technology Posts | Discover

Цифровой след и AI: что знают о нас алгоритмы

Обзор того, какие данные собирают AI-системы, как они используются и простые меры для уменьшения цифрового следа в 2025 году.

Асинхронное программирование в Rust: Tokio

Краткий обзор Tokio — runtime для async/await в Rust: основные возможности, когда выбирать вместо потоков и частые ошибки новичков.

Python и работа с базами данных: SQLite, PostgreSQL

Короткий обзор отличий SQLite и PostgreSQL для Python: когда выбирать, плюсы, ограничения и примеры подключения (sqlite3, psycopg2).

Автоматизация задач с Python: примеры скриптов

Короткая подборка практических примеров на Python: массовое переименование, отправка email, парсинг, работа с Excel и планирование задач.

IT Загрузка..·28 июн. 2026 г.

Проектирование URL-сокращателя: классический разбор

Разбор архитектуры URL‑сокращателя: генерация кодов (ID+Base62, хэши, случайные), кэш, БД, редиректы и аналитика.

Зачем учить алгоритмы в эпоху AI?

Почему знание алгоритмов остаётся критичным в эпоху AI: про оптимизацию, O(n), собеседования и навыки проверки кода.

Мобильные приложения на Rust + Flutter FFI

Краткий обзор связки Rust + Flutter FFI: зачем использовать Rust в мобильных приложениях, архитектура, сценарии и ограничения для Android и iOS.

Jetpack Compose: современный UI для Android

Краткий обзор Jetpack Compose: преимущества декларативного UI на Kotlin, интеграция со State, ViewModel и Android Studio, плюсы и ограничения.

GraphQL: когда использовать вместо REST

Краткое сравнение GraphQL и REST: когда GraphQL выгоднее (мобильные клиенты, сложный frontend, агрегирующие API), а когда REST проще и быстрее.

AI-помощники для Python: Cursor и GitHub Copilot

Разбор возможностей Cursor и GitHub Copilot в разработке на Python: автодополнение, рефакторинг, тесты и практические советы по использованию.

IT Загрузка..·28 июн. 2026 г.

Бинарный поиск: паттерны и задачи

Краткое руководство по паттернам бинарного поиска: сложность O(log n), шаблоны (exact match, lower_bound, first true) и типичные ошибки.

IT Загрузка..·25 июн. 2026 г.

Классификация изображений: ResNet, EfficientNet, ViT

Сравнение ResNet, EfficientNet и ViT: отличия, сильные стороны и сценарии применения при ограниченных ресурсах или больших данных.

Python и работа с изображениями: Pillow, OpenCV

Краткое сравнение библиотек Pillow и OpenCV: Pillow — для редактирования и подготовки изображений, OpenCV — для анализа и компьютерного зрения.

Переменные, типы данных и операторы в Python

Краткое объяснение переменных, основных типов данных (int, float, str, list, dict) и операторов в Python для начинающих.

NestJS: enterprise‑фреймворк для Node.js

Краткий обзор NestJS: архитектура, TypeScript, DI, интеграции и критерии выбора для корпоративных backend‑проектов на Node.js.

IT Загрузка..·25 июн. 2026 г.

Embeddings в поиске: семантический поиск с нуля

Краткое объяснение, как работают embeddings и семантический поиск: от векторов и чанков до векторных баз (FAISS, Qdrant) и гибридного ранжирования.

OpenAI vs человечество: конфликт интересов? 🤖⚖️

Анализ конфликта интересов между OpenAI и обществом: коммерция, безопасность, прозрачность и роль регулирования для снижения рисков ИИ.

Web Accessibility (a11y): полный гайд

Практичный гайд по веб‑доступности: ключевые принципы WCAG, чек‑лист, частые ошибки и инструменты (Lighthouse, axe DevTools, NVDA).

IT Загрузка..·25 июн. 2026 г.

Text Generation: управление качеством вывода LLM

Краткий обзор факторов качества вывода LLM: prompt, temperature, top-p/top-k, max tokens, system instructions и практики оценки.

Стоковый контент vs AI-генерация: что выгоднее

Сравнение стоковых материалов и AI-генерации для бизнеса: стоимость, скорость, масштаб и юридические риски.