🔥 — Хочу настроить всё, но не хочу настраивать всё
👍 — «Сейчас быстренько настрою»
🏃♀️ Proglib Academy
#развлекалово
👍 — «Сейчас быстренько настрою»
#развлекалово
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Если в вашем проекте реализован OAuth 2.0, значит, пользователи могут входить через Google, Facebook и другие сервисы без передачи логина и пароля. Чтобы убедиться, что все работает корректно:
Нужно проверить:
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
📊 А правда, что математика в Data Science не нужна?
Нет. Без неё вы не пройдёте собес и не поймёте, почему модель ведёт себя странно. Линал, матан и вероятности — это база, без которой работа в ML превращается в угадайку.
🔥 Эту базу можно собрать за 2 месяца на экспресс-курсе «Математика для Data Science».
👩🏫 Кто ведёт курс:
→ Мария Тихонова
PhD, руководитель исследовательского направления в SberAI, доцент ВШЭ.
→ Диана Миронидис
Преподаватель ВШЭ, автор научпоп-материалов по математике для блога МТС.
→ Ксения Кондаурова
Преподаватель преподаватель T-Банка, автор курсов ЦУ и Edutoria.
→ Маргарита Бурова
Академический руководитель программ по аналитике и ML, Wildberries & Russ.
🎁 Что сейчас доступно:
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики;
→ скидка 40% до 30 ноября;
→ если оплатить до конца ноября, курс «Базовая математика» в подарок.
👉 Пишите менеджеру, если хотите попасть в поток
Нет. Без неё вы не пройдёте собес и не поймёте, почему модель ведёт себя странно. Линал, матан и вероятности — это база, без которой работа в ML превращается в угадайку.
🔥 Эту базу можно собрать за 2 месяца на экспресс-курсе «Математика для Data Science».
👩🏫 Кто ведёт курс:
→ Мария Тихонова
PhD, руководитель исследовательского направления в SberAI, доцент ВШЭ.
→ Диана Миронидис
Преподаватель ВШЭ, автор научпоп-материалов по математике для блога МТС.
→ Ксения Кондаурова
Преподаватель преподаватель T-Банка, автор курсов ЦУ и Edutoria.
→ Маргарита Бурова
Академический руководитель программ по аналитике и ML, Wildberries & Russ.
🎁 Что сейчас доступно:
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики;
→ скидка 40% до 30 ноября;
→ если оплатить до конца ноября, курс «Базовая математика» в подарок.
👉 Пишите менеджеру, если хотите попасть в поток
❤1
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓ Куда расти Python-разработчику
Опытные разработчики, что посоветуете Алексею? Автор самого полезного и детального ответа получит вечную славу и уважение коллег 🫡
💬 Делитесь в комментариях:
— Какие технические навыки необходимы для роста в Python
— Насколько важны фреймворки и архитектура для карьерного роста
— Какие soft skills действительно ценят компании
— Ваши истории успеха
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#междусобойчик
Наш подписчик задал нам вопрос:
«Я Python-разработчик с опытом 1,5 года. Но ощущаю, что топчусь на месте. Какие навыки стоит развивать, чтобы через год-два вырасти до сеньора или даже тимлида? Углубляться в фреймворки или лучше прокачивать soft skills?»
Алексей, Python Developer
Опытные разработчики, что посоветуете Алексею? Автор самого полезного и детального ответа получит вечную славу и уважение коллег 🫡
💬 Делитесь в комментариях:
— Какие технические навыки необходимы для роста в Python
— Насколько важны фреймворки и архитектура для карьерного роста
— Какие soft skills действительно ценят компании
— Ваши истории успеха
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Что такое DDD?
DDD, или Domain-Driven Design (Проектирование с учетом предметной области) — это методология разработки программного обеспечения, которая сосредотачивается на моделировании бизнес-процессов и бизнес-логики в предметной области приложения. Она была предложена Эриком Эвансом в его книге «Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software» и предоставляет набор практик и шаблонов для разработки сложных систем.
Основные концепции DDD включают:
Предметная область (Domain):
Предметная область — это ключевой компонент DDD. Это область, на которую направлена разработка, и она описывает бизнес-процессы, правила и логику приложения.
Эксперты предметной области (Domain Experts):
Эксперты предметной области — это люди, обладающие экспертными знаниями в конкретной области бизнеса. В DDD активно взаимодействуют с разработчиками, помогая им понимать сложности предметной области.
Сущности (Entities) и Значения (Value Objects):
Сущности представляют объекты, имеющие уникальный идентификатор, который определяет их в предметной области. Значения — это объекты, описывающие характеристики, которые не имеют своего идентификатора и сравниваются по значению.
Агрегаты (Aggregates):
Агрегаты — это группы связанных сущностей и значений, образующие логически связанные единицы. Агрегаты имеют корень (главную сущность) и инварианты (правила, которые должны соблюдаться внутри агрегата).
Репозитории (Repositories):
Репозитории предоставляют интерфейс для работы с агрегатами и предоставляют методы для поиска и сохранения данных в предметной области.
Сервисы приложения (Application Services) и Фабрики (Factories):
Сервисы приложения — это слой, предоставляющий операции, доступные извне приложения. Фабрики создают сложные объекты, облегчая их создание и инициализацию.
🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
DDD, или Domain-Driven Design (Проектирование с учетом предметной области) — это методология разработки программного обеспечения, которая сосредотачивается на моделировании бизнес-процессов и бизнес-логики в предметной области приложения. Она была предложена Эриком Эвансом в его книге «Domain-Driven Design: Tackling Complexity in the Heart of Software» и предоставляет набор практик и шаблонов для разработки сложных систем.
Основные концепции DDD включают:
Предметная область (Domain):
Предметная область — это ключевой компонент DDD. Это область, на которую направлена разработка, и она описывает бизнес-процессы, правила и логику приложения.
Эксперты предметной области (Domain Experts):
Эксперты предметной области — это люди, обладающие экспертными знаниями в конкретной области бизнеса. В DDD активно взаимодействуют с разработчиками, помогая им понимать сложности предметной области.
Сущности (Entities) и Значения (Value Objects):
Сущности представляют объекты, имеющие уникальный идентификатор, который определяет их в предметной области. Значения — это объекты, описывающие характеристики, которые не имеют своего идентификатора и сравниваются по значению.
Агрегаты (Aggregates):
Агрегаты — это группы связанных сущностей и значений, образующие логически связанные единицы. Агрегаты имеют корень (главную сущность) и инварианты (правила, которые должны соблюдаться внутри агрегата).
Репозитории (Repositories):
Репозитории предоставляют интерфейс для работы с агрегатами и предоставляют методы для поиска и сохранения данных в предметной области.
Сервисы приложения (Application Services) и Фабрики (Factories):
Сервисы приложения — это слой, предоставляющий операции, доступные извне приложения. Фабрики создают сложные объекты, облегчая их создание и инициализацию.
🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🧠 Шпаргалка по алгоритмам
Готовитесь к техническому интервью или хотите прокачать алгоритмическое мышление? Мы нашли отличный репозиторий-шпаргалку с ключевыми концепциями, которые помогут вам уверенно решать задачи.
Внутри:
🔹 Разбор основных структур данных
🔹 Популярные алгоритмы и их применение
🔹 Советы по оптимизации решений
🔹 Подходы к решению задач на кодинг-интервью
Ссылка на репозиторий: https://clc.to/_fEkZg
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#буст
Готовитесь к техническому интервью или хотите прокачать алгоритмическое мышление? Мы нашли отличный репозиторий-шпаргалку с ключевыми концепциями, которые помогут вам уверенно решать задачи.
Внутри:
🔹 Разбор основных структур данных
🔹 Популярные алгоритмы и их применение
🔹 Советы по оптимизации решений
🔹 Подходы к решению задач на кодинг-интервью
Ссылка на репозиторий: https://clc.to/_fEkZg
🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🎄 Скоро Новый год, а ты всё ещё не в бигтехе?
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
Если твой путь лежит в ML, DS или AI, то одна вещь решает всё: математика. Без неё — хоть три проекта сделай, хоть сотню туториалов посмотри — на собесе тебя всё равно вернут на «а что такое градиент?»
🔥 Экспресс-курс «Математика для Data Science» — 8 недель, чтобы закрыть базу раз и навсегда.
Что внутри:
🔘 живые вебинары, где можно задавать вопросы экспертам
🔘 записи лекций + доступ к материалам
🔘 практические задания на Python и финальный мини-проект с фидбеком
🔘 программа обновлена в ноябре 2025
🔘 2 месяца только нужного — без воды
🔘 достаточно школьной математики и базового Python
🎁 Бонусы ноября:
→ 40% скидка до 30 ноября
→ при оплате до конца месяца — курс «Базовая математика» в подарок
→ бесплатный тест, чтобы узнать свой уровень математики
👉 Хочу стартовать
🎨 Kivy vs Flet — что выбрать для GUI в Python?
Наши подписчики обсуждали, какой инструмент лучше для создания интерфейсов на Python: Kivy или Flet. Давайте разберёмся!
🔹 Kivy — это мощный фреймворк для создания нативных кроссплатформенных приложений. Работает на Windows, macOS, Linux, Android, iOS и даже Raspberry Pi. Поддерживает OpenGL для ускоренной графики, но требует сложной настройки.
🔹 Flet — это фреймворк для быстрой разработки UI на Python с использованием Flutter. Интерфейсы выглядят современно, а приложения легко развертывать в вебе, на десктопе и мобильных устройствах.
❓ Использовали ли вы Kivy или Flet? И как думаете, Python может быть хорош для фронтенда?
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
🏃♀️ Proglib Academy
#междусобойчик
Наши подписчики обсуждали, какой инструмент лучше для создания интерфейсов на Python: Kivy или Flet. Давайте разберёмся!
🔹 Kivy — это мощный фреймворк для создания нативных кроссплатформенных приложений. Работает на Windows, macOS, Linux, Android, iOS и даже Raspberry Pi. Поддерживает OpenGL для ускоренной графики, но требует сложной настройки.
🔹 Flet — это фреймворк для быстрой разработки UI на Python с использованием Flutter. Интерфейсы выглядят современно, а приложения легко развертывать в вебе, на десктопе и мобильных устройствах.
❓ Использовали ли вы Kivy или Flet? И как думаете, Python может быть хорош для фронтенда?
🔹 Курс «Программирование на языке Python»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🙏1
На примере «Властелина колец» покажем, как превратить фильм в анимацию в стиле Studio Ghibli с помощью нейросетей. Этот процесс можно повторить для любого фильма — достаточно следовать инструкциям.
Убедитесь, что у вас 102 кадра, чтобы сохранить синхронизацию с оригиналом.
"Recreate this in the style of Studio Ghibli, intricately detailed. Make sure the composition, colors and vibe is similar. The scene pictured shows black cloaked figures on black horses riding away from a massive wave of water on a riverbed that is chasing the riders."
"The scene pictured shows black cloaked figures on black horses riding away from a massive wave of water on a riverbed that is chasing the riders.
A hobbit with curly hair and large eyes looks up in fear, surrounded by fireflies."
Если кадр получился слишком детализированным, пробуем упростить промпт, убирая сложные описания.
"a man yells, fearful
woman talks, concerned, brows furrowed"
На этом этапе не нужно синхронизировать речь — только движения персонажей.
А что бы вы хотели переделать в стиле Ghibli? Делитесь своими идеями в комментариях
Источник
#междусобойчик
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 На рынке сейчас математика — снова король: AI растёт быстрее, чем вузы успевают обновлять программы. Мы же перестраиваем курс под индустрию мгновенно.
Хочешь наконец разобраться в математике для DS, а не гуглить «что такое градиент» перед собесом?
Новый курс «Математика для разработки AI-моделей» — это 8 недель плотной подготовки, свежая программа и только актуальные темы, которые реально нужны в ML.
Что в курсе:
→ линал, производные, градиенты, вероятности, статистика;
→ практика на Python и 3 большие ДЗ;
→ живые вебинары + разбор ваших вопросов;
→ финальный мини-проект, который можно положить в портфолио;
→ доступ к материалам и чат с экспертами.
Для старта нужны только школьная математика и базовый Python.
🎁 Бонусы ноября:
— скидка 40% до 30 ноября;
— «Базовая математика» в подарок при оплате;
→ бесплатный тест уровня математики.
👉 Записывайся на курс
Хочешь наконец разобраться в математике для DS, а не гуглить «что такое градиент» перед собесом?
Новый курс «Математика для разработки AI-моделей» — это 8 недель плотной подготовки, свежая программа и только актуальные темы, которые реально нужны в ML.
Что в курсе:
→ линал, производные, градиенты, вероятности, статистика;
→ практика на Python и 3 большие ДЗ;
→ живые вебинары + разбор ваших вопросов;
→ финальный мини-проект, который можно положить в портфолио;
→ доступ к материалам и чат с экспертами.
Для старта нужны только школьная математика и базовый Python.
🎁 Бонусы ноября:
— скидка 40% до 30 ноября;
— «Базовая математика» в подарок при оплате;
→ бесплатный тест уровня математики.
👉 Записывайся на курс