Books Книги Программиста

👣 Книга по производительности Rust. Она короткая и легко читается и показывает, как оптимизировать код. В книге разбираются темы: - benchmarking - build configuration - linting - profiling - inlining - hashing - heap allocations - и многое другое Внутри есть много интересных концепций, о которых я раньше даже не слышал. Книга: https://nnethercote.github.io/perf-book/introduction.html

"Golden Goose", a simple trick to synthesize unlimited RLVR tasks from unverifiable internet text. " 📚 Read @datascienceiot

🖥 Большинство “парсеров” умирают через 2 дня. Ты научишься делать те, которые живут в проде. Это не про BeautifulSoup ради галочки. Это про системы сбора данных, которые: • не падают от мелких правок на сайте • собирают данные в разы быстрее • обновляют всё сами по расписанию • обходят ограничения и баны • выглядят как сервис, а не хаос из файлов Ты начнёшь видеть сайты не как страницы, а как источники данных, к которым можно подключиться. В итоге ты сможешь: • забирать данные для своих проектов • автоматизировать чужую рутину • делать инструменты для аналитики • брать коммерческие заказы на сбор данных Это навык, который напрямую превращается в деньги. Не “знаю Python”, а умею добывать данные из интернета профессионально. 🎁 48 часов скидка 50% на Stepik: https://stepik.org/a/269942/

Principles of Model Checking 📚 Read

🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇 🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data 🖥 Python: t.me/pythonl 🖥 Linux: t.me/linuxacademiya 🖥 C++ t.me/cpluspluc 🖥 Docker: t.me/DevopsDocker 🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii 🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec 👣 Golang: t.me/Golang_google 🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml 🖥 Javascript: t.me/javascriptv 🖥 C#: t.me/csharp_ci 🖥 Java: t.me/javatg 🖥 Базы данных: t.me/sqlhub 👣 Rust: t.me/rust_code 🤖 Технологии: t.me/vistehno 💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable 💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi 🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot 📚 Бесплатные ит-книги: https://t.me/addlist/HwywK4fErd8wYzQy 🖥Подборка по Golang: https://t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi ⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.

Руководство по языку Kotlin 📚 Read

Основы языка C. Курс по программированию 📚 Книга

🔥 На stepik вышел курс, который учит Создавать настоящие AI-сервисы, а не просто запускать скрипты? Этот практический курс по Python и FastAPI покажет, как собрать полноценное приложение с ИИ, базой данных, автогенерацией контента и Telegram-ботом. Ты пройдёшь путь от первого HTTP-запроса до рабочего сервиса, который сам генерирует текст через ИИ, сохраняет данные, отправляет результаты по расписанию и отвечает пользователям. Никакой теории ради теории - только практические шаги, из которых рождается реальный продукт. 🎁 48 часов действует скидка в 40% процентов 👉 Начать учиться на Stepik

💻 ++101 Linux commands Open-source eBook 📚 Read

🖥 Bash Академия: секреты командной строки, которые нигде не рассказывают Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале. - Без воды. - Без лишней теории. Только практические приёмы, которые реально используют профи. Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter

🛠️OpenAI just released new guide on how coding agents like GPT-5.1-Codex-Max plug into everyday engineering workflow 📚 Read

< Frontend System Design />Fundamentals 📚 Read @programming_books_it

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов. Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды. Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты! AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Devops: t.me/DevOPSitsec Собеседования DS: t.me/machinelearning_interview C++ t.me/cpluspluc Docker: t.me/DevopsDocker Хакинг: t.me/linuxkalii Data Science: t.me/data_analysis_ml Javascript: t.me/javascriptv C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/java_library Базы данных: t.me/sqlhub Python собеседования: t.me/python_job_interview Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Golang: t.me/Golang_google React: t.me/react_tg Rust: t.me/rust_code ИИ: t.me/vistehno PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Frontend: t.me/front Big Data: t.me/bigdatai МАТЕМАТИКА: t.me/data_math Kubernets: t.me/kubernetc Разработка игр: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Физика: t.me/fizmat 💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка FRONTEND: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Папка Linux:https://t.me/addlist/w4Doot-XBG4xNzYy 😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog 🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers 🧠ИИ: t.me/vistehno 🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses 📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Сохрани себе, чтобы не потерять!

Quick Java 📚 Book

Смотришь вакансии AI/LLM Engineer. Часто видишь: ✅ Опыт с LangChain ✅ RAG-системы и векторный поиск ✅ Агенты и tool-calling ✅ Промпт-инжиниринг и работа с LLM API В резюме этого нет? Дальше не смотрят. Курс «LangChain: с нуля до продакшн» покрывает эти навыки: → LangChain на практике (цепочки, агенты, инструменты) → RAG с метриками качества (precision/recall, faithfulness) → Tool-calling и агенты (веб-поиск, Pandas-аналитика) → Продакшн-контур: FastAPI, observability, PromptOps Проект в GitHub + сертификат = можешь писать в резюме "опыт с LangChain, RAG, агентами". Скидка 25% — 72 часа. Начать со скидкой

👣 Rust for Malware Development В этом репозитории содержатся исходный код различных методов, используемых авторами вредоносных программ, участниками Red Team, злоумышленниками, спонсируемыми государством хакерскими группами и т. д. Эти методы хорошо исследованы и реализованы на Rust. Отличный материал для погружения в кибербез. 🟠Github: https://github.com/Whitecat18/Rust-for-Malware-Development

📚 Alexandrie - быстрое, open-source приложение для заметок в расширенном Markdown. Идеально для студентов, исследователей и всех, кто ценит чистоту и порядок в мыслях. ✨ Возможности: • Расширенный Markdown-редактор • Мгновенный поиск по заметкам • Удобная организация и архивация • Экспорт в PDF, Markdown и др. • Доступ с любого устройства • ⚡ Бэкенд на Go, фронтенд на Vue 📦 Запускается локально через Docker за пару команд. 👉 GitHub: https://github.com/Smaug6739/Alexandrie

AIJ Deep Dive: специальный очный трек для AI-профи в рамках международной конференции AI Journey! Среда для профессионального роста, общение с экспертами мировой AI-индустрии и другими AI-профи — всё это ждёт вас на треке AIJ Deep Dive. В программе — только главные аспекты работы с AI: Это событие точно нельзя пропустить

1️⃣19 ноября — день Науки: проведём глубокий анализ IT-решений, прорывных научных исследований, R&D-разработок и передовых методик. 2️⃣ 20 ноября — день Бизнеса: разберём успешные кейсы внедрения, оценим эффективность и практические результаты.

На треке вас ждут выступления ведущих экспертов в AI, постер-сессия, специальные форматы для нетворкинга и выставка R’n’D решений. Это уникальная возможность обсудить сложные вопросы с теми, кто действительно понимает ваши вызовы. Где? Офис Сбера, Кутузовский проспект, д. 32, к. 1 (Е) Когда? 19–20 ноября 2025 года По ссылке — форма регистрации на очное участие. Присоединяйтесь к профессиональному AI-сообществу!

🖥 Практический гайд по автоматизации процессов на Python Перед вами подробный практический гайд по автоматизации процессов на Python для продвинутых разработчиков. Он фокусируется на промышленном уровне качества: архитектура, надёжность, наблюдаемость, упаковка и деплой. В каждом разделе — конкретные паттерны и готовые фрагменты кода. ✔️ Подробнее

✔️ Математика в машинном обучении» - бесплатный курс, который предназначен для тех, кто хочет углубить свои знания в области математики, необходимой для понимания и применения методов машинного обучения и искусственного интеллекта. Этот курс охватывает ключевые математические концепции, лежащие в основе современных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная алгебра, теория вероятностей, статистика и оптимизация. Курс