ტექნიკური სტატიები

სიღრმისეული მასალები პროგრამული არქიტექტურის, საუკეთესო პრაქტიკებისა და რეალური production-სისტემებიდან მიღებული გამოცდილების შესახებ.

Whitepapers & Documents

🏗️

რატომ ღირს მიკროსერვისების 80% მონოლითზე ძვირი

პრაქტიკული ანალიზი იმისა, როდის აქვს მიკროსერვისებს რეალური აზრი და როდის — არა. დაფუძნებულია განაწილებული სისტემების არქიტექტურაში მიღებულ რეალურ წარმატებებსა და შეცდომებზე.

თემები: მიკროსერვისები, პროგრამული არქიტექტურა, ხარჯების ანალიზი, მასშტაბირება

ვიდეო გაკვეთილები და ვებინარები

ეს ვიდეოები არის ფრთხილად შერჩეული გარე რესურსები, რომლებიც Profectus Lab-მა აირჩია, რათა დაეხმაროს ინჟინრებს მოწმენილი AI და სისტემის დიზაინის პრინციპების გაგებაში.

GPT-ის შექმნა ნულიდან

იშვიათი პრაქტიკული ახსნა GPT-ის შიდა არქიტექტურის შესახებ — თეორიიდან რეალურ კოდამდე.

გაწინააღმდეგო
Andrej Karpathy ~1:56:00 YouTube (external)
თემები: AI, LLM, Neural Networks, Python, GPT

Large Language Models ახსნა

გასაგები და სტრუქტურირებული შესავალი LLM-ებში.

დამწყები
DeepLearning.AI ~11:00 YouTube (external)
თემები: AI, LLM, Foundations

Machine Learning — სრული კურსი

აყალიბებს სწორ ML-მენტალურ მოდელებს.

დამწყები
Andrew Ng ~1:20:00 YouTube (external)
თემები: Machine Learning, AI Fundamentals

Transformer მოდელების მუშაობა

Transformer არქიტექტურის ზუსტი ინჟინერული ახსნა.

საშუალო
Sebastian Raschka ~32:00 YouTube (external)
თემები: Transformers, LLM, Model Architecture

Attention მექანიზმის ახსნა

Transformer-ის მთავარი მექანიზმის გასაგები ახსნა.

საშუალო
Sebastian Raschka ~17:00 YouTube (external)
თემები: Attention, Transformers, Neural Networks

Backpropagation მარტივად ახსნილი

ამსუბუქებს მათემატიკის შიშს და აძლიერებს გაგებას.

დამწყები
StatQuest ~16:00 YouTube (external)
თემები: Backpropagation, Neural Networks, Math

ნეირონული ქსელების ახსნა

ნეირონული ქსელების შესასწავლად იდეალური საწყისი.

დამწყები
StatQuest ~20:00 YouTube (external)
თემები: Neural Networks, AI Basics

Machine Learning Python-ით

პრაქტიკული კურსი რეალური მაგალითებით.

საშუალო
freeCodeCamp ~4:00:00 YouTube (external)
თემები: Machine Learning, Python, Projects

Transformer-ების ვიზუალური ახსნა

ვიზუალური დამატება ტექნიკურ ახსნებთან.

საშუალო
Arxiv Insights ~14:00 YouTube (external)
თემები: Transformers, AI Research

ტექნიკური სტატიები და არქიტექტურის გაიდლაინები

უფასო ტექნიკური სტატიები პროგრამული არქიტექტურის, სისტემის დიზაინის, მიკროსერვისების, წარმადობის ოპტიმიზაციის და production საუკეთესო პრაქტიკების შესახებ რეალური ინჟინერული გამოცდილების საფუძველზე.

ვრცლად ნაკლები

Profectus Lab ვაქვეყნებთ სიღრმისეულ ტექნიკურ სტატიებს, რომლებიც იკვლევენ რეალურ პროგრამული არქიტექტურის გამოწვევებს, დიზაინის გადაწყვეტილებებს და გამოცდილებას, რომელიც მიღებულია production-სისტემებიდან სიდიდეში. ეს მასალები განიხილავენ პრაქტიკულ ინჟინერულ პრობლემებს, რომლებიც გუნდები აწყდებიან რთული პროგრამული ქმნისას, მასშტაბირების დროს და მდგრადობის ხელმეორედ სამუშაოდ — არა თეორიული აბსტრაქციები, რომლებიც განცალკევებულია ინდუსტრიის რეალობისგან.

თითოეული სტატია იკვლევს კონკრეტულ არქიტექტურულ ნიმუშებს, ტექნოლოგიის კომპრომისებს და იმპლემენტაციის სტრატეგიებს, რომლებიც დაფუძნებულია რეალურ production-გამოცდილებაზე. თემები მერყეობს განაწილებული სისტემებიდან და მიკროსერვისების არქიტექტურიდან მონაცემთა ბაზის დიზაინამდე, API-ის მასშტაბირებიდან, წარმადობის ოპტიმიზაციამდე და არქიტექტურული გადაწყვეტილებების დამალული ხარჯებამდე, რომლებიც თეორიაში სასარგებლო რომ გამოიყურებოდეს, მაგრამ პრაქტიკაში რუთვენი წარმოდგენის უბრალო ყრდილობის სხვანაკი.

ჩვენი სტატიები ემსახურებიან ინჟინრებს, რომლებიც აფასებენ არქიტექტურულ გადაწყვეტილებებს თავიანთი სისტემებისთვის — ხელმეწიფებს კუნძულებს, რომ გაიგონ, როდის ხსნის ლიმიტი პატერნები როგორც მიკროსერვისები რეალურად პრობლემებს აქ დაჯდება და როდის იძლევა აქ გარემთავარი სხვა რთულობა. ჩვენ ვანალიზებთ რეალურ ხარჯებს, მასშტაბირებისთვის უკან არის შედეგები, გუნდის ეტიკეტის მოთხოვნები და ოპერაციული ხარჯები, რომელიც ჩვენ უნდა ბალანსი საწინააღმდეგო თეორიული ლიმიტი.

მასალები მიმართულია ორივე ინდივიდუალურ ინჟინრებისთვის, რომლებიც აძლიერებენ მათ სისტემის აზროვნებას და ტექნიკურ ლიდერებთან, რომლებიც იღებენ სტრატეგიული არქიტექტურული გადაწყვეტილებებს. თითოეული სტატია ქვეყნებს პრაქტიკულ მაგალითებს, ხარჯების ანალიზს, განხორციელების რეკომენდაციებს და ნათელი ხელმძღვანელობა მის შესახებ, რომელი მიდგომები მუშაობენ საუკეთესოდ კონკრეტული კონტექსტებში — ხელმეწიფებს გუნდებს თავი დაფაროთ ძვირი არქიტექტურული შეცდომებისგან და შექმენით სისტემები, რომელთა ეფექტურად მართვა შეუძლია გრძელი მეწამე.

უფასო წვდომა ყველა სტატიაზე ასახავს ჩვენს ვალდებულებას ინჟინერული სამეზობლოს გაუმჯობესებამდე. ეს მასალები წარმოადგენს დაკრიფული ხედვებს დიზაინ, განთავსება და production-სისტემების მასშტაბირებიდან. თქვენ პირდაპირი არქიტექტურული მიგრაციის დაგეგმვა, ტექნოლოგიის ფასდება ან ლიმიტი აღმოვ არქიტექტურული აღებს თქვენს გუნდში, ეს სტატიები გამოიყენებს პრაქტიკულ ცოდნას, რომელი შეუძლია მიაღწიოთ უშუალოდ რეალურ ინჟინერული გამოწვევებს.