Endi mavjud! Telegram Tadqiqoti 2025 — yilning asosiy insaytlari 
CodeMode | Программирование
Kanalga Telegram’da o‘tish
Книги и другая полезная информация для программистов IT. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc Менеджер: @Spiral_Yuri Купить рекламу: https://telega.in/c/code_m0de РКН: clck.ru/3Ht77T
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali CodeMode | Программирование analitikasi
CodeMode | Программирование (@code_m0de) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 10 854 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 11 450-o'rinni va Rossiya mintaqasida 60 334-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 10 854 obunachiga ega bo‘ldi.
17 Iyun, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -35 ga, so‘nggi 24 soatda esa -2 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 7.27% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.26% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 789 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 462 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 0 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent программирование, codemode, sql, javascript, программист kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Книги и другая полезная информация для программистов IT.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество, авторские права: @oleginc, @tatiana_inc
Менеджер: @Spiral_Yuri
Купить рекламу: https://telega.in/c/code_m0de
РКН: clck.ru/3Ht77T”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 18 Iyun, 2026 da olingan) sababli kanal doimo dolzarb va katta qamrovli bo‘lib qoladi. Analitika auditoriya kontent bilan faol hamkorlik qilishini, uni Texnologiyalar & Aralashmalar toifasidagi muhim ta’sir nuqtasiga aylantirishini ko‘rsatadi.
10 854
Obunachilar
-224 soatlar
-127 kunlar
-3530 kunlar
Postlar arxiv
35 000 ₽ в день, ничего не делая
Звучит невероятно, но это реальность
Арбитраж Крипты – канал, который откроет вам мир криптовалют и покажет, как на них зарабатывать.
Пока другие сомневаются и довольствуются месячной зарплатой, вы можете зарабатывать эту сумму всего за один день, это доступно каждому.
Выбор за вами: работать или отдыхать на диване и получать доход.
Успейте присоединиться, скоро доступ будет закрыт: @arbitrazh
📕Building Transformer Models with PyTorch 2.0
В этой книге рассказывается об архитектуре transformer для различных приложений, включая NLP, компьютерное зрение, обработку речи и прогнозирующее моделирование с использованием табличных данных. Это ценный ресурс для всех, кто хочет использовать возможности архитектуры transformer в своих проектах машинного обучения.
Книга содержит пошаговое руководство по созданию моделей трансформеров с нуля и тонкой настройке предварительно обученных моделей с открытым исходным кодом. В ней рассматривается архитектура базовой модели, включая GPT, VIT, Whisper, TabTransformer, Stable Diffusion, а также основные принципы решения различных проблем с трансформерами. В книге также рассказывается о трансферном обучении, тренировке моделей и тонкой настройке, а также о том, как использовать последние модели от Hugging Face. Кроме того, в книге рассматриваются такие сложные темы, как сравнительный анализ моделей, мультимодальное обучение, обучение с подкреплением, а также развертывание и обслуживание моделей трансформеров.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #ENG #PyTorch
CodeMode | Программирование | ChatGPT
⚡️Легкий способ получать свежие обновления и следить за трендами в разработке на вашем языке. Находите свой стек и подписывайтесь:
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ: t.me/ai_machinelearning_big_data
C++ t.me/cpluspluc
Python: t.me/pythonl
Хакинг: t.me/linuxkalii
Devops: t.me/devOPSitsec
АНАЛИЗ Данных: t.me/data_analysis_ml
Javascript: t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_ci
Java: t.me/javatg
Базы данных: t.me/sqlhub
Linux: t.me/linuxacademiya
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
React: t.me/react_tg
Rust: t.me/rust_code
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: t.me/bigdatai
Собеседования МЛ: t.me/machinelearning_interview
МАТЕМАТИКА: t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy
📕 Data Science. Наука о данных с нуля
Книга позволяет изучить науку о данных (Data Science) и применить полученные знания на практике. Она написана так, что способствует погружению в Data Science аналитика, фактически не обладающего глубокими знаниями в этой прикладной дисциплине. В объемах, достаточных для начала работы в области Data Science, книга содержит интенсивный курс языка Python, элементы линейной алгебры, математической статистики, теории вероятностей, методов сбора, очистки, нормализации и обработки данных. Даны основы машинного обучения. Описаны различные математические модели и их реализация по методу k-ближайших соседей, наивной байесовской классификации, линейной и логистической регрессии, а также модели на основе деревьев принятия решений, нейронных сетей и кластеризации. Рассказано о работе с рекомендательными системами, описаны приемы обработки естественного языка, методы анализа социальных сетей, основы баз данных, SQL и MapReduce.
🧷Скачать бесплатно.
2017 #RU #DataScience
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Знакомство с PyTorch: глубокое обучение при обработке естественного языка
Обработка текстов на естественном языке (Natural Language Processing, NLP) — крайне важная задача в области искусственного интеллекта. Успешная реализация делает возможными такие продукты, как Alexa от Amazon и Google Translate. Эта книга поможет вам изучить PyTorch — библиотеку глубокого обучения для языка Python — один из ведущих инструментов для дата-сайентистов и разработчиков ПО, занимающихся NLP.
Делип Рао и Брайан Макмахан введут вас в курс дел с NLP и алгоритмами глубокого обучения. И покажут, как PyTorch позволяет реализовать приложения, использующие анализ текста.
В этой книге
• Вычислительные графы и парадигма обучения с учителем.
• Основы оптимизированной библиотеки PyTorch для работы с тензорами.
• Обзор традиционных понятий и методов NLP.
• Упреждающие нейронные сети (многослойный перцептрон и другие).
• Улучшение RNN при помощи долгой краткосрочной памяти (LSTM) и управляемых рекуррентных блоков
• Предсказание и модели преобразования последовательностей.
• Паттерны проектирования NLP-систем, используемых в продакшене.
🧷Скачать бесплатно.
2020 #RU #PyTorch
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Самое тупое в 2024 году — покупать машину
Посмотрите сами. Даже дырявая колымага стоит 900 000 рублей, китайцы — разваливаются на ходу, а хорошие машины стоят дороже квартиры в центре.
И пока глупые люди устраивают панику и истерят, умные — подписаны на Тачки и Точка.
Там рассказывают, как купить машину вдвое дешевле, почему нельзя покупать китайцев и как получить 250 000 рублей от государства на покупку авто.
Подписывайтесь, других таких каналов просто нет: @carsandpoint
📕Ultimate Machine Learning with Scikit-Learn
”Эффективное машинное обучение с помощью Scikit-Learn" - это уникальный ресурс, который предлагает углубленное изучение подготовки данных, методов моделирования и теоретических основ мощных алгоритмов машинного обучения с использованием Python и Scikit-Learn.
Начав с базовых методов, вы овладеете необходимыми навыками для эффективной предварительной обработки данных, что подготовит почву для надежного анализа. Далее, логистическая регрессия и деревья решений предоставят вам инструменты для более глубокого изучения прогностического моделирования, гарантируя глубокое понимание фундаментальных методологий. Вы освоите анализ данных временных рядов, а затем освоите эффективные стратегии обработки неструктурированных данных с использованием таких методов, как наивный Байесовский подход.
Перейдя к потокам данных в реальном времени, вы откроете для себя динамические подходы с K-ближайшими соседями для анализа многомерных данных с помощью метода опорных векторов (SVM). Кроме того, вы научитесь защищать свои аналитические данные от аномалий с помощью изолированных лесов и использовать прогностические возможности комплексных методов в области анализа данных фондового рынка.
К концу книги вы овладеете искусством разработки данных и конвейеров ML, что позволит вам уверенно решать даже самые сложные аналитические задачи.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #ENG #Python
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕Distributed Machine Learning with PySpark
Перейдите с Pandas и Scikit-learn на PySpark, чтобы обрабатывать огромные объемы данных и сократить время. В этой книге вы узнаете, как осуществить этот переход, адаптировав свои навыки и используя сходство в синтаксисе, функциональности и совместимости между этими инструментами.
Распределенное машинное обучение с помощью PySpark предлагает дорожную карту специалистам по обработке данных, рассматривающим переход от небольших библиотек данных (pandas/scikit-learn) к обработке больших данных и машинному обучению с помощью PySpark. Вы научитесь переводить код на Python из Pandas/Scikit-научитесь использовать PySpark для предварительной обработки больших объемов данных и создания, обучения, тестирования и оценки популярных алгоритмов машинного обучения, таких как линейная и логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, машины опорных векторов, наивный Байес и нейронные сети.
Прочитав эту книгу, вы поймете основополагающие концепции подготовки данных и машинного обучения и приобретете навыки, необходимые для применения этих методов с использованием PySpark, отраслевого стандарта для построения масштабируемых конвейеров данных ML.
🧷Скачать бесплатно.
2023 #ENG #PySpark
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Data Engineering for Machine Learning Pipelines
В этой книге рассматриваются современные функции инжиниринга данных и важные библиотеки Python, которые помогут вам разрабатывать современные конвейеры машинного обучения и интеграционный код.
Книга начинается с объяснения анализа и преобразования данных, углубляясь в библиотеку Pandas, ее возможности и нюансы. Затем в ней рассматриваются новые библиотеки, такие как Polars и CuDF, предоставляя информацию о вычислениях на основе графических процессоров и передовых методах обработки данных. В тексте обсуждается важность проверки данных в инженерных процессах, представляются такие инструменты, как Great Expectations и Pandera, для обеспечения качества и надежности данных. В книге подробно рассматривается проектирование и разработка API с особым акцентом на использовании возможностей FastAPI. Она охватывает аутентификацию, авторизацию и реальные приложения, позволяя вам создавать эффективные и безопасные API с помощью FastAPI. Также изучается параллелизм в инжиниринге данных, изучая возможности Dask от базовой настройки до создания передовых конвейеров машинного обучения. Книга включает разработку и доставку конвейеров инжиниринга данных с использованием ведущих облачных платформ, таких как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. Заключительные главы посвящены конвейерам обработки данных в реальном времени и потоковой передачи, с упором на Apache Kafka и оркестровку рабочих процессов в области обработки данных. Инструменты рабочих процессов, такие как Airflow и Prefect, представлены для бесперебойного управления и автоматизации сложных рабочих процессов обработки данных.
🧷Скачать бесплатно.
2024 #ENG #ML
CodeMode | Программирование | ChatGPT
Repost from ТЕХНО: Яндекс про технологии
⚡ Разыгрываем сразу шесть призов! Станцию Дуо Макс 🚉, две Станции Макс 📻 и три Станции Лайт 2 🚉
Для участия:
— Подпишитесь на @techno_yandex,
— Подпишитесь на @concertzaal,
— Нажмите кнопку «Участвовать» под этим постом.
11 октября в 12:00 (по мск) бот случайно выберет шесть победителей — их имена будут опубликованы в этом канале. Они получат призы в порядке, прописанном в начале этого поста.
Отправляем призы по России и Республике Беларусь.
📕 C++ Primer
Самый продаваемый учебник и справочник по программированию, полностью переписанный для нового стандарта C++11
Полностью обновленное и переработанное для недавно выпущенного стандарта C++11, это авторитетное и всеобъемлющее введение в C++ поможет вам быстро изучить язык и использовать его современными, высокоэффективными способами. Выделяя лучшие практики сегодняшнего дня, авторы показывают, как использовать как основной язык, так и его стандартную библиотеку для написания эффективного, читаемого и мощного кода.
C++ Primer, пятое издание, представляет стандартную библиотеку C++ с самого начала, опираясь на ее общие функции и возможности, чтобы помочь вам писать полезные программы без необходимости сначала осваивать каждую деталь языка. Многие примеры книги были пересмотрены, чтобы использовать новые возможности языка и продемонстрировать, как их лучше всего использовать. Эта книга является проверенным учебником для новичков в C++, авторитетным обсуждением основных концепций и методов C++ и ценным ресурсом для опытных программистов, особенно тех, кто хочет увидеть освещение улучшений C++11.
🧷Скачать бесплатно.
2012 #ENG #C
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Programming: Principles and Practice Using C++. Second Edition
Первая половина книги охватывает широкий спектр основных понятий, методов проектирования и программирования, свойств языка C++ и его библиотек. Это позволит читателям писать программы, выполняющие ввод и вывод данных, вычисления и построение простых графических изображений. Во второй половине рассматриваются более специализированные темы, такие как обработка текста и тестирование. В ней содержится много справочного материала. Исходные коды и другие приложения читатели могут найти на веб-сайте автора.
🧷Скачать бесплатно.
2014 #ENG #C
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Глубокое обучение с подкреплением: теория и практика на языке Python
Глубокое обучение с подкреплением (глубокое RL) сочетает в себе два подхода к машинному обучению. В ходе такого обучения виртуальные агенты учатся решать последовательные задачи о принятии решений. За последнее десятилетие было много неординарных достижений в этой области — от однопользовательских и многопользовательских игр, таких как го и видеоигры Atari и Dota 2, до робототехники.
Эта книга — введение в глубокое обучение с подкреплением, уникально комбинирующее теорию и практику. Авторы начинают повествование с базовых сведений, затем подробно объясняют теорию алгоритмов глубокого RL, демонстрируют их реализации на примере программной библиотеки SLM Lab и напоследок описывают практические аспекты использования глубокого RL.
🧷Скачать бесплатно.
2022 #RU #Python
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Изучаем Python, 4-е издание
Такие известные компании, как Google и Intel, Cisco и Hewlett-Packard, используют язык Python, выбрав его за гибкость, простоту использования и обеспечиваемую им высокую скорость разработки. Он позволяет создавать эффективные и надежные проекты, которые легко интегрируются с программами и инструментами, написанными на других языках. Четвертое издание "Изучаем Python" - это учебник, написанный доступным языком, рассчитанный на индивидуальную скорость обучения и основанный на материалах учебных курсов, которые автор, Марк Лутц, ведет уже на протяжении десяти лет.
🧷Скачать бесплатно.
2011 #RU #Python
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Алгоритмы неформально. Инструкция для начинающих питонистов
Алгоритмы — это не только задачи поиска, сортировки или оптимизации, они помогут вам поймать бейсбольный мяч, проникнуть в «механику» машинного обучения и искусственного интеллекта и выйти за границы возможного.
Вы узнаете нюансы реализации многих самых популярных алгоритмов современности, познакомитесь с их реализацией на Python 3, а также научитесь измерять и оптимизировать их производительность.
🧷Скачать бесплатно.
2022 #RU #Python
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Непрерывное развитие API. Правильные решения в изменчивом технологическом ландшафте, 2-е изд
Для реализации API необходимо провести большую работу, но эти усилия не всегда окупаются. Чрезмерное планирование может стать пустой тратой сил, а его недостаток приводит к катастрофическим последствиям. Во втором издании представлены решения для отдельных API и систем из нескольких API, которые позволят вам распределить необходимые ресурсы и достичь требуемого уровня эффективности за оптимальное время. Как соблюсти баланс гибкости и производительности, сохранив надежность и простоту настройки? Четыре эксперта по API объясняют разработчикам, руководителям продуктов и проектов, как максимально увеличить ценность их API, управляя интерфейсами как продуктами с непрерывным жизненным циклом.
🧷Скачать бесплатно.
2023 #RU #API
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📚 Здесь собраны все вопросы, которые могут спросить на собеседовании. Теперь можно легко получить оффер, подготовившись к самым популярным вопросам. Просто выбери своё направление:
1. Frontend / JavaScript
2. Python
3. Java
4. Тестировщик QA
5. Data Science
6. DevOps
7. C#
8. C/C++
9. Golang
10. PHP
11. Kotlin
12. Swift
📕 Искусство доказательства в математике
Доказательства играют центральную роль в высшей математике и теоретической информатике, однако многие студенты испытывают трудности при изучении предметов, которые в значительной степени основаны на доказательствах. Третье издание этого бестселлера помогает студентам перейти от механического решения задач к осмысленному доказательству теорем, обучая их приемам, необходимым для чтения и написания доказательств. Это расширенное издание, включающее более 150 новых упражнений и новую главу по теории чисел, знакомит учащихся с миром высшей математики через мастерство доказательства. Книга начинается с основ-ных понятий логики и теории множеств, на примере которых учащихся знакомятся с языком математики и его интерпретацией. Эти концепции заложены в основу методов, которые впоследствии применяются для сложных умозаключений.
🧷Скачать бесплатно.
2021 #RU #Math
CodeMode | Программирование | ChatGPT
📕 Agile, который работает. Как правильно трансформировать бизнес во времена радикальных перемен
«Книга “Agile, который работает” будет очень полезна для бизнеслидеров, ответственных за изменения в структуре своей организации.
В ней приводятся конкретные примеры и эмпирические данные, которые демонстрируют, как именно методология Agile помогает компаниям внедрять инновации и развиваться».
ПОЛ СЭНФОРД, старший вице-президент, Solutions Delivery, Cigna «“Agile, который работает” описывает шаги в масштабах организации, позволяющие традиционным компаниям вести разработку программного обеспечения так, как это делают цифровые гиганты. Книга также станет бесценной дорожной картой для ITдиректоров и их деловых партнеров по диджитал преобразованию».
🧷Скачать бесплатно.
2022 #RU #Math
CodeMode | Программирование | ChatGPT
