Собрали большую подборку бесплатных и платных инструментов для создания игр разных жанров и форматов. Разделили их по задачам, чтобы было проще понять, какой подойдёт под ваш проект и уровень подготовки.

Кратко рассказываем, как устроен каждый, чем удобен и какие есть ограничения. А в конце — таблица для сравнения, если нужно быстро сориентироваться.

Левел-дизайн — это подкрепление механик через пространство игрового мира. Он нужен для того, чтобы игрок понимал, куда идти, что делать, и получал удовольствие от самого процесса.

Через левел-дизайн можно: направлять игрока, регулировать ритм игры, чередовать активности — бой, исследование, сбор ресурсов, выполнение заданий, рассказывать истории — от правил игры до сюжетных сцен.

В этой статье расскажем, на чём строится хороший левел-дизайн, как выглядит процесс работы над уровнем, а в конце дадим несколько важных советов от эксперта.

Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете с PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.

В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.

Мы подготовили гайд, как работать со scikit-learn в 2025 году. Новичкам он поможет собрать первую ML-задачу — с данными, моделью и метриками. А тем, кто уже использует библиотеку, — освежить знания и понять, что изменилось в новых версиях.

Сегодня во фронтенде многое кажется очевидным, но когда-то всё приходилось писать вручную, и каждое решение рождалось из конкретной боли разработчиков.

Если разобраться, откуда взялись эти подходы, легче понять логику фреймворков. Мы подготовили практический разбор, который помогает увидеть структуру за интерфейсом: почему фреймворки устроены именно так и что из старых решений до сих пор влияет на код.

В 2025 году специалисты по ИБ участвуют в разработке, анализируют угрозы до запуска продукта, выстраивают защиту в пайплайнах и помогают встроить её в архитектуру, процессы и повседневную работу всей компании. А ещё — осваивают ИИ и следят за тем, как меняются технологии.

В статье рассказываем про шесть важных и интересных трендов в кибербезе, а также разбираемся, как войти в профессию, кто сейчас востребован и как развиваться тем, кто уже работает в ИБ.

В машинном обучении SQL используют для анализа весов, поиска аномалий, сравнения моделей и визуализации их логики. Он помогает определить значимость признаков, заметить переобучение и оценить работу модели.

В статье разберём, как хранить и извлекать веса, вычислять ключевые метрики и строить графики.

Если какое-то действие приходится выполнять слишком часто — значит, пора его автоматизировать.

Разбираю полезные скрипты — от работы с файлами до DevOps. В каждом разделе есть примеры для новичков и более опытных разработчиков. А в конце статьи — несколько простых правил, которые помогут писать удобный и надёжный код.