Архиватор | IT
Open in Telegram
Архивируем для вас ценные знания Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторский права: @oleginc Канал на бирже: https://telega.in/c/archivator_it РКН: clck.ru/3HYoy8
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Архиватор | IT
Channel Архиватор | IT (@archivator_it) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 47 986 subscribers, ranking 2 727 in the Technologies & Applications category and 12 865 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 47 986 subscribers.
According to the latest data from 06 October, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -384 over the last 30 days and by -15 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 2.87%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects 1.93% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 1 378 views. Within the first day, a publication typically gains 927 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 1.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as архитектура, api, c++, javascript, написание.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Архивируем для вас ценные знания
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество, авторский права: @oleginc
Канал на бирже: https://telega.in/c/archivator_it
РКН: clck.ru/3HYoy8”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 07 October, 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.
47 986
Subscribers
-1524 hours
-867 days
-38430 days
Posts Archive
47 987
🌎 The Unicorn Project: A Novel About Developers, Digital Disruption, and Thriving in the Age of Data. Gene Kim (2019)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 видеть будни разработки глазами инженера, тонущего в техническом долге и бюрократии;
🔵 понимать «Пять идеалов»: локальность, фокус, поток, психологическая безопасность, ориентация на клиента;
🔵 связывать архитектуру и организацию: как связанность кода отражает связанность команд;
🔵 осмыслять ценность быстрой обратной связи и коротких циклов поставки;
🔵 распознавать, как культура и процессы либо высвобождают, либо душат продуктивность.
"The Unicorn Project" — не учебник, а бизнес-роман: те же события, что в «The Phoenix Project», показаны со стороны разработчиков. Идеи DevOps и бережливой разработки поданы через сюжет, а не списком практик — отсюда и сила, и ограничение жанра: мотивация и общая картина есть, конкретных инструкций нет. Подойдёт как вход в тему или взгляд на знакомые проблемы с новой стороны; читать можно независимо от первой книги.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
Пока вы платите за западные нейросети – китайские делают то же самое бесплатно
ChatGPT и Claude Code давно у всех на слуху. Но за последние годы в Китае появилось множество мощных AI-инструментов, которые умеют не меньше – а главное, почти все бесплатны и доступны пользователям из России.
DeepSeek, Qwen, Hailuo и другие ИИ уже умеют работать с текстом, изображениями, кодом и анализом не хуже других нейросетей.
В Зерокодере собрали их в новом бесплатном вебинаре «Китайские нейросети 2026–2027».
⚡️Что ждет вас на вебинаре?
• Проведем глубокое исследование рынка и превратим его в личный дашборд;
• Сделаем сайт без разработки с нуля;
• Сгенерируем кадры для собственного нейросериала;
• Протестируем функции, которых нет у западных ИИ-флагманов;
• Соберем собственный ИИ-стек для работы и проектов.
Не нужно выбирать между десятками сервисов и самостоятельно разбираться, что действительно работает. Вам покажут актуальные инструменты и их применение на практике.
Бонусом – справочник по 10 китайским ИИ и доступ к закрытой базе по нейросетям.
Бесплатный эфир по ссылке – регистрируйтесь
47 987
🌎 The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine. No Starch Press (2024)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбираться в устройстве Android-приложений: APK, манифест, разрешения, компоненты;
🔵 проводить статический анализ: декомпиляция, чтение байт-кода, поиск индикаторов;
🔵 вести динамический анализ в эмуляторе и на изолированном устройстве;
🔵 классифицировать типовые семейства вредоносов и их поведение;
🔵 извлекать признаки и строить модели машинного обучения для детекта;
🔵 оценивать качество детектирования и обходные приёмы, которыми пользуются авторы вредоносов.
"The Android Malware Handbook" — книга соединяет ручной разбор образцов с применением машинного обучения к детектированию, а не ограничивается одним подходом. Рассчитана на аналитиков вредоносного ПО и специалистов по мобильной безопасности; нужны опыт с Android и база в реверс-инжиниринге. Работа с живыми образцами ведётся только в изолированной лаборатории — это стандартное требование безопасности при анализе вредоносов.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Learning API Styles: Understanding the Trade-Offs of Common APIs and Choosing the Correct Solutions (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 сравнивать основные стили API — REST, gRPC, GraphQL, webhooks — по сильным и слабым сторонам;
🔵 выбирать стиль под характер задачи, а не по привычке или моде;
🔵 разбираться в семантике HTTP, форматах данных и моделях взаимодействия;
🔵 проектировать контракт, обрабатывать ошибки и версионировать API;
🔵 учитывать производительность, кэширование и потоковую передачу при выборе;
🔵 комбинировать несколько стилей в одной системе под разные сценарии.
"Learning API Styles" — книга не про один подход, а про осознанный выбор между ними: каждый стиль разбирается с указанием, где он выигрывает и чем за это платит. Рассчитана на бэкенд-разработчиков и архитекторов, проектирующих интеграции.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
Открытый урок: бизнес-логика в микросервисах
Разработка в микросервисах — это не только разбиение на сервисы, но и грамотное распределение логики.
22 октября в 19:00 мск — открытый урок для разработчиков и архитекторов. Узнаете, где должна жить бизнес-логика. Запишитесь!
Зарегистрироваться
#реклама 16+
otus.ru
О рекламодателе
47 987
Не совершай ЭТУ ошибку!
Замечаю, что многие читают 5–10 крупных tech-каналов, думая, что этого хватает, чтобы развиваться в сфере.
Большие ресурсы действительно хороши для общей картины. Но они работают на широкую аудиторию, поэтому редкие идеи, интересные кейсы и уникальные новости не всегда доходят до них. Настоящая практика обычно зарождается в небольших нишевых каналах, а крупные медиа уже подхватывают их и цитируют у себя.
При этом по качеству контента они ничем не уступают топам — просто не вкладывают такие же бюджеты в продвижение.Мне стало интересно найти именно этих людей. Я скинул GPT-6 Astra список крупных каналов и попросил выбрать тех, кого они чаще всего цитируют (убрав рекламу и взаимный пиар) Модель собрала авторов, которых хорошо знают в комьюнити. За многими из них я слежу годами, но некоторые каналы стали открытием даже для меня) Собрал этих практиков в одну подборку, чтобы читать первоисточники параллельно с большими новостниками. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/UuZJRIAHqTJmZTMy
47 987
🌎 Introduction to Machine Learning with Security: Theory and Practice Using Python in the Cloud, 2nd Edition (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбираться в базовых моделях ML и применять их к задачам безопасности;
🔵 строить обнаружение аномалий и классификацию угроз на реальных данных;
🔵 понимать состязательные атаки на модели: отравление данных, уклонение, инверсию;
🔵 защищать модель и конвейер обучения от манипуляций;
🔵 разворачивать ML-решения в облачной инфраструктуре;
🔵 оценивать качество моделей с учётом специфики данных безопасности.
"Introduction to Machine Learning with Security" — книга стыкует две области: как применять ML в задачах ИБ и как защищать сами модели от атак. Издание академической серии, поэтому теория идёт наравне с практикой на Python; нужна базовая математика и знание языка. Прикладная часть предполагает работу в собственном контуре или в согласованных проверках.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Time Series Forecasting Using Foundation Models: How to build high accuracy predictive models (2026)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать идею предобученных моделей для рядов и предсказания без обучения на своих данных (zero-shot);
🔵 применять готовые foundation-модели прогнозирования к своим рядам;
🔵 дообучать модель под конкретную задачу, когда zero-shot недостаточно;
🔵 сравнивать подход с классическими методами и оценивать, когда он оправдан;
🔵 корректно валидировать прогноз во времени, без утечки будущего;
🔵 встраивать прогнозирование в рабочий конвейер на Python.
"Time Series Forecasting Using Foundation Models" — про перенос идеи предобученных моделей из обработки языка на временные ряды: одна модель прогнозирует разные ряды без обучения с нуля. Область молодая, поэтому аудитория — ML-инженеры и аналитики, уже работавшие с прогнозированием и готовые к незрелому инструментарию.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 AI Agents and Applications: With LangChain, LangGraph, and MCP (2026)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать провайдеров через единый интерфейс LangChain;
🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением, циклами и контролем шагов;
🔵 подключать внешние инструменты и источники данных через протокол MCP;
🔵 реализовывать RAG: эмбеддинги, векторный поиск, извлечение контекста;
🔵 управлять памятью диалога и состоянием между вызовами;
🔵 оценивать поведение агента и ловить зацикливание и ложные вызовы инструментов.
"AI Agents and Applications" — книга завязана на связке LangChain, LangGraph и MCP: последний — протокол подключения инструментов к моделям, по сути стандарт для интеграций. Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с API языковых моделей. Содержание конкретно этого издания я не проверял; стоит учитывать, что эти библиотеки ломают совместимость между версиями чаще обычного, поэтому переносимы принципы, а не конкретные импорты.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 DevOps for the Desperate: A Hands-On Survival Guide. Bradley Smith. No Starch Press (2022)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 ориентироваться в Linux-системе и диагностировать типовые проблемы хоста;
🔵 разворачивать инфраструктуру декларативно через Terraform и Ansible;
🔵 работать с контейнерами и базовыми объектами Kubernetes;
🔵 настраивать мониторинг и алерты на golden signals;
🔵 выстраивать CI/CD-конвейер под типовой проект;
🔵 реагировать на инциденты и разбирать их по горячим следам.
"DevOps for the Desperate" — сжатый практический минимум для тех, кого бросили в DevOps-задачи без подготовки: разработчиков, сисадминов, тех, кто внезапно стал дежурным. Широкий охват ценой глубины — каждая тема даётся на уровне «достаточно, чтобы начать работать». Как стартовая карта и набор первой помощи книга работает, но за каждой темой дальше идут отдельные полноценные руководства.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Machine Learning Simplified: A Gentle Introduction to Supervised Learning (2022)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать интуицию обучения с учителем без тяжёлого математического аппарата;
🔵 разбираться в линейной и логистической регрессии от принципа работы;
🔵 применять деревья решений, ансамбли и метод ближайших соседей;
🔵 оценивать модели: переобучение, разделение выборок, метрики качества;
🔵 работать с подготовкой признаков и их влиянием на результат;
🔵 доводить понимание до кода на Python с привычным ML-стеком.
"Machine Learning Simplified" — мягкое введение, делающее ставку на интуицию и визуальное объяснение перед формулами. Рассчитана на начинающих с базовым Python; служит ступенью перед более строгими курсами. Автор выкладывает книгу с открытым доступом к сопроводительному коду; охват намеренно ограничен обучением с учителем, без нейросетей и обучения без учителя.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 JavaScript for Hackers: Learn to think like a hacker (2022)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 эксплуатировать XSS разных типов и обходить фильтры ввода;
🔵 применять DOM clobbering и манипуляции с разметкой для обхода защит;
🔵 разбираться в особенностях парсинга HTML и JavaScript, которыми можно злоупотребить;
🔵 обходить Content Security Policy в типичных конфигурациях;
🔵 использовать prototype pollution и другие специфичные для JS техники;
🔵 конструировать полезную нагрузку под ограничения конкретной цели.
"JavaScript for Hackers" — книга Гарета Хейса, узко сфокусированная на наступательных возможностях самого языка; разбор идёт на уровне тонкостей парсеров и движков. Рассчитана на пентестеров веба и участников bug bounty, уже уверенно владеющих JavaScript. Все техники применимы только в легальном контуре: собственные стенды, лаборатории и программы bug bounty в рамках их правил — применение к чужому сайту без разрешения незаконно.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Principles of Web API Design: Delivering Value with APIs and Microservices. James Higginbotham (2021)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 начинать проектирование с задач потребителя, а не с существующей схемы базы;
🔵 раскладывать предметную область на цифровые возможности и границы сервисов;
🔵 моделировать профили API — ресурсы, операции, связи — до выбора стиля;
🔵 выбирать между REST, gRPC и GraphQL по характеру задачи, а не по моде;
🔵 проектировать контракт, обрабатывать ошибки и версионировать без поломки клиентов;
🔵 документировать API и выстраивать процесс его развития внутри организации.
"Principles of Web API Design" — автор предлагает последовательный процесс ALIGN-DEFINE-DESIGN-REFINE: сначала выравнивание с потребностями, и только в конце выбор технологии. Аудитория — архитекторы и бэкенд-разработчики, проектирующие API для внешних или внутренних команд. Ценность в том, что книга закрывает стадию до написания кода — то место, где дорогие ошибки и закладываются.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Raspberry Pi Assembly Language Programming: ARM Processor Coding, 2nd Edition. Stephen Smith (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбираться в архитектуре ARM: регистры, режимы адресации, набор инструкций;
🔵 писать и собирать программы под Linux на Raspberry Pi, отлаживать их в gdb;
🔵 обращаться к системным вызовам напрямую и работать с памятью;
🔵 понимать соглашения о вызовах и связывать ассемблерный код с C;
🔵 работать с арифметикой с плавающей точкой и векторными инструкциями NEON;
🔵 управлять аппаратной периферией платы — GPIO и подключённые устройства.
"Raspberry Pi Assembly Language Programming" — ассемблер изучается на дешёвом реальном железе, а не в эмуляторе, и ARM здесь уместен вдвойне: та же архитектура лежит в основе телефонов и современных ноутбуков. Порог входа невысокий, нужен базовый опыт программирования и сама плата. Второе издание учитывает переход на 64-битную ARM, что существенно: наборы инструкций 32- и 64-битного режимов различаются заметно.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 50 Algorithms Every Programmer Should Know. Imran Ahmad, 2-е издание (2023)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 реализовывать базовые алгоритмы сортировки, поиска и работы с графами;
🔵 применять линейное программирование и эвристики к задачам оптимизации;
🔵 использовать генетические алгоритмы и другие эволюционные методы;
🔵 строить алгоритмы машинного обучения — с учителем и без;
🔵 работать с алгоритмами для текста, рекомендаций и обработки изображений;
🔵 применять криптографические алгоритмы и оценивать параллелизацию на больших данных.
"50 Algorithms Every Programmer Should Know" — обзорный каталог широкого охвата: код на Python, по каждой теме даётся рабочая реализация и область применения. Подойдёт разработчикам, которым нужна карта местности, а не глубина — на каждый алгоритм приходится немного страниц.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents. David L. Poole, Alan K. Mackworth (2026)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 описывать задачи ИИ через единую модель агента, действующего в среде;
🔵 применять поиск в пространстве состояний и эвристические методы;
🔵 работать с логическим представлением знаний и выводом над ним;
🔵 рассуждать в условиях неопределённости: вероятностные модели, байесовские сети;
🔵 строить планирование и принятие решений, включая марковские процессы;
🔵 разбираться в обучении — от классических моделей до нейросетевых и обучения с подкреплением.
"Artificial Intelligence: Foundations of Computational Agents" — университетский учебник: строгие формулировки, алгоритмы и упражнения, а не прикладное руководство с кодом. Сквозная идея — агент, объединяющий представление знаний, рассуждение и обучение в одну рамку, поэтому нейросети здесь лишь часть картины. Нужна математическая подготовка: логика, вероятности, линейная алгебра.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 R for Data Science: Import, Tidy, Transform, Visualize, and Model Data. Hadley Wickham, Mine Çetinkaya-Rundel, Garrett Grolemund. O'Reilly, 2-е издание (2023)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 загружать данные из файлов и баз и приводить их к аккуратному виду;
🔵 преобразовывать таблицы средствами dplyr и tidyr — фильтрация, группировка, соединения;
🔵 строить графики на ggplot2 по грамматике графики;
🔵 работать со строками, датами и факторами через пакеты tidyverse;
🔵 писать функции и использовать итерации с purrr;
🔵 оформлять воспроизводимые отчёты в Quarto.
"R for Data Science" — книга об анализе данных в экосистеме tidyverse, написанная её основным автором; весь материал подчинён единому стилю работы с таблицами. Порог входа низкий: программистского опыта не требуется, статистики — почти нет, книга про обработку и визуализацию, а не про моделирование. Доступна бесплатно на сайте проекта; второе издание существенно переработано.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Everything You Need to Ace Computer Science and Coding in One Big Fat Notebook: The Complete Middle School Study Guide (2020)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать, как устроен компьютер: железо, память, двоичное представление данных;
🔵 разбираться в базовых конструкциях программирования — переменные, условия, циклы;
🔵 читать и составлять простые алгоритмы и блок-схемы;
🔵 ориентироваться в основах работы сетей и интернета;
🔵 пробовать код на Python и Scratch на уровне первых программ;
🔵 соблюдать базовые правила цифровой безопасности.
"Everything You Need to Ace Computer Science and Coding" — учебное пособие для средней школы, оформленное как конспект отличницы: рукописный стиль, схемы, выделения, короткие блоки. Рассчитано на школьников и их родителей, помогающих с предметом.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 Terraform in Depth: Infrastructure as Code with Terraform and OpenTofu (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 описывать инфраструктуру декларативно и понимать механику state;
🔵 организовывать код через модули, переменные и выражения HCL;
🔵 работать с удалённым бэкендом, блокировками и разделением окружений;
🔵 разбираться в графе зависимостей и читать план изменений;
🔵 писать собственные провайдеры и расширять функциональность;
🔵 встраивать Terraform в CI/CD, обрабатывать дрейф и импорт существующих ресурсов.
"Terraform in Depth" — книга разбирает оба инструмента: Terraform и форк OpenTofu, появившийся после смены лицензии HashiCorp, с указанием расхождений между ними. Рассчитана на инженеров, уже писавших конфигурации и упирающихся в организацию кода и управление состоянием. Практическая отдача — предсказуемые изменения инфраструктуры вместо осторожного нажатия apply с надеждой на лучшее.
🗄Скачать курс
Архиватор
47 987
🌎 AI-Powered Search. Trey Grainger, Doug Turnbull, Max Irwin. Manning (2025)
❔ Чему вы научитесь:
🔵 сочетать лексический и векторный поиск в гибридной выдаче;
🔵 обучать ранжирование на поведении пользователей — Learning to Rank;
🔵 собирать и корректно интерпретировать сигналы кликов с поправкой на смещение позиции;
🔵 строить семантический поиск на эмбеддингах и работать с базами знаний;
🔵 персонализировать выдачу и учитывать намерение запроса;
🔵 измерять качество поиска и ставить онлайн-эксперименты.
"AI-Powered Search" — книга о поисковых системах, которые учатся на обратной связи, а не только сопоставляют термы. Аудитория — инженеры поиска и специалисты по данным, знакомые с классическими движками вроде Solr или Elasticsearch. Ценная часть — разбор смещений в пользовательских сигналах: наивное обучение на кликах усиливает уже показанное, и этому уделено отдельное внимание.
🗄Скачать курс
Архиватор
