Нужна GPU-мощность, но не хотите вкладываться в железо? Мы снизили цены на серверы с RTX 4090 в immers.cloud — теперь аренда конфигураций с 4, 6 и 8 GPU стала до 25% выгоднее при оплате на месяц и до 35% по тарифу на 60 дней.
Новые цены:
• 4× RTX 4090 — от 174 425 ₽/мес
• 6× RTX 4090 — от 281 323 ₽/мес
• 8× RTX 4090 — от 362 323 ₽/мес
Это идеальное решение для задач, где важны объём VRAM, пропускная способность памяти и параллельная обработка:
🔹 Инференс средних LLM
🔹 Генерация изображений и видео
🔹 Рендеринг и симуляции
🔹 Многопоточные эксперименты
Если вы уже тратите значительные суммы на публичные или зарубежные AI API — можем отдельно рассчитать стоимость инфренса под ваши нагрузки и показать, где можно сэкономить за счёт выделенной GPU-инфраструктуры immers.cloud с предустановленными моделями LLM.
→ Выбрать конфигурацию с RTX 4090
Читать полностью…
Стартуем с Kubernetes без боли в Managed Kubernetes от MWS Cloud Platform.
27 мая в 16:00 Александр Курасов, технический владелец продукта в MWS Cloud Platform, покажет, как развернуть кластер за минуты, на вебинаре «Быстрый старт с Managed Kubernetes в облаке MWS».
Разберём архитектуру сервиса, его интеграцию с IAM, сетями и балансировщиками. Увидите, как управляемый сервис берёт на себя администрирование master-узлов и упрощает жизнь.
Будет интересно:
♦️DevOps-инженерам, которые хотят упростить работу с Kubernetes
♦️Backend-разработчикам, которым нужно быстро задеплоить сервис
♦️Platform-инженерам, строящим cloud-native инфраструктуру
♦️Техлидам и архитекторам, выбирающим Kubernetes в облаке
➡️ Зарегистрироваться
Читать полностью…
👣 На Stepik обновили курс «Rust: полный курс разработчика. С нуля до профи»
Представьте: через три месяца вы открываете чужой Rust-код и читаете его как книгу.
Arc<Mutex<T>> не вызывает панику. impl Future не пугает. Вы точно знаете, почему компилятор ругается и как это починить за 10 секунд.
Это не фантазия. Это результат 50 уроков, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
Ownership, traits, generics, async, unsafe - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит до REST API и WebAssembly.
Вы и так знаете, что Rust - ваш следующий язык. Этот курс просто сделает это реальностью.
Сегодня - 55% процентов от цены, торопись: https://stepik.org/a/269250/
Читать полностью…
Selectel работает — вы зарабатываете до 20% от чека клиентов
Становитесь партнером ведущего независимого провайдера ИТ-инфраструктуры, рекомендуйте качественный сервис и получайте пассивный доход от реферальной программы. Партнером может стать как юридическое, так и физическое лицо.
При регистрации в программе до 31 мая вы получите повышенную ставку 20% на 3 месяца. А после этого срока — от 10 до 15% от чека с ежемесячными выплаты без лимитов по сумме и сроку.
Ваши рефералы будут довольны. В Selectel 50+ инфраструктурных продуктов, большой выбор комплектующих для серверов и бесплатная техподдержка.
Регистрируйтесь в партнерской программе Selectel до 31 мая и получайте 20% от чека ваших рефералов первые 3 месяца: https://slc.tl/uzqv1
Реклама. АО "Селектел". erid:2W5zFHUVYRf
Читать полностью…
Kubernetes сам по себе ничего не решает. Сила появляется, когда начинаешь правильно его комбинировать
Именно связки инструментов превращают кластер в полноценную платформу
База, без которой никуда
K8s + Docker даёт стандарт оркестрации контейнеров
K8s + Terraform автоматизирует поднятие инфраструктуры
K8s + Helm убирает боль с деплоем и версиями
K8s + ArgoCD закрывает GitOps и делает релизы предсказуемыми
Наблюдаемость и безопасность
K8s + Prometheus + Grafana дают полный контроль над метриками
K8s + Vault решает проблему секретов без костылей
K8s + Cilium добавляет нормальную сетевую безопасность и observability
K8s + OPA позволяет внедрить policy as code и контролировать всё на уровне кластера
Трафик и масштабирование
K8s + NGINX Ingress или Envoy дают контроль над L7 трафиком
K8s + Istio превращает всё это в полноценный service mesh
K8s + KEDA добавляет event-driven scaling, без ручного тюнинга
AI и платформенная инженерия
K8s + Ollama + KServe позволяют гонять LLM-инференс в проде
K8s + Kubeflow закрывает ML пайплайны
K8s + Crossplane делает из Kubernetes основу для platform engineering
По факту Kubernetes это не инструмент, а каркас
И то, во что он превратится, полностью зависит от того, какие связки ты соберёшь
Читать полностью…
🚀 В Linux каждый процесс живёт в своей версии памяти.
Два разных приложения могут одновременно использовать один и тот же адрес, например 0x555555..., но попадать при этом в совершенно разные места физической RAM.
Почему так?
Потому что процесс видит не настоящую физическую память, а virtual address space - виртуальное адресное пространство.
Когда программа делает malloc, она получает адрес, который выглядит как обычный указатель:
int *x = malloc(sizeof(int));
*x = getpid();
printf("PID %d -> virtual address: %p -> value: %d\n",
getpid(), (void*)x, *x);
Если запустить такую программу в двух терминалах, адрес может оказаться одинаковым.
Но это не значит, что процессы пишут в одну и ту же память.
Для каждого процесса ядро и MMU переводят виртуальные адреса в свои физические страницы. Один и тот же виртуальный адрес в процессе A может указывать на один участок RAM, а в процессе B - на другой.
Именно поэтому процессы изолированы друг от друга.
Программа думает:
«Это моя память».
На самом деле Linux говорит:
«Это твоя иллюзия памяти. А куда она реально мапится - решаю я».
Виртуальная память - одна из тех штук, без которых не было бы нормальной изоляции процессов, безопасного multitasking, shared libraries, fork, mmap и современного Linux в целом.
Читать полностью…
Ты лезешь в Kubernetes слишком рано
K8s не сложный сам по себе. Он просто усиливает все твои слабые места. И если база хромает - ты будешь неделями дебажить «магические» проблемы, которые на деле банальны.
Перед тем как трогать Kubernetes, закрой эти вещи:
- Linux. Права, процессы, сеть. Если не понимаешь, что происходит в системе - дальше будет боль.
- Git. Не просто commit и push, а нормальная работа с ветками, ребейзами и конфликтами. Это твоя повседневка в команде.
- Docker. Умение собирать образы, уменьшать их, дебажить контейнеры. Kubernetes без этого - просто чёрный ящик.
- Сети. DNS, порты, балансировка, HTTP vs HTTPS. Половина «проблем Kubernetes» - это на самом деле сеть.
- CI/CD. Любая нормальная система живёт через пайплайны. Build, test, deploy - всё должно быть автоматом.
- Облака. Базовое понимание AWS, GCP или Azure. Если ты не знаешь, как работает compute и IAM - EKS тебя сломает.
- Мышление дебага. Логи, метрики, потом гипотезы. Не наоборот. Это главный скилл, который отличает инженера от новичка.
Kubernetes - это не старт. Это множитель.
Если база слабая - он умножит хаос. Если сильная - даст кратный рост.
Что бы ты ещё добавил?
Читать полностью…
Вайбкодер после того, как попросили Opus 4.7 отцентрировать div
Читать полностью…
Audiobookshelf — это бесплатный и открытый сервер для хранения и потоковой передачи аудиокниг и подкастов. Он позволяет организовывать вашу коллекцию, слушать книги в браузере или через мобильные приложения, а также делиться доступом с другими пользователями.
🔹 Основные возможности:
- Поддержка аудиокниг и подкастов
- Автоматическая загрузка метаданных и обложек
- Встроенный веб-плеер и мобильные приложения
- Многопользовательский доступ с ролями и разрешениями
- Прогресс прослушивания синхронизируется между устройствами
- Поддержка форматов MP3, M4B и других
https://github.com/advplyr/audiobookshelf
Читать полностью…
Coinbase сокращает около 700 человек - это примерно 14% штата.
CEO Coinbase Брайан Армстронг объясняет это просто: компания хочет стать меньше, быстрее и эффективнее, потому что ИИ уже позволяет небольшим командам делать то, для чего раньше требовалось больше людей.
Coinbase не единственная. Технокомпании всё чаще упаковывают сокращения не только в историю про рынок, но и в историю про AI-native операционку.
Похоже, главный эффект ИИ для бизнеса оказался не в красивых демках, а в очень скучной строке P&L: меньше людей, меньше затрат, быстрее выполнение задач.
bloomberg.com/news/articles/2026-05-05/coinbase-to-cut-14-of-workforce-citing-volatile-markets-ai
Читать полностью…
🔥 5 проектов, которые реально прокачают резюме DevOps / Cloud
Если хочешь не просто «учил теорию», а показать реальные навыки - вот база, с которой уже берут на работу:
Flask + двухуровневая архитектура
https://github.com/prashantgohel321/DevOps-Project-Two-Tier-Flask-App
Разберёшь деплой, контейнеризацию и базовую инфраструктуру
Трёхуровневая архитектура в AWS (EKS + IaC)
https://github.com/LondheShubham153/three-tier-eks-iac
Практика Kubernetes, Terraform и продовой архитектуры
Terraform на Azure
https://github.com/piyushsachdeva/Terraform-Full-Course-Azure
Полный цикл инфраструктуры как кода под Azure
Observability стек (Prometheus + мониторинг)
https://github.com/techiescamp/devops-projects/tree/main/04-prometheus-observability-stack
Метрики, алерты и понимание что происходит в системе
AI + DevOps
https://github.com/iam-veeramalla/ai-assisted-devops
Event-driven autoscaling (KEDA + GKE)
https://github.com/ChimbuChinnadurai/keda-gke-event-driven-autoscaling-demo
Первый шаг в MLOps
https://github.com/iam-veeramalla/first-mlops-project
Сохрани, чтобы не потерять
Читать полностью…
DevOps
30 April 2026 10:59
👉 Linux - strace: один из самых недооценённых инструментов
Он нужен в тот момент, когда приложение падает, не видит конфиг, не может найти библиотеку или ругается на файл, которого “вроде бы нет”.
Обычно в такой ситуации начинают гадать: путь не тот, прав не хватает, переменная окружения сломалась, сервис запущен не от того пользователя.
Но strace позволяет не гадать.
Он показывает, к каким файлам процесс реально обращается во время работы. Не то, что написано в документации. Не то, что вы предполагаете. А то, что программа делает на самом деле.
И вот тут часто всё становится очевидно: приложение ищет config не в той директории, лезет за библиотекой по старому пути, не может открыть сертификат или получает отказ из-за прав доступа.
Это особенно полезно при отладке сервисов, Docker-контейнеров, странных production-багов и бинарников, у которых нет нормальных логов.
Главная идея простая: когда Linux-программа ведёт себя непонятно, сначала посмотри её системные вызовы.
https://www.youtube.com/shorts/iRnNQWKozSA
Читать полностью…
DevOps
29 April 2026 11:04
Митап для тех, кто управляет инфраструктурой
Selectel собирает сисадминов и тех, кто управляет инфраструктурой на традиционный митап с живыми дискуссиями, интерактивом и нетворкингом.
📅 6 мая, 19:00
📍Санкт-Петербург + онлайн
Поговорим про ИИ в управлении инфраструктурой , новые ИИ-инструменты и поделимся своими историями из жизни на открытом микрофоне.
Смотрите программу и регистрируйтесь: https://slc.tl/21io9
Реклама. ООО "Селектел-Лаб". erid:2W5zFHGfz5w
Читать полностью…
DevOps
27 April 2026 14:02
🖥 Как устроен Kubernetes
Kubernetes-кластер состоит из двух основных частей.
Первая - Control Plane. Это мозг системы, который управляет кластером и принимает решения. Вторая часть - Worker Nodes. Это серверы, на которых запускаются контейнеры и реальные приложения.
В Control Plane несколько ключевых компонентов. API Server является точкой входа в кластер - через него проходят все команды и запросы. Scheduler выбирает, на каком узле запускать новые Pod. Controller Manager следит за состоянием системы и автоматически восстанавливает сервисы при сбоях. etcd хранит конфигурацию и текущее состояние всего кластера.
Worker Nodes выполняют приложения.
Pod - это минимальная единица развертывания, внутри которой работают контейнеры. Container Runtime запускает контейнеры на сервере. kubelet является агентом узла и следит за тем, чтобы контейнеры работали как описано в конфигурации. kube-proxy отвечает за сетевое взаимодействие и маршрутизацию трафика внутри кластера.
Если упростить, Control Plane управляет кластером, а Worker Nodes запускают контейнеры и приложения.
Кластер Kubernetes
Control Plane
API Server - точка входа в кластер
Scheduler - назначает Pod на узлы
Controller Manager - поддерживает состояние кластера
etcd - хранилище конфигурации и состояния
Worker Nodes
Pods - минимальная единица развертывания
Container Runtime - запускает контейнеры
kubelet - агент узла
kube-proxy - сеть и маршрутизация
https://www.youtube.com/shorts/OtNY1e4LGts
Читать полностью…
📝 Создавайте качественные документы с Kami
Kami — это система дизайна для профессиональных документов, предлагающая теплый пергаментный фон и единый стиль. Она помогает создавать привлекательные и читаемые материалы, такие как резюме, презентации и портфолио, с акцентом на типографику и пространство.
🚀Основные моменты:
- Уникальный дизайн для различных типов документов.
- Поддержка английского и китайского языков.
- Включает встроенные SVG-диаграммы.
- Простота использования и настройка под ваши нужды.
- Открытый исходный код с лицензией MIT.
📌 GitHub: https://github.com/tw93/Kami
Читать полностью…
🖥 C# Roadmap: с нуля до профи
Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.
Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.
https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/
Читать полностью…
🖥 Быстрый Linux-совет: один терминал вместо десятка окон
Хочешь держать несколько терминальных сессий открытыми и не плодить кучу окон?
Используй `tmux`.
Он позволяет запускать отдельные сессии, делить терминал на панели, отключаться от работы и потом возвращаться к ней с того же места.
Например, ты подключился к серверу, запустил долгий процесс и не хочешь потерять его при разрыве SSH. Создаешь сессию:
tmux new -s myserver
Отключаешься от нее - процесс продолжает работать. Потом можно посмотреть список сессий:
tmux ls
И вернуться обратно:
tmux attach -t myserver
tmux превращает один терминал в полноценное рабочее пространство.
Сессии, окна, панели, detach, reattach - и ты больше не зависишь от одного открытого терминального окна.
#linux #terminal #tmux #devops
Читать полностью…
🖥 C# Roadmap: с нуля до профи
Практическое руководство по росту в C#-разработке. Материал собран для тех, кто хочет получить инженерную глубину, а не просто накликать CRUD по туториалам.
Здесь последовательность изучения, лучшие практики, ресурсы и трезвый разбор того, как работать с ИИ-инструментами и оставаться востребованным.
https://github.com/Develp10/Csharp_Roadmap/
Читать полностью…
🖥 На Stepik обновили курс «C# с нуля до профи»
Представьте: через четыре месяца вы открываете чужой .NET-проект и читаете его как книгу.
IServiceCollection не вызывает ступора. async Task<IActionResult> пишется на автомате. Вы точно знаете, почему EF Core сгенерировал именно такой SQL - и как переписать запрос, чтобы он летал.
Это не фантазия. Это результат после 16 модулей, в которых каждая концепция объясняется через код и закрепляется практикой.
ООП, SOLID, LINQ, async/await, DI, EF Core, ASP.NET Core, Docker, Kubernetes - всё, что казалось магией, станет рабочим инструментом.
А бонусом - портфолио проектов: от CLI-утилит и REST API до собственного SaaS с multi-tenancy, JWT и деплоем в Kubernetes под TLS.
Скидка - 58% доступна 48 часов: https://stepik.org/a/282984/
Читать полностью…
🧩 Визуализация памяти классов в Neovim
classlayout.nvim позволяет увидеть, как компилятор размещает поля и выравнивание в структурах и классах C/C++. Просто наведите курсор на тип или переменную, и получите наглядное представление о распределении памяти.
🚀 Основные моменты:
- Поддержка структур, классов, объединений и STL типов
- Автоопределение флагов компилятора из compile_commands.json
- Мгновенный доступ к кэшированным данным
- Интеграция с clangd для разрешения типов
📌 GitHub: https://github.com/J-Cowsert/classlayout.nvim
#lua
Читать полностью…
🖥 Linux под капотом: как mknod превращает железо в файлы и почему это магия номер 133
Принцип "всё есть файл" в Linux часто звучит как маркетинговый слоган, хотя на самом деле это базовое инженерное решение, на котором держится вся система. Жёсткий диск /dev/sda, терминал /dev/tty и даже мышка открываются и читаются точно так же, как обычный текстовый файл. Возникает закономерный вопрос: каким образом физическая железка вообще оказывается в файловой системе?
Вся магия упирается в один привилегированный системный вызов: mknod. На архитектуре x86_64 у него номер 133. Именно он создаёт специальный узел в файловой системе, и именно через него ядро понимает, какой драйвер должен обработать обращение к этому пути.
В отличие от обычного файла, при вызове mknod никто не выделяет блоки на диске. Вместо хранения данных создаётся связка пути с парой чисел: major и minor. Major-номер указывает ядру на конкретный драйвер, а minor-номер уточняет конкретное устройство внутри этого драйвера. Считайте их координатами, по которым ядро бьёт в нужную точку без поиска.
Именно поэтому команда cat /dev/urandom не читает никаких байт с накопителя. Файловая система видит специальный узел, перенаправляет запрос в генератор случайных чисел ядра, и вы получаете бесконечный поток энтропии. На диске при этом не лежит ровным счётом ничего.
Поскольку создание такого узла фактически даёт прямой доступ к драйверу ядра, вызов требует capability CAP_MKNOD. Без прав процесс получит EPERM и быстро поймёт, что раздавать доступ к железу от имени обычного пользователя ядро не собирается. Это дополнительный барьер безопасности поверх обычных прав на файлы.
Ниже пример на C, который полностью клонирует /dev/null. Major-номер 1 в ядре зарезервирован под memory devices, а minor-номер 3 указывает именно на null. Запускать нужно от root.
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <sys/sysmacros.h>
#include <stdio.h>
int main(void) {
// 1 = major number for memory devices
// 3 = minor number for the null device
dev_t dev = makedev(1, 3);
// S_IFCHR creates a character device file
if (mknod("my_null", S_IFCHR | 0666, dev) == -1) {
perror("mknod failed (try running with sudo)");
return 1;
}
printf("Successfully created my_null!\n");
return 0;
}
После компиляции и запуска появится файл my_null, который ведёт себя как исходный /dev/null. Любой вывод, перенаправленный в этот файл, попадёт в тот же самый null-драйвер ядра. Различий в поведении по сравнению с системным /dev/null не будет вообще.
Такой пример хорошо показывает, почему инженеры Unix в своё время свели работу с железом к файловым операциям. Вместо десятков разных API для дисков, терминалов и сети программист получает единый интерфейс read, write, open и close. А вся сложная матчасть по маршрутизации запросов прячется внутри mknod и пары major/minor.
Читать полностью…
🚀 Claude Code: от «балуюсь в терминале» до агента в проде
Claude Code уже не просто пишет код. Он рефакторит монорепо, делает code review, катит миграции и ведёт расследования инцидентов.
Разница между «иногда играюсь» и «выжимаю реальные часы экономии» — огромная.
Этот курс закрывает её за 20 практических модулей.
Что соберёшь своими руками:
— кастомные slash-команды и sub-agents
— свои MCP-серверы под твой стек
— хуки и автоматизация ревью
— workflow в GitHub Actions и интеграция в CI/CD
Что получишь на выходе:
• релизы быстрее
• ревью короче
• токены дешевле
• спокойный сон по поводу безопасности
Подойдёт разработчикам, тимлидам, DevOps и архитекторам, которые почувствовали, что Claude Code - почти магия, и хотят довести её до магии на продакшене.
🎓 Курс на Stepik
🔥 Сейчас действует скидка −50%
Хватит играться. Пора выкатывать агента в прод 👉
https://stepik.org/a/285842
Читать полностью…
Функция Аккермана: монстр рекурсии, который ставит в тупик даже самые умные алгоритмы
Если ты когда-нибудь думал, что рекурсия в твоём коде слишком запутанная, то функция Аккермана покажет, что такое настоящая бездна. Это одна из самых известных в математике функций, которая растёт настолько быстро, что обычные представления о больших числа
В чём суть. Берёшь сложение, умножение, возведение в степень, тетрацию и так далее. Все эти операции можно описать через примитивную рекурсию, то есть через простые вложенные циклы. Аккерман показал, что существует функция, которая вычислима, но при этом выходит за пределы примитивной рекурсии. То есть теоретически её посчитать можно, но никакой простой цикл с фиксированной глубиной её не опишет.
Если подставить даже скромные значения, результат становится физически невозможно записать. Например, A(4, 2) уже содержит десятки тысяч цифр. A(4, 3) превосходит количество атомов во Вселенной. А дальше начинается совсем абсурд: значения функции улетают в бесконечность так быстро, что любые попытки их вычислить упираются в стек, память и здравый смысл.
Почему это важно для разработчика и инженера машинного обучения. Функция Аккермана стала классическим тестом для компиляторов и интерпретаторов: на ней проверяют, как язык работает с глубокой рекурсией и хвостовой оптимизацией. Если ты хоть раз ловил StackOverflow на безобидном на вид коде, скорее всего где-то рядом был именно такой паттерн.
В теории сложности и анализе алгоритмов обратная функция Аккермана α(n) появляется в оценках производительности структуры данных «система непересекающихся множеств». Эта функция растёт настолько медленно, что для всех практических входов её значение меньше 5. Поэтому амортизированную сложность операций часто считают почти константной. Получается красивый парадокс: одна из самых быстрорастущих функций даёт нам одну из самых медленнорастущих оценок сложности.
Для тех, кто работает с AI и большими моделями, история Аккермана это напоминание о пределах вычислимости. Современные нейросети отлично аппроксимируют функции, но классы вычислимости и теория рекурсии задают фундаментальные границы того, что вообще может быть посчитано за разумное время. Когда мы рассуждаем о том, может ли LLM «решить» произвольную задачу, стоит помнить, что между «вычислимо» и «практически вычислимо» лежит пропасть, и функция Аккермана это её самый наглядный пример.
Если хочешь поиграться, реализуй её на своём любимом языке и попробуй посчитать A(4, 1). Уже на этом значении большинство интерпретаторов начнут серьёзно страдать, и ты на практике почувствуешь разницу между теоретической вычислимостью и реальностью железа.
Читать полностью…
🔥 Продвинутый Rust без учебных игрушек
Базу уже прошли? Тогда следующий шаг - production-разработка.
На Stepik идет скидка 60% на продвинутый курс по Rust для тех, кто хочет не просто знать синтаксис, а строить реальные системы.
Внутри: async, unsafe, gRPC, lock-free, observability, Kafka, NATS, axum, tower, CI/CD и канареечный деплой.
Финальный проект - production-ready feed-сервис от архитектуры до релиза.
21 модуль, 84 урока, 400+ проверочных шагов.
Если хотите перейти от маленьких Rust-утилит к коммерческой разработке, сейчас хороший момент зайти: https://stepik.org/a/285608/pay
Читать полностью…
Microsoft просто не может перестать побеждать 💀
Читать полностью…
DevOps
30 April 2026 15:40
🖥 «Git Pro: от первого коммита до уровня senior» — на Stepik
Пятница, 17:58.
Вы пишете git push --force. И понимаете, что были не в той ветке.
Дальше два сценария. Первый: холодный пот, звонок тимлиду, испорченные выходные. Второй: git reflog, две команды, всё на месте, идёте домой.
Разница между этими сценариями - этот курс.
Git изнутри. Rebase без страха. Конфликты по алгоритму. Pull Request, code review, защита веток, CI/CD. Три модели ветвления - выберете свою.
Скидка 58%, 48 часов: https://stepik.org/course/284799/
Читать полностью…
DevOps
29 April 2026 13:03
🌟 DOOM на CSS
Представлен проект cssDOOM, подготовивший реализацию игры DOOM, использующую для отрисовки только CSS, без применения элемента canvas и WebGL.
Всё что выводится на экран, включая спрайты, текстурированные стены, уровни и эффекты, оформлено через стилизованные при помощи CSS элементы <div>, размещаемые в 3D-пространстве при помощи CSS-свойств "transform" и"transform-style: preserve-3d". Игровая логика написана на JavaScript, используя в качестве эталона оригинальный код игры DOOM, открытый компанией id Software. Наработки проекта опубликованы под лицензией GPLv2.
https://cssdoom.wtf/
Читать полностью…
DevOps
28 April 2026 11:56
10 бесплатных ресурсов, которые светлые головы используют каждый день: must have для IT-специалистов и тех, кто учит ИИ
Знаете, что объединяет фаундеров Airbnb, Stripe и Coinbase, аналитиков Goldman Sachs и инженеров из топовых AI-лабораторий?
Все они пользуются ресурсами, за которые обычные люди готовы платить десятки тысяч долларов. А по факту эти материалы выложены в открытый доступ и абсолютно бесплатны. Я собрал десятку площадок, без которых сегодня сложно представить серьёзное обучение в IT, машинном обучении и анализе данных. Если вы давно собирались прокачать стек, но не знали, с чего начать, сохраняйте подборку в закладки.
1. Harvard CS50
Тот самый курс по Computer Science, с которого начинают первокурсники Гарварда. По итогу можно получить настоящий сертификат с подписью профессора. База алгоритмов, структур данных, C, Python, SQL и веба, на которой потом выстраивается всё остальное, включая ML.
Сайт: cs50.harvard.edu
2. MIT OpenCourseWare
Больше 2500 курсов MIT в открытом доступе. Те же лекции, которые слушают студенты, отдающие за обучение под 80 тысяч долларов в год. Внутри есть отличные потоки по линейной алгебре, теории вероятностей и оптимизации, без которых в современный AI заходить почти бесполезно.
Сайт: ocw.mit.edu
3. Y Combinator Startup School
Тот самый плейбук, по которому YC обучает основателей Airbnb, Stripe и Coinbase. Полезно не только тем, кто запускает свой стартап, но и инженерам, которые хотят понимать, как устроены продуктовые решения и почему ML-команды строят процессы именно так.
Сайт: startupschool.org
4. Berkshire Hathaway Letters
Ежегодные письма Уоррена Баффетта инвесторам с 1977 года. Хедж-фонды перечитывают их каждый год. Для разработчиков и аналитиков это бесплатный курс по тому, как думать о бизнесе, рисках и долгосрочных решениях.
Сайт: berkshirehathaway.com/letters
5. SEC EDGAR
Реальная система отчётности, которой пользуется Уолл-стрит. Можно в режиме реального времени смотреть, что покупают и продают крупнейшие фонды и публичные компании. Идеальный датасет для тех, кто строит финансовые модели или тренирует LLM на корпоративных отчётах.
Сайт: sec.gov/edgar
6. Stanford Online
Курсы Стэнфорда по Computer Science, инженерии и машинному обучению. Те самые лекции, по которым в своё время преподавал Эндрю Ын. Если хочется идти от классической ML-математики к современному deep learning, начинать стоит именно отсюда.
Сайт: online.stanford.edu
7. PubMed Central
Полный архив медицинских исследований от NIH. Журналы берут по 40 долларов за статью, а здесь миллионы работ доступны просто так. Огромный пласт качественных научных текстов, который часто используют для обучения и оценки биомедицинских LLM.
Сайт: ncbi.nlm.nih.gov/pmc
8. World Bank Open Data
Все экономические датасеты Всемирного банка. Те же данные, за которые платят аналитики Goldman Sachs. Идеальная песочница для аналитиков, дата-сайентистов и тех, кто хочет потренироваться на реальных временных рядах.
Сайт: data.worldbank.org
9. OpenLibrary
Бесплатный сервис книг от Internet Archive. Миллионы книг без читательского билета и подписки. Полезно для всех, кто хочет глубоко погружаться в темы, а не ограничиваться обзорными статьями.
Сайт: openlibrary.org
10. Project Gutenberg
Больше 70 тысяч классических книг полностью бесплатно. От Платона до Толстого. Помимо удовольствия от чтения, это ещё и отличный корпус текстов на разных языках для NLP-экспериментов.
Сайт: gutenberg.org
Гарвардское образование стоит около 250 тысяч долларов. MBA обойдётся в 200 тысяч. Подписка на Bloomberg Terminal: 25 тысяч в год. Место в Y Combinator забирает 7% вашей компании. А по факту вы только что получили доступ ко всему этому совершенно бесплатно.
Читать полностью…
DevOps
26 April 2026 12:49
«начните бесплатный пробный период».
«введите данные вашей карты»
Читать полностью…
23471