В этой статье я расскажу о SSD размером с монету, который оставляет далеко позади обычные карты памяти, и о чумовом планшете с жидкостным охлаждением. Читайте, как Трамп спасает ИИ от бюрократии и о чем договорились Москва и Тегеран, в нашей подборке.

Когда программист пишет код, он редко задумывается о том, что происходит с программой после того, как он её написал. Но понимание этого процесса необходимо для эффективной отладки, оптимизации и написания надёжного кода. А ещё, это просто интересно.

Илон Маск замахнулся на 200 миллиардов чипов в год. Ян Лекун, главный учёный по искусственному интеллекту Meta, покидает компанию после 12 лет работы. В ChatGPT интегрировали TripAdvisor. Google запустила Gemini 3 с режимом Deep Think. Microsoft призналась в том, что у винды проблемы, а WhatsApp* допустил утечку 3,5 млрд номеров пользователей.

Пересказываю культовую книгу Роберта Мартина "Чистый код" с примерами на C#. Узнайте, как создавать код, который читается как проза: от магии имен переменных и идеальных функций до безупречных тестов и архитектуры, которая не рухнет при первом требовании заказчика. Полный гид, ваш код станет предметом гордости, а не источником кошмаров.

Представьте: Вы добавляете новую механику, а игра ломается в пяти местах. Вы тратите часы на поиск того самого скрипта, который неожиданно зависит от ваших изменений. Знакомо?

Zenject (Extenject) решает это раз и навсегда.

Эта статья о том, что такое zenject и как им пользоваться.

Глубокое обучение - Способ обучения моделей на большом количестве данных, используя множество слоёв. Каждый слой сети обрабатывает информацию, "взвешивая" её при помощи параметров (весов и смещений), оставляя признаки или отбрасывая, посредством функций активации. Обучение происходит через итеративную (повторяющуюся) корректировку весов: сначала вычисляются градиенты ошибки с помощью обратного распространения (backpropagation), а затем веса обновляются при помощи оптимизаторов (SGD, Adam и др.).

Эта статья не ответит на все вопросы, но мы пробежимся по всем основам глубокого машинного обучения, что бы создать примерную начальную картину без сильного углубления в детали.