IT Ready
Качественные IT ресурсы, сайты, репозитории, курсы и инструменты для обучения. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_c РКН: https://clck.ru/3NJE9E Реклама на бирже: https://telega.in/channels/+oQDlPHBPTg82MmU6/card
Show more📈 Analytical overview of Telegram channel IT Ready
Channel IT Ready in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 16 995 subscribers, ranking 7 446 in the Technologies & Applications category and 38 622 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 16 995 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 479 over the last 30 days and by -8 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.40%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 4.42% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 599 views. Within the first day, a publication typically gains 752 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 22.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as github, api, habr, собеседование, хабре.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Качественные IT ресурсы, сайты, репозитории, курсы и инструменты для обучения.
Информация ежедневно пополняется!
Автор: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3NJE9E
Реклама на бирже: https://telega.in/channels/+oQDlPHBPTg82MmU6/card”
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.
• Узнаете, как обнаруживать движение и присутствие человека по изменениям обычного Wi-Fi-сигнала;
• Соберёте систему на ESP32-S3 и Raspberry Pi, способную фиксировать даже дыхание неподвижного человека;
• Разберётесь с CSI, обработкой сигнала на Python и выводом данных в веб-дашборд.
🔊 Продолжай читать на Habr!➡️ IT Ready | #статья
kube-apiserver является центральной точкой управления кластером, через которую проходят все операции Kubernetes, а scheduler отвечает за выбор узла, на котором будет запущено приложение.
На картинке — как устроен Kubernetes изнутри: управляющий слой, хранилище состояния, сервер API, планировщик, контроллеры, рабочие узлы, контейнеры и сетевые компоненты, а также как они взаимодействуют между собой.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ IT Ready | #ресурсы• Объясняется, как выбирать локальные LLM и разбираться в форматах GGUF, Safetensors, MLX и многочисленных вариантах квантизации;
• Показывается, как размер модели, пропускная способность памяти и квантизация влияют на скорость и качество инференса;
• Разбирается запуск 30B-модели на обычном Mac, подключение её к кодинг-агенту и почему некоторые техники ускорения вроде speculative decoding могут неожиданно сделать инференс медленнее.
🔊 Продолжайте читать на Habr!➡️ IT Ready | #статья
• Разбирается загадочная запись ::%16777216 в логах RDP и выясняется, почему она появляется при туннелированных подключениях;
• Показывается расследование проблемы через SSH-туннели, API Monitor, структуры SOCKADDR/WTS_SOCKADDR и отладку компонентов Windows;
• Объясняется, как использовать этот артефакт как IoC, восстанавливать искажённые IPv6-адреса и учитывать их в SIEM и threat hunting.
🔊 Продолжайте читать на Habr!➡️ IT Ready | #статья
• Разбирается подход STARM — небольших рекурсивных reasoning-моделей, способных конкурировать с гораздо более крупными LLM в алгоритмических задачах;
• Показывается, как стабилизация обучения, большой реальный batch size и увеличение пути градиента влияют на качество и обобщаемость модели;
• Сравниваются архитектуры HRM, TRM и URM, проверяются test-time scaling и многозадачное обучение, а также разбирается, какие популярные методы на практике не дали прироста.
🔊 Продолжайте читать на Habr!
➡️ IT Ready | #статья