🔥 Подборка обучающих каналов для программистов.

🖥 Machine learning
ai_ml – крупнейши канал по ии, нейросетям и науке о данных.
datasc - дата сайнс обучение самой востребованной профессии.
@bigdatai - Big Data

@machinelearning_ru – гайды по машинному обучению
@machinelearning_interview – подготовка к собеседованию мл.
@datascienceiot – бесплатные книги ds
@ArtificialIntelligencedl – ИИ

@machinee_learning – чат о машинном обучении
@datascienceml_jobs - вакансии ds, ml
@Machinelearning_Jobs - чат с вакансиями

🖥 Python
@pythonl - крупнейший канал для Python программистов.
@pro_python_code – учим python с ментором.
@python_job_interview – подготовка к Python собеседованию.
@python_testit - проверочные тесты на python
@pythonlbooks - современные книги Python
@python_djangojobs - работа для Python программистов
@python_django_work - чат обсуждения вакансий

#️⃣ c#
C# - канал для изучения C# на практике.
@csharp_cplus - C# чат
@csharp_1001_notes - инструменты C#

🖥 C++
@cpluspluc - C++ кодинг


🖥 SQL базы данных

@sqlhub - Повышение эффективности кода с грамотным использованием бд.
@chat_sql - чат изучения бд.

👣 Golang
@Golang_google - восхитительный язык от Google, мощный и перспективный.
@golang_interview - вопросы и ответы с собеседований по Go. Для всех уровней разработчиков.
@golangtests - интересные тесты и задачи GO
@golangl - чат изучающих Go
@GolangJobsit - отборные вакансии и работа GO
@golang_jobsgo - чат для ищущих работу.
@golang_books - полезные книги Golang
@golang_speak - обсуждение языка Go
@golangnewss - новости go

🖥 Linux
linux - kali linux ос для хакинга
linux chat - чат linux для обучения и помощи.
@linux_read - бесплатные книги linux

🖥 Javanoscript / front

@react_tg - - 40,14% разработчиков сайтов использовали React в 2022 году - это самая популярная библиотека для создания сайтов.
@javanoscript -канал для JS и FrontEnd разработчиков. Лучшие практики и примеры кода. Туториалы и фишки JS
@Js Tests - каверзные тесты JS
@hashdev - погружение в web разработку.
@javanoscriptjobjs - отборные вакансии и работа FrontEnd.
@jsspeak - чат поиска FrontEnd работы.

🖥 Java
@javatg - выучить Java с senior разработчиком на практике
@javachats - чат для ответов на вопросы по Java
@java_library - библиотека книг Java
@android_its - Android разработка
@java_quizes - тесты Java
@Java_workit - работа Java
@progersit - шпаргалки ит

👷‍♂️ IT работа

https://news.1rj.ru/str/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi -ит каналы по яп с вакансиями

🤡It memes
@memes_prog - ит-мемы

⚙️ Rust
@rust_code - Rust избавлен от болевых точек, которые есть во многих современных яп
@rust_chats - чат rust

📓 Книги

https://news.1rj.ru/str/addlist/HwywK4fErd8wYzQy - актуальные книги по всем яп

⭐️ Нейронные сети
@vistehno - chatgpt ведет блог, решает любые задачи и отвечает на любые ваши вопросы.
@aigen - сети для генерации картинок. видео, музыки и многого другого.
@neural – погружение в нейросети.

📢 English for coders

@english_forprogrammers - Английский для программистов

🖥PHP
@phpshka - PHP академия для программистов.

🖥 Devops
Devops - канал для DevOps специалистов.

🔥 Папки для программитов

https://news.1rj.ru/str/addlist/_FjtIq8qMhU0NTYy - машинное обучение, нейросети, глубокое обучение

https://news.1rj.ru/str/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy - папка для Python разработчиков

https://news.1rj.ru/str/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi - папка для Golang разработчиков

ContainerGym: A Real-World Reinforcement Learning Benchmark for Resource Allocation ♻️

🖥 Github: https://github.com/pendu/containergym

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.02991v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/openai-gym

@ArtificialIntelligencedl

Benchmarking Test-Time Adaptation against Distribution Shifts in Image Classification

🖥 Github: https://github.com/yuyongcan/benchmark-tta

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.03133v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet

@ArtificialIntelligencedl

Fourier-Net

🖥 Github: https://github.com/xi-jia/fourier-net

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.02997v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/learn2reg

@ArtificialIntelligencedl

🌆Censored Sampling of Diffusion Models Using 3 Minutes of Human Feedback

🖥 Github: https://github.com/tetrzim/diffusion-human-feedback

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.02770v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/imagenet

@ArtificialIntelligencedl

📸 DeepVision

🖥 Github: https://github.com/cisco-open/deepvision

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.02738v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/truthfulqa

@ArtificialIntelligencedl

Neural Video Depth Stabilizer (ICCV2023) 🚀🚀🚀

🖥 Github: https://github.com/raymondwang987/nvds

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.08695v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/wsvd

@ArtificialIntelligencedl

SVDFormer: Complementing Point Cloud via Self-view Augmentation and Self-structure Dual-generator

🖥 Github: https://github.com/czvvd/svdformer

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.08492v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/shapenet

@ArtificialIntelligencedl

FLASK: Fine-grained Language Model Evaluation Based on Alignment Skill Sets

🖥 Github: https://github.com/kaistai/flask

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.10928v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/gsm8k

@ArtificialIntelligencedl

Meta-Transformer: A Unified Framework for Multimodal Learning

🖥 Github: https://github.com/invictus717/MetaTransformer

⏩ Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.10802v1.pdf

💨 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/s3dis

@ArtificialIntelligencedl

Remote Bio-Sensing: Open Source Benchmark Framework for Fair Evaluation of rPPG

🖥 Github: https://github.com/remotebiosensing/rppg

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.12644v1

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ubfc-rppg

@ArtificialIntelligencedl

TF-ICON: Diffusion-Based Training-Free Cross-Domain Image Composition (ICCV 2023)

🖥 Github: https://github.com/Shilin-LU/TF-ICON

📕 Paper: https://arxiv.org/abs/2307.12644v1

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/ubfc-rppg

@ArtificialIntelligencedl

Awesome-Align-LLM-Human

🖥 Github: https://github.com/garyyufei/alignllmhumansurvey

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.12966v1.pdf

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/gsm8k

@ArtificialIntelligencedl

⚡️Маст-хэв список программистов, каналы с последними книжными новинками, библиотеками, разбором кода и актуальной информацией, связанной с вашим языком программирования.
Лучший способ получать свежие обновлении и следить за трендами в разработке.

Python: t.me/pythonl
C#: t.me/csharp_ci
C/C++/ t.me/cpluspluc
Машинное обучение: t.me/ai_machinelearning_big_data
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Devops: t.me/devOPSitsec
Go: t.me/Golang_google
Базы данных: t.me/sqlhub
Rust: t.me/rust_code
Javanoscript: t.me/javanoscriptv
React: t.me/react_tg
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Linux: t.me/+A8jY79rcyKJlYWY6
Big Data: t.me/bigdatai
Хакинг: t.me/linuxkalii
Java: t.me/javatg

💼 Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy

🎞 YouTube канал: https://www.youtube.com/@uproger

😆ИТ-Мемы: t.me/memes_prog

🇬🇧Английский: t.me/english_forprogrammers

LiDAR Meta Depth Completion

🖥 Github: https://github.com/wbkit/reslan

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.12761v1.pdf

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti

@ArtificialIntelligencedl

Rethinking Medical Report Generation: Disease Revealing Enhancement with Knowledge Graph

🖥 Github: https://github.com/wangyixinxin/mrg-kg

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.12526v1.pdf

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/mimic-cxr

@ArtificialIntelligencedl

PG-RCNN: Semantic Surface Point Generation for 3D Object Detection (ICCV 2023)

🖥 Github: https://github.com/quotation2520/pg-rcnn

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.12637v1.pdf

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/kitti

@ArtificialIntelligencedl

Rule By Example: Harnessing Logical Rules for Explainable Hate Speech Detection

🖥 Github: https://github.com/chrisisking/rule-by-example

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.12935v1.pdf

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/hatexplain

@ArtificialIntelligencedl

Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object Detection and Segmentation

🖥 Github: https://github.com/bytedance/dq-det

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.12239v1.pdf

🔥 Dataset: https://paperswithcode.com/dataset/cityscapes

@ArtificialIntelligencedl

EchoGLAD: Hierarchical Graph Neural Networks for Left Ventricle Landmark Detection on Echocardiograms

🖥 Github: https://github.com/DSL-Lab/echoglad

📕 Paper: https://arxiv.org/pdf/2307.12229v1.pdf

@ArtificialIntelligencedl