Телеграм канал «Python | CMD»

🌎 Learning API Styles: Understanding the Trade-Offs of Common APIs and Choosing the Correct Solutions (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 сравнивать основные стили API — REST, gRPC, GraphQL, webhooks — по сильным и слабым сторонам;
🔵 выбирать стиль под характер задачи, а не по привычке или моде;
🔵 разбираться в семантике HTTP, форматах данных и моделях взаимодействия;
🔵 проектировать контракт, обрабатывать ошибки и версионировать API;
🔵 учитывать производительность, кэширование и потоковую передачу при выборе;
🔵 комбинировать несколько стилей в одной системе под разные сценарии.

"Learning API Styles" — книга не про один подход, а про осознанный выбор между ними: каждый стиль разбирается с указанием, где он выигрывает и чем за это платит. Рассчитана на бэкенд-разработчиков и архитекторов, проектирующих интеграции.


🗄 Получить курс

Python | CMD

Пока вы платите за западные нейросети – китайские делают то же самое бесплатно

ChatGPT и Claude Code давно у всех на слуху. Но за последние годы в Китае появилось множество мощных AI-инструментов, которые умеют не меньше – а главное, почти все бесплатны и доступны пользователям из России.

DeepSeek, Qwen, Hailuo и другие ИИ уже умеют работать с текстом, изображениями, кодом и анализом не хуже других нейросетей.

В Зерокодере собрали их в новом бесплатном вебинаре «Китайские нейросети 2026–2027».

⚡️Что ждет вас на вебинаре?

• Проведем глубокое исследование рынка и превратим его в личный дашборд;
• Сделаем сайт без разработки с нуля;
• Сгенерируем кадры для собственного нейросериала;
• Протестируем функции, которых нет у западных ИИ-флагманов;
• Соберем собственный ИИ-стек для работы и проектов.

Не нужно выбирать между десятками сервисов и самостоятельно разбираться, что действительно работает. Вам покажут актуальные инструменты и их применение на практике.

Бонусом – справочник по 10 китайским ИИ и доступ к закрытой базе по нейросетям.

Бесплатный эфир по ссылке – регистрируйтесь

🌎 Learning API Styles: Understanding the Trade-Offs of Common APIs and Choosing the Correct Solutions (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 сравнивать основные стили API — REST, gRPC, GraphQL, webhooks — по сильным и слабым сторонам;
🔵 выбирать стиль под характер задачи, а не по привычке или моде;
🔵 разбираться в семантике HTTP, форматах данных и моделях взаимодействия;
🔵 проектировать контракт, обрабатывать ошибки и версионировать API;
🔵 учитывать производительность, кэширование и потоковую передачу при выборе;
🔵 комбинировать несколько стилей в одной системе под разные сценарии.

"Learning API Styles" — книга не про один подход, а про осознанный выбор между ними: каждый стиль разбирается с указанием, где он выигрывает и чем за это платит. Рассчитана на бэкенд-разработчиков и архитекторов, проектирующих интеграции.


🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 The Unicorn Project: A Novel About Developers, Digital Disruption, and Thriving in the Age of Data. Gene Kim (2019)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 видеть будни разработки глазами инженера, тонущего в техническом долге и бюрократии;
🔵 понимать «Пять идеалов»: локальность, фокус, поток, психологическая безопасность, ориентация на клиента;
🔵 связывать архитектуру и организацию: как связанность кода отражает связанность команд;
🔵 осмыслять ценность быстрой обратной связи и коротких циклов поставки;
🔵 распознавать, как культура и процессы либо высвобождают, либо душат продуктивность.

"The Unicorn Project" — не учебник, а бизнес-роман: те же события, что в «The Phoenix Project», показаны со стороны разработчиков. Идеи DevOps и бережливой разработки поданы через сюжет, а не списком практик — отсюда и сила, и ограничение жанра: мотивация и общая картина есть, конкретных инструкций нет. Подойдёт как вход в тему или взгляд на знакомые проблемы с новой стороны; читать можно независимо от первой книги.


🗄 Получить курс

Python | CMD

Муха освоила нейросети и умеет трейдить, играть в гта, делать ставки, а ты пользуешься только ChatGPT??

Забирай доступ к 300 халявным нейросетям ⬇️

😀 Думают
🤖 Умничают
🤖 Кодят
🖥 Рисуют
📹 Снимают
☀️ Монтируют
☄️ Ищут
🌫 Копают
🌕 Играют
👩‍💻 3D-шат
🖼️ Фотошопят
⭐️ Улучшают
🪹 Оживляют
🎵 Поют
🎧 Музычат
🔈 Озвучивают
🌐 Говорят
🤩 Чистят
🤖 Агентят
☃️ Автоматят
🍄‍🟫 Собирают
🌴 Сайты
🦤 Приложухи
🪺 Презы
🪷 Пишут
🦏 Рекламят
🐈 Продвигают
🌹 Работают
☘️ Коннектят
☔️ Запускают

Полный список нейросетей уже в канале @backspace ➡️

🌎 AI Agents and Applications: With LangChain, LangGraph, and MCP (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать провайдеров через единый интерфейс LangChain;
🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением, циклами и контролем шагов;
🔵 подключать внешние инструменты и источники данных через протокол MCP;
🔵 реализовывать RAG: эмбеддинги, векторный поиск, извлечение контекста;
🔵 управлять памятью диалога и состоянием между вызовами;
🔵 оценивать поведение агента и ловить зацикливание и ложные вызовы инструментов.

"AI Agents and Applications" — книга завязана на связке LangChain, LangGraph и MCP: последний — протокол подключения инструментов к моделям, по сути стандарт для интеграций. Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с API языковых моделей. Содержание конкретно этого издания я не проверял; стоит учитывать, что эти библиотеки ломают совместимость между версиями чаще обычного, поэтому переносимы принципы, а не конкретные импорты.

🗄 Получить курс

Python | CMD

🌎 Introduction to Machine Learning with Security: Theory and Practice Using Python in the Cloud, 2nd Edition (2025)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбираться в базовых моделях ML и применять их к задачам безопасности;
🔵 строить обнаружение аномалий и классификацию угроз на реальных данных;
🔵 понимать состязательные атаки на модели: отравление данных, уклонение, инверсию;
🔵 защищать модель и конвейер обучения от манипуляций;
🔵 разворачивать ML-решения в облачной инфраструктуре;
🔵 оценивать качество моделей с учётом специфики данных безопасности.

"Introduction to Machine Learning with Security" — книга стыкует две области: как применять ML в задачах ИБ и как защищать сами модели от атак. Издание академической серии, поэтому теория идёт наравне с практикой на Python; нужна базовая математика и знание языка. Прикладная часть предполагает работу в собственном контуре или в согласованных проверках.

🗄 Получить курс

Python | CMD