Codu - лампова IT спільнота
Canal cerrado
Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦 Для друга: https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy Зв'язок: @Ekater1na_admin
Mostrar más
📈 Análisis del canal de Telegram Codu - лампова IT спільнота
El canal Codu - лампова IT спільнота en el segmento lingüístico de Ucraniano es un actor destacado. Actualmente la comunidad reúne a 12 993 suscriptores, ocupando la posición 9 752 en la categoría Tecnologías y Aplicaciones y el puesto 4 680 en la región Ucrania.
📊 Métricas de audiencia y dinámica
Desde su creación el невідомо, el proyecto ha mostrado un crecimiento acelerado, reuniendo a 12 993 suscriptores.
Según los últimos datos del 12 noviembre, 2026, el canal mantiene una actividad estable. En los últimos 30 días la variación de miembros fue de -137, y en las últimas 24 horas de -3, conservando un alto alcance.
- Estado de verificación: No verificado
- Tasa de interacción (ER): El promedio de interacción de la audiencia es 20.28%. Durante las primeras 24 horas tras publicar, el contenido suele obtener 11.59% de reacciones respecto al total de suscriptores.
- Alcance de las publicaciones: Cada publicación recibe en promedio 2 636 visualizaciones. En el primer día suele acumular 1 506 visualizaciones.
- Reacciones e interacción: La audiencia responde de forma activa: el promedio de reacciones por publicación es 23.
- Intereses temáticos: El contenido se centra en temas clave como шпаргалка, linux, застосунок, інтерфейс, протокол.
📝 Descripción y política de contenido
El autor describe el recurso como un espacio para expresar opiniones subjetivas:
“Прошивка для мозку програміста: гайди, меми, поради та інше🇺🇦
Для друга:
https://t.me/+Q46QCA8BwsxhNDIy
Зв'язок: @Ekater1na_admin”
Gracias a la alta frecuencia de actualizaciones (últimos datos recibidos el 13 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.
12 993
Suscriptores
-324 horas
-227 días
-13730 días
Archivo de publicaciones
WSL отримав вбудовану підтримку Linux-контейнерів із CLI та API — функція стане доступною вже до кінця місяця
Також у Microsoft натякають, що разом із цим варто чекати й інші суттєві покращення WSL, які з’являться найближчим часом
Документація
</Codu>
📊 Data Analytics — одна з тих сфер, де попит на спеціалістів зростає швидше, ніж ринок встигає їх готувати.
Причина проста.
Компанії вже давно навчилися збирати дані.
Тепер їм потрібні люди, які можуть ці дані зрозуміти та перетворити на конкретні рішення для бізнесу.
Саме тому аналітиків шукають у:
▪️ IT ▪️ e-commerce ▪️ маркетингу ▪️ фінансах ▪️ логістиці ▪️ продуктових компаніяхНа безкоштовному марафоні від GoIT покажемо, як виглядає професія зсередини та які навички потрібні для розвитку в цьому напрямі. Ви дізнаєтесь: 🔖 як працюють аналітики даних 🔖 де використовується SQL та BI-системи 🔖 які кар'єрні можливості відкриває Data Analytics 🕓 Онлайн | Безкоштовно 👉 Реєстрація: https://i.goit.global/jaEMY
Швидке налаштування Windows без зайвого
WinUtil — це потужний open-source PowerShell-скрипт для автоматизації налаштування, оптимізації та очищення Windows від непотрібного
Створений системним інженером Крісом Тайтусом, інструмент допомагає швидко привести чисту систему до «робочого стану» — без зайвих сервісів, трекінгу та сміття
</Codu>
HackXpert Labs — платформа для практики в кібербезпеці
Сервіс із реальними сценаріями, де можна відпрацьовувати навички на практиці, а не лише в теорії
Що всередині: • web-лабораторії з уразливостями (XSS, SQLi, проблеми аутентифікації, логічні баги) • мережеві сценарії поза браузером • кейси, наближені до реальних атак</Codu>
Шпаргалка по Logistic Regression у Machine Learning: Logistic Regression — алгоритм для задач бінарної класифікації, Sigmoid Function — перетворює будь-яке значення у ймовірність від 0 до 1, Probability Prediction — оцінка ймовірності належності об'єкта до певного класу, Loss Function — функція втрат для оцінки якості моделі та пошуку оптимальних параметрів, Binary Cross-Entropy (Log Loss) — основна функція втрат для логістичної регресії, Gradient Descent — алгоритм оптимізації для мінімізації помилки моделі, Hypothesis Function — математична модель для прогнозування класу, Model Evaluation — оцінка якості через Confusion Matrix, ROC Curve та AUC, Model Assumptions — припущення моделі щодо даних, лінійності логарифма шансів і незалежності ознак, Binary Classification — класифікація об'єктів між двома класами на основі ймовірностей
</Codu>
Repost from GitHub'er
Відмінний локальний LLM
Якщо ви хочете розгорнути велику мову модель локально, легко потонути в купі інструментів і гайдів. То Ollama, то vLLM, плюс десятки фреймворків для дообучення. В результаті важко зрозуміти, за що братися і який стек взагалі працює.
Випадково натрапив на GitHub-проект Awesome local LLM. По суті, це енциклопедія по запуску LLM локально. Підбірка дуже повна і при цьому добре структурована, допомагає швидко розкласти весь стек по полицям.
Всередині є розділи по платформам інференсу, движкам інференсу, UI, самим мовним моделям, інструментам для розробки і ще десяток категорій. Плюс поради по вибору заліза і корисні туторіали.
У кожного проекту вказана кількість GitHub Stars і короткий опис, так що можна швидко оцінити популярність і зрозуміти, для чого він потрібен. Також зібрані навчальні ресурси, включаючи YouTube-гайди і огляди заліза.
Якщо плануєте збирати локальне середовище під LLM або шукаєте open source інструменти під конкретні завдання, цю підбірку точно варто зберегти.
⭐️ Stars: 613
➡️ Лінк на GitHub
Github'er
На GitHub є популярний список курсів, який багато самоучок вважають альтернативою класичному бакалаврату з комп’ютерних наук
У ньому зібрані безкоштовні курси від провідних університетів (MIT, Стенфорд, Принстон та інші), вибудувані у логічну навчальну траєкторію — від базових тем до просунутого рівня
Покриває все ключове: програмування, математику, системи, алгоритми та прикладні напрями. Для кожного курсу вказані години навчання, рівень складності та необхідні знання — щоб було легше орієнтуватися і не губитися
</Codu>
Якщо працюєш із мережевим трафіком, зверни увагу на Termshark — TUI-інтерфейс для TShark, який дозволяє зручно аналізувати пакети без жодного GUI. Особливо корисно на серверах та під час віддаленої діагностики
Особливості: • написаний на Go і збирається в один виконуваний файл для всіх основних платформ • інтерфейс нагадує Wireshark, тож інструменти інспектування пакетів одразу знайомі • дозволяє аналізувати трафік прямо на віддаленій системі без необхідності тягнути pcap-файли на локальну машину</Codu>
Робочий процес після того, як закінчилися всі токени Claude Code
</Codu>
Як зрозуміти основні мови програмування за 12 хвилин
У відео коротко та просто пояснюються популярні мови програмування: Python, JavaScript, Java, C, C++, Rust, SQL, HTML і CSS. Автор розповідає, де використовують кожну мову та чим вони відрізняються — від веброзробки до системного програмування й ШІ
</Codu>
⚡️ У Telegram-каналі Владислава Фурдака - практичні поради ринку IT, прокачки LinkedIn, проходженню співбесід, system design, AI, та всього що допоможе підвищувати заробіток.
Навчання через реальні проєкти
Це репозиторій, у якому зібрані практичні гіди: замість теорії — повноцінні проєкти, які можна реалізувати з нуля
Всередині — десятки ідей різного рівня складності, зокрема для C++ і C#, включаючи задачі з файлами, мережевою взаємодією, графікою, багатопоточністю та іншими практичними кейсами
</Codu>
Компанії, що роблять ставку на ШІ замість розробників, виглядають десь так
</Codu>
Open-source набір із 54 анімацій завантаження у CLI-стилі, повністю реалізованих на тексті — без нативних залежностей
Що всередині: • 4 категорії: Braille, ASCII, стрілки та Emoji • працює лише на Text і setInterval • без нативних модулів • можна просто скопіювати готовий компонент</Codu>
Tutorial Republic — практичний довідник з JavaScript
Що всередині: • покрокові пояснення тем • приклади, які можна одразу запускати • інтерактивні демо для кращого розуміння • швидкий пошук рішень під конкретні задачі</Codu>
Корисні гарячі клавіші у VS Code
Ctrl + Shift + K — повністю видаляє поточний рядок
Shift + Alt + F — швидко форматує код і робить його читабельнішим
Ctrl + D — дозволяє редагувати однакові фрагменти коду одночасно
</Codu>
