Архиватор | IT
Ir al canal en 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
Mostrar más
Red:📈 Análisis del canal de Telegram Архиватор | IT
El canal Архиватор | IT (@archivator_it) en el segmento lingüístico de Ruso es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 47 986 suscriptores, ocupando la posición 2 727 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 12 865 en la región Rusia.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 47 986 suscriptores.
Según los últimos datos del 06 octubre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -384, y en las últimas 24 horas de -15, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 2.87%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 1.93% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 378 visualizaciones. En el primer día suele acumular 927 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 1.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como архитектура, api, c++, javascript, написание.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“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”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 07 octubre, 2026), el canal mantiene la vigencia y un amplio alcance. La analítica demuestra que la audiencia interactúa activamente con el contenido, lo que lo convierte en un punto de referencia dentro de la categoría Tecnologías y Aplicaciones.
47 986
Suscriptores
-1524 horas
-867 días
-38430 días
Archivo de publicaciones
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
