Backender | CMD

🌎 Mathematics for Machine Learning. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong. Cambridge University Press (2020) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 владеть линейной алгеброй: векторы, матрицы, разложения, проекции; 🔵 работать с аналитической геометрией и понятием нормы и скалярного произведения; 🔵 применять матричное разложение — собственные значения, SVD — к задачам ML; 🔵 использовать векторный анализ и градиенты для оптимизации; 🔵 разбираться в вероятности и распределениях как основе статистического обучения; 🔵 связывать аппарат с методами — линейной регрессией, PCA, SVM, гауссовыми смесями. "Mathematics for Machine Learning" — книга закрывает разрыв между вводными курсами ML и математикой, которую они предполагают известной: сначала аппарат, затем четыре метода, собранные из него. Рассчитана на тех, кто хочет понимать, а не вызывать модели как чёрный ящик; нужна школьная база и готовность к формулам. Первые части — чистая математика, выход на ML идёт во второй половине. 🗄 Скачать курс Backender

🌎 PostgreSQL Skills Development on Cloud: A Practical Guide to Database Management with AWS and Azure (2025) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 разворачивать PostgreSQL в управляемых сервисах — Amazon RDS и Azure Database; 🔵 настраивать резервное копирование, восстановление на момент времени и реплики; 🔵 обеспечивать высокую доступность и отказоустойчивость в облаке; 🔵 закрывать доступ: сети, шифрование, управление ролями и секретами; 🔵 отслеживать производительность облачными средствами мониторинга; 🔵 управлять стоимостью и масштабированием инстансов под нагрузку. "PostgreSQL Skills Development on Cloud" — книга не про SQL и не про внутреннее устройство движка, а про эксплуатацию базы в двух облаках: что берёт на себя провайдер и что остаётся за администратором. Рассчитана на DBA и инженеров, переносящих PostgreSQL в AWS или Azure. 🗄 Скачать курс Backender

🌎 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 Backender

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

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 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 Backender

🌎 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist. Allen B. Downey. O'Reilly, 3-е издание (2024) ❔ Чему вы научитесь: 🔵 владеть базой языка: переменные, условия, циклы, функции, обработка ошибок; 🔵 работать со строками, списками, словарями и кортежами; 🔵 применять рекурсию и разбивать задачу на функции; 🔵 писать классы и понимать, как устроены объекты в Python; 🔵 отлаживать код системно — отладке посвящены отдельные разделы каждой главы; 🔵 доводить решение от постановки задачи до работающей программы. "Think Python" — вводный курс с уклоном в мышление программиста: акцент на том, как разбирать задачу и искать ошибки, а не на перечислении возможностей языка. Порог входа нулевой, темп размеренный, каждая глава заканчивается упражнениями. Третье издание обновлено под современный Python и работу в Jupyter; книга бесплатно доступна на сайте автора. 🗄 Скачать курс Backender