Data Science. SQL hub
Відкрити в Telegram
По всем вопросам- @workakkk @itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы @ai_machinelearning_big_data - Machine learning @pythonl - Python @pythonlbooks- python книги📚 @datascienceiot - ml книги📚 РКН: https://vk.cc/cIi9vo #VRHSZ
Показати більше
Сітка:📈 Аналітичний огляд Telegram-каналу Data Science. SQL hub
Канал Data Science. SQL hub (@sqlhub) у мовному сегменті Російська є активним учасником. На даний момент спільнота об'єднує 35 808 підписників, посідаючи 3 759 місце в категорії Технології та додатки та 17 978 місце у регіоні Росія.
📊 Показники аудиторії та динаміка
З моменту свого створення невідомо, проект продемонстрував стрімке зростання, зібравши аудиторію у 35 808 підписників.
За останніми даними від 13 липня, 2026, канал демонструє стабільну активність. Хоча за останні 30 днів спостерігається зміна кількості учасників на -49, а за останні 24 години на -2, загальне охоплення залишається високим.
- Статус верифікації: Не верифікований
- Рівень залученості (ER): Середній показник залученості аудиторії становить 7.74%. Протягом перших 24 годин після публікації контент зазвичай збирає 3.76% реакцій від загальної кількості підписників.
- Охоплення публікацій: В середньому кожен допис отримує 2 770 переглядів. Протягом першої доби публікація в середньому набирає 1 346 переглядів.
- Реакції та взаємодія: Аудиторія активно підтримує контент: середня кількість реакцій на один пост – 11.
- Тематичні інтереси: Контент зосереджений навколо ключових тем, таких як sql, индекс, postgres, index, sqlite.
📝 Опис та контентна політика
Автор описує ресурс як майданчик для висловлення суб'єктивної думки:
“По всем вопросам- @workakkk
@itchannels_telegram - 🔥лучшие ит-каналы
@ai_machinelearning_big_data - Machine learning
@pythonl - Python
@pythonlbooks- python книги📚
@datascienceiot - ml книги📚
РКН: https://vk.cc/cIi9vo
#VRHSZ”
Завдяки високій частоті оновлень (останні дані отримано 14 липня, 2026), канал підтримує актуальність та високий рівень охоплення публікацій. Аналітика показує, що аудиторія активно взаємодіє з контентом, що робить його важливою точкою впливу в категорії Технології та додатки.
35 808
Підписники
-224 години
-57 днів
-4930 день
Архів дописів
35 808
PostgreSQL переписали на Rust с нуля. И это уже не игрушечный прототип.
Проект pgrust заявляет, что новая реализация:
• проходит 46 066 запросов из regression-тестов PostgreSQL 18.3
• совместима с текущей директорией данных Postgres
• запускается в браузере как демо
Главная ставка — сделать внутренности PostgreSQL проще для изменений, расширений и оптимизации. Rust даёт безопасность памяти, а AI-assisted development помогает быстрее разбирать и переписывать огромную кодовую базу.
Самая дерзкая часть: авторы говорят о WIP-версии, которая пока не опубликована, но якобы даёт до +50% в transactional workloads и до 300x в аналитике.
Звучит почти слишком смело, поэтому к цифрам лучше относиться осторожно. Но сама идея мощная: взять одну из самых сложных СУБД в мире и пересобрать её на Rust, сохранив совместимость с PostgreSQL.
GitHub: https://github.com/malisper/pgrust
35 808
SQL-задача с подвохом: почему запрос вернёт 0 строк?
Есть таблицы:
users
id | name
1 | Anna
2 | Boris
3 | Dima
orders
id | user_id
1 | 1
2 | NULL
SELECT *
FROM users
WHERE id NOT IN (
SELECT user_id
FROM orders
);
Boris
Dima
0 rows
1, NULL
id NOT IN (1, NULL)
id не равен NULL, потому что NULL — это неизвестность.
Правильнее так:
SELECT *
FROM users u
WHERE NOT EXISTS (
SELECT 1
FROM orders o
WHERE o.user_id = u.id
);
NULL, осторожнее с NOT IN. Часто безопаснее использовать NOT EXISTS.35 808
+1🔥 Подтверди навыки работы с данными: сертификация Yandex Cloud со скидкой 50%
Коллеги, у кого в работе есть Yandex Cloud или кто хочет добавить весомый плюс в резюме — сейчас отличное время.
До 25 сентября включительно можно пройти сертификацию со скидкой 50%. Два уровня на выбор — под любой опыт.
Что доступно:
1️⃣ Data Engineer — подойдёт, если вы уже работаете с облачной платформой. Проверяют загрузку, обработку, ETL/ELT, оркестрацию и безопасность. Хороший базовый уровень для систематизации знаний.
2️⃣ Lakehouse Data Engineer — продвинутый вариант для тех, кто проектирует решения на архитектуре Lakehouse. Глубже, сложнее, солиднее для резюме.
Как проходит экзамен:
Онлайн, с прокторингом — запись на камеру, всё честно. Никаких сюрпризов.
📌 Успейте зарегистрироваться до 25.09.2026:
🔗ссылки
Потом цена вернётся к обычной — успевайте! 💪
35 808
Hibernate сгенерировал странный SQL, а ты не понимаешь, откуда он взялся?
У Vlad Mihalcea есть полезный приём: логировать не только сам SQL-запрос, но и stack trace места, где Hibernate его создал.
Для этого используется
QueryStackTraceLogger из Hypersistence Utils.
Сценарий понятный:
* DBA нашёл медленный запрос
* в логах видно SQL
* рядом видно Java-цепочку вызовов
* по stack trace можно выйти на repository, service или controller
Это особенно полезно для расследования N+1, слишком частых запросов и тяжёлых SQL, которые внезапно появляются в проде.
В Spring Boot это подключается через STATEMENT_INSPECTOR, а затем включается DEBUG-логирование для Hypersistence Utils.
Итог: ты видишь не просто “какой SQL тормозит”, а кто именно в коде его породил.
https://vladmihalcea.com/source-sql-query-hibernate/35 808
Repost from Machinelearning
+2
🌟 Контекст в PNG экономит токены до 70%
Pxpipe - локальный прокси, который перед отправкой запроса ассистенту превращает куски контекста в картинки.
Приём эксплуатирует особенность тарификации - текст стоит примерно один токен за символ, а изображение - фиксированное число токенов, зависящее только от размера в пикселях, а не от объёма текста внутри.
На плотном контенте в один визуальный токен удаётся упаковать около 3,1 символа.
🟡Механика
Прокси перехватывает запросы к Claude Code и рендерит в PNG самые объёмные и редко меняющиеся блоки (системный промпт, документацию инструментов и старую историю переписки).
Свежие сообщения и ответы модели идут обычным текстом.
Пример: около 48 тыс символов системного промпта и документации, которые как текст стоили бы примерно 25 тыс токенов, помещаются на одну PNG-страницу за ≈2700 токенов. На Fable 5 стоимость сессии упала с 42 до 6 долларов.🟡 Тесты Fable 5 читает такие рендеры практически без потерь (100% на бенчмарке с новыми задачами), а вот Opus 4.7 и 4.8 ошибаются примерно на 7% изображений. GPT 5.5 тоже деградирует на картиночном контексте, поэтому обе модели по умолчанию выключены и включаются вручную. 🟡Плата за экономию в потере точности На методе lossy важные строки вроде хешей и идентификаторов при чтении с картинки могут исказиться. Хуже когда промахи выглядят не как ошибки, а как правдоподобные выдумки.
Зрение модели это не OCR, изображение превращается в патч-эмбеддинги, и там, где пикселей не хватает, языковая модель просто достраивает похожее.Второй минус - это скорость. PNG-кодирование добавляет задержку из-за использования визуальныго энкодера, что дольше, чем чтение текста. Надеемся, что при массовом распространении такого трюка вендоры не поднимут цены на обработку изображений. 📌Лицензирование: MIT License 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #LLM #Coding #Pxpipe
35 808
Хотите развиваться в Data Science? Строить ML-продукты для миллионов пользователей? Авито и ведущие вузы страны открывают набор на две совместные магистратуры.
Для тех, кто хочет в Data Science — «Прикладное машинное обучение и анализ данных» (МФТИ). Современные ML-подходы, работа с реальными данными Авито, эксперты компании и преподаватели МФТИ. Заявки до 12 июля.
Для тех, кто хочет работать над ML-продуктами — «Машинное обучение в цифровом продукте» (НИУ ВШЭ). Полный цикл разработки ML-решений, практические кейсы Авито, преподаватели из индустрии. Заявки до 8 августа.
Что объединяет все три программы: эксперты Авито и вузов, реальные бизнес-задачи, сильное профессиональное сообщество и шанс попасть в Авито уже во время обучения.
Старт — в сентябре. Выбирайте программу и делайте шаг к карьере в IT вместе с Авито.
35 808
Repost from Machinelearning
📌Claude Code изменил чужую продакшен-базу
На GitHub появился любопытный тикет, который (если подтвердится) бьёт по базовой гарантии Антропик - изоляции пользователей друг от друга.
В рабочем контексте Claude Code внезапно оказались чужие учётные данные - IP и root открытым текстом от сервера, к которому автор не имеет никакого отношения.
🟡Дальше самое неприятное
Ассистент принял чужие креды за легитимные, подключился к серверу по SSH, перечислил Docker-контейнеры и базы PostgreSQL, после чего выполнил миграцию с операциями чтения и записи.
Иными словами, ИИ одного пользователя отредактировал базу другого без ведома и согласия владельца.
🟡Причина пока неизвестна
В тематических сообществах обсуждают версию сбоя изоляции кэша общих префиксов.
Чтобы удешевить инференс и ускорить обработку, провайдеры переиспользуют кэшированные фрагменты диалогов, и при коллизии ключей кэша или отказе разграничения кусок чужого контекста теоретически может просочиться в вашу сессию.Если эта версия верна, под угрозой данные любого пользователя. Но это лишь одна из гипотез, в самом отчёте среди возможных векторов названы также общее хранилище сессий, путаница при суммаризации контекста и перекрёстные ссылки в транскриптах. 🟡Есть и куда более прозаичное объяснение Возможно, это галлюцинация модели, случайно угадавшей реальный IP и слабый пароль, либо локальная история проекта, загрязнившая контекст. Пока Антропик не выпустила официального заключения, ни одну из версий нельзя ни подтвердить, ни отвергнуть. Автоматика GitHub повесила на тикет метку
security.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml35 808
✔️ Data-Juicer: пайплайн для подготовки данных под foundation models
Alibaba и сообщество Data-Juicer развивают open-source систему для обработки датасетов перед обучением, дообучением и RAG.
Data-Juicer помогает чистить, фильтровать, дедуплицировать, синтезировать и анализировать данные. Работает не только с текстом, но и с мультимодальными датасетами: изображениями, аудио и видео. В версии 2.0 заявлено больше 100 операторов для разных модальностей.
Практический сценарий понятный: есть сырой корпус из разных источников, где много дублей, мусора, слабых примеров и перекоса по доменам. Data-Juicer позволяет собрать воспроизводимый data recipe, прогнать его на локальной машине или в распределённом режиме и потом оценить, как изменения в данных влияют на модель.
Проект смотрит на данные как на отдельный слой оптимизации. Позволяет настроить качество, смесь, фильтры и пайплайн обработки. В ранней работе авторы показывали прирост до 7.45% по среднему score на 16 LLM-бенчмарках и 17.5% win rate в GPT-4 pairwise evaluation за счёт data recipes.
https://github.com/datajuicer/data-juicer
35 808
Задача, которую Ньютон решил за один вечер
В июне 1696 года Иоганн Бернулли опубликовал в журнале Лейбница *Acta Eruditorum* математический вызов на 6 месяцев.
Даны две точки на разной высоте.
Какой формы должен быть спуск, чтобы тело съехало из верхней точки в нижнюю за минимальное время?
К январю ответил только Лейбниц и попросил больше времени, поэтому срок продлили до Пасхи.
Ньютон получил письмо с задачей вечером, когда вернулся с работы, и решил её до того, как лёг спать.
Эта задача называется задача брахистохроны.
Самый быстрый путь оказался не прямой линией, а циклоидой.
Пример:
Пусть верхняя точка:
A = (0, 0)
нижняя точка:
B = (π, 2)
а ось y направлена вниз.
Циклоида задаётся формулами:
x = R(θ - sin θ)
y = R(1 - cos θ)35 808
🤖Робозон: хакатон от Ozon Tech с призовым фондом 15 млн рублей
Это один из самых интересных хакатонов лета для специалистов по ML, робототехнике и автоматизации. Участникам предстоит решать задачи на основе реальных данных и кейсов Ozon.
Организатор — Ozon Tech.
Призовой фонд — 15 000 000 рублей.
В программе три трека под разные скиллсеты:
• Имитационное моделирование сортировочного центра
• Конструкция автоматизированного сортировщика товаров
• Интеллектуальная роботизированная система сортировки товаров, которая нам, конечно, наиболее интересна.
Участвовать можно как в одиночку, так и командой до 7 человек.
Регистрация открыта до 11 июля. Подробнее о хакатоне здесь
35 808
CEO Palo Alto Networks Никеш Арора заявил, что 90% сотрудников в enterprise-сегменте отстают в AI, и это может определить судьбу их карьеры.
Он ожидает, что в течение 12 месяцев 20–25% его сотрудников изменят свои роли или будут заменены.
По исследованию Orgvue за 2025 год, 39% руководителей уже сокращали сотрудников после внедрения AI.
fortune.com/2026/07/01/ceo-of-palo-alto-networks-nikesh-arora-workers-about-to-face-darwinian-moment-thanks-to-ai-evolve-or-get-cut/
35 808
Для тех, кто хочет вырасти из работы с данными в ML, GenAI и прикладной ИИ.
МТС и факультет компьютерных наук НИУ ВШЭ открыли набор на третий поток магистратуры «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». В программе 30 оплачиваемых мест от МТС и обучение на реальных индустриальных кейсах МТС Web Services и MWS AI.
Студентов ждут курсы по машинному обучению, большим языковым моделям, генеративному ИИ, проектированию ML-систем, видеоаналитике, распознаванию и синтезу речи, а также технологическому предпринимательству.
Поступление конкурсное: портфолио, мотивационное письмо, онлайн-экзамен, собеседование. Также можно показать навыки через соревнование на Kaggle.
Лучшие студенты смогут получить стажировку или оффер от МТС Web Services уже в процессе обучения.
35 808
Repost from Data Science. SQL hub
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:
• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент
• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле
• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями
• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro
• Уже доступна в Claude Code и API
• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа
• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов
• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю
• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
35 808
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:
• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент
• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле
• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями
• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro
• Уже доступна в Claude Code и API
• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа
• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов
• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю
• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
35 808
Поехали: Sonnet 5 уже вышла. Главное кратко:
• Anthropic называет её самой агентной Sonnet на данный момент
• Производительность почти на уровне Opus 4.8, но дешевле
• Сильный прирост в reasoning, работе с инструментами, кодинге и задачах с текстом/знаниями
• Модель по умолчанию для пользователей Free и Pro
• Уже доступна в Claude Code и API
• Стартовая цена: $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных до 31 августа
• Стандартная цена: $3 за 1 млн входных и $15 за 1 млн выходных токенов
• В целом безопаснее Sonnet 4.6: ниже уровень галлюцинаций и поддакивания пользователю
• Киберзащита включена по умолчанию, но Anthropic говорит, что Opus всё ещё сильнее для серьёзной работы в кибербезопасности
https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-5
35 808
Какое расширение PostgreSQL позволяет использовать специальные типы данных и функции для работы с географическими объектами?
35 808
🎥 Вебинар: Архитектурные паттерны AI-агентов: как проектировать автономные решения для бизнес-задач
На уроке рассмотрим:
• Как создавать архитектуру автономных AI-агентов, способных принимать решения и выполнять задачи;
• Какие архитектурные паттерны применяются при проектировании агентных решений;
• Как использовать агентные циклы, такие как ReAct и Plan-and-Execute, в прикладных сценариях;
• Как спроектировать AI-архитектуру для автоматизации бизнес-процесса на практическом примере.
После занятия вы будете знать:
• Как проектировать архитектуру AI-агентов под реальные бизнес-задачи;
• Как документировать и проверять архитектурные решения на разных уровнях детализации;
• Как применять профессиональные подходы и инструменты для разработки AI-решений;
⚠ Открытый урок проходит в преддверии старта курса «ИИ-архитектор».
👉 Для участия зарегистрируйтесь: https://otus.pw/zuvm/?erid=2W5zFGXnRLD
Реклама. ООО "ОТУС ОНЛАЙН-ОБРАЗОВАНИЕ". ИНН 9705100963.
35 808
Как называется специальная схема в PostgreSQL, где хранятся временные таблицы, созданные в рамках текущей сессии?
35 808
Postgres 19 получил хорошие улучшения в управлении I/O.
В Postgres 18 появились три режима: io_uring, worker и sync - поведение как в 17-й версии.
Мне очень понравилась производительность и контроль, которые
io_method=worker принёс в Postgres. Вместе с ним можно было задать io_workers=X, то есть количество background workers, выделенных под I/O. Бенчмарки 17 vs 18 - на картинке ниже.
В 19-й версии это расширили: теперь пул может динамически расти через четыре настройки:
io_min_workers - минимальный размер пула I/O workers
io_max_workers - максимальный размер пула
io_worker_idle_timeout - скорость уменьшения пула
io_worker_launch_interval - скорость увеличения пула
По сути, теперь это больше похоже на I/O connection pool, а не на простую статическую настройку.
Мне нравится это направление. Жду бенчмарки. Скоро?35 808
Когда баз много, администрирование превращается в ручное управление хаосом: серверы, кластеры, бэкапы, мониторинг и диагностика.
🐘 Postgres Professional на бесплатном вебинаре покажет, как управлять множеством баз через единый веб-интерфейс Postgres Pro Enterprise Manager.
📊 Это графическая платформа для DBA, DevOps, архитекторов и технических лидеров. Она входит во все редакции Postgres Pro и решает задачи администрирования без ручного написания SQL-команд.
На вебинаре покажут, как с помощью PPEM:
✅ Мониторить инфраструктуру
✅ Управлять экземплярами БД
✅ Работать с бэкапами
✅ Искать проблемы и ускорять диагностику
🤖 Отдельно покажут ИИ-ассистента в новой версии платформы: он обращается к документации и помогает быстрее решать типовые задачи.
📅 30 июня, вторник, 11:00 по Москве, продолжительность — 2 часа с Q&A.
Регистрируйтесь и приходите посмотреть PPEM в деле. Участие бесплатное.
Реклама ООО «ППГ» Инн: 7707083893 Erid: 2VtzqwfUQwK
