Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter
Все самое полезное для пхпшника в одном канале. По рекламе: @proglib_adv Учиться у нас: clc.to/M561SQ Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5d13cd6fa92100ee6f68b
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter
Channel Библиотека пхпшника | PHP, Laravel, Symfony, CodeIgniter (@phpproglib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 511 subscribers, ranking 11 315 in the Technologies & Applications category and 60 496 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 511 subscribers.
According to the latest data from 28 August, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -65 over the last 30 days and by -2 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 19.22%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 9.53% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 2 022 views. Within the first day, a publication typically gains 1 002 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 14.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as php, laravel, пхпшника, artisan, api.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Все самое полезное для пхпшника в одном канале.
По рекламе: @proglib_adv
Учиться у нас: clc.to/M561SQ
Для обратной связи: @proglibrary_feeedback_bot
РКН: https://gosuslugi.ru/snet/67a5d13cd6fa92100ee6f68b”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 29 August, 2026), the channel maintains relevance and a high level of publication reach. Analytics show that the audience actively interacts with content, making it an important point of influence in the Technologies & Applications category.
Мощь LLM раскрывается не в ней самой, а в системах, которые вы строите вокруг неё.Именно такие системы мы и будем строить на втором потоке нашего курса «AI-агенты для DS-специалистов». Мы не просто поговорим о RAG, а соберём полный пайплайн с оценкой качества, чтобы ваш агент не врал. Представьте, что вы сможете начать изучать эту сложную и востребованную тему уже 15 сентября, а не ждать официального старта в октябре. У вас будет фора в 3 недели, чтобы спокойно разобраться в векторных базах и подходе «LLM as a Judge». 💸 Цена 49.000 ₽ действует последние 4 дня — до 24 августа. 👉 Начать строить RAG раньше других
I want you to act as a regex generator. Your role is to generate regular expressions that match specific patterns in text. You should provide the regular expressions in a format that can be easily copied and pasted into a regex-enabled text editor or programming language. Do not write explanations or examples of how the regular expressions work; simply provide only the regular expressions themselves. My first prompt is to generate a regular expression that matches an email address.В этом примере будет сгенерировано выражение, для матчинга email-адресов. 💬 Часто пишете регулярки? Делитесь в комментариях! 🚀 🐸Библиотека пхпшника #буст
«Введение в машинное обучение: как спрогнозировать стоимость недвижимости».Подробности рассказываю в гс выше — включай, чтобы не пропустить.
dynamic количество процессов изменяется в зависимости от нагрузки сервера.
pm.max_children = 1000
Максимальное количество рабочих процессов. Высокие значения могут привести к ошибкам из-за нехватки памяти. Пример: для 1000 процессов × 100MB/процесс потребуется 100GB RAM.
pm.start_servers = 80
Количество процессов, которое будет запущено при старте PHP-FPM для быстрой обработки начальной нагрузки.
pm.min_spare_servers = 40
Минимальное количество «запасных» процессов, которые должны оставаться в ожидании.
pm.max_spare_servers = 120
Максимальное количество неактивных процессов. Если их больше, лишние процессы будут завершаться.
request_terminate_timeout = 300s
Ограничение времени для запроса — если выполнение длится более 5 минут, процесс будет завершен.
request_slowlog_timeout = 5s
Все запросы, которые выполняются более 5 секунд, записываются в лог для анализа производительности.
📊 Рекомендации:
Для серверов с меньшим объёмом памяти, например 8GB RAM, настройте:
pm = dynamic
pm.max_children = 50
pm.start_servers = 10
pm.min_spare_servers = 5
pm.max_spare_servers = 20
Эти настройки обеспечат баланс между производительностью и безопасностью, сохраняя ресурсы для других служб.
👉 Поделитесь этим постом с коллегами!
🔗 Ссылка на статью
Библиотека пхпшника