IT Помощник | Архиватор

🌎 PostgreSQL Skills Development on Cloud: A Practical Guide to Database Management with AWS and Azure (2025)

🌎 Mathematics for Machine Learning. Marc Peter Deisenroth, A. Aldo Faisal, Cheng Soon Ong. Cambridge University Press (2020)

🌎 The Unicorn Project: A Novel About Developers, Digital Disruption, and Thriving in the Age of Data. Gene Kim (2019)

Пока вы платите за западные нейросети – китайские делают то же самое бесплатно ChatGPT и Claude Code давно у всех на слуху. Но за последние годы в Китае появилось множество мощных AI-инструментов, которые умеют не меньше – а главное, почти все бесплатны и доступны пользователям из России. DeepSeek, Qwen, Hailuo и другие ИИ уже умеют работать с текстом, изображениями, кодом и анализом не хуже других нейросетей. В Зерокодере собрали их в новом бесплатном вебинаре «Китайские нейросети 2026–2027». ⚡️Что ждет вас на вебинаре? • Проведем глубокое исследование рынка и превратим его в личный дашборд; • Сделаем сайт без разработки с нуля; • Сгенерируем кадры для собственного нейросериала; • Протестируем функции, которых нет у западных ИИ-флагманов; • Соберем собственный ИИ-стек для работы и проектов. Не нужно выбирать между десятками сервисов и самостоятельно разбираться, что действительно работает. Вам покажут актуальные инструменты и их применение на практике. Бонусом – справочник по 10 китайским ИИ и доступ к закрытой базе по нейросетям. Бесплатный эфир по ссылке – регистрируйтесь

🌎 The Android Malware Handbook: Detection and Analysis by Human and Machine. No Starch Press (2024)

🌎 Learning API Styles: Understanding the Trade-Offs of Common APIs and Choosing the Correct Solutions (2025)

Не совершай ЭТУ ошибку! Замечаю, что многие читают 5–10 крупных tech-каналов, думая, что этого хватает, чтобы развиваться в сфере. Большие ресурсы действительно хороши для общей картины. Но они работают на широкую аудиторию, поэтому редкие идеи, интересные кейсы и уникальные новости не всегда доходят до них. Настоящая практика обычно зарождается в небольших нишевых каналах, а крупные медиа уже подхватывают их и цитируют у себя. При этом по качеству контента они ничем не уступают топам — просто не вкладывают такие же бюджеты в продвижение. Мне стало интересно найти именно этих людей. Я скинул GPT-6 Astra список крупных каналов и попросил выбрать тех, кого они чаще всего цитируют (убрав рекламу и взаимный пиар) Модель собрала авторов, которых хорошо знают в комьюнити. За многими из них я слежу годами, но некоторые каналы стали открытием даже для меня) Собрал этих практиков в одну подборку, чтобы читать первоисточники параллельно с большими новостниками. Подписка в 1 клик: 👉 https://t.me/addlist/UuZJRIAHqTJmZTMy

🌎 Introduction to Machine Learning with Security: Theory and Practice Using Python in the Cloud, 2nd Edition (2025)

🌎 Time Series Forecasting Using Foundation Models: How to build high accuracy predictive models (2026)

🌎 AI Agents and Applications: With LangChain, LangGraph, and MCP (2026)