Clean Code
رفتن به کانال در Telegram
Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc РКН: clck.ru/3Ht6ch
نمایش بیشتر
شبکه:📈 تحلیل کانال تلگرام Clean Code
کانال Clean Code (@codeclean) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 12 115 مشترک است و جایگاه 10 049 را در دسته فناوری و برنامهها و رتبه 53 117 را در منطقه روسيا دارد.
📊 شاخصهای مخاطب و پویایی
از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 12 115 مشترک جذب کرده است.
بر اساس آخرین دادهها در تاریخ 28 اوت, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر -49 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -5 بوده و همچنان دسترسی گستردهای حفظ شده است.
- وضعیت تأیید: تأیید نشده
- نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 4.28% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 3.00% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب میکند.
- دسترسی پستها: هر پست به طور میانگین 519 بازدید دریافت میکند. در اولین روز معمولاً 363 بازدید جمعآوری میشود.
- واکنشها و تعامل: مخاطبان بهطور فعال حمایت میکنند؛ میانگین واکنش به هر پست 0 است.
- علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند clean, собеседование, sql, программирование, golang تمرکز دارد.
📝 توضیح و سیاست محتوایی
نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاههای شخصی توصیف میکند:
“Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
РКН: clck.ru/3Ht6ch”
به لطف بهروزرسانیهای پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 29 اوت, 2026)، کانال همواره بهروز و دارای دسترسی بالاست. تحلیلها نشان میدهد مخاطبان بهطور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته فناوری و برنامهها تبدیل کردهاند.
12 115
مشترکین
-524 ساعت
-197 روز
-4930 روز
آرشیو پست ها
12 115
Топ вопросов NLP собеседований | трансформер, механизм внимания, берт
Секрет успешного трудоустройства - в дотошной подготовке к собеседованиям!
Знание механизма внимания и трансформеров - база любых собеседований на все грейды в NLP!
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
Encoder vs Decoder | Главные отличия на собеседовании NLP инженера
Плюс практический кейс из индустрии и много чего еще в этом видео:
– Зачем делить на sqrt(d) перед softmax?
– Как работает multi-head attention?
– Главное отличие Encoder от Decoder?
– Зачем матрицы K и Q, почему бы не заменить их на одну?
– Как работает FFN блок?
– Зачем нужен Residual Connections?
– Как работает LayerNorm?
– Почему размер decoder модели порядка миллиарда, а encoder – миллиона?
– Что делать, если модель не помещается на карточку?
– Какой размер модели во время обучения и что мы на самом деле храним?
– Как работает Mixed-Precission во время обучения?
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
Нейросети уже заменяют носителей языка.
В Telegram быстро набирает популярность ИИ-девушка Chatty, с которой можно голосом практиковать живой разговорный английский и ещё 12 языков на основе новейших моделей искусственного интеллекта. Попробовать можно бесплатно.
🇬🇧 Английский: @ChattyTutorBot
🇩🇪 Немецкий: @ChattyGermanBot
🇪🇸 Испанский: @ChattySpanishBot
🇫🇷 Французский: @ChattyFrenchBot
🇮🇹 Итальянский: @ChattyItalianBot
🇵🇹 Португальский: @ChattyPortugueseBot
🇨🇳 Китайский: @ChattyChineseBot
🇯🇵 Японский: @ChattyJapaneseBot
🇰🇷 Корейский: @ChattyKoreanBot
🇸🇦 Арабский: @ChattyArabicBot
🇹🇷 Турецкий: @ChattyTurkishBot
🇷🇺 Русский: @ChattyRussianBot
🇵🇱 Польский: @ChattyPolandBot
12 115
Реальное собеседование на Аналитика Данных. Разбор и правильные ответы.
Сейчас вы увидите запись реального собеседования на Junior Analytica данных. Вопросы будут непростые и те же самые вопросы могут спокойно задать на позицию middle и выше. Запомните, все вопросы на всех собеседованиях повторяются, поэтому смотрите это видео очень внимательно, ставьте видео на паузу и пытайтесь сами отвечать на вопросы, которые задают кандидаты, после чего уже смотрите правильный ответ.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
Погрузитесь в ИТ за 5 дней и получите доступ к высокооплачиваемым вакансиям!
Бесплатный короткий курс для тех, кто хочет не просто понять, чем занимаются айтишники, но и получить реальный опыт работы с ИТ‑системами.
Всего за 5 дней вы освоите ключевые компоненты ИТ‑сферы, разберёте 6 профессий и получите возможность выйти на зарплату 150–250 тыс.
Курс полностью практический. 8 мини‑проектов с реальными задачами, где вы научитесь: писать код, работать с инфраструктурой, разбираться в сетях, облаке и защите данных.
Подойдёт новичкам и тем, кто уже в ИТ. Количество мест ограничено — регистрируйтесь по ссылке и начинайте практику.
Реклама. Информация о рекламодателе по ссылкам в посте.
12 115
12 115
📖Mastering Go Network Automation
🖋Taylor Ian | 2023
В книге подробно рассматриваются такие важные темы, как развертывание контроллеров входящего трафика и внедрение service mesh с помощью Linkerd. Читатели узнают о контейнерных хранилищах, управлении контейнерными хранилищами с помощью Docker, а также об автоматизированных SSL-сертификатах, настройке брандмауэра и сетевых политиках. В книге также рассказывается о мониторинге и оптимизации производительности, в том числе о том, как отслеживать производительность контейнеров и автоматически развертывать обновления. В книге рассматриваются различные стратегии тестирования производительности, такие как нагрузочное, стресс-тестирование и тестирование масштабируемости. В ней рассказывается, как с помощью таких инструментов, как Vegeta и Apache JMeter, на реальных примерах найти узкие места в производительности и оптимизировать сеть.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Go & Мах
12 115
📖Principles of Soft Computing Using Python Programming
🖋Nandi Gypsy | 2024
Мягкие вычисления — это подход к вычислениям, призванный воспроизвести уникальную способность человеческого разума учитывать неопределенность и неточность в своих рассуждениях. Он идеально подходит для вычислительных операций, в которых жесткие аналитические модели не учитывают разнообразие и неоднозначность возможных решений. По мере того как машинное обучение и искусственный интеллект становятся все более распространенными в сфере вычислений, возможности мягких вычислений по преобразованию вычислительной техники становятся все более значительными.
💾 Скачать книгу
Clean Code | #книги #Python & Мах
12 115
Размышляй данными при разработке игры! Главная архитектурная ошибка
В этом видео разберем одну из главных архитектурных ошибок при разработке игры - думать логикой, а не данными. Когда ты пытаешься описывать код игры, опираясь на логические умозаключения, то постоянно возникают проблемы с рассинхроном игровой логики, появлением непонятных багов и усложнением разработки. Опираясь же на действительные данные - ты всегда можешь быть уверен в том, что игра будет работать как надо. Возьми что угодно: анимация, UI, условия победы, механики и тд. - все либо оперирует данными, либо данные отображает пользователю. Именно поэтому так важно научиться разработке с ориентированием на данные, а не на различные логические условия и деревья умозаключений
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
12 115
Почему PostgreSQL захватил мир баз данных?
Рассказываем про PostgreSQL: как эта база появилась, как незаметно захватила мир БД, почему на неё все бегут с MySQL и почему она может легко заменить кучу других баз
📺 YouTube
Clean Code & Мах
12 115
View NumPy & Pandas Data Instantly in Excel with xlwings!
Хотите быстро просмотреть массивы NumPy или фреймы данных Pandas прямо в Excel? В этом видео я покажу вам самый быстрый и простой способ сделать это с помощью xlwings — всего одной строкой кода на Python.
📺 YouTube
Clean Code & Мах
