Библиотека пхпшника

⏰ Осталось 48 часов! Обратный отсчёт пошёл: только до воскресенья 23:59 можно купить курс «AI-агенты для DS-специалистов» и начать учиться уже с 15 сентября. ⚡️ Это ваши +3 недели форы, чтобы спокойно разобраться в самых сложных темах и прийти к первому занятию 7 октября уже подготовленным. 👉 Забрать место

#memes

⏳ Стоит ли тратить время на магистратуру Перед каждым встаёт вопрос после бакалавриата — нужно ли идти в магистратуру или лучше пойти работать? Давайте разберемся, что даст каждый из вариантов и какие плюсы и минусы их сопровождают. Почему магистратура это круто: • Магистратура поможет углубить теоретические знания: алгоритмы, архитектура программных систем и другие важные дисциплины. • Для некоторых компаний наличие магистерской степени может быть важным критерием при найме. • В магистратуре можно завести полезные профессиональные связи. Минусы магистратуры: • 2-3 года учебы — это время, которое можно было бы потратить на реальные проекты и самообразование. • Многие работодатели ценят практический опыт больше, чем диплом, особенно в сфере разработки. 💬 Что посоветуете тем, кто стоит перед выбором? Или может вы стоите перед таким выбором? Делитесь советами и мыслями в комментарии 👇 🐸Библиотека пхпшника #междусобойчик

🤓 «Сначала выучу Python идеально, а потом пойду в ML» Звучит логично, но на практике — ловушка. Python огромный: фреймворки, библиотеки, нюансы синтаксиса. Учить «всё сразу» можно бесконечно. В итоге — месяцы зубрёжки, а до ML руки так и не доходят. На старте достаточно баз: типы данных, циклы, функции, работа с библиотеками. Всё остальное лучше подтягивать в процессе решения ML-задач. ⚠️ До 1 сентября курсы можно забрать по старым ценам. Это последние выходные, когда: — ML идёт за 34 000 вместо 44 000 ₽ + Python в подарок, — два в одном: оплатите курс по математике и получите второй доступ в подарок, — и главное: можно купить все курсы до подорожания. 👉 ML для старта в Data Science А для будущих Data Scientist’ов у нас ещё: — Базовые модели ML и приложения — Математика для Data Science — AI-агенты для DS-специалистов (2-й поток скоро)

Comments Density Analyzer — это инструмент для анализа плотности и качества комментариев в базе кода на PHP. Подключается через Composer (--dev) и помогает: Отслеживать TODO и FIXME в CI/CD, чтобы они не накапливались. Обнаруживать «некачественные» комментарии или закомментированный старый код. Гарантировать наличие doc‑блоков у классов и методов. Кратко о фишках: Поддержка разных типов комментариев, включая лицензии, TODO, FIXME и doc‑блоки. Плагинная архитектура для расширения функционала. Отчёты в консоль и в HTML. Установка порогов и возврат exit‑кодов при их превышении. Возможность baseline-файла, чтобы игнорировать уже существующую техдолг и фокусироваться на новом. Установка и пример: composer require --dev savinmikhail/comments-density php vendor/bin/comments_density analyze php vendor/bin/comments_density baseline Конфигурация через comments_density.php с настройкой директорий, типов комментариев и порогов. 🔗 Github Библиотека пхпшника #инструменты

📚Building Microservices: Designing Fine-Grained Systems, 2nd Edition (2021) Это книга о том, как распилить монолит на такие мелкие кусочки, что потом их сложно не только собрать, но и найти 🙃 Автор — Сэм Ньюман, ваш микросервисный гуру, который прошёл через боль продакшена и вернулся с диаграммами. Во втором издании он делится не только как это строить, но и как это всё потом поддерживать и не сойти с ума. Что внутри: 🔧 Как заставить сервисы разговаривать друг с другом, не вызывая слёз у девопсов 🔍 Как тестировать микросервисы, не нарушая каноны 🚢 Как деплоить всё это счастье независимо и желательно без жертв 🛡️ И, конечно, как не дать хакеру превратить ваш gRPC в трагедию 🔗 Скачать 🐸 Книги для программистов

Symfony — Использование Flash-сообщений Где будет доступно сообщение 'Data saved successfully!' после выполнения этого кода?

ПОСЛЕДНИЙ ДЕНЬ❗ КУРСЫ ПОДОРОЖАЮТ ЗАВТРА‼️ — ML за 34к вместо 44к + Python в подарок — Математика → второй доступ в подарок — Ранний доступ к AI-агентам с 15 сентября — И МОЖНО УСПЕТЬ КУПИТЬ ВСЁ ДО ПОДОРОЖАНИЯ 👉 Proglib Academy

«Как мы снизили время отклика в 15 раз на новом портале ВДНХ через Laravel + Nuxt и масштабируемую архитектуру» В конце мая 2025 года ВДНХ представил обновлённый сайт, объединивший все проекты выставки на одной платформе. 🎨 Новый дизайн, интерактивная 3D-карта и возможность купить билеты — всё это стало возможным благодаря масштабной модернизации, которая включала в себя новые технологии и архитектурные решения. 💡 Основные моменты: 🔹 Старый сайт: 14 отдельных сайтов с различными дизайнами и техническими решениями, что создавало путаницу для пользователей и трудности для контент-менеджеров. 🔹 Новая архитектура: Система, построенная на Laravel (бэкенд) и Nuxt.js (фронтенд), решала задачи масштабируемости и высокой производительности. Преимущества — гибридный рендеринг, быстрый отклик страниц и улучшенная SEO-оптимизация. 🔹 Производительность: Время отклика сократилось почти в 15 раз — с 900 мс до 62 мс, что значительно улучшило пользовательский опыт, особенно во время пиковых нагрузок. 🌐 🔹 Микросервисы и кэширование: Модульная архитектура с поддержкой Redis, Memcached и Nginx обеспечила высокую нагрузочную способность и быстрый доступ к данным. 🔹 Интерфейс и поддержка контента: Удобная админ-панель на Laravel Orchid позволяет легко обновлять контент и настраивать страницы. Многоязычная поддержка и адаптивное меню делают сайт доступным для широкой аудитории. ⚙️ Под капотом: Гибридный рендеринг (SSR + клиентская подгрузка) Многоуровневое кэширование для динамических и статичных данных Прогрессивные веб-приложения с функцией офлайн-режима 📊 Результаты: по тестам, время загрузки страницы улучшилось на 40%, а сайт теперь способен выдерживать многократный рост трафика без потери качества. 🔗 Хабр Библиотека пхпшника