Code Ukraine // Програмування

Шпаргалка по Debug Visualizer: Debug Visualizer — візуальне представлення даних під час налагодження коду, Graph Visualization — відображення об’єктів і зв’язків між ними у вигляді графа, Linked List — візуалізація вузлів двозв’язного списку та їхніх next і prev, Pointers — перегляд зв’язків між елементами та вказівників, Live Debugging — спостереження за змінами структури даних під час виконання програми

📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати. Причина проста. Компанії вже давно навчилися збирати дані. Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу. Саме тому аналітиків шукають у:

▪️ IT ▪️ e-commerce ▪️ маркетингу ▪️ фінансах ▪️ логістиці ▪️ продуктових компаніях

На безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі. Ви дізнаєтесь: 🔖 як працюють аналітики даних 🔖 де використовується SQL 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/gaZ5F

«Керування складністю — суть програмування» — Браян Керніган

Як оцінюють складність задачі? Складність задачі оцінюють командою за допомогою Planning Poker, T-shirt sizing (S, M, L) або Story Points, враховуючи обсяг роботи, ризики та складність реалізації

🪐 Google AI Pro + 5 ТБ на 18 місяців — $29 Gemini Pro, Antigravity, NotebookLM, Flow, Imagen і 5 ТБ Google Drive — в одному тарифі. DataBuy — сервіс цифрових підписок та AI-інструментів. Підписка активується на ваш особистий Google-акаунт — без передачі пароля чи доступу. Для аудиторії каналу діє окрема ціна: ⚡️ 18 місяців — $29 🎟 Промокод: CODE Якщо давно хотіли закрити собі AI для коду, ресерчу, контенту й роботи — тут фактично весь Google AI-стек одразу на півтора року. 🛸 Забрати за $29 🔎 Відгуки покупців DataBuy А якщо шукаєте щось інше — у DataBuy є й інші AI та digital-підписки. Можна просто зайти в каталог і подивитися, що ще підійде під ваші задачі.

😁

Шпаргалка з кібербезпеки: основні інструменти для пошуку вразливостей, аналізу мереж, тестування вебзастосунків, роботи з базами даних і паролями, OpenVAS, SQLmap, Aircrack-ng, Maltego, OpenSSH, Nessus, Zed Attack Proxy, Wireshark, Metasploit, John the Ripper, Nmap, Burp Suite

350+ практичних лабораторних для DevOps Корисний сайт для практики DevOps і DevSecOps — понад 350 безкоштовних лабораторних з Linux, Ansible, Terraform, Kubernetes та GitHub Actions Завдання перевіряються безпосередньо на реальній машині, тож можна одразу відпрацьовувати навички на практиці

Курс Stanford з архітектури GPU та CUDA Уже бачили конспекти лекцій Stanford з архітектури GPU та програмування на CUDA Чудовий курс для тих, хто хоче краще зрозуміти, як влаштовані GPU та як писати ефективний код для них

Тімлід, який ненав’язливо стежить за командою

ШІ-репетитор допоміг студентам Гарварду швидше вивчати фізику У дослідженні Гарварду за участю 194 студентів порівняли навчання з викладачем і спеціально налаштованим ШІ-репетитором. Приріст знань у групі, яка працювала з ШІ, був приблизно вдвічі більшим, хоча студенти витратили менше часу Експеримент провели восени 2023 року: протягом двох тижнів групи по черзі навчалися з викладачем і ШІ. Репетитор не давав готових відповідей, а проводив студентів через уроки, підготовлені викладачами курсу Дослідники припускають, що такий підхід може звільнити аудиторний час для складних задач, проєктів і спільної роботи. Водночас один експеримент із фізики не означає, що ШІ може замінити університетську освіту

Класика жанру

Що таке наслідування в ООП? Наслідування дозволяє одному класу (підкласу) успадковувати властивості та методи іншого класу (суперкласу), що допомагає повторно використовувати код і розширювати функціональність

ШІ вже вчиться самостійно досліджувати невідоме Дослідники з Фуданьського університету, Цінхуа та Tencent протестували 10 передових моделей у двох штучних середовищах із прихованими правилами. Моделі мали самі придумувати експерименти, відновлювати правила за зворотним зв’язком і застосовувати їх до нових задач У AlienCode з 31 прихованим правилом найкращий результат після чотирьох раундів дослідження сягнув 87,6%. Без зворотного зв’язку результати залишалися в межах 0,5–11% Водночас результати виявилися нестабільними: різниця між окремими траєкторіями однієї моделі сягала 72,8 в.п Цікавий висновок: знати правило ≠ уміти його застосувати. Навіть коли модель правильно визначала всі правила, точність становила лише 70,9%. Коли правила давали безпосередньо, на AlienLogic моделі досягали 93–97% Схоже, наступний рівень розвитку ШІ — не просто накопичувати більше знань, а самостійно визначати, який експеримент провести, знаходити нові правила та надійно переносити отримані знання на нові задачі

Апаратне забезпечення для глибокого навчання Лекція Білла Даллі в Georgia Tech, 2024 рік, про ключові напрями розвитку апаратного забезпечення для глибокого навчання Корисний матеріал для тих, хто хоче краще зрозуміти, куди рухається інфраструктура для сучасного AI

Незабаром саме такі білборди можна буде побачити на дорогах

Шпаргалка по DevOps Tools: Cloud — Google Cloud Platform, Microsoft Azure та Amazon Web Services, Provisioning — Chef, Ansible, Jenkins та XL Deploy, Monitoring — AppDynamics, Nagios, Zabbix, Splunk та Elastic, Collaboration — Slack, Microsoft Teams та PagerDuty, Service Management — ServiceNow, Jira та Zendesk, Virtualization — Docker, VMware, Mesos та Kubernetes, Technologies — MySQL, Apache, Nginx, PostgreSQL та Kafka

У Git 2.56 з’явилася git branch --delete-merged — команда для швидкого видалення гілок, які вже були злиті Зручно, щоб підтримувати репозиторій у порядку й не накопичувати непотрібні гілки

Хтось таки створив два адмінські акаунти