Самые полезные каналы для программистов в одной подборке!

Сохраняйте себе, чтобы не потерять 💾

🔥Для всех

Библиотека программиста — новости, статьи, досуг, фундаментальные темы
Книги для программистов
IT-мемы
Proglib Academy — тут мы рассказываем про обучение и курсы

#️⃣C#

Книги для шарпистов | C#, .NET, F#
Библиотека шарписта — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C#
Библиотека задач по C# — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по C# — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Вакансии по C#, .NET, Unity Вакансии по PHP, Symfony, Laravel

☁️DevOps

Библиотека devops’а — полезные статьи, новости и обучающие материалы по DevOps
Вакансии по DevOps & SRE
Библиотека задач по DevOps — код, квизы и тесты
Библиотека собеса по DevOps — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования

🐘PHP

Библиотека пхпшника — полезные статьи, новости и обучающие материалы по PHP
Вакансии по PHP, Symfony, Laravel
Библиотека PHP для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по PHP — код, квизы и тесты

🐍Python

Библиотека питониста — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Python
Вакансии по питону, Django, Flask
Библиотека Python для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Python — код, квизы и тесты

☕Java

Библиотека джависта — полезные статьи по Java, новости и обучающие материалы
Библиотека Java для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Java — код, квизы и тесты
Вакансии для java-разработчиков

👾Data Science

Книги для дата сайентистов | Data Science
Библиотека Data Science — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Data Science
Библиотека Data Science для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Data Science — код, квизы и тесты
Вакансии по Data Science, анализу данных, аналитике, искусственному интеллекту

🦫Go

Книги для Go разработчиков
Библиотека Go разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по Go
Библиотека Go для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по Go — код, квизы и тесты
Вакансии по Go

🧠C++

Книги для C/C++ разработчиков
Библиотека C/C++ разработчика — полезные статьи, новости и обучающие материалы по C++
Библиотека C++ для собеса — тренируемся отвечать на каверзные вопросы во время интервью и технического собеседования
Библиотека задач по C++ — код, квизы и тесты
Вакансии по C++

💻Другие профильные каналы

Библиотека фронтендера
Библиотека мобильного разработчика
Библиотека хакера
Библиотека тестировщика

💼Каналы с вакансиями

Вакансии по фронтенду, джаваскрипт, React, Angular, Vue
Вакансии для мобильных разработчиков
Вакансии по QA тестированию
InfoSec Jobs — вакансии по информационной безопасности

📁Чтобы добавить папку с нашими каналами, нажмите 👉сюда👈

🤖Также у нас есть боты:
Бот с IT-вакансиями
Бот с мероприятиями в сфере IT

Мы в других соцсетях:
🔸VK
🔸YouTube
🔸Дзен
🔸Facebook *
🔸Instagram *

* Организация Meta запрещена на территории РФ

✍️ Очередной воскресный разбор задач

1️⃣ Log Loss — это одна из функций потерь, используемая в задаче классификации. Основывается на вероятностной модели. Чтобы вычислить вероятность получения исходной выборки согласно предсказаниям модели, перемножаются вероятности каждого отдельного y при условии набора признаков x. Получившуюся таким образом функцию правдоподобия нужно максимизировать. Однако максимизировать произведение достаточно сложно, поэтому берётся логарифм. Кроме того, выражение преобразуется для того, чтобы от задачи максимизации перейти к задаче минимизации.

Причина, по которой Log Loss сильнее штрафует за уверенные и неверные прогнозы, заключается в свойствах логарифмической функции. Когда модель делает уверенное предсказание (то есть, pi близко к 1 для истинного класса 1 или pi близко к 0 для истинного класса 0), и это предсказание верно, логарифмический компонент приближается к 0, что приводит к меньшему значению потерь. Однако, если модель делает уверенное, но ошибочное предсказание (pi близко к 1, когда истинный класс 0, или pi близко к 0, когда истинный класс 1), логарифмический компонент стремится к бесконечности.

2️⃣ Рассмотрим, как работают операторы and и or в Python.

▪️and возвращает первый операнд, если он ложен, иначе возвращает второй операнд.
▪️or возвращает первый операнд, если он истинен, иначе возвращает второй операнд.

Таким образом, в этой задаче в переменную a (5 and 10) запишется 10. В переменную b (5 or 10) запишется 5. Верным ответом будет 30.

3️⃣ В данном объединении используется метод outer. Он работает как FULL JOIN в SQL, то есть полное внешнее объединение. Включаются все строки из обеих таблиц. Если совпадений по ключу нет, в результирующем DataFrame для отсутствующих значений вставляется NaN.

#разбор_задач

🤖 Напоминаем, что у нас есть еженедельная email-рассылка, посвященная последним новостям и тенденциям в мире искусственного интеллекта.

В ней:
● Новости о прорывных исследованиях в области машинного обучения и нейросетей
● Материалы о применении ИИ в разных сферах
● Статьи об этических аспектах развития технологий
● Подборки лучших онлайн-курсов и лекций по машинному обучению
● Обзоры инструментов и библиотек для разработки нейронных сетей
● Ссылки на репозитории с открытым исходным кодом ИИ-проектов
● Фильмы, сериалы и книги

👉Подписаться👈

✍️ Разбираем задачи прошедшей недели

1️⃣ В строковых литералах Python обратный слеш \ используется для экранирования специальных символов, таких как \n для новой строки или \t для табуляции. В данном случае двойной обратный слеш \\ интерпретируется как один обратный слеш, а символ t после него остаётся просто буквой. Вывод будет — '2\t4'.
2️⃣ Кросс-валидация, по сути, эмулирует наличие тестовой выборки, которая не участвует в обучении, но для которой известны правильные ответы. При этом можно систематически изменять гиперпараметры модели, чтобы найти такую комбинацию, которая даёт лучшую производительность на разных подмножествах данных. Это обычно достигается с помощью таких методов, как Grid Search или Random Search.
3️⃣ Функция np.linalg.solve(A, b) решает систему уравнений, которая выглядит так:
3x1+x2=9
x1+2x2=8
Её решением будет [2. 3.]

#разбор_задач

🧑‍💻 Статьи для IT: как объяснять и распространять значимые идеи

Напоминаем, что у нас есть бесплатный курс для всех, кто хочет научиться интересно писать — о программировании и в целом.

Что: семь модулей, посвященных написанию, редактированию, иллюстрированию и распространению публикаций.

Для кого: для авторов, копирайтеров и просто программистов, которые хотят научиться интересно рассказывать о своих проектах.

👉Материалы регулярно дополняются, обновляются и корректируются. А еще мы отвечаем на все учебные вопросы в комментариях курса.