Clean Code
Kanalga Telegram’da o‘tish
Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое. Ссылка: @Portal_v_IT Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc РКН: clck.ru/3Ht6ch
Ko'proq ko'rsatish
Tarmoq:📈 Telegram kanali Clean Code analitikasi
Clean Code (@codeclean) Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 12 115 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 10 049-o'rinni va Rossiya mintaqasida 53 117-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 12 115 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni -49 ga, so‘nggi 24 soatda esa -5 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 4.28% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 3.00% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 519 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 363 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 clean, собеседование, sql, программирование, golang kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Советы по написанию кода, обзоры распространенных ошибок и многое другое.
Ссылка: @Portal_v_IT
Сотрудничество: @oleginc, @tatiana_inc
РКН: clck.ru/3Ht6ch”
Yuqori yangilanish chastotasi (oxirgi ma’lumot 29 Avgust, 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.
12 115
Obunachilar
-524 soatlar
-197 kunlar
-4930 kunlar
Postlar arxiv
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
