IT Ready
Качественные IT ресурсы, сайты, репозитории, курсы и инструменты для обучения. Информация ежедневно пополняется! Автор: @energy_c РКН: https://clck.ru/3NJE9E Реклама на бирже: https://telega.in/channels/+oQDlPHBPTg82MmU6/card
Ko'proq ko'rsatish📈 Telegram kanali IT Ready analitikasi
IT Ready Rus til segmentidagi kanali faol ishtirokchi. Hozirda hamjamiyat 16 995 obunachidan iborat bo'lib, Texnologiyalar & Aralashmalar toifasida 7 446-o'rinni va Rossiya mintaqasida 38 622-o'rinni egallagan.
📊 Auditoriya ko‘rsatkichlari va dinamika
невідомо sanasidan buyon loyiha tez o‘sib, 16 995 obunachiga ega bo‘ldi.
28 Avgust, 2026 dagi oxirgi ma’lumotlarga ko‘ra kanal barqaror faollikka ega. Oxirgi 30 kunda obunachilar soni 479 ga, so‘nggi 24 soatda esa -8 ga o‘zgardi va umumiy qamrov yuqori darajada qolmoqda.
- Tasdiqlash holati: Tasdiqlanmagan
- Jalb etish (ER): Auditoriya o‘rtacha 9.40% darajada jalb etiladi. Nashrdan keyingi dastlabki 24 soatda kontent odatda umumiy obunachilar sonining 4.42% ini tashkil etuvchi reaksiyalarni to‘playdi.
- Post qamrovi: Har bir post o‘rtacha 1 599 marta ko‘riladi; birinchi sutkada odatda 752 ta ko‘rish yig‘iladi.
- Reaksiyalar va o‘zaro ta’sir: Auditoriya faol: har bir postga o‘rtacha 22 ta reaksiya keladi.
- Tematik yo‘nalishlar: Kontent github, api, habr, собеседование, хабре kabi asosiy mavzularga jamlangan.
📝 Tavsif va kontent siyosati
Muallif resursni shaxsiy fikrni ifoda etish maydoni sifatida ta’riflaydi:
“Качественные IT ресурсы, сайты, репозитории, курсы и инструменты для обучения.
Информация ежедневно пополняется!
Автор: @energy_c
РКН: https://clck.ru/3NJE9E
Реклама на бирже: https://telega.in/channels/+oQDlPHBPTg82MmU6/card”
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.
• Узнаете, как обнаруживать движение и присутствие человека по изменениям обычного Wi-Fi-сигнала;
• Соберёте систему на ESP32-S3 и Raspberry Pi, способную фиксировать даже дыхание неподвижного человека;
• Разберётесь с CSI, обработкой сигнала на Python и выводом данных в веб-дашборд.
🔊 Продолжай читать на Habr!➡️ IT Ready | #статья
kube-apiserver является центральной точкой управления кластером, через которую проходят все операции Kubernetes, а scheduler отвечает за выбор узла, на котором будет запущено приложение.
На картинке — как устроен Kubernetes изнутри: управляющий слой, хранилище состояния, сервер API, планировщик, контроллеры, рабочие узлы, контейнеры и сетевые компоненты, а также как они взаимодействуют между собой.
Сохрани, чтобы не потерять!
➡️ IT Ready | #ресурсы• Объясняется, как выбирать локальные LLM и разбираться в форматах GGUF, Safetensors, MLX и многочисленных вариантах квантизации;
• Показывается, как размер модели, пропускная способность памяти и квантизация влияют на скорость и качество инференса;
• Разбирается запуск 30B-модели на обычном Mac, подключение её к кодинг-агенту и почему некоторые техники ускорения вроде speculative decoding могут неожиданно сделать инференс медленнее.
🔊 Продолжайте читать на Habr!➡️ IT Ready | #статья
• Разбирается загадочная запись ::%16777216 в логах RDP и выясняется, почему она появляется при туннелированных подключениях;
• Показывается расследование проблемы через SSH-туннели, API Monitor, структуры SOCKADDR/WTS_SOCKADDR и отладку компонентов Windows;
• Объясняется, как использовать этот артефакт как IoC, восстанавливать искажённые IPv6-адреса и учитывать их в SIEM и threat hunting.
🔊 Продолжайте читать на Habr!➡️ IT Ready | #статья
• Разбирается подход STARM — небольших рекурсивных reasoning-моделей, способных конкурировать с гораздо более крупными LLM в алгоритмических задачах;
• Показывается, как стабилизация обучения, большой реальный batch size и увеличение пути градиента влияют на качество и обобщаемость модели;
• Сравниваются архитектуры HRM, TRM и URM, проверяются test-time scaling и многозадачное обучение, а также разбирается, какие популярные методы на практике не дали прироста.
🔊 Продолжайте читать на Habr!
➡️ IT Ready | #статья