Архиватор | IT

🌎 Practical Playwright Test. Jean-François Greffier (2026)
📊 Уровень: начальный → средний · 🇬🇧 EN

❔ Чему вы научитесь:
🔵 писать тесты и находить элементы через локаторы;
🔵 настраивать CI с отчётами и трейсами;
🔵 выносить подготовку окружения в фикстуры;
🔵 подменять сеть моками и эмулировать устройства;
🔵 бороться с flaky-тестами и ускорять прогоны.

Книга целиком про раннер Playwright Test, а не про библиотеку в общем: фикстуры, параллельность и кастомизация. Пригодится фронтендерам и QA-автоматизаторам, которые уходят с Selenium или Cypress. В конце автор показывает, как встроить e2e-тесты в стратегию тестирования команды.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Learning Serverless Security. Joshua Arvin Lat (2026)
📊 Уровень: средний → продвинутый · 🇬🇧 EN

❔ Чему вы научитесь:
🔵 искать уязвимости в serverless-функциях трёх облаков;
🔵 повышать привилегии в намеренно уязвимых лабах;
🔵 настраивать аутентификацию и IAM в AWS, Azure и GCP;
🔵 находить мисконфигурации и небезопасные дефолты;
🔵 аудировать код функций security-инструментами.

Каждая атака разобрана с двух сторон: сначала эксплуатация, затем защита. Подойдёт облачным разработчикам и пентестерам, которым нужен не общий обзор, а пошаговые цепочки атак. Всё отрабатывается на своих стендах или в пентесте по договору.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Pro Git, 2nd Edition. Scott Chacon, Ben Straub (2014)
📊 Уровень: начальный → продвинутый · 🇬🇧 EN

❔ Чему вы научитесь:
🔵 понимать модель снимков и устройство каталога .git;
🔵 вести ветки, делать merge и rebase без страха;
🔵 работать с удалёнными репозиториями и GitHub;
🔵 переписывать историю через reset, rebase -i и reflog;
🔵 настраивать хуки и разбираться во внутренних объектах.

Путь от первого коммита до blob, tree и packfile в одной книге. Новичку хватит первых глав, опытному пригодятся разделы про инструменты и внутренности. Издание 2014 года не знает про git switch и restore, но онлайн-версия на git-scm.com бесплатна и обновляется.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Common Circuits. Luis Felipe R. Murillo (2025)
📊 Уровень: начальный · 🇬🇧 EN

❔ Чему вы научитесь:
🔵 сравнивать модели хакерспейсов США, Китая и Японии;
🔵 видеть, как open hardware даёт технологическую автономию;
🔵 разбирать кейс общественных дозиметров после Фукусимы;
🔵 понимать роль сетей анонимности против слежки;
🔵 оценивать идею «цифровых общин» как альтернативы Big Tech.

Это не учебник, а антропологическое исследование: автор долго работал в хакерспейсах Сан-Франциско, Шэньчжэня и Токио и описывает их изнутри. Подойдёт тем, кому интересна культура open source за пределами кода. Вступление и заключение написаны плотным академическим языком — заметно, что книга выросла из диссертации.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Beej's Guide to Network Programming, v3.3.3. Brian «Beej Jorgensen» Hall (2026)
📊 Уровень: начальный → средний · 🇬🇧 EN

❔ Чему вы научитесь:
🔵 работать с сокетами через BSD API на C;
🔵 резолвить адреса через getaddrinfo для IPv4 и IPv6;
🔵 писать TCP- и UDP-клиенты и серверы;
🔵 обслуживать много соединений через poll() и select();
🔵 обрабатывать частичные send() и сериализацию данных.

Живой текст с юмором, где каждая функция сокетного API показана на рабочем примере. Нужен базовый C, а для Windows есть отдельные заметки по Winsock. Гайд бесплатный и годами остаётся классикой для первого знакомства с сетевым кодом.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Effective Kafka. Emil Koutanov (2020)
📊 Уровень: средний · 🇬🇧 EN

❔ Чему вы научитесь:
🔵 разбираться в топиках, партициях и consumer groups;
🔵 настраивать гарантии доставки и exactly-once;
🔵 писать продюсеров и консьюмеров на Java;
🔵 защищать кластер: TLS, SASL, ACL и квоты;
🔵 проектировать событийную архитектуру на Kafka.

Сначала автор объясняет, зачем вообще нужна событийная модель, а потом разбирает брокер и настройки клиентов на примерах кода. Подойдёт разработчикам, которые уже гоняют сообщения через Kafka и хотят понять, что происходит внутри. Учтите: книга описывает Kafka 2.x с ZooKeeper, а в Kafka 4.0 его полностью заменил KRaft.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Scripting: Automation with Bash, PowerShell, and Python (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 автоматизировать рутину админа вместо повторения одних и тех же действий руками;
🔵 настраивать резервное копирование и ротацию файлов скриптами;
🔵 разбирать логи и вытаскивать из них нужные данные;
🔵 управлять пользователями, службами и процессами из командной строки;
🔵 забирать данные с веб-страниц и из API;
🔵 ставить скрипты на расписание в Linux и Windows.

"Scripting" — практикум для тех, кто работает сразу в двух мирах: Bash для Linux, PowerShell для Windows и Python как общий инструмент поверх обоих. Знание языков заранее не требуется — синтаксис объясняется на примерах конкретных задач. Ценность книги в выборе инструмента: видно, где хватит однострочника, а где пора переходить на Python.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. Aurélien Géron. O'Reilly, 3-е издание (2022)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 доводить ML-проект от сырых данных до модели с понятной оценкой качества;
🔵 подбирать модель под задачу: регрессия, классификация, кластеризация, снижение размерности;
🔵 собирать ансамбли — случайный лес, градиентный бустинг, стекинг;
🔵 проектировать нейросети в Keras и бороться с переобучением и затуханием градиентов;
🔵 обучать модели на изображениях, последовательностях и тексте;
🔵 обучать агентов с подкреплением и выводить модели в эксплуатацию.

"Hands-On Machine Learning" — книга идёт от классического ML к глубокому обучению, и это её главная сила: нейросети появляются после того, как понятны базовые принципы оценки и обобщения. Каждая глава сопровождается ноутбуками с кодом. Подойдёт тем, кто знает Python и готов к курсу объёмом под тысячу страниц.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Dive into Deep Learning. Aston Zhang, Zachary C. Lipton, Mu Li, Alexander J. Smola (arXiv v5, 2023)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 реализовывать модели с нуля и затем через высокоуровневые API фреймворка;
🔵 обучать линейные модели и многослойные перцептроны, понимая оптимизацию и регуляризацию;
🔵 строить свёрточные сети — от LeNet до ResNet — для задач зрения;
🔵 работать с рекуррентными сетями, механизмом внимания и трансформерами;
🔵 разбираться в методах оптимизации и эффективном обучении на GPU;
🔵 применять модели к компьютерному зрению и обработке естественного языка.

"Dive into Deep Learning" — интерактивный учебник: каждая идея сопровождается работающим кодом, математикой и пояснением, а реализации даны для нескольких фреймворков, включая PyTorch. Нужны Python и базовая математика, по линейной алгебре и вероятностям в книге есть приложение. Распространяется бесплатно онлайн и используется в учебных курсах многих университетов.

➡️ Скачать курс

Архиватор

🌎 Learning LangChain: Building AI and LLM Applications with LangChain and LangGraph (2026)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 собирать цепочки вызовов модели и подключать разных провайдеров через общий интерфейс;
🔵 строить RAG: загрузка документов, разбиение, эмбеддинги, векторный поиск;
🔵 описывать инструменты и организовывать их вызов моделью;
🔵 управлять памятью диалога и состоянием между шагами;
🔵 строить графы состояний в LangGraph для агентов с ветвлением и циклами;
🔵 отлаживать и оценивать поведение цепочек, ловить зацикливание.

"Learning LangChain" — акцент на LangGraph как на способе задать агенту явную структуру вместо непредсказуемого цикла «модель решает сама». Рассчитана на Python-разработчиков, знакомых с API языковых моделей. Главная оговорка — темп изменений: LangChain ломает совместимость между версиями чаще большинства библиотек, поэтому переносимы принципы, а не конкретные импорты.

➡️ Скачать курс

Архиватор