⚠️ В России всё чаще блокируют Telegram и другие зарубежные сервисы.

Это значит, что многие IT-ресурсы, каналы и источники новостей могут стать недоступны в любой момент.

Если вы хотите оставаться в курсе технологий, AI и новых фреймворков, лучше заранее иметь альтернативную площадку.

Мы собрали лучшие IT-каналы в MAX, где публикуются:

новости развития AI
новые фреймворки и инструменты
полезные ресурсы для разработчиков
разборы технологий и трендов

ИИ: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max Ml: https://max.ru/vistehno
Max Python: https://max.ru/pythonl
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Max Java: https://max.ru/javatg
Max Sql: https://max.ru/sqlhub
Max Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
Анализ данных: https://max.ru/data_analysis_ml
C++ : https://max.ru/cpluspluc
C#: https://max.ru/csharp_ci

https://uproger.com/luchshie-kanaly-v-max-po-it-i-ii-podborka-2026-goda/

Natural Language Processing with Python

📚 Read

@pythonlbooks

Anthropic опубликовали свежий мини-курс по промтингу- в нём описаны лучшие практики по написанию подсказок

Внутри советы по форматированию, описанию задач и агентских сценариях - всё это с примерами и детальным описанием.

https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices

CLAWSAFETY: ”Safe” LLMs, Unsafe Agents

📗 Read

@datascienceiot

Introduction to Algorithms and Machine Learning

📗 Read

@datascienceiot

Rust-эксперимент, который красиво объясняет, почему `Vec` почти всегда лучший варинт

Автор взял идею из Linux filesystem: inode хранит метаданные и указывает на блоки данных. Потом задал очень опасный, но полезный вопрос: а что если такую же схему перенести в Rust-контейнер?

Так появился PagedSmallVec: сначала маленький inline-буфер, потом данные раскладываются по фиксированным чанкам, а не лежат одним непрерывным куском памяти.

Звучит умно. На практике CPU быстро объясняет, кто здесь главный.

Обычный Vec почти всегда быстрее, потому что он делает ровно то, что любит процессор: данные лежат подряд, доступ предсказуемый, меньше переходов по указателям, меньше ветвлений, меньше cache misses. У PagedSmallVec каждый доступ после inline-части превращается в математику по чанкам: вычислить индекс чанка, offset, найти нужный блок, достать значение. Для u32 это особенно больно: там сама операция дешёвая, поэтому накладные расходы контейнера видны сразу.

Бенчмарки получились ожидаемые, но от этого не менее полезные: в обычных vector-like сценариях Vec чаще первый, SmallVec обычно второй, а paged-структура чаще третья. На push, pop, random indexing и ordered remove магии не случилось.

Когда обход сделали не через get(i) на каждый элемент, а чанками через for_each_chunk, структура стала выглядеть гораздо разумнее. Потому что её естественная единица работы - не отдельный элемент, а блок. И вот тут появляется главный урок: плохой API может убить даже неплохую идею, если заставляет структуру данных работать против своей природы.

Где такая схема может иметь смысл?

В append-heavy системах, где буфер часто растёт, но редко индексируется посередине. Например, логи, event buffers, tracing pipelines, ingestion queues. Там иногда важнее не копировать огромный непрерывный буфер при росте, чем выиграть каждый отдельный доступ.

Ещё один сценарий - chunk-native processing: стриминговая аналитика, batch transforms, сериализация, компрессия, обработка данных кусками. Если ваша логика работает чанками, а не элементами, paged layout уже не выглядит странным.

Если ваша цель - «сделать Vec, только быстрее», inode-style vector в Rust плохая идея.

Если цель - понять, где именно pointer-heavy layout проигрывает contiguous memory, как легко сломать инварианты через MaybeUninit, почему unsafe-контейнеры требуют железной дисциплины и почему API должен совпадать с layout, то эксперимент отличный.

Иногда лучший результат плохой идеи - не победа в бенчмарках, а момент, когда машина наконец показывает, где именно вы ошибались.

https://sot.dev/inode-style-vector-in-rust.html

Недавно на GitHub наткнулся на отличную открытую книгу: The Accidental CTO.

Автор не из академической среды, но шаг за шагом развил платформу с нуля до уровня, способного выдержать миллион пользователей. В книге не шаблонные ответы про «лучшие практики», а реальный опыт, осел после падений в ямы, тушения пожаров и разборов полетов: как пережить крах сервера в три часа ночи, как догнать задержку репликации базы данных, как поэтапно наращивать архитектуру.

Она через истории раскрывает ключевые концепции распределенных систем, а заодно выкладывает на стол компромиссы за техническими решениями: почему выбрали именно так, какой ценой, как развивать дальше.

GitHub: http://github.com/subhashchy/The-Accidental-CTO

Супер шпаргалка по SQL JOIN'ам

Сохраняйте чтобы не потерять.