📕 Blueprints Visual Scripting for Unreal Engine 5: Unleash the True Power of Blueprints to Create Impressive Games and Applications in UE5 (2022)

Практическое руководство по визуальному программированию в Unreal Engine 5 с использованием Blueprints — от базовых механик до полноценных игровых систем.

❓ Что внутри:

— Основы Blueprints и Blueprint Editor
— Переменные, функции и макросы
— Gameplay Framework и основы ООП
— Взаимодействие между Blueprint’ами
— Создание UI и игровых механик
— Искусственный интеллект противников
— Структуры данных и процедурная генерация
— Разработка VR-приложений и публикация проекта

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как создавать игры на Unreal Engine 5 без написания C++-кода
✅ Как быстро прототипировать игровые механики
✅ Как строить сложную игровую логику с помощью Blueprints
✅ Как разрабатывать полноценные проекты на UE5

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Coding Interview Patterns: Nail Your Next Coding Interview (2024)

Практическое руководство по подготовке к техническим собеседованиям с разбором самых популярных алгоритмических паттернов.

❓ Что внутри:

— 101 задача с подробными решениями
— Two Pointers и Sliding Window
— Hash Maps, Stacks и Heaps
— Linked Lists, Trees и Graphs
— Binary Search и Prefix Sums
— Backtracking и Dynamic Programming
— Greedy-алгоритмы
— Более 1000 схем и иллюстраций

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как решать типовые задачи на алгоритмы
✅ Какие паттерны чаще всего встречаются на собеседованиях
✅ Как быстрее распознавать подход к решению задачи
✅ Как подготовиться к интервью в крупные IT-компании

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

🫡 Один и тот же запрос к AI можно выполнить двумя способами — и получить совершенно разный результат.

1️⃣ способ — просто попросить написать код. Модель может сгенерировать рабочее решение, но именно на этапе проверки часто всплывают пропущенные edge case’ы, ошибки обработки или проблемы с тестами.

2️⃣ способ — дать агенту цикл Think → Act → Observe. Он не останавливается после первой попытки: планирует действия, проверяет результат и, если находит ошибку, исправляет её и пробует снова.

Самое интересное, что разница здесь не столько в модели ❕ Claude, GPT или другая LLM могут быть одинаковыми. Разницу создаёт инженерная система вокруг них.

📅 Именно это разберём 23 июля в 19:00 (МСК) на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым (Executive Director в Сбере, GenAI Data Platform, ex-CTO Stream и KION).

На живом демо покажем, как один и тот же запрос работает без агентной системы и с ней 🔥

🔗 Регистрация

🏃‍♀️ Proglib Academy

😁😁

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Performance Analysis and Tuning on Modern CPUs: Squeeze the Last Bit of Performance from Your Application (2020)

Практическое руководство по анализу производительности приложений на современных процессорах и поиску узких мест на уровне CPU.

❓ Что внутри:

— Архитектура современных процессоров и устройство конвейера выполнения
— Профилирование приложений и анализ производительности
— Работа с аппаратными счётчиками производительности (PMU)
— Кэш-промахи, branch misprediction и их влияние на скорость
— Векторизация, loop optimization и function inlining
— Использование perf, VTune и других инструментов профилирования
— Чек-лист оптимизаций для CPU-bound приложений
— Практические примеры оптимизации кода на C/C++

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Почему приложение работает медленнее ожидаемого
✅ Как искать реальные узкие места, а не оптимизировать вслепую
✅ Как эффективно использовать возможности современных CPU
✅ Как писать производительный код для высоконагруженных систем

💡 Усилить фундамент в алгоритмах и эффективности кода поможет курс «Алгоритмы и структуры данных»

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📍 Курс — это не только темы и домашние задания

Во многом его ценность определяет опыт тех, кто его разрабатывает и ведёт.

Об этом как раз новый пост Proglib Academy 🔥

🧑‍💻 Учиться агентной разработке — у тех, кто уже внедряет её в бигтехе

Курс «ИИ для разработчиков» ведут практики из ведущих российских IT-компаний 🔥

🔵 Они прошли путь от первых экспериментов с AI до рабочих процессов, в которых агенты помогают команде писать код, готовить PR и быстрее доводить задачи до продакшена.

В ближайшее время познакомим вас с каждым преподавателем. Программа курса — по ссылке 🎹

🏃‍♀️ Proglib Academy

📕 Machine Learning System Design Interview (2023)

Практическое руководство по подготовке к ML System Design Interview с разбором реальных задач и подходов к проектированию ML-систем.

❓ Что внутри:

— 7-шаговый фреймворк решения ML System Design-задач
— Проектирование поисковых и рекомендательных систем
— Детекция вредоносного контента
— Предсказание кликов по рекламе
— Персонализированная новостная лента
— «People You May Know» и похожие рекомендации
— Более 200 схем и диаграмм

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как проходить ML System Design Interview
✅ Как проектировать масштабируемые ML-системы
✅ Какие архитектурные решения используются в реальных продуктах
✅ Как структурировать ответы на собеседовании

💡 Изучить тему глубже поможет курс «ML для старта в Data Science»

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

✏️ Если вы уже работаете с Claude Code, Cursor или Copilot, этот вебинар будет особенно полезен.

Разберут, как превратить AI из инструмента для отдельных задач в часть инженерного процесса ⬇️

😸 Каждый разработчик подходит к задаче со своим опытом: помнит прошлые решения, знает ограничения проекта и понимает, какой код команда пропустит на ревью.

Для человека это естественная часть работы. У Claude Code этого контекста по умолчанию нет — только задача и инструкции, которые ему дали.

Поэтому в большой команде недостаточно просто выбрать хорошую модель.

❗️ Нужно ещё объяснить ей, как у вас устроена разработка: какие подходы приняты, что обязательно проверять и по каким правилам принимать решения.

🗓 23 июля в 19:00 МСК поговорим об этом на бесплатном вебинаре с Алексеем Жиряковым — он Executive Director в Сбере, руководит
GenAI Data Platform, и с этой проблемой сталкивался не раз 🔥

Покажет живое демо, разберём, как встроить AI в процесс разработки так, чтобы он реально помогал, а не добавлял ещё один повод для споров на ревью.

🔗 Занять место на вебинаре

🏃‍♀️ Proglib Academy

📕 Vector Databases: A Practical Introduction (2026)

Практическое введение в векторные базы данных: от эмбеддингов и семантического поиска до создания RAG-приложений на базе LLM.

❓ Что внутри:

— Как работают эмбеддинги и векторный поиск
— Связь векторных БД с LLM и генеративным ИИ
— Word2Vec и основы представления данных в векторах
— Превращение SQLite и PostgreSQL в векторные базы данных
— Создание RAG-приложений для личных и корпоративных задач
— Практические примеры интеграции векторных БД с LLM

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как устроены современные AI-приложения с RAG
✅ Когда использовать векторные базы данных вместо классических SQL-БД
✅ Как внедрить семантический поиск в свой проект
✅ Как работать с LLM на собственных данных

💡 Изучить тему глубже поможет курс «Разработка ИИ-агентов» 💡

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Introduction to Algorithms, Fourth Edition (2022)

Фундаментальное руководство по проектированию и анализу алгоритмов — от сортировок и графов до онлайн-алгоритмов и машинного обучения.

❓ Что внутри:

— Асимптотический анализ и рекуррентные соотношения
— Сортировки, хеш-таблицы и структуры данных
— Динамическое программирование и жадные алгоритмы
— Графы, кратчайшие пути и максимальные потоки
— Паросочетания в двудольных графах
— Онлайн-алгоритмы и основы машинного обучения
— Суффиксные массивы и вероятностный анализ
— Более 160 новых упражнений и задач

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как оценивать сложность алгоритмов
✅ Как выбирать подходящую структуру данных
✅ Как доказывать корректность решений
✅ Как подготовиться к сложным техническим собеседованиям

💡 Закрепить знания на практике поможет курс «Алгоритмы и структуры данных»

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 C++ Memory Management: Write leaner and safer C++ code using proven memory-management techniques (2025)

Практическое руководство по управлению памятью в современном C++ — от времени жизни объектов до собственных аллокаторов и контейнеров.

❓ Что внутри:

— Объекты, указатели и ссылки
— RAII, деструкторы и smart pointers
— Перегрузка операторов выделения памяти
— Собственные аллокаторы и arena-based memory management
— Поиск утечек и отложенное освобождение памяти
— Контейнеры с явным управлением памятью
— Оптимизация под embedded, real-time и game development

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как писать более безопасный C++-код
✅ Как уменьшить число утечек и ошибок доступа к памяти
✅ Как контролировать выделение и освобождение ресурсов
✅ Как адаптировать память под ограничения конкретной платформы

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

🛸 Хороший разбор для тех, кто уже использует Claude Code в команде или только собирается его внедрять.

🤢 Чем больше разработчиков в команде начинают пользоваться Claude Code, тем заметнее одна проблема: кодовая база перестаёт выглядеть как работа одной команды.

Где-то есть тесты, где-то их забыли. Где-то агент следует архитектуре проекта, где-то предлагает решение, которое с ней не сочетается.

⚠️ И это не проблема Claude Code. Он просто следует тому контексту, который получает от каждого разработчика.

Сегодня покажем, как передать AI инженерный контекст команды и не превратить его внедрение в ещё один источник хаоса.

🗓 23 июля, 19:00 МСК
Бесплатно. 60 минут доклада + 30 минут вопросов.

🔗 Занять место на вебинаре и разобраться, почему так происходит

🏃‍♀️ Proglib Academy

📕 Template Metaprogramming with C++ (2022)

Практическое руководство по шаблонам и метапрограммированию в современном C++ — от базового синтаксиса до возможностей C++20.

❓ Что внутри:

— Основы шаблонов, специализация и инстанцирование
— Вывод аргументов и forwarding references
— Variadic templates
— Type traits и условная компиляция
— Constraints и concepts в C++20
— CRTP, mixins и tag dispatching
— Ranges, алгоритмы и библиотека Ranges

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как писать универсальный и переиспользуемый C++-код
✅ Как выполнять вычисления на этапе компиляции
✅ Как уменьшать дублирование с помощью шаблонов
✅ Как применять современные возможности C++20

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

📕 Domain-Specific Small Language Models: Efficient AI for Local Deployment (2026)

Практическое руководство по созданию и локальному запуску небольших языковых моделей для конкретных предметных областей.

❓ Что внутри:

— Подбор размера модели под задачу
— Fine-tuning на собственных датасетах
— Hugging Face и open source-инструменты для SLM
— Квантизация и оптимизация через ONNX
— Запуск моделей на ноутбуках и мобильных устройствах
— Интеграция SLM в RAG и агентные системы
— Развёртывание и создание API для инференса

Подойдёт тем, кто хочет разобраться:

✅ Как адаптировать модель под узкую предметную область
✅ Как снизить стоимость и требования к железу
✅ Как запускать модели локально и сохранять данные внутри инфраструктуры
✅ Как встроить SLM в полноценное AI-приложение

Применить SLM в агентных системах поможет курс «Разработка ИИ-агентов» 💡

🔗 Скачать

🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом

🎹 Хорошая документация сегодня экономит время не только коллегам, но и AI. Почему она стала важнее, чем кажется, — в посте ниже 👇

😳 Documentation Driven Development звучит как ещё один модный термин. Пока не попробуешь объяснить свой проект AI.

Агент работает только с тем контекстом, который ему дали. Если документация неполная или устарела, он начинает додумывать — отсюда появляется неверный код.

🔘 На курсе «ИИ для разработчиков» эту тему разбирает Арсений Харланов. Он покажет, как подготовить документацию и контекст, чтобы агент понимал архитектуру проекта, ограничения и связи между компонентами.

Также разберём, как выбирать модель под задачу: Claude, DeepSeek, Qwen и другие ✏️

Впереди 7 недель работы со своим репозиторием. Вебинары проходят вживую и остаются в записи.

Стартуем 31 августа. До конца июля можно присоединиться по ранней цене, а доступ к материалам останется бессрочным 😀

🔗 Посмотреть, что будет на курсе

🏃‍♀️ Proglib Academy