Prog books

📘 OSTEP - 714 страниц про операционные системы, написанные двумя профессорами University of Wisconsin после почти 25 лет преподавания. Первая глава называется буквально: “A Dialogue on the Book” Профессор и студент просто обсуждают, зачем вообще изучать операционные системы, ещё до появления первых терминов. Дальше в том же стиле разбираются: CPU virtualization, память, concurrency, persistence. Подход очень сильный: сначала интуиция → потом механизм → потом детали реализации Поэтому OSTEP до сих пор остаётся одной из лучших бесплатных книг по ОС для разработчиков. Читать бесплатно: https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/

🕸 Как превратить граф в признаки и векторы для машинного обучения Седьмая лекция курса Graph Machine Learning посвящена Shallow Graph Learning - методам построения представлений графов без глубоких графовых нейросетей. Внутри: * Graphlets - небольшие подграфы для описания локальной структуры. * Laplacian Eigenmaps - построение эмбеддингов через спектр лапласиана. * Кратчайшие пути и диффузионные расстояния - способы измерять близость вершин. * Weisfeiler–Lehman - уточнение меток вершин для сравнения структуры графов. * DeepWalk и Node2vec - обучение эмбеддингов на случайных блужданиях. * Skip-gram и negative sampling - как обучаются эти представления. Материал для тех, кто хочет разобраться в основах графовых эмбеддингов перед изучением GNN. PDF - https://storage.googleapis.com/xavierbresson/lectures/GML/lecture07_shallow_graph_learning.pdf

⚙️ Почему процессор ждёт память: разбор от Algorithmica Обход массива подряд и переходы по цепочке указателей могут сильно отличаться по скорости. При pointer chasing адрес следующего элемента становится известен только после чтения предыдущего - процессору приходится ждать данные. В разделе RAM & CPU Caches разбирают: * задержки доступа к кешам и оперативной памяти; * влияние порядка чтения данных на скорость; * кеш-линии и предварительную загрузку — prefetching; * параллельные обращения к памяти; * размещение и упаковку структур данных. По ссылке - глава Memory Latency с примером на C++, измерениями и графиками. Полезно для понимания того, почему код с небольшим числом операций всё равно может тормозить. https://en.algorithmica.org/hpc/cpu-cache/latency/

📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц "Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность. Внутри: * градиентные методы * ускоренные методы * субградиентная оптимизация * проксимальные алгоритмы * first-order methods * оценки скорости сходимости * сложность оптимизационных алгоритмов Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей. PDF: https://arxiv.org/abs/1405.4980

🔥 10 бесплатных книг для программистов, которые стоит сохранить в 2026 году Не старые PDF с давно умершими технологиями, а книги, которые до сих пор можно нормально читать и применять на практике. Все доступны легально и бесплатно онлайн. 1. The Rust Programming Language Официальная книга по Rust от команды языка. Ownership, borrowing, lifetimes, traits, concurrency, async и устройство типичной Rust-программы. Сейчас онлайн-версия уже ориентирована на Rust 2024 Edition, поэтому это один из самых актуальных способов войти в язык. https://doc.rust-lang.org/book/ 2. Eloquent JavaScript Одна из лучших бесплатных книг по JavaScript. Четвёртое издание вышло в 2024 году и использует современный JavaScript. Кроме самого языка разбираются браузер, DOM, HTTP, Node.js, асинхронность и несколько полноценных проектов. https://eloquentjavascript.net/ 3. Automate the Boring Stuff with Python Python через реальные задачи: файлы, регулярки, SQLite, веб-скрейпинг, Excel, JSON, PDF, автоматизация браузера и рабочего стола. На сайте уже доступно третье издание. https://automatetheboringstuff.com/3e/ 4. Think Python, 3rd Edition Хороший вариант для тех, кто хочет не просто запомнить синтаксис Python, а разобраться в программировании как таковом. Третье издание построено вокруг Jupyter Notebook, добавляет тестирование, регулярные выражения и современные практические задания. https://greenteapress.com/wp/think-python-3rd-edition/ 5. Crafting Interpreters Книга, после которой компиляторы и языки программирования перестают выглядеть магией. За время чтения ты собственноручно создаёшь язык с парсером, областями видимости, функциями, closures, классами, байткодом и сборщиком мусора. https://craftinginterpreters.com/ 6. Operating Systems: Three Easy Pieces Одна из самых известных открытых книг по операционным системам. Процессы, виртуальная память, планировщики, concurrency, файловые системы, I/O и виртуализация. https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/ 7. Dive into Systems Отличный мост между обычным программированием и пониманием того, что реально происходит внутри компьютера. C, Assembly, память, CPU, кэши, архитектура компьютера, ОС, pthreads и параллельное программирование. https://diveintosystems.org/ 8. Beej's Guide to Network Programming Легендарное практическое руководство по сокетам. socket(), bind(), listen(), accept(), TCP, UDP, IPv4 и IPv6 с примерами на C/C++. https://beej.us/guide/bgnet/ 9. Software Engineering at Google Редкий случай, когда большая книга O'Reilly целиком доступна бесплатно. Code review, тестирование, документация, dependency management, большие кодовые базы, CI, build-системы и инженерная культура Google. https://abseil.io/resources/swe-book 10. Pro Git Одна из лучших книг для глубокого понимания Git. Не только commit, push и pull, но и internals Git, branching, rebasing, hooks, серверная часть и устройство объектов Git. Есть полноценная русская версия: https://git-scm.com/book/ru/v2 Если этих десяти мало, есть ещё огромный открытый каталог бесплатных книг по языкам, базам данных, алгоритмам, ML, безопасности и DevOps: https://ebookfoundation.github.io/free-programming-books/

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку Окружение решает больше, чем кажется. Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре. AI: t.me/ai_machinelearning_big_data Python: t.me/pythonl Linux: t.me/linuxacademiya Хакинг: t.me/linuxkalii DevOps: t.me/DevOPSitsec Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi Golang: t.me/Golang_google Rust: t.me/rust_code C++: t.me/cpluspluc C#: t.me/csharp_1001_notes Java: t.me/javatg JavaScript: t.me/javascriptv React: t.me/react_tg Frontend: t.me/front PHP: t.me/phpshka Android: t.me/android_its Мобильная разработка: t.me/mobdevelop Базы данных: t.me/sqlhub Data Science: t.me/data_analysis_ml Big Data: t.me/bigdatai Математика: t.me/data_math Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi Kubernetes: t.me/kubernetc GameDev: https://t.me/gamedev Haskell: t.me/haskell_tg Собеседования и карьера: DS собеседования: t.me/machinelearning_interview Python собеседования: t.me/python_job_interview Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy Папка ML: https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy Полезное сверху: ИТ-мемы: t.me/memes_prog Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers ИИ и технологии: t.me/vistehno 954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data Max python: https://max.ru/pythonl ТЕХНО: https://max.ru/vistehno Max Go: https://max.ru/Golang_google Max Linux: https://max.ru/linuxkalii Devops: https://max.ru/DevOPSitsec C#: https://max.ru/csharp_ci C++: https://max.ru/cpluspluc SQL: https://max.ru/sqlhub Java: https://max.ru/javatg Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

📚 Бесплатный 348-страничный учебник по Machine Learning для инженеров и исследователей Machine Learning: A First Course for Engineers and Scientists - полноценная книга от Cambridge University Press, которую авторы бесплатно выложили в виде pre-publication PDF для личного использования. Внутри: * supervised learning, k-NN и decision trees * linear/logistic regression и regularization * neural networks и deep learning * random forests, boosting и kernels * Bayesian methods и Gaussian Processes * generative models и unsupervised learning * оценка качества, practical ML и ethics Хороший вариант, если хочется не просто запускать fit(), а реально понять математику и инженерную логику ML. PDF: https://smlbook.org/book/sml-book-draft-latest.pdf #DataScience #MachineLearning #ML #Mathematics #Algorithms

Бесплатный учебник по математике — 850 страниц. «The Rising Sea: Foundations of Algebraic Geometry» Рави Вакила. Книга предлагает подробное введение в алгебраическую геометрию и множество упражнений, позволяющих учиться на практике. Требуется минимум предварительных знаний: необходимые инструменты вводятся по ходу материала — от теории категорий и пучков до коммутативной и гомологической алгебры. Подход построен на примерах и помогает развить математическую интуицию. Самодостаточный учебник для студентов магистратуры и аспирантуры, а также важный справочник для исследователей. Link: https://math.stanford.edu/~vakil/216blog/

Rust, который наконец становится понятным 🦀 Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли? Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы. Ты разберёшь: Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой. 🔥 Rust с нуля 🔥 5–6 часов в неделю 🔥 Практика после каждого урока 🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков 🔥 Можно начать сразу В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага. Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/

📚 Бесплатный учебник по теории игр - 578 страниц Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр. Внутри: * основы теории игр и стратегического взаимодействия; * равновесия и принятие решений; * 165 задач с решениями; * 163 иллюстрации; * материал на стыке математики, экономики и Computer Science. Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами. 📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808 #GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning