159427
Обратная связь: @proglibrary_feedback_bot Актуальные мероприятия по разработке: @event_listener_bot По вопросам рекламы @proglib_adv Прайс: @proglib_advertising http://ad.proglib.io/
📖 Обзор книги «Distributed Machine Learning Patterns» (2024)
Автор, являясь ведущим разработчиком Argo и Kubeflow, делится опытом и паттернами, применяемыми для масштабирования ML-систем от локальных моделей до распределённых кластеров.
Книга подходит для специалистов по машинному обучению и разработчиков, стремящихся масштабировать свои проекты с использованием распределённых систем и современных инструментов, таких как Kubernetes и Kubeflow.
🔹 Основные темы книги
— Модели распределённого обучения
— Пайплайны ML
— Автоматизация ML-задач
— Управление и мониторинг:
💬 Что говорят читатели
Это замечательная книга для тех, кто хочет понять, как эффективно работать с машинным обучением в масштабе, объяснено ясно и с первых принципов!
Исключительно своевременное и всестороннее руководство по разработке, запуску и управлению ML-системами в распределённой среде. Покрывает ключевые темы, такие как разделение данных, загрузка, обучение моделей, обслуживание и управление рабочими процессами.
Книга полезна, но требует предварительных знаний в области MLOps и DevOps. Без опыта работы с Kubernetes и Argo Workflows материал может быть сложным для восприятия.
🥴 Средний разработчик меняет работу каждые 1,5 года
И это не потому, что мы такие непостоянные. Просто рынок показывает свое истинное лицо быстрее, чем успевают напечатать визитки.
Поэтому мы собираем инсайды от тех, кто находится в окопах digital-трансформации каждый день. От джуниоров, которые только въезжают в профессию, до сеньоров, повидавших всякого.
😳 О чем говорим откровенно:
— Job-hopping и что за этим стоит
— Red flags, которые мгновенно убивают мотивацию
— Реальные источники вакансий (не те, что рекламируют)
— Боль от общения с рекрутерами
— Сколько этапов отбора — норма, а сколько — издевательство
Когда мы объединим опыт сотен IT-специалистов, получится настоящая карта того, как устроена индустрия. Не по версии HR-отделов, а по версии тех, кто пишет код, тестирует продукты и двигает технологии вперед.
🚀 Участвовать в исследовании → https://clc.to/9aaXVg
😵💫 Как правильно выбрать LLM для использования в агентских системах
Модели могут выдумывать факты, ссылаться на несуществующие источники и уверенно врать. Особенно часто это происходит при работе с редкими языками или специфическими тематиками.
Поэтому на первом занятии курса «AI-агенты для DS-специалистов» разберем, как с этим бороться. И это только первый из пяти уроков!
🔍 Выбор правильной модели
Не все LLM одинаково полезны. Обсудим квантизованные модели, instruct-версии и мультилингвальные решения. Узнаем, где больше галлюцинаций — в базовых моделях или после дообучения.
💰 Токенизация и стоимость
Разные языки «съедают» разное количество токенов. Покажем, как это влияет на цену API и почему русский текст может стоить дороже английского.
⚡️ Температура и Guardrails
Настройка temperature помогает контролировать креативность модели. А системы Guardrails — отсекать неподходящие ответы еще до генерации.
🧠 Память vs контекст
Казалось бы, зачем RAG, если есть модели с контекстом более 10М токенов? Но не все токены равнозначны. Разберем, когда внешние источники все еще нужны.
В конце создадим простых агентов на LangChain с подключением к внешним источникам и инструментам поиска — и у вас уже будет кейс по созданию собственного AI-агента.
👉 Присоединяйтесь к курсу — приятная цена действует до 14 июня!
🎮 Балансировка нагрузки для TCP-сервисов
Проблема: необходимо распределить трафик между несколькими TCP-серверами.
Решение: в книге "Nginx Cookbook: Advanced Recipes for High-performance Load Balancing" автор показывает использование модуля stream для балансировки нагрузки на уровне транспортного слоя.
Пример кода:
stream {
upstream mysql_read {
server read1.example.com:3306 weight=5;
server read2.example.com:3306;
server 10.10.12.34:3306 backup;
}
server {
listen 3306;
proxy_pass mysql_read;
}
}
📖 Обзор книги «Code Like a Pro in Rust»
Книга ориентирована на читателей, уже знакомых с основами Rust, и предлагает углублённое изучение инструментов, паттернов и подходов, применяемых опытными разработчиками.
Книга подходит для разработчиков, желающих перейти от базового уровня к продвинутому, освоить асинхронное программирование, оптимизацию и эффективное управление проектами на Rust.
🔹 Основные темы книги
— Управление проектами с использованием Cargo
— Инструменты Rust: rust-analyzer, Clippy и другие
— Структуры данных и управление памятью
— Юнит-тестирование и интеграционное тестирование
— Асинхронное программирование и построение REST API
— Оптимизация производительности и управление проектами
💬 Что говорят читатели
Практичное и понятное руководство.
Содержит советы для каждого разработчика на Rust.
Хотелось бы больше практических примеров и проектов.
📖 Обзор книги «200+ Java Programs for Beginners»
Практическое руководство для начинающих, желающих изучить Java через выполнение более 200 простых программ. Книга охватывает базовые концепции языка и даёт пошаговые объяснения с примерами кода.
🔹 Основные темы книги
— Основы Java
— Структуры данных
— Объектно-ориентированное программирование
— Практические задачи
— Пошаговые инструкции с примерами
💬 Что говорят читатели
Эта книга помогла мне быстро освоить основы Java. Примеры простые и понятные, идеально для новичков.
Отличное пособие для самообучения. Каждый пример сопровождается подробным объяснением, что делает обучение эффективным.
Хотелось бы больше практических задач и проектов. Некоторые темы раскрыты поверхностно.
📚 Топ-4 книги по по JavaScript для начинающих
1️⃣ Флэнаган Дэвид — «JavaScript. Полное руководство»
За 25 лет книга стала бестселлером и исчерпывающим руководством по JavaScript. В книге много ярких примеров кода. Добавлены главы о классах, модулях, итераторах, генераторах, Promise и async/await.
2️⃣ Никольский А. П., Дубовик Е. В. — «Справочник JavaScript. Кратко, быстро, под рукой»
Справочник содержит ключевую информацию о JavaScript в удобной форме. Структура позволяет быстро находить нужные данные и примеры использования. Особое внимание уделено правильному стилю программирования, объектной модели браузеров, отладке и обработке ошибок.
3️⃣ МакГрат Майк— «JavaScript для начинающих. 6-е издание»
С этим руководством вы без труда освоите базу JavaScript и сможете сразу же применить полученные знания на практике. Опыт программирования не требуется. Просто следуйте инструкциям и создайте свой первый сайт с использованием JavaScript.
4️⃣ Скотт Адам Д., Пауэрс Шелли — «JavaScript. Рецепты для разработчиков. 3-е издание»
В книге вы найдете рецепты кода для типовых задач и методы создания приложений для любых браузеров. Примеры кода адаптируемы и помогут глубже изучить JS.
🐸 Книги для программистов
🎮 Создание и развертывание простого смарт-контракта с использованием Python
Проблема: разработка смарт-контрактов часто требует глубокого понимания Solidity и сложных инструментов. Для Python-разработчиков важен упрощённый подход к написанию и тестированию смарт-контрактов.
Решение: в книге Hands-On Blockchain for Python Developers автор показывает, как использовать библиотеку web3.py для взаимодействия с Ethereum-сетью и создания простого смарт-контракта, написанного на Solidity, из Python.
Пример кода:
from web3 import Web3
# Подключение к локальному Ethereum ноду
w3 = Web3(Web3.HTTPProvider('http://127.0.0.1:8545'))
# ABI и байткод контракта (упрощённый пример)
abi = '[{"inputs":[],"name":"getValue","outputs":[{"internalType":"uint256","name":"","type":"uint256"}],"stateMutability":"view","type":"function"}]'
bytecode = '0x6080604052348015600f57600080fd5b5060a88061001e6000396000f3fe60806040...'
# Развёртывание контракта
SimpleContract = w3.eth.contract(abi=abi, bytecode=bytecode)
tx_hash = SimpleContract.constructor().transact({'from': w3.eth.accounts[0]})
tx_receipt = w3.eth.wait_for_transaction_receipt(tx_hash)
print(f'Контракт развернут по адресу: {tx_receipt.contractAddress}')
🎮 Проверка целостности данных в блокчейне с помощью хеширования
Проблема: в блокчейне каждый блок должен содержать хеш предыдущего блока, чтобы обеспечить целостность и защиту от подделки данных. Без надёжной проверки хеша можно легко нарушить структуру цепочки.
Решение: в книге Hands-On Blockchain for Python Developers автор показывает, как реализовать хеш-функцию SHA-256 для вычисления и проверки хеша блока, обеспечивая неизменность данных.
Пример кода на Python:
import hashlib
import json
class Block:
def __init__(self, index, transactions, previous_hash):
self.index = index
self.transactions = transactions
self.previous_hash = previous_hash
self.nonce = 0
self.hash = self.calculate_hash()
def calculate_hash(self):
block_string = json.dumps({
'index': self.index,
'transactions': self.transactions,
'previous_hash': self.previous_hash,
'nonce': self.nonce
}, sort_keys=True).encode()
return hashlib.sha256(block_string).hexdigest()
# Пример использования
block = Block(1, ['tx1', 'tx2'], '0000abc123')
print(block.hash)
📖 Обзор книги «Bootstrapping Microservices, 2-е издание»
Практическое руководство по разработке микросервисов с использованием современных инструментов DevOps. Автор предлагает читателю пошаговый путь от создания простого приложения до его развертывания в продакшн-среде.
🔹 Основные темы книги
— Проектирование микросервисов.
— Контейнеризация.
— Автоматизация тестирования.
— Инфраструктура как код.
— Непрерывная интеграция и доставка.
— Мониторинг и управление.
💬 Что говорят читатели
Это отличное руководство как для начинающих, так и для опытных специалистов. Книга упрощает сложные концепции, делая их легкими для понимания и применения. Практические примеры, такие как развертывание микросервисов с использованием Docker и Kubernetes, особенно ценны
Книга помогает мне понять смежные концепции через практический проект. Это именно то, что мне нужно для освоения инструментов DevOps
Мне не понравилось, что раздел о тестировании находится в конце книги. Я считаю, что тестирование должно быть интегрировано с разработкой приложения, а не отложено до конца
😳 Почему дата-сайентисты застревают на уровне «делаю отчеты и строю модельки»
Проблема большинства спецов: вы отлично знаете pandas, sklearn и даже можете настроить нейронку. Но когда дело доходит до создания автономных систем, которые принимают решения без человека — тупик.
При этом большинство курсов по ИИ либо для программистов (и там про API больше, чем про данные), либо академические (теория без практики).
🔥Поэтому мы запускаем курс «AI-агенты для DS-специалистов»
🧐 Что будет на курсе:
— Рассмотрим реализацию памяти в цепочках langchain и создадим пару простых агентов.
— Соберем полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества.
— Изучим основные понятия мультиагентных систем (MAS) и библиотеки для их построения.
— Рассмотрим протокол MCP и фреймворк FastMCP, создадим end-to-end приложение.
🎁 В честь запуска курса мы дарим промокод PROGLIBAI на 10 000 ₽ на два других обучения:
— Математика для Data Science
— Алгоритмы и структуры данных
После этих курсов вы перестанете быть «тем, кто делает отчеты» и станете архитектором умных систем. А это совсем другой уровень зарплаты и востребованности.
👉 Успейте использовать промокод и забрать новый курс по приятной цене до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
Вы всерьёз думаете, что знаете Symfony?
А как насчёт:
— локализации динамического контента из БД,
— грамотной работы с DI и кастомными сервисами,
— архитектуры, которую не стыдно показать CTO,
— поддержки проекта не 3 месяца, а 3 года?
Если хотя бы на один пункт у вас «вроде да, но...», — значит, вам точно на курс OTUS по Symfony.
Что нужно, чтобы попасть на курс? Пройти жёсткий отборочный тест. Бесплатно. 30 минут. 20 вопросов. Без «угадаек».
Справитесь — получите скидку на обучение и допуск к потоку, где:
— учат не просто писать, а проектировать,
— код ревьюят разработчики из топовых компаний,
— вместо «курса» — практическая подготовка к реальным задачам.
Старт — 30 мая
→ Пройти тест
Symfony — не фреймворк для джуниоров. И этот курс — тоже.
Реклама. ООО «Отус онлайн‑образование», ОГРН 1177746618576
🎮 Использование метода «least_conn» для балансировки нагрузки
Проблема: необходимо распределить трафик между несколькими серверами, отдавая запросы серверу с наименьшим количеством активных соединений.
Решение: в книге "Nginx Cookbook: Advanced Recipes for High-performance Load Balancing" автор показывает использование директивы least_conn в блоке upstream для выбора сервера с наименьшей нагрузкой.
Пример кода:
upstream backend {
least_conn;
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
}
server {
location / {
proxy_pass http://backend;
}
}
🎮 Балансировка нагрузки для UDP-сервисов
Проблема: необходимо распределить трафик между несколькими UDP-серверами.
Решение: в книге "Nginx Cookbook: Advanced Recipes for High-performance Load Balancing" автор показывает использование модуля stream с параметром udp для балансировки нагрузки на уровне транспортного слоя.
Пример кода:
stream {
upstream ntp {
server ntp1.example.com:123 weight=2;
server ntp2.example.com:123;
}
server {
listen 123 udp;
proxy_pass ntp;
}
}
🫣 Устали от HR-сказок про «дружный коллектив» и «печеньки в офисе»?
Давайте честно поговорим о том, что действительно происходит на IT-рынке. Не в розовых презентациях, а в реальной жизни разработчиков, тестировщиков, аналитиков и всех, кто живет кодом.
🧐 Мы проводим исследование, чтобы выяснить:
— Как часто мы прыгаем между компаниями (и почему)
— Какие красные флаги заставляют бежать без оглядки
— Где реально находят работу
— Что бесит в HR больше всего
— Сколько кругов собеседований — это уже перебор
Результаты покажут реальную картину рынка. Без приукрашиваний. Может, компании поймут, что нужно менять, а специалисты — куда двигаться дальше.
😈 Опрос займет 5 минут, но результаты будут работать на всех нас → https://clc.to/9aaXVg
🤔 Почему ИИ-агенты — технологический тренд №1 в 2025 году?
Так заявил сам Gartner, а эксперт нашего курса по AI-агентам Никита Зелинский @datarascals объяснил, почему:
Агентские системы известны с прошлого века, и все это время применялись в производстве и логистике. Но широкое распространение LLM дало новый импульс этой технологии в двух направлениях.
Во-первых, LLM стали использовать как универсальный оркестратор агентов. Это означает, что под каждый входящий запрос система составляет последовательность действий — планирует пайплайн, который состоит из применения различных инструментов или обращения к другим агентам, с возможными циклами и обращениями к общей памяти (с возможностью не только чтения но и записи / удаления).
Во-вторых, LLM служат инструментом, который позволяет легко настраивать системы на тысячи агентов на естественном языке.
🎮 Балансировка нагрузки с учётом веса серверов
Проблема: необходимо распределить трафик между несколькими HTTP-серверами с учётом их мощности.
Решение: в книге "Nginx Cookbook: Advanced Recipes for High-performance Load Balancing" автор показывает использование директивы weight в блоке upstream, которая позволяет задать приоритет для каждого сервера.
Пример кода:
upstream backend {
server 10.10.12.45:80 weight=1;
server app.example.com:80 weight=2;
server spare.example.com:80 backup;
}
server {
location / {
proxy_pass http://backend;
}
}
🎮 Эффективное управление ветками с помощью git rebase
Проблема: при работе с несколькими ветками в Git история коммитов может становиться запутанной из-за частых слияний, что усложняет анализ изменений.
Решение: в книге "Mastering Git" автор показывает использование команды git rebase, которая позволяет линейно интегрировать изменения из одной ветки в другую, сохраняя историю чистой и понятной.
Пример кода:
# Переключаемся на ветку feature
git checkout feature
# Выполняем rebase на master
git rebase master
# Если возникают конфликты, разрешаем их и продолжаем rebase
git add <исправленные файлы>
git rebase --continue
# Переключаемся на master и сливаем изменения
git checkout master
git merge feature --ff-only
🚨 Что на самом деле происходит с увольнениями в ИТ
Каждый день в чатах разработчиков появляются сообщения «ищу работу», «команду сократили», «проект закрыли». Но никто не говорит о причинах и масштабах катастрофы. Мы запустили большое исследование, чтобы раскрыть правду!
🎯 Что мы выясним:
→ Реальные причины увольнений
→ Сколько времени нужно на поиск работы
→ Самые безумные истории смены работы
Понимая реальную ситуацию, мы сможем принимать взвешенные решения о карьере и не попасться на удочку HR-сказок.
👉 Пройдите опрос за 3 минуты и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg
⏰ Последние 2 дня скидки на курс «AI-агенты для DS-специалистов»
Пока большинство дата-сайентистов строят модели и делают аналитику, рынок уже требует специалистов, которые создают автономные системы на базе ИИ-агентов.
Для этого мы подготовили специальный курс и собрали кучу дополнительного контента, который поможет погрузиться в тему еще глубже. Но чтобы получить все плюшки, успевайте до 1 июня.
🎁 Что вы получите при оплате курса до 1 июня:
— Промокод PROGLIBAIна 10 000 ₽ на курс, чтобы изучать AI-агентов еще выгоднее
— Эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib
💡Что разберем на курсе «AI-агенты для DS-специалистов»:
— Реализацию памяти в цепочках langchain
— Полный пайплайн RAG-системы с оценкой качества
— Основы мультиагентных систем (MAS)
— Протокол MCP и фреймворк FastMCP
Промокод также действует на курсы «Математика для Data Science» и «Алгоритмы и структуры данных».
👉 Успейте до 1 июня: https://clc.to/Cttu7A
❓ Холивар: "Работа как в Google" — это антипример?
В книге "How Google Works" Эрика Шмидта и Джонатана Розенберга воспеваются свобода, креативность и плоские структуры. Но в реальности «гугловский подход» часто превращается в хаос, бесконечные брейнштормы и принятие решений по кругу.
Не всем стартапам или аутсорс-командам подходит стиль, в котором на решение простого таска уходит неделя дискуссий и дизайн-доков.
Некоторые инженеры считают, что методы Google хороши при ресурсах Google, а на практике — мешают быстро доставлять результат и поддерживать фокус.
💬 Вопрос к вам:
Стоит ли в обычной команде внедрять практики из Google?
🐸 Книги для программистов
👾 AI-агенты — настоящее, о котором все говорят
На днях мы анонсировали наш новый курс AI-агенты для DS-специалистов 🎉
Это продвинутая программа для тех, кто хочет получить прикладной опыт с LLM и решать сложные задачи!
На обучении вы соберете полноценные LLM-системы с учётом особенностей доменных областей, получите hands-on навыки RAG, Crew-AI / Autogen / LangGraph и агентов.
🎓 В рамках курса вы научитесь:
— адаптировать LLM под разные предметные области и данные
— собирать свою RAG-систему: от ретривера и реранкера до генератора и оценки качества
— строить AI-агентов с нуля — на основе сценариев, функций и взаимодействия с внешней средой
Разберете реальные кейсы и научитесь применять похожие подходы в разных доменных областях, получите фундамент для уверенного прохождения NLP system design интервью и перехода на следующий грейд.
Старт 5 июля, а при оплате до 1 июня действует дополнительная скидка и бонус — эксклюзивный лонгрид по API и ML от Proglib.
Начните осваивать тему уже сейчас 👉 https://clc.to/Cttu7A
😱 Вся правда об увольнениях в IT в 2025-м
Пока все молчат о том, что происходит на рынке, мы решили выяснить реальную картину. Без прикрас и корпоративного пиара.
Но для этого нам нужна ваша помощь! Мы собираем данные от разработчиков, тестировщиков, менеджеров и всех, кто работает в ИТ, чтобы создать честное исследование о:
— реальных причинах массовых увольнений
— судьбе тех, кто остался за бортом IT-рынка
— том, сколько времени сейчас нужно на поиск работы
Почему это важно? Потому что сила в правде. Зная реальную ситуацию, вы сможете лучше понимать тренды рынка и планировать карьеру.
⚡️Пройдите опрос и помогите всему сообществу: https://clc.to/yJ5krg
🎮 Поиск в сбалансированном дереве — AVL Tree
Проблема: при работе с большими наборами данных обычное бинарное дерево поиска (BST) может деградировать в линейную структуру, что снижает скорость поиска до O(n).
Решение: В книге Algorithms and Data Structures for OOP With C# автор предлагает использовать AVL-дерево — сбалансированное дерево, которое поддерживает балансировку после каждой операции вставки или удаления. Это гарантирует сложность поиска, вставки и удаления за O(log n).
Пример кода:
public class AVLNode
{
public int Key;
public AVLNode Left, Right;
public int Height;
public AVLNode(int key)
{
Key = key;
Height = 1;
}
}
public class AVLTree
{
private AVLNode root;
int Height(AVLNode node) => node?.Height ?? 0;
int BalanceFactor(AVLNode node) => Height(node.Left) - Height(node.Right);
AVLNode RightRotate(AVLNode y)
{
var x = y.Left;
var T2 = x.Right;
x.Right = y;
y.Left = T2;
y.Height = Math.Max(Height(y.Left), Height(y.Right)) + 1;
x.Height = Math.Max(Height(x.Left), Height(x.Right)) + 1;
return x;
}
AVLNode LeftRotate(AVLNode x)
{
var y = x.Right;
var T2 = y.Left;
y.Left = x;
x.Right = T2;
x.Height = Math.Max(Height(x.Left), Height(x.Right)) + 1;
y.Height = Math.Max(Height(y.Left), Height(y.Right)) + 1;
return y;
}
public AVLNode Insert(AVLNode node, int key)
{
if (node == null)
return new AVLNode(key);
if (key < node.Key)
node.Left = Insert(node.Left, key);
else if (key > node.Key)
node.Right = Insert(node.Right, key);
else
return node;
node.Height = 1 + Math.Max(Height(node.Left), Height(node.Right));
int balance = BalanceFactor(node);
if (balance > 1 && key < node.Left.Key)
return RightRotate(node);
if (balance < -1 && key > node.Right.Key)
return LeftRotate(node);
if (balance > 1 && key > node.Left.Key)
{
node.Left = LeftRotate(node.Left);
return RightRotate(node);
}
if (balance < -1 && key < node.Right.Key)
{
node.Right = RightRotate(node.Right);
return LeftRotate(node);
}
return node;
}
}
📖 Обзор книги «Cloud Security: Concepts, Applications and Practices»
Всестороннее руководство по обеспечению безопасности в облачных вычислениях.
Издание охватывает как теоретические основы, так и практические аспекты, что делает его ценным ресурсом для специалистов по безопасности, студентов и исследователей в области облачных технологий.
🔹 Основные темы книги
— Основы облачных вычислений.
— Управление рисками и анализ угроз.
— Защита данных.
— Управление идентификацией и доступом.
— Соответствие нормативным требованиям.
— Автоматизированное управление уязвимостями и безопасностью в реальном времени.
— Практические примеры и кейс-стадии.
💬 Что говорят читатели
Книга предоставляет глубокий анализ современных угроз и эффективных методов защиты в облачных средах. Особенно полезны разделы, посвященные многофакторной аутентификации и федеративной идентификации.
Практические кейс-стадии и примеры из реальной жизни делают материал доступным и понятным, что облегчает применение теории на практике.
Некоторые главы слишком теоретичны и не содержат достаточного количества практических рекомендаций для внедрения в реальных проектах.
🎮 Быстрая сортировка (QuickSort) с использованием рекурсии
Проблема: cортировка больших массивов может быть неэффективной при использовании простых алгоритмов, таких как сортировка пузырьком или вставками.
Решение: Автор в книге Algorithms and Data Structures for OOP With C# демонстрирует реализацию QuickSort — одного из самых эффективных алгоритмов сортировки на практике, с рекурсивным разбиением массива.
Пример кода:
public class QuickSortExample
{
public void QuickSort(int[] arr, int low, int high)
{
if (low < high)
{
int pi = Partition(arr, low, high);
QuickSort(arr, low, pi - 1);
QuickSort(arr, pi + 1, high);
}
}
private int Partition(int[] arr, int low, int high)
{
int pivot = arr[high];
int i = (low - 1);
for (int j = low; j < high; j++)
{
if (arr[j] < pivot)
{
i++;
(arr[i], arr[j]) = (arr[j], arr[i]);
}
}
(arr[i + 1], arr[high]) = (arr[high], arr[i + 1]);
return i + 1;
}
}