Классные книги у Sam Newman: Building Microservices и Monolith to Microservices.
И сайт microservices.io тоже интересный (есть и книга у этого автора)

https://www.youtube.com/c/GotoConferences

Можно ещё на GoTo послушать разные выступления про микросервисы (вчера буквально слушал от Zalando и Spotify) — очень содержательно)

Прямо сейчас идет онлайн курс по асинхр. архитектуре https://education.borshev.com/architecture На него уже поздно записываться, но скорее всего можно будет получить доступ после окончания к материалам. Я записан, считаю его очень полезным для себя. И там много ссылок на доп. материалы

Ещё, кстати, (на удивление) полезный и не привязанный к вендору обзор разных паттернов от Microsoft:
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/patterns/

В целом, у них много полезного там

У Марка Ричардса есть классный канал на Youtube про архитектуру в удобном для восприятия коротком формате:
https://www.youtube.com/channel/UC-Z7T0lAq_xECevIz8E5R5w

По сути это материал из Fundamentals of Software Architecture, которую я, к слову, тоже очень рекомендую)

Проходил какое-то время назад его (год/полтора назад). Я бы без ожиданий шел. Если курс не доработали, то он не очень хорош, как бы Антон не старался.

Материала очень много, объясняется всё поверхностно, дается САМАЯ база.

Условно, вам расскажут, что есть Event Storming в двух словах, расскажут, что есть DDD, но особо ничего не дадут про DDD, первые пару глав любой книги про DDD, не больше. И вы построите простейшую асинхронную систему.

Для самых-самых новичков.

Из плюсов, ссылок на доп. материалы датут в достатке (склонен считать это единственным полезным, что есть в курсе).

@slivka_83 сделал клёвый туториал по Evidently AI
https://habr.com/ru/post/692272/

От меня тут давно ничего не было, потому что переезжал в другую страну (начал ещё в мае и только сейчас всё устаканилось). Долго думал о чём бы написать пост, но так как сейчас на работе пишу библиотеку для метрик лёрнинга, а о такой задаче знает не очень много людей, про неё и будет пост.

#Миша #обзор #CV

Парсинг сайтов на Python

Одна из самых востребованных задач на фрилансе — парсинг, представляющий из себя автоматический сбор данных с веб-сайтов. В этом плейлисте автор создал парсеры популярных сайтов, учитывая все нюансы, которые возникают при разработке.

Подробнее: 👉 тут

#видео #python

#полезно
Визуализация разных видов "обучений" из обзора "A continual learning survey"

Есть ещё такие обзоры на тему Continual Learning:
- Embracing Change: Continual Learning in Deep Neural Networks
- Continual lifelong learning with neural networks: A review
- A wholistic view of continual learning with deep neural networks: Forgotten lessons and the bridge to active and open world learning

Одной строкой #11

1. Building makemore Part 4: Becoming a Backprop Ninja — новая лекция Андрея по бэкпропу. Теперь более хардкорно: пишем градиенты через MLP, cross-entropy, BatchNorm. Вы получите максимальную пользу если в начале попытаетесь решить задачки, а уже после этого посмотрите решения в видосе.
1. State of AI Report 2022 — топовый обзор что произошло в области за последний год. Написан довольно доступным языком, must read.
1. Очень math-forward введение в диффузионные модели с кодом на JAX.
1. Deep Dive on Google's Exascale TPUv4 AI Systems — 🔥 одна из самых подробных статей о TPU которые я видел в открытом доступе. Много интересных деталей, но если хотите просто узнать насколько 2048 TPUv4 быстрее 2048 A100 для трансформеров, то ответ на 15%.
1. Transformers 4.23: добавили несколько моделей включая Whisper и Deformable DETR. Начинают избавляться от pickle, сейчас экспериментируют с Safetensors.
1. A Gentle Introduction to 8-bit Matrix Multiplication — о том как использовать 8-bit с Transformers и экономить 4x памяти по сравнению с fp32.