💡 Репозиторий, где собрано 100+ проектов с нуля - от веба до ИИ. Всё максимально практично 👇

- 100+ готовых проектов: сайты, игры, нейросети, тулзы

- Современные технологии: ReactJS, NodeJS, VueJS, Flutter, Unity, TensorFlow, OpenCV и другие

- Пошаговые гайды с разными уровнями сложности — подойдёт даже новичку

- У каждого проекта указан технологический стек

Без воды - только практика и понятные объяснения.

🚀 https://github.com/Xtremilicious/projectlearn-project-based-learning

Рынок ИТ настолько загибается ?)

📦 sig-storage-local-static-provisioner - это официальный проект из экосистемы Kubernetes, который автоматизирует работу с локальными дисками как с PersistentVolume.

Он сканирует ноды, находит локальные директории или блочные устройства и автоматически создает для них PersistentVolume ресурсы. Такой подход полезен, когда нужно:

- использовать быстрые локальные SSD для подов;
- минимизировать задержки по сравнению с сетевым хранилищем;
- избежать ручного управления PV.

Поддерживаются как файловые директории, так и raw-блоки. Также есть механизмы очистки после удаления PVC (wipefs, shred, rm).

Это решение активно применяют в продакшене для stateful-нагрузок, где важна производительность — например, для баз данных или кешей.

https://github.com/kubernetes-sigs/sig-storage-local-static-provisioner

☁️ Еще одно крупное достижение Google в области ИИ

Исследователи Google создали систему под названием LAVA, которая делает облачные вычисления гораздо эффективнее.

Она предсказывает, как долго будут работать виртуальные машины, и обновляет эти прогнозы в реальном времени.

Благодаря этому дата-центры Google могут умнее распределять нагрузку на серверы, снижать потери ресурсов и работать быстрее и дешевле.

Другими словами - теперь ИИ оптимизирует облако 👀

https://research.google/blog/solving-virtual-machine-puzzles-how-ai-is-optimizing-cloud-computing/

🚀 Многоязычный командный инструмент для разработчиков

run — это универсальный инструмент для выполнения кода на более чем 25 языках программирования с единым интерфейсом. Он упрощает работу, позволяя запускать и тестировать код без необходимости настраивать множество компиляторов и интерпретаторов.

🚀 Основные моменты:
- Поддержка более 25 языков программирования
- Удобный REPL для интерактивного программирования
- Единый интерфейс для выполнения кода
- Быстрая настройка и запуск без лишних сложностей
- Построен на Rust для высокой производительности и надежности

📌 GitHub: https://github.com/Esubaalew/run

#rust

Модель Llama-Embed-Nemotron-8B от NVIDIA вышла на 1-е место в рейтинге MMTEB — став лучшей открытой и переносимой моделью эмбеддингов в мире.

Она установила новый стандарт в задачах поиска, реранжирования и семантического сходства более чем на 1000 языках, превзойдя решения Google GeminiEmbedding и Alibaba Qwen3-8B.

Построенная на базе Llama-3.1-8B, модель обучалась на 16 млн пар “запрос-документ”, прошла инструкционно-ориентированный fine-tuning и использует модельное слияние (model merging) для объединения многоязычного поиска в единую систему.

Это - большой шаг вперёд для open-source ИИ и многоязычных исследований.

https://huggingface.co/nvidia/omni-embed-nemotron-3b

#AI #NVIDIA #Llama #Embeddings #Multilingual #Retrieval #OpenSource #LLM #SemanticSearch #Nemotron #MMTEB #DeepLearning #AIResearch

🔗 Объединение Telegram и Obsidian

Плагин для синхронизации сообщений и файлов из Telegram в Obsidian. Позволяет сохранять текст, голосовые записи и изображения, упрощая организацию информации. Доступен только для настольных платформ.

🚀Основные моменты:
- Синхронизация текстов и файлов из Telegram
- Возможность сохранять сообщения как отдельные заметки
- Поддержка транскрипции голосовых сообщений
- Настраиваемые шаблоны для новых заметок
- Автоматическое форматирование текста в Markdown

📌 GitHub: https://github.com/soberhacker/obsidian-telegram-sync

#javanoscript

🐳 Полезный, но не банальный Docker-совет

Если ты запускаешь контейнеры в проде или CI/CD - никогда не полагайся только на `latest` тег.
Вместо этого всегда фиксируй версии по SHA-digest, а не по тегам образов.

Вот почему 👇

🔹 Тег latest может поменяться в любой момент — образ обновится, а твой контейнер внезапно поведёт себя по-другому.
🔹 Даже фиксированные теги (`1.21`, 3.10 и т.п.) не гарантируют стабильность — кто-то мог пересобрать их с новыми зависимостями.
🔹 Digest (`sha256:...`) — это точный отпечаток конкретного образа, который гарантирует, что в проде и CI запустится один и тот же код.

Пример безопасного запуска:

docker pull python@sha256:bcfb1c7d1c21f0c84793e9...
docker run python@sha256:bcfb1c7d1c21f0c84793e9... python app.py

💡 Так ты избежишь непредсказуемых багов, когда образ “вдруг” стал другим — особенно важно для CI/CD и продакшена.

Работа мечты: