Telegram Web
У нас на сайте вышел квиз к майским, который поможет понять какой вы шашлычный NPC.

Я вот, оказывается, Тимлид Мангалов (и нет, это не фамилия). А кто вы? Кидайте свои результаты в комменты
Эффективные SQL-запросы. 12 способов переписать запросы SQL для улучшения их производительности

Краткий пост для тех, кто хочет прокачать производительность. Здесь 12 методов, которые помогут вам справиться даже с узкими местами в вашем коде. Здесь про GROUP BY, производные таблицы, UNION ALL и так далее.

Все подробности в статье.

#sql@prog_point
Простая шпаргалка по методам работы со строками в JavaScript, чтобы вы не забыли основы основ за время праздников.

#javascript #шпаргалка
Forwarded from Метод утёнка
Что хуже всего во время отдыха на природе? Правильно, сгоревший шашлык! Чтобы этого избежать, нужно его равномерно прожаривать.

Давайте не дадим нашему шашлыку испортиться на этих праздниках. Ставьте реакцию 👍 или 👎, чтобы их было поровну — так мы поймем, что прожарка равномерная.
Дорожная карта DevOps: от новичка до эксперта

Что изучать, если хотите стать DevOps-инженером? Эта статья — путеводитель по инструментам и технологиям: Linux, Git, Docker, CI/CD, Kubernetes, мониторинг, облака. Всё по полочкам, с примерами и полезными ссылками.

#devops #администрирование #roadmap
Огрооомная библиотека линукс-команд

Недавно мы с вами погружались в основы командной строки Linux. Если вам понравилось, но показалось маловато, то тут вам хватит материала с избытком. На сайте собрано больше 5000 страниц, отсортированных по категориям для вашего удобства.

Можно использовать на сайте или сделать себе личную библиотеку.

#linux
С чего начать делать игру? Пошаговая инструкция

Геймдизайнер с 10-летним опытом делится тем, как создать свою первую игру с нуля. Какие этапы пройти, какие ошибки избегать, как не бросить на полпути — статья вдохновляет и даёт структуру даже тем, кто просто «всегда мечтал сделать игру».

#геймдев@prog_point #игры@prog_point #мотивация@prog_point
🐳 Docker vs Kubernetes: чем они отличаются?

Кому-то этот пост покажется совсем легким, но давайте незабывать, что тут собрались новички. А их может запутать вся эта терминология. Но ничего, сейчас разберемся что к чему.

Docker – платформа для упаковывания приложений в контейнеры. Она позволяет «закатать» ваше приложение со всеми зависимостями в образ и запускать этот образ на любом сервере одинаково. Kubernetes – система оркестрации контейнеров. Она управляет тысячами Docker-контейнеров в кластере: автоматический деплой, масштабирование, балансировка и восстановление. Иными словами, Docker решает, как упаковать и запустить одно приложение, а Kubernetes – как запустить множество таких контейнеров надёжно и эффективно.

Плюс Docker: лёгкий старт и повторяемость окружения (работает везде одинаково).
Плюс Kubernetes: высокая отказоустойчивость и автоматизация развёртывания. Но Kubernetes добавляет сложности: вам потребуется понимание кластеров, YAML-манифестов и DevOps-процессов.

Часто используют их вместе: Docker создаёт образ, а Kubernetes управляет его развёртыванием в продакшене. На практике большинство крупных компаний используют оба инструмента совместно.

#devops@prog_point #docker@prog_point #kubernetes@prog_point
Data Science с нуля: подробный гайд для начинающих

Хорошо структурированный материал, который охватывает весь путь новичка в Data Science: от математики и Python до визуализации, машинного обучения и портфолио. Поможет понять, с чего начать и в каком порядке двигаться.

https://tproger.ru/translations/a-beginners-guide-to-data-science

#datascience #гайд
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Как мониторить мобильное приложение

Если вы сделали свою аппку и хотите знать, что с ней происходит, когда пользователи открывают её, какими частями пользуются, где задерживаются и прочее, то нужен соответствующий инструмент.

Measure — open source проект для мониторинга мобильных приложений. Он поможет вам связать действия пользователей, события приложения, вызовы, логи и баги воедино, чтобы получить полную картину происходящего.

#инструменты@prog_point #mobidev@prog_point
И даже грамоту по «Русскому медвежонку» принёс. Возьмите датасаентистом, пожалуйста.
Большая подборка практических и обучающих материалов по Java

Такая подборка окажется полезной не только начинающим, но и специалистам любого уровня. В ней собраны курсы и статьи для обучения, материалы для подготовки к собеседованию и обзор популярных библиотек. За закуску есть сборник блогов и форумов, где можно пообщаться с другими Java-разработчиками.

#java@prog_point
CI/CD 2025: как не утонуть в потоке релизов

В 2025 году скорость разработки и вывода продуктов на рынок стала критически важной. Чтобы не отставать, компании активно внедряют и совершенствуют практики CI/CD. В этой статье рассматриваются ключевые подходы, которые помогут оптимизировать процессы разработки:

— Multi-stage сборка Docker-образов для уменьшения размера и повышения безопасности.
— Использование Kaniko вместо Docker-in-Docker для безопасной сборки внутри Kubernetes.
— Тегирование и защищённые ветки в GitLab для управления версиями и релизами.
— Создание репозиториев с шаблонами CI/CD для унификации процессов.
— Гибкие правила триггеров пайплайнов для оптимизации запуска процессов.
— Интеграция с ArgoCD и HashiCorp Vault для автоматизации деплоя и управления секретами.

Эти практики помогут вашей команде ускорить разработку, повысить надёжность и обеспечить безопасность процессов.

#devops #gitops
Проектирование базы данных для самых маленьких — на примере кинотеатра

Иногда, чтобы понять, как устроены базы данных, лучше не зубрить теорию, а просто представить себе кинотеатр. Залы, фильмы, сеансы, билеты — всё это как раз то, что легко представить и удобно разложить по таблицам.

В статье разобрали, как шаг за шагом проектировать структуру базы данных: от выбора между ENUM и справочником до логики связи фильмов с жанрами через промежуточную таблицу. Плюс, классный момент — почему для билетов лучше использовать UUID, а не автоинкремент.

#статья #бд #начинающим #ru
Как войти в IT в 2025 без опыта: пошаговый гайд для начинающих

В 2025 году конкуренция в сфере высока, но возможности для новичков всё ещё существуют. В этой статье вы найдёте пошаговый план, который поможет вам:

— Оценить свои сильные стороны и выбрать подходящее направление в IT.
— Понять, какие навыки и знания востребованы работодателями.
— Узнать, как составить эффективное резюме и подготовиться к собеседованию.
— Рассмотреть варианты получения первого опыта: стажировки, фриланс, pet-проекты.

Статья подходит как для студентов и выпускников, так и для тех, кто решил сменить профессию. Если вы готовы учиться и развиваться, этот гайд станет отличной отправной точкой на пути к вашей первой работе в IT.
Большая шпаргалка по нейросетям

Здесь визуально показаны все виды нейронных сетей, а также есть краткая теория и полезные подсказки по Python для работы с данными и машинным обучением.

#шпаргалка #ии
💾 SQL vs NoSQL: основные отличия

База данных — сердце любого сервиса: именно она хранит заказы, профили, лайки, логи. Условно все СУБД делят на два лагеря. Реляционные (SQL) следуют строгой схеме и хранят данные в таблицах. Нереляционные (NoSQL) признают более свободный порядок: документами, ключ-значением, графами. Как понять, что подходит проекту?

Что такое SQL в реальности

SQL-база — словно бухгалтерская книга. Колонки описываются заранее, каждая запись проверяется по правилам, а изменения проходят через защищённые транзакции с гарантией «всё-или-ничего» (ACID). Поэтому:

Целостность. Деньги списались — запись точно сохранилась.
Связи. Можно за один запрос увидеть, какой товар купил пользователь, кто его доставит и где сейчас посылка.
Строгость. Добавить новое поле нужно через миграцию схемы; зато хаоса не образуется.

Типичные представители: PostgreSQL, MySQL, Oracle.

Чем живёт NoSQL

NoSQL напоминает открытую мастерскую: форму деталей никто заранее не фиксирует, главное — быстро принимать и выдавать. Данные складываются целиком (JSON-документы), по ключу в памяти или узлами в графах. Отличительные черты:

Гибкая схема. У разных пользователей могут быть разные поля — база не возражает.
Горизонтальное масштабирование. Когда запросов становится в десять раз больше, добавляют ещё пару узлов, и поток рассасывается.
Скорость записи. Миллионы событий (клики, телеметрия) летят почти без задержек.

Популярные решения: MongoDB (документы), Redis (ключ-значение), Cassandra (колонки), Neo4j (графы).

В зрелых проектах обе технологии живут бок о бок. SQL хранит финансы и критичные связи; NoSQL — всё, что растёт особенно быстро или не вписывается в жёсткую схему. Правило простое: если запись нельзя потерять или нужно соединить несколько таблиц одной командой — кладите её в SQL. Всё остальное, что требует гибкости и масштабируется пачками узлов, смело отдавайте NoSQL.

Так архитектура остаётся гибкой, счёт за инфраструктуру — разумным, а пользователи получают быстрый и надёжный сервис.

Какую базу данных вы используете чаще – реляционную или NoSQL? Делитесь опытом!

#бд #sql #nosql
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Каждый раз, когда что-то не работает, кричите «The Fuck»

А если неправильно ввели команду или получили ошибку в командной строке, то тем более! В этом вам помощет утилита «The Fuck». Просто напишите fuck в консоль и она сама исправит все ошибки. Вам достаточно воспользоваться стрелками, чтобы выбрать нужный вариант коррекции.

#инструменты
ML пет-проекты, которые захочется показать в резюме

Уже разбираетесь в основах машинного обучения и готовы попробовать свои силы в реальном проекте? Самое время подумать, чем впечатлить будущего работодателя и заодно прокачать собственные навыки. Вот 6 идей для ML пет-проектов, которые помогут сделать ваше портфолио заметным:

— Where is Дед Мороз - поиск Деда Мороза на картинке.
— Оценка объема коробки с подарком по фотографии.
— Генерация необычных снежинок / генерация резов снежинок.
— LLM / RAG по одной конкретной книге.
— Голосовой дневник с транскрибацией, кластеризацией, суммаризацией.
— Тематические эмбеддинги «из коробки».

Любой из этих проектов поможет закрепить теорию, набить руку и, что особенно приятно, украсить ваше резюме.

#ml@prog_point #петпроекты@prog_point
Мониторинг кластера Kubernetes за 75 минут

Полноценный туториал по Prometheus + Grafana + Loki для кластера K8s: установка Helm-чартов, настройка alert-правил и визуализация метрик. Автор показывает, как найти узкие места в реальном клауде и устранить их.

#kubernetes #devops
2025/07/05 22:40:23
Back to Top
HTML Embed Code: