Библиотека баз данных
Open in Telegram
Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL По всем вопросам- @haarrp @ai_machinelearning_big_data - machine learning @pythonl - Python @itchannels_telegram - 🔥 best it channels @ArtificialIntelligencedl - AI РКН: № 5037640984
Show more
Network:📈 Analytical overview of Telegram channel Библиотека баз данных
Channel Библиотека баз данных (@sql_lib) in the Russian language segment is an active participant. Currently, the community unites 10 223 subscribers, ranking 11 880 in the Technologies & Applications category and 63 346 in the Russia region.
📊 Audience metrics and dynamics
Since its creation on невідомо, the project has demonstrated rapid growth, gathering an audience of 10 223 subscribers.
According to the latest data from 13 July, 2026, the channel demonstrates stable activity. Although there has been a change in the number of participants by -88 over the last 30 days and by -3 over the last 24 hours, overall reach remains high.
- Verification status: Not verified
- Engagement rate (ER): The average audience engagement rate is 9.13%. Within the first 24 hours after publication, content typically collects N/A% reactions from the total number of subscribers.
- Post reach: On average, each post receives 0 views. Within the first day, a publication typically gains 0 views.
- Reactions and interaction: The audience actively supports content: the average number of reactions per post is 0.
- Thematic interests: Content is focused on key topics such as sql, субд, индекс, user_id, архитектура.
📝 Description and content policy
The author describes the resource as a platform for expressing subjective opinions:
“Самая большая библиотека бесплатных книг по SQL
По всем вопросам- @haarrp
@ai_machinelearning_big_data - machine learning
@pythonl - Python
@itchannels_telegram - 🔥 best it channels
@ArtificialIntelligencedl - AI
РКН: № 5037640984”
Thanks to the high frequency of updates (latest data received on 14 July, 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.
10 223
Subscribers
-324 hours
-247 days
-8830 days
Data loading in progress...
Similar Channels
No data
Any problems? Please refresh the page or contact our support manager.
Tags Cloud
Incoming and Outgoing Mentions
---
---
---
---
---
---
Attracting Subscribers
July '26
July '26
+2
in 0 channels
June '26
+6
in 0 channels
Get PRO
May '26
+18
in 0 channels
Get PRO
April '26
+33
in 0 channels
Get PRO
March '26
+37
in 0 channels
Get PRO
February '26
+160
in 0 channels
Get PRO
January '26
+267
in 0 channels
Get PRO
December '25
+42
in 0 channels
Get PRO
November '25
+112
in 4 channels
Get PRO
October '25
+57
in 3 channels
Get PRO
September '25
+149
in 1 channels
Get PRO
August '25
+130
in 0 channels
Get PRO
July '25
+229
in 2 channels
Get PRO
June '25
+153
in 0 channels
Get PRO
May '25
+95
in 1 channels
Get PRO
April '25
+66
in 0 channels
Get PRO
March '25
+18
in 0 channels
Get PRO
February '25
+122
in 0 channels
Get PRO
January '25
+117
in 0 channels
Get PRO
December '24
+398
in 4 channels
Get PRO
November '24
+1 212
in 0 channels
Get PRO
October '24
+1 205
in 2 channels
Get PRO
September '24
+447
in 2 channels
Get PRO
August '24
+379
in 2 channels
Get PRO
July '24
+407
in 4 channels
Get PRO
June '24
+384
in 0 channels
Get PRO
May '24
+265
in 35 channels
Get PRO
April '24
+277
in 44 channels
Get PRO
March '24
+200
in 20 channels
Get PRO
February '24
+151
in 1 channels
Get PRO
January '24
+296
in 43 channels
Get PRO
December '23
+341
in 39 channels
Get PRO
November '23
+189
in 2 channels
Get PRO
October '23
+380
in 18 channels
Get PRO
September '23
+218
in 0 channels
Get PRO
August '23
+467
in 0 channels
Get PRO
July '23
+121
in 0 channels
Get PRO
June '23
+273
in 0 channels
Get PRO
May '23
+1 073
in 0 channels
Get PRO
April '23
+507
in 0 channels
Get PRO
March '23
+4 010
in 0 channels
| Date | Subscriber Growth | Mentions | Channels | |
| 14 July | 0 | |||
| 13 July | 0 | |||
| 12 July | +1 | |||
| 11 July | 0 | |||
| 10 July | 0 | |||
| 09 July | 0 | |||
| 08 July | 0 | |||
| 07 July | 0 | |||
| 06 July | 0 | |||
| 05 July | 0 | |||
| 04 July | +1 | |||
| 03 July | 0 | |||
| 02 July | 0 | |||
| 01 July | 0 |
Channel Posts
NVIDIA выкатила Nemotron 3 Ultra - открытую frontier-модель для агентов, которые работают долго, а не просто отвечают на один промпт и забывают контекст.
Ставка здесь не на красивые бенчмарки общего рассуждения, а на длинные агентные цепочки: планирование, вызов инструментов, работа с кодом, исследование документов и enterprise-сценарии, где задача тянется через десятки шагов.
Именно там обычно ломается экономика агентов. Каждый шаг - новый инференс. Чем длиннее траектория, тем выше задержка и итоговая стоимость. В демо это почти не видно, а в проде быстро превращается в главный счёт.
Поэтому самые интересные цифры у Nemotron 3 Ultra связаны с эффективностью:
- до 5x быстрее инференс
- до 30% дешевле на агентных задачах
- фокус на длинных рабочих сессиях
- открытая модель для команд, которым важен контроль над весами
Для продакшен-агентов это бьёт в больное место. Важен не только красивый ответ на одном запросе, а цена завершённой задачи: сколько стоила вся цепочка, сколько времени заняла и сколько раз агенту пришлось дергать модель.
Открытость тоже важна. Команды с собственной инфраструктурой получают больше контроля: можно дообучать под домен, гонять модель внутри периметра и не держать критичный агентный пайплайн полностью на чужом API.
Но радоваться цифрам стоит аккуратно. «До 5x» и «до 30%» почти всегда означают лучший сценарий на удобном профиле нагрузки. Реальный прирост зависит от ваших трасс, инструментов, длины контекста и количества шагов.
Проверять такую модель нужно не по latency одного запроса, а по cost-per-completed-task: сколько стоит агенту реально закрыть задачу от начала до конца.
https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-gtc-taipei-computex-2026-news/
| 2 |  🐟 Sakana AI выкатили DiffusionBlocks - способ обучать нейросеть по одному блоку за раз, не держа в памяти всю модель целиком. Работу приняли на ICLR 2026.
При обычном обучении градиенты проходят через весь граф, а память под активации растёт вместе с глубиной модели. DiffusionBlocks предлагает разрезать сеть на отдельные блоки и обучать каждый независимо.
Каждому блоку дают свою локальную задачу: сдвинуть представление чуть ближе к целевому состоянию, чем это сделал предыдущий блок. Формально это похоже на один шаг диффузионного процесса, поэтому каждый блок оптимизирует собственный лосс и не зависит от соседних блоков.
Главный плюс - память. Для тренировки нужна память под один блок, а не под всю сеть целиком.
Авторы проверили подход на разных архитектурах:
- ViT
- DiT
- masked diffusion
- авторегрессионные трансформеры
- recurrent-depth / Looped-трансформеры
По качеству результаты сопоставимы со сквозным обучением, но с куда меньшими требованиями к памяти.
В Looped-трансформерами один и тот же блок прогоняется много раз подряд, как будто модель «думает» несколькими итерациями. Обычно для обучения приходится разворачивать весь этот процесс через BPTT, из-за чего память и вычисления быстро дорожают
Это ещё один аргумент в пользу идеи, что диффузия - не только про генерацию картинок, а более универсальная рамка для обучения моделей.
Если модель упирается в VRAM из-за глубины, DiffusionBlocks выглядит как подход, за которым стоит следить.
Пейпер: arxiv.org/abs/2506.14202
Код: github.com/SakanaAI/DiffusionBlocks
@ai_machinelearning_big_data
#sakana #ai #ml | 958 |
| 3 |  ⚡Когда аналитика разнесена по отдельным системам, бизнес долго ждет данные и платит за лишние кластеры, ETL и серверы.
🐘Postgres Pro AXE — аналитическая СУБД от Postgres Professional на знакомом PostgreSQL. Ускоряет доставку аналитики и снижает TCO на хранение и обработку данных.
✔️До 20 раз быстрее Greenplum
На сложных запросах в тестах ClickBench, TPC-H и TPC-DS.
✔️До 10 раз меньше ресурсов
При сопоставимой нагрузке с MPP-аналогами.
✔️Аналитика ближе к рабочим данным
Postgres Pro AXE работает как отдельная аналитическая СУБД или расширяет Postgres Pro Enterprise аналитическими возможностями на существующих узлах.
✔️Быстрый старт для команды
Знакомый PostgreSQL снижает порог входа для администраторов и разработчиков.
✔️Свобода хранения и BI
Локальный сервер, сетевая шара или S3. Данные — в формате Parquet.
🔗Приходите 28 мая на бесплатный вебинар: покажем, как построить аналитику без зоопарка технологий. | 939 |
| 4 |  ✔️ Antigravity втрое повысил лимиты
Варун Мохан, участник команды разработки Google Antigravity и бывший основатель Windsurf, объявил в сети X о пересмотре правил использования моделей Gemini на платформе.
По его словам, лимиты запросов для всех платных тарифов Gemini увеличиваются втрое на постоянной основе, а недельные квоты пользователей Antigravity будут сброшены и начислены заново. Изменения уже вступили в силу.
Сообщение стало реакцией на критику со стороны разработчиков, недовольных функциональными ограничениями платформы и высоким расходом ресурсов при работе с ней.
Мохан признал, что команда допустила ошибки при принятии ряда решений, и пообещал внимательнее учитывать обратную связь сообщества при дальнейшей доработке продукта.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 110 |
| 5 |  🆓 Ваши SQL-запросы работают, но через месяц их уже сложно прочитать и изменить?
С ростом логики запросы превращаются в набор вложенных подзапросов. Разобраться в них сложно, поддержка занимает время, а любые изменения несут риск сломать результат.
На открытом уроке разберём: как использовать обобщенные табличные выражения (CTE), чтобы писать сложные запросы по шагам.
Покажем, как упростить структуру, сделать код читаемым и работать с иерархиями через рекурсивные CTE.
🗓 Урок проходит в преддверии старта курса «PostgreSQL для администраторов баз данных и разработчиков».
Если вы хотите писать SQL, который легко читать и поддерживать — подключайтесь 27 мая в 20:00 МСК.
🔗 Регистрация открыта: https://tglink.io/2f362920342958?erid=2W5zFJJyGx1
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963. | 478 |
| 6 |  ✔️ OpenAI закроет возможность файнтюна своих моделей к началу 2027 года
Компания уведомила разработчиков о закрытии платформы самостоятельного дообучения своих моделей. Для новых клиентов возможность запускать тренировки уже заблокирована, а с 6 января 2027 года отключение затронет всех. Инференс существующих кастомных моделей сохранится вплоть до полного вывода их базовых версий из эксплуатации.
Компания смещает фокус с модификации весов на RAG, промпт-инжиниринг и оркестрацию. Консолидация логики внутри экосистемы OpenAI упростит управление обновлениями и биллингом. Тем, кто использовал дообучение для адаптации под узкие ниши, придется пересматривать архитектуру.
startupfortune.com
✔️ В Google DeepMind появился директор по экономике AGI
Профессор Чикагского университета Алекс Имас перешел в Google DeepMind на должность Director of AGI Economics. Он работает в прямом подчинении у сооснователя компании и главного ученого по AGI Шейна Легга.
Команда Имаса займется прогнозированием влияния сильного ИИ на макроэкономику: трансформации рынка труда, перераспределения капитала и адаптации институтов. Отдельный фокус - воздействие автономных ИИ-агентов на рынки.
Для моделирования пост-AGI экономики исследователи задействуют масштабные агентные симуляции. Основная задача нового подразделения - разработать прогностические модели и переосмыслить фундаментальные концепции дефицита и распределения ресурсов.
Имас специализируется на исследованиях на стыке поведенческой экономики и машинного обучения. Также он известен как соавтор книги нобелевского лауреата Ричарда Талера.
Alex Imas в сети Х
✔️ Epoch AI оценила удельную выручку топовых ИИ-лабораторий
По данным Epoch AI, выручка на одного сотрудника в Anthropic достигает $9 млн, в OpenAI - $5,6 млн. Эти показатели выше, чем у любой IT-компании из списка Forbes 2000.
Для сравнения: у NVIDIA этот показатель равен $5,1 млн.
Расчеты Epoch AI опираются на открытые данные о доходах и динамику найма. Аналитики отмечают, что параллельный рост удельной выручки и многомиллиардных годовых доходов нетипичен для технологического сектора.
Высокая капитальная эффективность ИИ-лабораторий достигается за счет концентрации инженеров и масштабного использования вычислительных мощностей. Это обеспечивает уровень производительности, недоступный при традиционной разработке ПО.
epoch.ai
✔️ Higgsfield сделал ИИ-оценщика виральности видео
ИИ-агрегатор запустил инструмент Virality Predictor для моделирования реакции аудитории на видео длиной до 15 секунд. Платформа рассчитывает индекс виральности, вовлеченность с первой секунды и прогнозируемое удержание зрителей.
Инструмент генерирует тепловую карту мозга, которая показывает предполагаемую стимуляцию зрительной коры или миндалевидного тела. Virality Predictor интегрирован в рабочий процесс Ad Reference для перегенерации креативов на основе полученных метрик.
Помимо веб-интерфейса, доступ к оценщику открыт через CLI и MCP. Поддержка MCP позволяет напрямую подключать платформу к Claude Code и OpenClaw. Через API агенты могут генерировать видео, собирать метрики симуляции внимания и самостоятельно корректировать хук на основе полученных данных без участия человека.
higgsfield.ai
✔️ Фейковая модель OpenAI заражала локальные системы инфостилером
Вредоносный репозиторий Open-OSS/privacy-filter возглавил топ Hugging Face, маскируясь под инструмент OpenAI. Под видом модели Privacy Filter распространялся инфостилер для Windows. Проект набрал 244 тысячи скачиваний за 18 часов.
При попытке использования установочные скрипты загружали вредонос, который повышал привилегии в системе через UAC и добавляла себя в исключения Microsoft Defender. Стилер собирал пароли, данные криптокошельков, токены сессий Discord и конфигурации FileZilla, после чего полностью удалял свои следы из системы.
По данным аналитиков HiddenLayer, эта атака использует инфраструктуру, связанную с китайской хакерской группировкой Silver Fox. Администрация Hugging Face уже заблокировала доступ к репозиторию.
thehackernews.com
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml | 1 158 |
| 7 |  🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.
Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/ | 989 |
| 8 |  🖥 Cовет по SQL-тестам: тестируйте не только результат запроса, а его инварианты.
Обычно SQL проверяют так:
SELECT * FROM orders WHERE status = 'paid';
И потом сравнивают: «вернулись нужные строки или нет».
Но в реальных системах чаще ломается не сам happy path, а скрытые свойства данных.
Например, для отчёта по заказам тест должен проверять не только конкретные строки, а правила:
-- сумма по пользователям должна совпадать с общей суммой
WITH by_user AS (
SELECT user_id, SUM(amount) AS total
FROM orders
WHERE status = 'paid'
GROUP BY user_id
),
overall AS (
SELECT SUM(amount) AS total
FROM orders
WHERE status = 'paid'
)
SELECT
(SELECT SUM(total) FROM by_user) = (SELECT total FROM overall) AS is_valid;
То есть вы тестируете не «мне вернулось 10 строк», а:
агрегаты не теряют деньги
join не размножает строки
фильтр не выкидывает валидные данные
NULL не ломает расчёты
сумма после группировки совпадает с суммой до группировки
каждый order попадает ровно в одну категорию
дедупликация не удаляет нужные записи
Особенно полезный приём - тест на размножение строк после JOIN:
WITH before_join AS (
SELECT COUNT(*) AS cnt
FROM orders
),
after_join AS (
SELECT COUNT(*) AS cnt
FROM orders o
JOIN users u ON u.id = o.user_id
)
SELECT
after_join.cnt <= before_join.cnt AS no_unexpected_multiplication
FROM before_join, after_join;
Если после JOIN строк стало больше без явной причины - у вас почти наверняка проблема с кардинальностью.
Хороший SQL-тест проверяет не только ответ, а свойства запроса, которые должны оставаться истинными при любых данных. Именно так ловятся баги, которые не видно на маленьком тестовом датасете.
https://www.youtube.com/shorts/Rj2HKshtWO8 | 946 |
