Олег Шелест - профессионал по информационной безопасности, раскрывает скрытые механики Linux, с помощью наглядных картинок и коротких, максимально понятных разборов у себя в тг канале.
- Без воды.
- Без лишней теории.
Только практические приёмы, которые реально используют профи.
Если хочешь уверенно владеть Bash - здесь ты получишь всё, что нужно: t.me/bashmastter
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥 Полезная подборка каналов только код, практика и самые передовые инструменты, которые используют разработчики прямо сейчас.👇
🖥 ИИ: t.me/ai_machinelearning_big_data
🖥 Python: t.me/pythonl
🖥 Linux: t.me/linuxacademiya
🖥 C++ t.me/cpluspluc
🖥 Docker: t.me/DevopsDocker
🖥 Хакинг: t.me/linuxkalii
🖥 Devops: t.me/DevOPSitsec
👣 Golang: t.me/Golang_google
🖥 Аналитика: t.me/data_analysis_ml
🖥 Javascript: t.me/javascriptv
🖥 C#: t.me/csharp_ci
🖥 Java: t.me/javatg
🖥 Базы данных: t.me/sqlhub
👣 Rust: t.me/rust_code
🤖 Технологии: t.me/vistehno
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
🖥 Chatgpt бот в тг: t.me/Chatgpturbobot
📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
🖥 Подборка по Golang: https://xn--r1a.website/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
💰 Экономика и инвестиции в ИИ t.me/financeStable
💼 Актуальные вакансии: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
📚 Бесплатные ит-книги: https://xn--r1a.website/addlist/HwywK4fErd8wYzQy
⚡️ Лучшие ИИ ресурсы: https://xn--r1a.website/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Самое лучшее в этом: ты учишься даже тогда, когда “нет времени, просто потому что читаешь правильную ленту.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Data Science
"Golden Goose", a simple trick to synthesize unlimited RLVR tasks from unverifiable internet text. "
📚 Read
@datascienceiot
@datascienceiot
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Forwarded from Rust Books
Она короткая и легко читается и показывает, как оптимизировать код.
В книге разбираются темы:
- benchmarking
- build configuration
- linting
- profiling
- inlining
- hashing
- heap allocations
- и многое другое
Внутри есть много интересных концепций, о которых я раньше даже не слышал.
Книга:
https://nnethercote.github.io/perf-book/introduction.html
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Python code for Artificial Intelligence Foundations of Computational Agents
📓 Book
@programming_books_it
📓 Book
@programming_books_it
Это не просто подборка, а реально огромные библиотеки
от художки до научных статей, диссертаций и учебников.
И главное
базы постоянно обновляются
• planetebook.com
• oceanofpdf.com
• freecomputerbooks.com
• zlibrary.to
• bookboon.com
• gutenberg.org
• manybooks.net
• pdfdrive.com
• digilibraries.com
• openlibrary.org
• standardebooks.org
• librivox.org
• getfreeebooks.com
• authorama.com
Если читаешь и прокачиваешься
сохрани, пригодится
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Dive into Claude Code: The Design Space of Today's and Future AI Agent Systems
📗 Read
@programming_books_it
📗 Read
@programming_books_it
🦀 Полный roadmap по изучению Rust на русском + бесплатный курс для начинающих + большой список ресурсов.
Rust Roadmap 2026 на русском - пошаговый план изучения Rust для начинающих и продвинутых разработчиков.
Что внутри:
- базовый синтаксис
- ownership, borrowing и lifetimes
- Option, Result, traits и generics
- тестирование и обработка ошибок
- std, smart pointers и многопоточность
- async/await и Tokio
- macros, unsafe и FFI
- web, CLI, embedded, WASM, gamedev и ML
- мини-проекты на каждом этапе
Хорошый Roadmap для тех, кто хочет учить Rust не хаотично, а по нормальному маршруту: от первых программ до production-кода.
Сохраняйте себе и отправляйте коллегам!
https://github.com/Develp10/rust-roadmap-ru/tree/main
Rust Roadmap 2026 на русском - пошаговый план изучения Rust для начинающих и продвинутых разработчиков.
Что внутри:
- базовый синтаксис
- ownership, borrowing и lifetimes
- Option, Result, traits и generics
- тестирование и обработка ошибок
- std, smart pointers и многопоточность
- async/await и Tokio
- macros, unsafe и FFI
- web, CLI, embedded, WASM, gamedev и ML
- мини-проекты на каждом этапе
Хорошый Roadmap для тех, кто хочет учить Rust не хаотично, а по нормальному маршруту: от первых программ до production-кода.
Сохраняйте себе и отправляйте коллегам!
https://github.com/Develp10/rust-roadmap-ru/tree/main
📓 Пять PDF по оптимизации, которые реально стоит сохранить.
Жёсткая база по тому, как код превращается в инструкции, как эти инструкции исполняются процессором и почему иногда «очевидно быстрый» вариант внезапно медленнее.
Что внутри:
1. Optimizing software in C++
179 страниц про оптимизацию C++ под Windows, Linux и macOS. Память, ветвления, компиляторы, SIMD, профилирование и типичные ошибки.
2. Optimizing subroutines in assembly language
156 страниц про x86 assembly. Полезно даже если вы не пишете на ассемблере, потому что после этого проще понимать, что делает компилятор.
3. The microarchitecture of Intel, AMD and VIA CPUs
277 страниц про устройство процессоров: pipeline, кеши, предсказание ветвлений, execution units и прочие вещи, которые напрямую влияют на скорость кода.
4. Instruction tables
485 страниц таблиц с latency, throughput и micro-ops для инструкций Intel, AMD и VIA. Это уже не чтение перед сном, а справочник для тех случаев, когда надо понять, где именно теряется производительность.
5. Calling conventions
60 страниц про calling conventions в разных C++ компиляторах и ОС. Пригодится для ABI, FFI, отладки, reverse engineering и низкоуровневого кода.
Ссылки:
https://agner.org/optimize/optimizing_cpp.pdf
https://agner.org/optimize/optimizing_assembly.pdf
https://agner.org/optimize/microarchitecture.pdf
https://agner.org/optimize/instruction_tables.pdf
https://agner.org/optimize/calling_conventions.pdf
Все пять одним архивом:
https://agner.org/optimize/optimization_manuals.zip
Главная страница:
https://agner.org/optimize/
Если хотите понимать performance не на уровне «ну там компилятор сам всё оптимизирует», а по-настоящему - это хороший старт.
Жёсткая база по тому, как код превращается в инструкции, как эти инструкции исполняются процессором и почему иногда «очевидно быстрый» вариант внезапно медленнее.
Что внутри:
1. Optimizing software in C++
179 страниц про оптимизацию C++ под Windows, Linux и macOS. Память, ветвления, компиляторы, SIMD, профилирование и типичные ошибки.
2. Optimizing subroutines in assembly language
156 страниц про x86 assembly. Полезно даже если вы не пишете на ассемблере, потому что после этого проще понимать, что делает компилятор.
3. The microarchitecture of Intel, AMD and VIA CPUs
277 страниц про устройство процессоров: pipeline, кеши, предсказание ветвлений, execution units и прочие вещи, которые напрямую влияют на скорость кода.
4. Instruction tables
485 страниц таблиц с latency, throughput и micro-ops для инструкций Intel, AMD и VIA. Это уже не чтение перед сном, а справочник для тех случаев, когда надо понять, где именно теряется производительность.
5. Calling conventions
60 страниц про calling conventions в разных C++ компиляторах и ОС. Пригодится для ABI, FFI, отладки, reverse engineering и низкоуровневого кода.
Ссылки:
https://agner.org/optimize/optimizing_cpp.pdf
https://agner.org/optimize/optimizing_assembly.pdf
https://agner.org/optimize/microarchitecture.pdf
https://agner.org/optimize/instruction_tables.pdf
https://agner.org/optimize/calling_conventions.pdf
Все пять одним архивом:
https://agner.org/optimize/optimization_manuals.zip
Главная страница:
https://agner.org/optimize/
Если хотите понимать performance не на уровне «ну там компилятор сам всё оптимизирует», а по-настоящему - это хороший старт.
A 178 page survey study for refreshing math and generative AI foundations from University of Huddersfield.
The Little Book of Generative AI Foundations.
📗 Read
@datascienceiot
The Little Book of Generative AI Foundations.
📗 Read
@datascienceiot