Libros de TI - para programadores

🤢 Чем больше разработчиков в команде начинают пользоваться Claude Code, тем заметнее одна проблема: кодовая база перестаёт выглядеть как работа одной команды. Где-то есть тесты, где-то их забыли. Где-то агент следует архитектуре проекта, где-то предлагает решение, которое с ней не сочетается. ⚠️ И это не проблема Claude Code. Он просто следует тому контексту, который получает от каждого разработчика. Сегодня покажем, как передать AI инженерный контекст команды и не превратить его внедрение в ещё один источник хаоса. 🗓 23 июля, 19:00 МСК Бесплатно. 60 минут доклада + 30 минут вопросов. 🔗 Занять место на вебинаре и разобраться, почему так происходит 🏃♀️ Proglib Academy

🛸 Хороший разбор для тех, кто уже использует Claude Code в команде или только собирается его внедрять.

📕 C++ Memory Management: Write leaner and safer C++ code using proven memory-management techniques (2025) Практическое руководство по управлению памятью в современном C++ — от времени жизни объектов до собственных аллокаторов и контейнеров. ❓ Что внутри: — Объекты, указатели и ссылки — RAII, деструкторы и smart pointers — Перегрузка операторов выделения памяти — Собственные аллокаторы и arena-based memory management — Поиск утечек и отложенное освобождение памяти — Контейнеры с явным управлением памятью — Оптимизация под embedded, real-time и game development Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как писать более безопасный C++-код ✅ Как уменьшить число утечек и ошибок доступа к памяти ✅ Как контролировать выделение и освобождение ресурсов ✅ Как адаптировать память под ограничения конкретной платформы 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Introduction to Algorithms, Fourth Edition (2022) Фундаментальное руководство по проектированию и анализу алгоритмов — от сортировок и графов до онлайн-алгоритмов и машинного обучения. ❓ Что внутри: — Асимптотический анализ и рекуррентные соотношения — Сортировки, хеш-таблицы и структуры данных — Динамическое программирование и жадные алгоритмы — Графы, кратчайшие пути и максимальные потоки — Паросочетания в двудольных графах — Онлайн-алгоритмы и основы машинного обучения — Суффиксные массивы и вероятностный анализ — Более 160 новых упражнений и задач Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как оценивать сложность алгоритмов ✅ Как выбирать подходящую структуру данных ✅ Как доказывать корректность решений ✅ Как подготовиться к сложным техническим собеседованиям 💡 Закрепить знания на практике поможет курс «Алгоритмы и структуры данных» 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Vector Databases: A Practical Introduction (2026) Практическое введение в векторные базы данных: от эмбеддингов и семантического поиска до создания RAG-приложений на базе LLM. ❓ Что внутри: — Как работают эмбеддинги и векторный поиск — Связь векторных БД с LLM и генеративным ИИ — Word2Vec и основы представления данных в векторах — Превращение SQLite и PostgreSQL в векторные базы данных — Создание RAG-приложений для личных и корпоративных задач — Практические примеры интеграции векторных БД с LLM Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как устроены современные AI-приложения с RAG ✅ Когда использовать векторные базы данных вместо классических SQL-БД ✅ Как внедрить семантический поиск в свой проект ✅ Как работать с LLM на собственных данных 💡 Изучить тему глубже поможет курс «Разработка ИИ-агентов» 💡 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

✏️ Если вы уже работаете с Claude Code, Cursor или Copilot, этот вебинар будет особенно полезен. Разберут, как превратить AI из инструмента для отдельных задач в часть инженерного процесса ⬇️

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью. Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали. Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель. ❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения. 🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥 Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью. 🔗 Занять место на вебинаре 🏃♀️ Proglib Academy

📕 Machine Learning System Design Interview (2023) Практическое руководство по подготовке к ML System Design Interview с разбором реальных задач и подходов к проектированию ML-систем. ❓ Что внутри: — 7-шаговый фреймворк решения ML System Design-задач — Проектирование поисковых и рекомендательных систем — Детекция вредоносного контента — Предсказание кликов по рекламе — Персонализированная новостная лента — «People You May Know» и похожие рекомендации — Более 200 схем и диаграмм Подойдёт тем, кто хочет разобраться: ✅ Как проходить ML System Design Interview ✅ Как проектировать масштабируемые ML-системы ✅ Какие архитектурные решения используются в реальных продуктах ✅ Как структурировать ответы на собеседовании 💡 Изучить тему глубже поможет курс «ML для старта в Data Science» 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📍 Курс — это не только темы и домашние задания Во многом его ценность определяет опыт тех, кто его разрабатывает и ведёт. Об этом как раз новый пост Proglib Academy 🔥