها مساحة للتعبير عن الآراء الذاتية:
“Рекомендации интересных книг, статей и выступлений от Александра Поломодова (@apolomodov), технического директора и эксперта в архитектуре (no ads in channel)”
بفضل وتيرة التحديث المرتفعة (أحدث البيانات بتاريخ 04 يوليو, 2026) تحافظ القناة على حداثتها ومستوى وصول مرتفع. وتُظهر التحليلات تفاعلاً نشطاً من الجمهور، ما يجعلها نقطة تأثير مهمة ضمن فئة الكتب.
учли опыт прошлогоднего катка. Поэтому, уверены, что этот будет максимально комфортным, удобным, и свободным от очередей — мы сделали всё для этого!
В общем, я думаю, что - я как и в прошлый раз зарегестрируюсь на каток - но в этот раз все-таки смогу на него попасть:) #ForParents #ForKids #Conference
Production use of a neural network tends to go through these four phases (if you are lucky): 1. It works on the training data 2. It also works on the validation data 3. After a lot of disappointment, we get it to work on other people’s real life data too 4. Other people can get it to work on their own data as well
Almost all demos declare victory after phase 2.И дальше автор делает финальные выводы по выступлению - Deep learning реально - Deep learning позволяет получать магические результаты - Deep learning не является волшебным и обманчиво простым - Все еще можно попасть на борт этого корабля:) В итоге, автор предлагает не опираться на внешние API облачных сервисов, а делать свои продукты поверх решений, доступных on-premise. Автор предлагает посмотреть на следующие материалы - Whisper.cpp: state of the art voice transcription in dozens of languages, entirely self-contained on your own computer/phone: https://github.com/ggerganov/whisper.cpp - LlaMA “GPT-like”, self-contained, own computer etc: https://github.com/ggerganov/llama.cpp - https://berthub.eu/articles/posts/hello-deep-learning/ - the series behind this presentation, https://github.com/berthubert/hello-dl - https://berthub.eu/articles/posts/ai-is-guaranteed-to-disrupt-us/ #ML #DataScience #Data #Math #Software #SoftwareDevelopment #Engineering
В поисках средств для оживления в широких кругах интереса к математике, мне пришла мысль собрать ряд произведений, трактующих математические темы в беллетрической или полубеллетрической форме, и предложить их читателю с соответствующими комментариями. Число таких произведений, конечно, весьма ограничено. Этим объясняются скромные размеры настоящего сборника. Однако, затрагиваемые в нем математические темы все же довольно разнообразны: относительность пространства и времени, четырехмерный мир, расчеты из области небесной механики, вопросы математической географии, комбинаторика и исполинские числа, приложение математического анализа к играм, неопределенный анализ, уравнения. Можно надеяться, что этот небольшой сборник натолкнет иных читателей на более серьезные размышления и побудит к систематическому ознакомлению с тем или иным отделом математики. Настоящий сборник является первым известным мне опытом подобного рода.#Math #PopularScience #Physics
Product manager: We’re launching this awesome new feature next month! And we need analytics from day 1! Let’s GOOO! Data team: HOLD ON! Lemme talk to the software engineering team first and see what their data architecture looks like…А дальше доклад посвящен следующим темам и выстроен в виде важных вопросов, которые обычно задает Sam в очередном проекте 1. Logistics - нужны доки, нужны встречи и понятная зона ответственности, понятные коммуникации, ответы на вопросы: что мы планируем измерять и когда (уже в первый день, неделю, месяц, ...). Как сделать так, что команда разработки была в синке с аналитикой. 2. Infrastructure - где хостятся данные, какой там тип хранилища, могут наши ETL инструменты с этим справиться, нужен ли SSH туннель. Есть ли prod и dev инстансы, мы используем реплики для получения данных? Нужен ли нам доступ на запись? Что мы делаем с credentials (личные они или общие, как мы их шарим). Когда удастся получить доступ к данным? На dev или prod? 3. Data model - как выглядит схема данных, есть ли документация, кто поддерживает изменения в схеме и кто и как их коммуницирует? Как будет выглядеть data constraints enforcing (foreign key relationship, NULL values, default values, JSON schemas)? Как обрабатываются таймзоны в датах, валюты? Действительно ли мы сохраняем все, что хотим измерять? 4. Application and data flow - как и когда записи создаются и поля заполняются значениями? Какие действия вызывают модификации значений? Как события модификаций данных логируются (поле updated_at или отдельная таблица с событиями логирования)? Как будут обработаны удаления (hard или soft удаления)? Архивируются ли "старые" данные? Нужна ли миграция данных из старого приложения? Будут ли реалистичные тестовые данные, на которых можно будет разрабатывать? Будут ли тестовые данные в production среде? 5. Data contracts - как будут документированы договоренности из пунктов 1-4? И как мы будем обеспечивать их соблюдение в будущем не требуя слишком большого человеческого участия? Что из этого можно вынести в CI/CD и проверять на стороне производителе данных (а не как обычно на стороне потребителя)? Как нужно будет коммуницировать об изменениях и кого надо будет информировать об этом? Что делать, если что-то сломается? Как надо будет репортить о проблемах, а также какое SLA будет на фиксы? Автор обобщает весь доклад тремя пунктами
- Integrating data from a new source into your data warehouse isn’t just “plug n play” - There are an infinite number of questions to consider. You will probably miss something. - The key is connection and context between teams.А дальше, если все сделать правильно, то проблема из самого начала превращается в
Product manager: Look at this awesome new feature! And the dashboard to track all these cool metrics! Data team: Well it’s not everything you asked and it was a bit bumpy getting there, but it works! Go team!#Data #Software #SoftwareDevelopment #Engineering #Management #Leadership #Databases
Баланс означает корректировку игрововй механики для изменения относительной мощности различных инструментов, боевых единиц, стратегия, команд или персонажей.Баланс является инструментом, который используют для разных целей, где выделяются две: честность и глубина - игра считается честно, если вначале ни у одного из игроков нет преимущества - для того, чтобы игра была глубокой, она должна генерировать решения, которые были бы настолько сбалансированы, что даже эксперту сложно было бы принять решения Обычно игроки используют определенные стратегии - конкретные наборы действий для достижения целей. И если нет вырожденной стратегии (очевидно лучшей для данной ситуации), то игра является глубокой. Интересно, что баланс зависит от навыка игрока, так как разный уровень навыков дает доступ к разным стратегиям. Иногда ради баланса геймдизайнер решает поменять одну из механик, из которых состоит игра. Но изменения в механиках меняют все стратегии, в которые она встроена, а не только те, что мы планировали изменить. Поэтому поиск баланса достаточно сложен. Прямо как при принятии архитектурных решений:) Глава 7. Многопользовательская игра Эту главу автор начинает с рассмотрения теории игр, которой посвящены отдельные книги "Теория игр", "Теория игр в комиксах". Тут идет речь про равновесие Нэша, смешанные стратегии, yomi (чтение мыслей противника и попытка его убедить, что вы сделаете что-то одно, а вы на самом деле сделаете что-то другое). Дальше идет речь про то, что в многопользовательских играх часто у игроков могут быть разные цели, что приводит к тому, что одни игроки нарушают опыт других игроков. Глава 8. Мотивация и удовлетворение Эта глава начинается к отсылке к дофаминовому удовольствию и предвкушению награды, которое работает лучше, чем собственно получение награды. Дальше автор рассказывает про режим подкрепления
Режим подкрепления - это система правил, которая определяет, когда выдается наградаПричем большинство режимов подкрепления имеют неявную схему разработки, когда они появляются из игровых систем более низкого уровня. Это назвается эмерджентными режимами подкрепления. Интересно, что режимы подкрепления, работающие через внешнюю мотивацию и поощрения могут вытеснять и разрушать внутреннее наполнение игры и мотивацию игроков. Поэтому
Цель дизайна наград состоит в том, чтобы создать систему, которая может обнаруживать и соответствующим образом вознаграждать игрока за все, что он уже хочет сделать. Поскольку каждая игра уникальна, то нуждается в собственной продуманной системе.Глава 9. Интерфейс Автор начинает с того, что у нас 2 цели - донести информацию о том, что проихсодит в игре - здесь мы должны разработать системы, которые структурируют и упорядочивают информацию - обеспечить возможность управления - здесь мы должны разработать сложную комбинацию ограничений, соглашений и вспомогательных систем Для этого часто используются метафоры, которые придают новой информации знакомые черты, чтобы ее можно было легче понять. Больше того, игра должна задать словарь метафор, который указывает какие элменты моделируют механику, и соответствовать этому словарю. Для того, чтобы информация воспринималась лучше используется визуальная иерархия, в которой важные элементы становятся более заметными, чем неважные. Глава 10. Рынок Эта глава посвящена тому, как игры чувствуют себя на рынке. Про эффект Матфея, дилемму новатора, сегментацию рынка, кривую ценности. В общем, здесь мы заходим на территорию маркетинга и планирования продаж:) P.S. На этом обзор это книги заканчивается, так часть книги про "Процессы" очень хорошо пересекается с обычными процессами разработки, о которых я и так часто рассказываю. #Design #GameDesign #SystemDesign #SystemThinking #Management #SelfDevelopment
Prefer simple, straightforward solutions to overly clever and complicated, cool approachesи
Focus innovation on the domain, not technologyНу и финальный аккорд выступления посвящен тому, что архитектура до сих пор остается самой интересной областью в IT потому, что она имеет значение - если сделать ее плохо, то все развалится, а вот если сделать правильно, то успех еще не гарантирован:) P.S. RIP Стефан. Ты был крутым архитектором, консультантом и спикером. #Architecture #Software #Engineering
متاح الآن! بحث تيليغرام 2025 — أهم رؤى العام 
