📒Курс Создание микрофронтендов: распределенные системы для фронтенда
🧠О курсе:
Ваш фронтенд замедляет внедрение инноваций и усложняет взаимодействие внутри команды? Обратите внимание на микрофронтенды — практичный способ устранить изоляцию в разработке и ускорить выпуск новых функций. В этом обновленном втором издании архитекторы ПО, технические руководители и разработчики узнают, как проектировать, создавать и развертывать независимые микрофронтенды, объединяемые в уникальные фронтенд-системы.
📒Курс Руководство по подготовке к сертификации Red Hat Certified Engineer (RHCE) по теме Ansible Automation: углубленное изучение и практические задания
🧠О курсе:
Используя инструмент автоматизации Ansible, разработчики и системные администраторы корпоративного уровня могут автоматизировать развертывание, настройку и управление как распределенными системами, так и системами, развернутыми на собственной инфраструктуре (on-premises). Данное учебное пособие поможет вам подготовиться к сертификационному экзамену Red Hat Certified Engineer (RHCE), 90% содержания которого посвящено Ansible.
📒Курс Прогнозирование временных рядов с использованием базовых моделей: как создавать высокоточные прогностические модели
🧠О курсе:
Книга «Прогнозирование временных рядов с использованием базовых моделей» знакомит с архитектурой крупных моделей для работы с временными рядами и показывает, как использовать их для получения быстрых и точных прогнозов. Вы научитесь дообучать такие модели на собственных данных, выполнять вероятностное прогнозирование и точечное прогнозирование (в том числе в режиме zero-shot) и многому другому. Вы даже узнаете, как перепрофилировать большую языковую модель (LLM) для прогнозирования временных рядов — и всё это на примерах, которые можно запустить на обычном ноутбуке.
📒Курс Шаблоны проектирования CI/CD: проектирование и внедрение CI/CD с использованием проверенных шаблонов
🧠О курсе:
Книга закладывает прочный фундамент, начиная с рассмотрения важности паттернов проектирования, компонентов и принципов CI/CD. Вы познакомитесь со стратегиями масштабирования CI/CD, уделяя особое внимание производительности, безопасности, метрикам и возможности аудита конвейеров, а также автоматизации инфраструктуры и процессов выпуска. Кроме того, в книге освещаются продвинутые паттерны проектирования, объединяющие машинное обучение, генеративный ИИ и CI/CD-процессы, работающие практически в режиме реального времени.
📒Курс Практическое машинное обучение на C++: создание, обучение и развертывание комплексных конвейеров машинного и глубокого обучения
🧠О курсе:
Эта книга, написанная опытным инженером-программистом, познакомит вас с основами машинного обучения (ML), научит использовать библиотеки C++ и поможет создать модели машинного обучения с учителем и без учителя.
16 июля вышла новая китайская модель Kimi K3. Она абсолютно бесплатная, держит 1 000 000 токенов контекста и работает на уровне топовых закрытых моделей.
Помните как я тестировал Claude для своих подписок? Тоже самое решил сделать через Kimi.
В Telegram через настройки выгрузил архив своих подписок и загрузил файл в нейросеть. Модель выбрала каналы, которые чаще всего пересекались в «похожих», и на их основе собрала базу.
Около недели читал найденные ресурсы — авторы действительно интересные, без глупого копипаста. Каждый канал в подборке получился уникальным и экспертным. Подписывайтесь, каждый найдет для себя что-то полезное
• ИИ: фишки нейрогенерации, библиотеки промптов и вайб-кодинг.
• Автоматизация: как внедрять нейросети в бизнес-процессы и экономить время.
• IT и карьера: как развивать свои проекты, расти в грейде и выходить на топовые офферы.
Сохраняйте подборку себе или попробуйте выгрузить свои данные и прогнать их через Kimi K3
Подписка в 1 клик:
👉 telemetr.me/addlist/7ZtK-j24E6ljNmQy
📒Курс Создание решений для интеграции данных: объединение данных для принятия более обоснованных решений
🧠О курсе:
Трудно ли вам управлять огромными потоками данных, поступающими в вашу организацию, и осмысливать их? В современном мире, где данные играют ключевую роль, умение эффективно объединять и систематизировать разрозненные источники информации — это не просто преимущество, а необходимость. Сложность заключается в том, чтобы справиться с разнообразием и объемами данных, а также с требованиями регуляторов — задачами, способными поставить в тупик даже самых опытных специалистов в этой сфере.