Code Ukraine // Програмування
Canal cerrado
Корисні шпаргалки, лекції та матеріали для програмістів. Співпраця - @Ekater1na_admin Посилання: https://t.me/+ummU63Z9Tn8yOGJi
Mostrar más
📈 Análisis del canal de Telegram Code Ukraine // Програмування
El canal Code Ukraine // Програмування en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 15 032 suscriptores, ocupando la posición 8 515 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 4 057 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 15 032 suscriptores.
Según los últimos datos del 01 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -140, y en las últimas 24 horas de -4, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 10.95%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 6.26% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 1 646 visualizaciones. En el primer día suele acumular 942 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 8.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como github, linux, claude, розробка, api.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Корисні шпаргалки, лекції та матеріали для програмістів.
Співпраця - @Ekater1na_admin
Посилання: https://t.me/+ummU63Z9Tn8yOGJi”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 02 noviembre, 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.
15 032
Suscriptores
-424 horas
-247 días
-14030 días
Archivo de publicaciones
Ти цікавишся товарним бізнесом? 🤔
Зверніть свою увагу на безкоштовний канал «Товарка без води»:
1️⃣ актуальні новини українських та закордонних маркетплейсів
2️⃣ лайфхаки і секрети від практиків
3️⃣ відео про товарку щодня
4️⃣ корисні контакти, сервіси і звʼязки
Ведучий каналу - засновник бізнес клубу «King of marketplaces” 👑 Дмитро Куріс.
Переходь за посиланням і отримай корисну інформацію безкоштовно 👇
https://t.me/+yQPdZcdAMQRkY2My
🔗 Алгоритм Флойда-Воршелла – шукаємо найкоротші шляхи для всіх вершин
Як знайти найкоротший шлях між кожною парою вершин у графі? 🤔
Якщо Дейкстра шукає шлях від однієї вершини до всіх, то Флойд-Воршелл знаходить усі найкоротші відстані між усіма вершинами! 🚀
📌 Як працює алгоритм?
Алгоритм ітерує по всіх вершинах і поступово покращує шляхи, перевіряючи, чи можна дістатися швидше через проміжні вершини.
Кроки:
1️⃣ Створюємо матрицю відстаней (ваги ребер, якщо немає зв’язку —
∞).
2️⃣ Для кожної вершини k перевіряємо, чи можемо покращити шлях між i та j, проходячи через k.
3️⃣ Оновлюємо значення у матриці, якщо знаходимо коротший шлях.
⏳ Часова складність: O(n³) – потрібно перевірити всі n × n комбінації через n вершин.
🏆 Коли використовувати?
✅ Коли потрібно знайти найкороткі шляхи між всіма вершинами (наприклад, в логістиці або маршрутизації).
✅ Коли граф невеликий (до ~500 вершин) – для великих графів краще використовувати Дейкстру або Беллмана-Форда.
Знаєш, де ще може стати в нагоді Флойд-Воршелл? Напиши в коментарях! 💬Інтерактивний конструктор border-radius
Знайшов сайт, де можна поекспериментувати з border-radius та скопіювати готові значення у свій CSS-код
Генеруються одразу 8 значень для border-radius. Також можна налаштувати розмір елемента
https://9elements.github.io/fancy-border-radius/
Code Ukraine
Нарив придатну візуалізацію для тих, хто хоче на пальцях зрозуміти, як влаштовані LLM. Тут можна не просто почитати про шари моделей, а буквально помацати їх, покрутити з усіх боків у 3D
Є GPT-2, nanoGPT, GPT-2 XL і GPT-3
Краще запускати з компа, на мобілі не так красиво ✌️
Code Ukraine
⚡️ Card :hover spotlight effect with background-attachment
Використовуємо background-attachment, щоб прикріпити фон до області перегляду
🔗 https://codepen.io/jh3y/pen/RwqZNKa
Code Ukraine
🖥 Онлайн-компілятор Python зі встановленими бібліотеками
🔗 https://cliprun.com/online-python-compiler-with-libraries
Code Ukraine
🖥 Ця стаття присвячена принципам написання чистого коду та їхньому значенню в контексті гнучкої розробки програмного забезпечення!
Авторка підкреслює, що чистий код - це код, який легко читати, розуміти та підтримувати, що особливо важливо в умовах Agile-методологій, де команди працюють в умовах швидкої зміни вимог та частих релізів. У статті розглядаються такі аспекти, як вибір імен змінних і функцій, форматування коду, дотримання принципу єдиної відповідальності та інші практики, що сприяють поліпшенню якості коду.
🔗 Посилання: *клік*
Code Ukraine
🧑💻 «100 Exercises to Learn Rust» - це навчальний проєкт, що пропонує 100 практичних завдань для вивчення мови програмування Rust!
Він охоплює ключові теми, такі як управління пам'яттю, володіння, запозичення та конкурентність. Кожна вправа супроводжується тестами, дозволяючи користувачам перевіряти свої рішення.
🖥 Github
Code Ukraine
+1🔢 Сортування з підрахунком vs Bucket Sort: нестандартні підходи до сортування
Коли звичні QuickSort чи MergeSort не підходять, на допомогу приходять Count Sort та Bucket Sort. Вони працюють швидше O(n log n), але лише для певних випадків.
📌 Сортування з підрахунком (Counting Sort)
Як працює?
1️⃣ Створюємо масив лічильників для кожного можливого значення.
2️⃣ Підраховуємо, скільки разів кожен елемент зустрічається.
3️⃣ Відновлюємо відсортований масив.
Коли застосовувати?
✅ Коли діапазон чисел невеликий (наприклад, оцінки від 0 до 100).
❌ Не підходить для великих діапазонів (наприклад, 0–10⁹) через велику пам’ять.
📌 Bucket Sort
Як працює?
1️⃣ Розподіляємо числа по "відрах" (buckets) за певним критерієм.
2️⃣ Сортуємо кожне "відро" окремо (часто за допомогою QuickSort або InsertSort).
3️⃣ Об’єднуємо результати.
Коли застосовувати?
✅ Коли розподіл даних рівномірний (наприклад, числа від 0 до 1).
❌ Потребує більше пам’яті, бо використовує додаткові структури.
⚖️ Що вибрати?
🔹 Counting Sort – ідеальний для невеликих цілих чисел.
🔹 Bucket Sort – добре підходить для рівномірно розподілених чисел.
Ось такі нестандартні методи сортування! Який алгоритм тобі здається цікавішим? 🤔
Code Ukraine
Натрапив тут на одну придатну штуку - Mocky називається
Загалом, якщо потрібно швидко згенерувати якусь фейкову відповідь від сервера - ось це якраз те, що треба
Заходиш на сайт, вбиваєш свою JSON-відповідь, налаштовуєш заголовки, коди відповідей - і вуаля, у тебе вже є URL, який можна смикати як справжній API 😧
Без реєстрації та безкоштовно.
Code Ukraine
👍 Приніс чудовий онлайн-симулятор для електроніки - Wokwi
Там можна збирати схеми на Arduino, ESP32, Raspberry Pi Pico, писати код і відразу бачити, як усе працює, навіть без реальних деталей. Віртуальні датчики, світлодіоди, екрани - все під'єднується прямо в браузері
За його допомогою можна протестувати практично будь-яку ідею проєкту до його безпосереднього складання.
Code Ukraine
⭐️ Ловіть крутий сайт для прокачування навичок і підготовки до співбесід - BFE.dev
Тут зібрано понад 600 завдань з JavaScript, React, TypeScript, CSS і навіть системного дизайну
Можна писати код прямо в браузері з підтримкою TypeScript, одразу перевіряти рішення і дивитися, як впоралися інші
Code Ukraine
😁 Ору: натрапив на старий відосік, де блогер довів, що голуби швидші за інтернет
Він прикріпив до поштового голуба три флешки місткістю по 1 ТБ кожна і відправив птаха зі свого будинку до канадського датацентру. Виявилося, що на відстані милі голуб доставляє 3 ТБ даних у рази швидше, ніж оптоволокно.
Щоправда, вже на відстані понад тисячу миль птаху буде складно «обігнати» навіть ADSL. Але сам експеримент!
Code Ukraine
🔥 Візуалізація роботи трансформерів дає змогу наочно уявити, як моделі на кшталт ChatGPT формують відповіді, підбираючи слова і фрази.
Це допомагає краще зрозуміти процеси, що відбуваються всередині мовних моделей.
Простими словами: такі візуалізації дають можливість побачити, як ChatGPT вибирає слова для формування своїх відповідей.
https://moebio.com/mind/
Code Ukraine
Приніс вам безкоштовний 12-тижневий курс з основ веб-розробки від Microsoft
24 уроки, де ви опануєте базу фронту - HTML, CSS і JavaScript, створюючи практичні проекти.
Уроки доступні на GitHub
Годно, забираємо 👍
Code Ukraine
🖥 Pydoll - інноваційна бібліотека на Python для автоматизації браузерів на основі Chromium, що працює без використання WebDriver, що підвищує надійність і ефективність.
Основні особливості Pydoll:
Асинхронна робота: Бібліотека підтримує асинхронні функції Python, що покращує продуктивність і дає змогу одночасно виконувати кілька завдань, включно з веб-скрейпінгом і обробленням подій.
Реалістична взаємодія: Pydoll забезпечує реалістичну взаємодію з веб-сторінками, що робить автоматизацію природнішою і надійнішою.
Зручний інтерфейс: Бібліотека надає інтуїтивно зрозумілий інтерфейс для роботи з веб-контентом, даючи змогу ефективно взаємодіяти з елементами сторінки.
Pydoll підходить для завдань, що вимагають надійної та ефективної автоматизації браузера, як-от веб-скрейпінг, тестування веб-застосунків і моніторинг веб-сторінок.
pip install pydoll-python
📌 GitHub
Code Ukraine
⭐️ Гарний ресурс для практики верстки
Величезна бібліотека UI-завдань, які можна взяти та спробувати відтворити
Корисно, якщо хочеш тримати руку на пульсі та тренувати натщесердце 🫡
https://www.uidesigndaily.com/
Code Ukraine
🔬 Що таке регістри, кеші та шини даних у процесорі?
Процесор — це мозок комп’ютера, який виконує всі обчислення. Але для ефективної роботи він використовує спеціальні швидкісні пам’яті та канали передачі даних. Розберімося, що таке регістри, кеші та шини даних і чому вони важливі!
⚡️ Регістри – ультрашвидка пам’ять процесора
Регістри – це найшвидший тип пам’яті, що зберігає дані, які прямо зараз використовує процесор.
✅ Виконують операції за один такт процесора.
✅ Обмежені в кількості (зазвичай 8-64 регістри в CPU).
✅ Використовуються для зберігання чисел, адрес, проміжних результатів.
📌 Приклад: при виконанні
a = b + c значення b і c можуть спочатку завантажитися в регістри перед додаванням.
🏎 Кеш – прискорювач пам’яті
Коли дані не вміщаються в регістри, CPU звертається до кеш-пам’яті – це буфер між повільною оперативною пам’яттю (RAM) та швидким процесором.
🔹 L1-кеш – найшвидший і найменший (кілька КБ), зберігає найбільш використовувані дані.
🔹 L2-кеш – трохи повільніший, але більший (до кількох МБ).
🔹 L3-кеш – ще більший (десятки МБ), спільний для всіх ядер CPU.
Чим ближчий кеш до CPU – тим швидший, але й дорожчий.
📌 Як працює? Якщо процесору потрібні дані, він спочатку шукає їх у кеші. Якщо там немає – звертається до RAM (що набагато повільніше).
🔄 Шина даних – канал зв’язку всередині процесора
Шини даних – це магістралі, якими передаються дані між різними частинами комп’ютера.
🔹 Шина даних (Data Bus) – передає самі дані між CPU, RAM і периферією.
🔹 Шина адрес (Address Bus) – визначає, куди саме записувати чи звідки читати дані.
🔹 Шина керування (Control Bus) – відправляє команди та управляє пристроями.
📌 Приклад: коли CPU читає значення з пам’яті, він надсилає адресу через шину адрес, отримує дані через шину даних, а процес контролює шина керування.
🏆 Чому це важливо?
✅ Оптимізація кешу та регістрів – ключ до швидкодії процесора.
✅ Сучасні процесори покращують роботу з кешами, щоб мінімізувати звернення до RAM.
✅ Програмісти можуть враховувати ці аспекти для написання ефективного коду (наприклад, у високопродуктивних додатках або іграх).
Висновок:
Регістри – найшвидші, але їх мало.
Кеш – баланс між швидкістю і розміром.
Шини – головні магістралі передачі даних.
Без цих компонентів навіть найпотужніший процесор працював би повільно!
А ти знав про всі ці деталі? Ділись враженнями в коментарях! 💬
#процесори #оптимізація #програмування #архітектураCPU
Code Ukraine
🤖 Потужна іграшка, що дає змогу Claude AI безпосередньо взаємодіяти з Blender через MCP. Досить описати, що потрібно, або кинути 2D-референс - на виході готова 3D-сцена
Система складається з двох ключових компонентів:
- Blender Addon: створює сокет-сервер для прийому команд від AI.
- MCP Server: реалізує протокол контексту моделі та підключається до Blender.
Детальні інструкції тут:
https://github.com/ahujasid/blender-mcp
Code Ukraine
🚀 JIT-компіляція: як інтерпретовані мови можуть бути швидкими
Зазвичай інтерпретовані мови, як Python або JavaScript, вважають повільнішими за компільовані (C, Rust). Але завдяки Just-In-Time (JIT) компіляції вони можуть значно прискорюватися. Як це працює? Розбираємося! 🔍
Що таке JIT-компіляція?
JIT-компіляція – це гібридний підхід між інтерпретацією та традиційною компіляцією.
🔹 Звичайна інтерпретація – код виконується рядок за рядком, що може бути повільним.
🔹 Звичайна компіляція – код заздалегідь перекладається у машинний код, що дає високу швидкість.
🔹 JIT-компіляція – код спочатку виконується як інтерпретований, але гарячі (часто використовувані) фрагменти перекладаються у машинний код під час роботи програми.
Результат? Висока швидкість виконання без втрати гнучкості!
⚙️ Як працює JIT?
1️⃣ Інтерпретатор запускає код і відстежує, які частини виконуються найчастіше.
2️⃣ Гарячий код передається JIT-компілятору, який перекладає його у машинний код.
3️⃣ Збережений машинний код використовується замість повторної інтерпретації.
🔁 Це дозволяє прискорювати роботу програм під час виконання!
Де використовується JIT?
✅ Java (JVM HotSpot) – один із найвідоміших прикладів JIT, що дозволяє Java-додаткам бути швидкими.
✅ JavaScript (V8, SpiderMonkey, Chakra) – браузери використовують JIT для пришвидшення JS-коду.
✅ Python (PyPy) – альтернативний інтерпретатор Python із вбудованим JIT.
✅ .NET (CLR, CoreCLR) – JIT-компіляція використовується для C# та інших мов платформи .NET.
Чи є недоліки?
🔹 Початкові затримки – JIT-компілятору потрібен час на аналіз та компіляцію.
🔹 Більше споживання пам’яті – збережений машинний код займає додатковий простір.
🔹 Складність реалізації – вбудовування JIT у мову вимагає серйозних оптимізацій.
Але виграш у швидкості для довготривалих процесів перекриває ці мінуси!
Висновок
JIT-компіляція – це магія, що дозволяє інтерпретованим мовам бути швидкими. Завдяки адаптивному підходу вони можуть спочатку бути гнучкими, а потім – продуктивними!
📌 Що думаєш про JIT? Використовував у своїх проєктах? Пиши в коментарях! 💬
#програмування #JIT #компіляція #JavaScript #Java #Python
Code Ukraine
