education Posts | Discover

Tool calling: как научить агента пользоваться инструментами

Краткое руководство по организации tool calling для LLM‑агентов: описание tools, system prompt, structured output, валидация и логирование.

Push-уведомления: Firebase Cloud Messaging — гайд

Краткий гайд по Firebase Cloud Messaging: что это, как подключить на Android/iOS/Web, типы сообщений, практики и ошибки.

Мобильная аутентификация: биометрия, OAuth

Разбор ролей биометрии и OAuth в мобильной аутентификации: плюсы, ограничения и практические рекомендации (PKCE, secure storage).

Flutter vs React Native: что выбрать в 2026

Сравнение Flutter и React Native в 2026: плюсы, минусы и сценарии выбора для стартапов и команд.

AI-словарь 2026: 50 терминов, которые нужно знать

Краткий практичный гид по 50 ключевым AI-терминам 2026: LLM, RAG, hallucination, agent и другие понятные определения.

Агенты на базе Mistral: как развернуть локально

Краткий обзор локального развёртывания агентов на базе Mistral: требования, стек (Ollama, vLLM, LangChain) и пример запуска через Ollama.

SEO для разработчиков: технические основы

Технический обзор SEO для разработчиков: скорость, индексация, чистая структура URL, мобильная адаптация, безопасность и работа с JavaScript.

Публикация в App Store: пошаговый гайд

Пошаговый гайд по выпуску приложения в App Store: регистрация в Apple Developer, подготовка сборки, метаданные, тестирование и прохождение review.

Node.js для начинающих: серверный JS с нуля

Краткое введение в Node.js: среда выполнения JavaScript, V8, npm, основные сценарии и первые шаги — установка, запуск и простой HTTP‑сервер.

FastAPI: создание REST API за 30 минут

Краткий гид по FastAPI: установка, пример main.py, автодокументация (Swagger, ReDoc) и валидация через Pydantic.

IT Загрузка..·25 июн. 2026 г.

Сегментация изображений: Segment Anything Model (SAM)

Краткое объяснение Segment Anything Model (SAM) от Meta: универсальная zero-shot модель для быстрой сегментации объектов и ускорения разметки датасетов.

Деплой Python-приложения на сервер: пошагово

Пошаговая схема деплоя Python (Django, Flask, FastAPI): подготовка сервера, виртуальное окружение, systemd, Nginx, HTTPS и мониторинг.

Python для Data Science: с чего начать

Практичный маршрут: основы Python, Pandas/NumPy, визуализация, статистика, ML (scikit-learn) и проекты для портфолио.

WebSocket API: создание real-time сервера

Краткая инструкция о WebSocket API: зачем нужен, архитектура, типичные ошибки и пошаговые рекомендации по созданию real‑time сервера.

Безопасность AI-агентов: риски и ограничения

Краткий обзор рисков AI‑агентов: утечка данных, prompt injection, избыточные права и рекомендации (минимальные привилегии, human-in-the-loop, red teaming).

Промпты для Telegram-ботов: практические примеры

Подборка рабочих промптов для Telegram‑ботов: роль, формат ответа, ограничения и примеры для поддержки, консультанта и генерации контента.

IT Загрузка..·25 июн. 2026 г.

LLM под капотом: attention, positional encoding, layers

Кратко о том, как LLM используют attention, positional encoding и слои для учёта контекста, порядка и глубокого представления текста.

IT Загрузка..·28 июн. 2026 г.

Топологическая сортировка и задачи на DAG

Краткое объяснение топологической сортировки в ориентированных ациклических графах, алгоритмы Кана и DFS, типовые задачи и советы для собеседований.

Генераторы и итераторы: как экономить память

Краткое объяснение, как итераторы и генераторы в Python экономят память при обработке больших данных и зачем использовать ленивые структуры.

Python и работа с Excel: openpyxl, xlrd

Краткое сравнение openpyxl и xlrd: .xlsx vs .xls, пример кода и рекомендация использовать openpyxl для современных Excel и pandas для аналитики.