📝 Подтвердите, что вы не робот на новом уровне

❤️ — заметил, что роботы умнее нас, когда изменилась капча

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

✅ Чек-лист: перед деплоем Docker-контейнера

Если нужно отправить контейнер в плавание, то стоит пройтись по всем пунктам из списка:

📌 Оптимизация Dockerfile
✓ Нет ненужных пакетов и зависимостей
✓ Используется COPY вместо ADD, если не нужно скачивать файлы
✓ Используется .dockerignore, чтобы не включать лишние файлы
✓ Не используем latest, а задаем конкретные версии образов

🔒 Безопасность
✓ Контейнер не запускается под root
✓ Установлены минимально необходимые права
✓ Конфиденциальные данные передаются через переменные окружения или секреты
✓ Открываются только нужные порты
✓ Включена многослойная сборка, если есть зависимости

📊 Оптимизация
✓ Удалены временные файлы
✓ Используется --no-cache при установке пакетов
✓ Docker history показывает небольшое количество слоев (docker history <image_id>)

🧷 Работа с переменными окружения
✓ Все конфигурации вынесены в переменные окружения
✓ Используются .env файлы, а не хардкод переменных в Dockerfile
✓ Секретные данные (пароли, токены) хранятся в специальных инструментах

💿 Volumes
✓ Используются volumes, а не bind mounts, если контейнер должен сохранять данные
✓ Проверены права на запись
✓ Очищены старые тома, если они больше не используются docker volume prune
✓ Настроены резервные копии для важных данных

🧪 Тестирование перед деплоем
✓ Приложение успешно запускается в контейнере локально
✓ Тесты на работоспособность (docker run myimage pytest)
✓ Тесты на совместимость с БД (docker run myimage integration-tests)
✓ docker scan myimage не показывает критических уязвимостей

Если все пункты выполнены, деплой должен пройти гладко.

🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🍷 Скачал фильм и отдал пароли: как “новинка с Ди Каприо” превратилась в троян

Плохие новости для тех, кто до сих пор качает фильмы с торрентов: под видом новой «Битвы за битвой» с Ди Каприо распространяют раздачу с трояном Agent Tesla.

Атака выстроена аккуратно и почти кинематографично, вредонос прячется в субтитрах, сам подтягивает Go и собирается прямо на вашем компьютере, пароль от архива при этом максимально «надёжный».

В итоге кино вы не увидите, зато хакеры - ваши пароли и систему целиком. Будьте осторожны.

Вы всё ещё качаете фильмы с торрентов?
🔥 — да.
🌚 — нет, конечно (да)
❤️ — нет.

🏃‍♀️ Proglib Academy

#развлекалово

⚙️ Как настроить CI/CD в GitLab

Сейчас разберем, как настроить CI/CD в GitLab, создать gitlab-ci.yml, подключить Runner и автоматизировать развертывание.

1️⃣ Создание .gitlab-ci.yml

GitLab использует файл .gitlab-ci.yml, который определяет пайплайн. Он размещается в корне репозитория.

Простой пример для сборки Java-приложения с использованием Maven:

stages:
  - build
  - test
  - deploy

build:
  stage: build
  image: maven:3.8.5-openjdk-17
  noscript:
    - mvn clean package
  artifacts:
    paths:
      - target/*.jar

test:
  stage: test
  image: maven:3.8.5-openjdk-17
  noscript:
    - mvn test

deploy:
  stage: deploy
  image: alpine:latest
  noscript:
    - echo "Deploying application..."

2️⃣ Настройка Runner’а

Runner — это агент, который выполняет задачи из .gitlab-ci.yml. Его нужно зарегистрировать на целевой машине.

Установка:

curl -L https://packages.gitlab.com/install/repositories/runner/gitlab-runner/noscript.deb.sh | sudo bash
sudo apt-get install gitlab-runner

Регистрация:

sudo gitlab-runner register

Запуск:

sudo gitlab-runner start

Готово! По необходимости можно настроить окружение, добавить переменные и мониторить логи как пайплайна, так и раннера.

🔹 Практический интенсив «Архитектуры и шаблоны проектирования»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Сколько на самом деле стоит твой диплом? Считаем разницу в зарплатах джунов с вышкой и без 🎓

Из каждого утюга кричат, что в айти можно войти с улицы, просто выучив Python. Но статистика зарплат и требования топовых компаний говорят об обратном.

Давай разберемся, где самоучке действительно рады, а где без профильного вуза (и даже PhD!) твое резюме полетит в корзину сразу после скрининга.

🔗 Читать статью

🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

📌 Шпаргалка: как выбрать AI-модель в 2025 году

🔹 ChatGPT — лучший для диалогов, генерации текста и объяснений.
🔹 Claude — глубоко анализирует длинные тексты.
🔹 Perplexity — идеально подходит для поиска и структурирования данных.
🔹 Gemini — интеграция с Google для актуальных сведений.
🔹 Grok — фокус на аналитике и технических задачах.

Полное сравнение моделей: https://clc.to/u6RuRA

🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

Уложимся?

❤️ — джун: да.
🔥 — мидл: нет, но дедлайн придется перенести
👍 — сеньор: нет.

🔹 Курс «Алгоритмы и структуры данных»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

🔹 Фишка Shapiq: Shapley Interactions для машинного обучения

Shapiq — новая библиотека, которая расширяет возможности популярной библиотеки SHAP, добавляя возможность количественного анализа взаимодействий признаков, данных или слабых моделей в ансамблях. Это позволяет глубже понять, как модель принимает решения.

Удобный способ визуализации взаимодействий признаков (до второго порядка) — графовые диаграммы. На таком графике:

🔹 Узлы представляют значимость отдельных признаков.
🔹 Ребра показывают силу их взаимодействий.
🔹 Размер узлов и рёбер пропорционален абсолютным значениям атрибуций и взаимодействий.

Пример кода:

shapiq.network_plot(first_order_values=interaction_values.get_n_order_values(1),second_order_values=interaction_values.get_n_order_values(2))

# или
interaction_values.plot_network()

🔗 Репозиторий: https://clc.to/JSHqLA

🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#буст

💡 Холивар: AI-инструменты в работе — must-have или бесполезная игрушка?

Сегодня появляется всё больше решений, упрощающих жизнь дата-сайентистам. Например, PandasAI — инструмент, который позволяет задавать вопросы к данным на естественном языке. Это полезно и для новичков, и для опытных специалистов, которым нужно сэкономить время.

🛠 Пример использования PandasAI:

import pandasai as pai

# Sample DataFrame
df = pai.DataFrame({
    "country": ["United States", "United Kingdom", "France", "Germany", "Italy", "Spain", "Canada", "Australia", "Japan", "China"],
    "revenue": [5000, 3200, 2900, 4100, 2300, 2100, 2500, 2600, 4500, 7000]
})

# By default, unless you choose a different LLM, it will use BambooLLM.
# You can get your free API key signing up at https://app.pandabi.ai (you can also configure it in your .env file)
pai.api_key.set("your-pai-api-key")

df.chat('Which are the top 5 countries by sales?')

Этот код позволяет легко получать инсайты из данных без сложного анализа.

А как у вас с AI-помощниками в работе? Делитесь в комментах, какие инструменты вам реально помогают! 👇

🔥 — да, активно использую
👍 — пробовал(а), но не зашло
🤔 — пока не использую, но интересно
🌚 — нет, считаю их бесполезными

🔹 Курс «Математика для разработки AI-моделей»
🔹 Получить консультацию менеджера
🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib

🏃‍♀️ Proglib Academy

#междусобойчик