Описание:
Эта книга представляет собой исчерпывающее руководство по разработке полного стека с использованием стека MEAN (MongoDB, Express.js, Angular и Node.js). В ней рассматриваются все основные аспекты создания надежных веб-приложений, от архитектурного проектирования до реализации. Книга знакомит с основами разработки полного стека и преимуществами использования стека MEAN. В ней объясняется, как установить и настроить компоненты стека MEAN, а также как связать их для создания мощных полнофункциональных приложений. В книге также рассматриваются механизмы обеспечения безопасности, такие как аутентификация и авторизация, для защиты приложений.
Когда я готовлю посты, я часто использую нейросети для фактчекинга и ресерча.
И здесь есть интересная деталь: когда просишь модель найти что-то актуальное именно в русскоязычном сегменте, она практически весь веб-поиск выстраивает вокруг Telegram. Со временем я заметил, что нейронка раз за разом ссылается на одни и те же каналы.
Ради интереса закинул ей промпт:
Собери список Telegram-каналов, на которые ты чаще всего опираешься за последние 90 дней при фактчекинге и поиске инфы по AI и IT
Вот список, который выдала модель — Посмотреть. Сам проверил, полистал посты и убедился — внутри действительно уникальные авторские каналы: рабочие кейсы, нейрогенерация, автоматизация и свежие новости.
Упаковал эти проверенные каналы в одну подборку. Подписывайтесь на лучшие каналы, связанные с AI и IT в русском сегменте.
Подписка в 1 клик:
👉 telemetr.me/addlist/nmW1uPcTZVlkODIy
OpenAI выкатили линейку GPT-5.6, разделив ее на три режима: Luna, Terra и продвинутый Sol. "Новый уровень" — это именно Sol в режиме Ultra. Модель запускает группу автономных ИИ-агентов, которые сами делят задачу на части, распределяют роли и исправляют ошибки на ходу.
Я проверял Sol, через поиск в сети и работу с базой данных. Попросил собрать лучшую базу каналов по AI | IT. Модель разделила задачу между тремя субагентами:
• Первый собрал базу на основе моих подписок и похожих ресурсов в Telegram
• Второй проверил этот список через TGStat на вовлеченность и качество.
• Третий объединил данные, убрал повторы и отсеял каналы с сомнительным контентом.
Понравилось, что процесс шел наглядно — в логах было видно, как агенты спорили между собой и отклоняли варианты друг друга из-за неуникального контента.
Итоговый результат работы ИИ собрал в одну подборку. Уверен, каждый найдет для себя пользу:
• ИИ и технологии: 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.
Подписаться в 1 клик:
👉 telemetr.me/addlist/QMPYUBikhOZlMDcy
Описание:
Это новое издание дополнено примерами из реальной жизни по подготовке инфраструктуры Azure, AWS и GCP с помощью Terraform. Вы узнаете о ручном и автоматизированном тестировании с помощью конфигураций Terraform, а также о создании сбалансированной, эффективной и многократно используемой инфраструктуры с помощью модулей Terraform и управлении ею. Вы научитесь автоматизировать развертывание конфигураций Terraform с помощью непрерывной интеграции и непрерывной поставки (CI/CD).
Описание:
Наш мир сложен. Чтобы разобраться в нем, аналитики данных регулярно используют сложные статистические модели или модели машинного обучения. Интерпретация результатов, полученных с помощью таких моделей, может быть непростой задачей, и исследователям часто бывает трудно донести свои выводы до коллег и заинтересованных сторон. Книга «От модели к смыслу» призвана восполнить этот пробел. Это практическое руководство для всех, кому нужно преобразовать результаты работы моделей в точные выводы, понятные широкой аудитории.
Описание:
«Ускоренный курс по глубокому обучению» — это динамичное и подробное введение в тему, которое поможет вам создать с нуля самые мощные на сегодняшний день модели искусственного интеллекта. Опыт работы с глубоким обучением не требуется!
Эта книга предназначена для программистов, которые только начинают знакомиться с глубоким обучением, и предлагает практический опыт, а не абстрактное понимание теории.
The Definitive Guide to Machine Learning Operations in AWS
Описание:
This book explains how to design, develop, and deploy ML workloads at scale using AWS cloud's well-architected pillars. It starts with an introduction to AWS services and MLOps tools, setting up the MLOps environment. It covers operational excellence, including CI/CD pipelines and Infrastructure as code. Security in MLOps, data privacy, IAM, and reliability with automated testing are discussed. Performance efficiency and cost optimization, like Right-sizing ML resources, are explored. The book concludes with MLOps best practices, MLOPS for GenAI, emerging trends, and future developments in MLOps