«начните бесплатный пробный период».

«введите данные вашей карты»

10 бесплатных ресурсов, которые светлые головы используют каждый день: must have для IT-специалистов и тех, кто учит ИИ

Знаете, что объединяет фаундеров Airbnb, Stripe и Coinbase, аналитиков Goldman Sachs и инженеров из топовых AI-лабораторий?

Все они пользуются ресурсами, за которые обычные люди готовы платить десятки тысяч долларов. А по факту эти материалы выложены в открытый доступ и абсолютно бесплатны. Я собрал десятку площадок, без которых сегодня сложно представить серьёзное обучение в IT, машинном обучении и анализе данных. Если вы давно собирались прокачать стек, но не знали, с чего начать, сохраняйте подборку в закладки.

1. Harvard CS50

Тот самый курс по Computer Science, с которого начинают первокурсники Гарварда. По итогу можно получить настоящий сертификат с подписью профессора. База алгоритмов, структур данных, C, Python, SQL и веба, на которой потом выстраивается всё остальное, включая ML.

Сайт: cs50.harvard.edu

2. MIT OpenCourseWare

Больше 2500 курсов MIT в открытом доступе. Те же лекции, которые слушают студенты, отдающие за обучение под 80 тысяч долларов в год. Внутри есть отличные потоки по линейной алгебре, теории вероятностей и оптимизации, без которых в современный AI заходить почти бесполезно.

Сайт: ocw.mit.edu

3. Y Combinator Startup School

Тот самый плейбук, по которому YC обучает основателей Airbnb, Stripe и Coinbase. Полезно не только тем, кто запускает свой стартап, но и инженерам, которые хотят понимать, как устроены продуктовые решения и почему ML-команды строят процессы именно так.

Сайт: startupschool.org

4. Berkshire Hathaway Letters

Ежегодные письма Уоррена Баффетта инвесторам с 1977 года. Хедж-фонды перечитывают их каждый год. Для разработчиков и аналитиков это бесплатный курс по тому, как думать о бизнесе, рисках и долгосрочных решениях.

Сайт: berkshirehathaway.com/letters

5. SEC EDGAR

Реальная система отчётности, которой пользуется Уолл-стрит. Можно в режиме реального времени смотреть, что покупают и продают крупнейшие фонды и публичные компании. Идеальный датасет для тех, кто строит финансовые модели или тренирует LLM на корпоративных отчётах.

Сайт: sec.gov/edgar

6. Stanford Online

Курсы Стэнфорда по Computer Science, инженерии и машинному обучению. Те самые лекции, по которым в своё время преподавал Эндрю Ын. Если хочется идти от классической ML-математики к современному deep learning, начинать стоит именно отсюда.

Сайт: online.stanford.edu

7. PubMed Central

Полный архив медицинских исследований от NIH. Журналы берут по 40 долларов за статью, а здесь миллионы работ доступны просто так. Огромный пласт качественных научных текстов, который часто используют для обучения и оценки биомедицинских LLM.

Сайт: ncbi.nlm.nih.gov/pmc

8. World Bank Open Data

Все экономические датасеты Всемирного банка. Те же данные, за которые платят аналитики Goldman Sachs. Идеальная песочница для аналитиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет потренироваться на реальных временных рядах.

Сайт: data.worldbank.org

9. OpenLibrary

Бесплатный сервис книг от Internet Archive. Миллионы книг без читательского билета и подписки. Полезно для всех, кто хочет глубоко погружаться в темы, а не ограничиваться обзорными статьями.

Сайт: openlibrary.org

10. Project Gutenberg

Больше 70 тысяч классических книг полностью бесплатно. От Платона до Толстого. Помимо удовольствия от чтения, это ещё и отличный корпус текстов на разных языках для NLP-экспериментов.

Сайт: gutenberg.org

Гарвардское образование стоит около 250 тысяч долларов. MBA обойдётся в 200 тысяч. Подписка на Bloomberg Terminal: 25 тысяч в год. Место в Y Combinator забирает 7% вашей компании. А по факту вы только что получили доступ ко всему этому совершенно бесплатно.

Митап для тех, кто управляет инфраструктурой

Selectel собирает сисадминов и тех, кто управляет инфраструктурой на традиционный митап с живыми дискуссиями, интерактивом и нетворкингом.
📅 6 мая, 19:00
📍Санкт-Петербург + онлайн
Поговорим про ИИ в управлении инфраструктурой , новые ИИ-инструменты и поделимся своими историями из жизни на открытом микрофоне.

Смотрите программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/21io9

Реклама. ООО "Селектел-Лаб". erid:2W5zFHGfz5w

👉 Linux - strace: один из самых недооценённых инструментов

Он нужен в тот момент, когда приложение падает, не видит конфиг, не может найти библиотеку или ругается на файл, которого “вроде бы нет”.

Обычно в такой ситуации начинают гадать: путь не тот, прав не хватает, переменная окружения сломалась, сервис запущен не от того пользователя.

Но strace позволяет не гадать.

Он показывает, к каким файлам процесс реально обращается во время работы. Не то, что написано в документации. Не то, что вы предполагаете. А то, что программа делает на самом деле.

И вот тут часто всё становится очевидно: приложение ищет config не в той директории, лезет за библиотекой по старому пути, не может открыть сертификат или получает отказ из-за прав доступа.

Это особенно полезно при отладке сервисов, Docker-контейнеров, странных production-багов и бинарников, у которых нет нормальных логов.

Главная идея простая: когда Linux-программа ведёт себя непонятно, сначала посмотри её системные вызовы.

https://www.youtube.com/shorts/iRnNQWKozSA

Microsoft просто не может перестать побеждать 💀

🔥 5 проектов, которые реально прокачают резюме DevOps / Cloud

Если хочешь не просто «учил теорию», а показать реальные навыки - вот база, с которой уже берут на работу:

Flask + двухуровневая архитектура
https://github.com/prashantgohel321/DevOps-Project-Two-Tier-Flask-App

Разберёшь деплой, контейнеризацию и базовую инфраструктуру
Трёхуровневая архитектура в AWS (EKS + IaC)
https://github.com/LondheShubham153/three-tier-eks-iac

Практика Kubernetes, Terraform и продовой архитектуры
Terraform на Azure
https://github.com/piyushsachdeva/Terraform-Full-Course-Azure

Полный цикл инфраструктуры как кода под Azure
Observability стек (Prometheus + мониторинг)
https://github.com/techiescamp/devops-projects/tree/main/04-prometheus-observability-stack

Метрики, алерты и понимание что происходит в системе
AI + DevOps
https://github.com/iam-veeramalla/ai-assisted-devops

Event-driven autoscaling (KEDA + GKE)
https://github.com/ChimbuChinnadurai/keda-gke-event-driven-autoscaling-demo

Первый шаг в MLOps
https://github.com/iam-veeramalla/first-mlops-project

Сохрани, чтобы не потерять

🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек

Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.

На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.

Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.

Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.

21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.

Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay

Coinbase сокращает около 700 человек - это примерно 14% штата.

CEO Coinbase Брайан Армстронг объясняет это просто: компания хочет стать меньше, быстрее и эффективнее, потому что ИИ уже позволяет небольшим командам делать то, для чего раньше требовалось больше людей.

Coinbase не единственная. Технокомпании всё чаще упаковывают сокращения не только в историю про рынок, но и в историю про AI-native операционку.

Похоже, главный эффект ИИ для бизнеса оказался не в красивых демках, а в очень скучной строке P&L: меньше людей, меньше затрат, быстрее выполнение задач.

bloomberg.com/news/articles/2026-05-05/coinbase-to-cut-14-of-workforce-citing-volatile-markets-ai

Функция Аккермана: монстр рекурсии, который ставит в тупик даже самые умные алгоритмы

Если ты когда-нибудь думал, что рекурсия в твоём коде слишком запутанная, то функция Аккермана покажет, что такое настоящая бездна. Это одна из самых известных в математике функций, которая растёт настолько быстро, что обычные представления о больших числа
В чём суть. Берёшь сложение, умножение, возведение в степень, тетрацию и так далее. Все эти операции можно описать через примитивную рекурсию, то есть через простые вложенные циклы. Аккерман показал, что существует функция, которая вычислима, но при этом выходит за пределы примитивной рекурсии. То есть теоретически её посчитать можно, но никакой простой цикл с фиксированной глубиной её не опишет.

Если подставить даже скромные значения, результат становится физически невозможно записать. Например, A(4, 2) уже содержит десятки тысяч цифр. A(4, 3) превосходит количество атомов во Вселенной. А дальше начинается совсем абсурд: значения функции улетают в бесконечность так быстро, что любые попытки их вычислить упираются в стек, память и здравый смысл.

Почему это важно для разработчика и инженера машинного обучения. Функция Аккермана стала классическим тестом для компиляторов и интерпретаторов: на ней проверяют, как язык работает с глубокой рекурсией и хвостовой оптимизацией. Если ты хоть раз ловил StackOverflow на безобидном на вид коде, скорее всего где-то рядом был именно такой паттерн.

В теории сложности и анализе алгоритмов обратная функция Аккермана α(n) появляется в оценках производительности структуры данных «система непересекающихся множеств». Эта функция растёт настолько медленно, что для всех практических входов её значение меньше 5. Поэтому амортизированную сложность операций часто считают почти константной. Получается красивый парадокс: одна из самых быстрорастущих функций даёт нам одну из самых медленнорастущих оценок сложности.

Для тех, кто работает с AI и большими моделями, история Аккермана это напоминание о пределах вычислимости. Современные нейросети отлично аппроксимируют функции, но классы вычислимости и теория рекурсии задают фундаментальные границы того, что вообще может быть посчитано за разумное время. Когда мы рассуждаем о том, может ли LLM «решить» произвольную задачу, стоит помнить, что между «вычислимо» и «практически вычислимо» лежит пропасть, и функция Аккермана это её самый наглядный пример.

Если хочешь поиграться, реализуй её на своём любимом языке и попробуй посчитать A(4, 1). Уже на этом значении большинство интерпретаторов начнут серьёзно страдать, и ты на практике почувствуешь разницу между теоретической вычислимостью и реальностью железа.

Audiobookshelf — это бесплатный и открытый сервер для хранения и потоковой передачи аудиокниг и подкастов. Он позволяет организовывать вашу коллекцию, слушать книги в браузере или через мобильные приложения, а также делиться доступом с другими пользователями.

🔹 Основные возможности:
- Поддержка аудиокниг и подкастов
- Автоматическая загрузка метаданных и обложек
- Встроенный веб-плеер и мобильные приложения
- Многопользовательский доступ с ролями и разрешениями
- Прогресс прослушивания синхронизируется между устройствами
- Поддержка форматов MP3, M4B и других

https://github.com/advplyr/audiobookshelf

🚀 Claude Code: от «балуюсь в терминале» до агента в проде

Claude Code уже не просто пишет код. Он рефакторит монорепо, делает code review, катит миграции и ведёт расследования инцидентов.
Разница между «иногда играюсь» и «выжимаю реальные часы экономии» — огромная.

Этот курс закрывает её за 20 практических модулей.

Что соберёшь своими руками:
— кастомные slash-команды и sub-agents
— свои MCP-серверы под твой стек
— хуки и автоматизация ревью
— workflow в GitHub Actions и интеграция в CI/CD
Что получишь на выходе:

• релизы быстрее
• ревью короче
• токены дешевле
• спокойный сон по поводу безопасности

Подойдёт разработчикам, тимлидам, DevOps и архитекторам, которые почувствовали, что Claude Code - почти магия, и хотят довести её до магии на продакшене.

🎓 Курс на Stepik
🔥 Сейчас действует скидка −50%
Хватит играться. Пора выкатывать агента в прод 👉
https://stepik.org/a/285842

Вайбкодер после того, как попросили Opus 4.7 отцентрировать div

Ты лезешь в Kubernetes слишком рано

K8s не сложный сам по себе. Он просто усиливает все твои слабые места. И если база хромает - ты будешь неделями дебажить «магические» проблемы, которые на деле банальны.

Перед тем как трогать Kubernetes, закрой эти вещи:

- Linux. Права, процессы, сеть. Если не понимаешь, что происходит в системе - дальше будет боль.

- Git. Не просто commit и push, а нормальная работа с ветками, ребейзами и конфликтами. Это твоя повседневка в команде.

- Docker. Умение собирать образы, уменьшать их, дебажить контейнеры. Kubernetes без этого - просто чёрный ящик.

- Сети. DNS, порты, балансировка, HTTP vs HTTPS. Половина «проблем Kubernetes» - это на самом деле сеть.

- CI/CD. Любая нормальная система живёт через пайплайны. Build, test, deploy - всё должно быть автоматом.

- Облака. Базовое понимание AWS, GCP или Azure. Если ты не знаешь, как работает compute и IAM - EKS тебя сломает.

- Мышление дебага. Логи, метрики, потом гипотезы. Не наоборот. Это главный скилл, который отличает инженера от новичка.

Kubernetes - это не старт. Это множитель.

Если база слабая - он умножит хаос. Если сильная - даст кратный рост.

Что бы ты ещё добавил?

🧩 Визуализация памяти классов в Neovim

classlayout.nvim позволяет увидеть, как компилятор размещает поля и выравнивание в структурах и классах C/C++. Просто наведите курсор на тип или переменную, и получите наглядное представление о распределении памяти.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка структур, классов, объединений и STL типов
- Автоопределение флагов компилятора из compile_commands.json
- Мгновенный доступ к кэшированным данным
- Интеграция с clangd для разрешения типов

📌 GitHub: https://github.com/J-Cowsert/classlayout.nvim

#lua

🚀 В Linux каждый процесс живёт в своей версии памяти.

Два разных приложения могут одновременно использовать один и тот же адрес, например 0x555555..., но попадать при этом в совершенно разные места физической RAM.

Почему так?

Потому что процесс видит не настоящую физическую память, а virtual address space - виртуальное адресное пространство.

Когда программа делает malloc, она получает адрес, который выглядит как обычный указатель:

int *x = malloc(sizeof(int));
*x = getpid();

printf("PID %d -> virtual address: %p -> value: %d\n",
       getpid(), (void*)x, *x);

Если запустить такую программу в двух терминалах, адрес может оказаться одинаковым.

Но это не значит, что процессы пишут в одну и ту же память.

Для каждого процесса ядро и MMU переводят виртуальные адреса в свои физические страницы. Один и тот же виртуальный адрес в процессе A может указывать на один участок RAM, а в процессе B - на другой.

Именно поэтому процессы изолированы друг от друга.

Программа думает:

«Это моя память».

На самом деле Linux говорит:

«Это твоя иллюзия памяти. А куда она реально мапится - решаю я».

Виртуальная память - одна из тех штук, без которых не было бы нормальной изоляции процессов, безопасного multitasking, shared libraries, fork, mmap и современного Linux в целом.