Технические статьи

Глубокие аналитические материалы по архитектуре ПО, лучшим практикам и урокам, полученным из реальных production-систем.

Whitepapers & Documents

🏗️

Почему 80% микросервисов обходятся дороже монолита

Практический разбор того, когда микросервисы действительно оправданы, а когда нет. Основано на реальных успехах и ошибках в архитектуре распределённых систем.

Темы: Микросервисы, Архитектура ПО, Анализ затрат, Масштабируемость

Видеоуроки и вебинары

Это видео — это тщательно подобранные внешние ресурсы, выбранные Profectus Lab, чтобы помочь инженерам разобраться в современном AI и принципах проектирования систем.

Создаём GPT с нуля

Редкий практический разбор внутреннего устройства GPT — от теории к коду. Для инженеров, а не пользователей.

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

Объяснение Large Language Models

Чёткое и структурированное введение в LLM без перегрузки.

Начинающий
DeepLearning.AI ~11:00 YouTube (external)
Темы: AI, LLM, Foundations

Машинное обучение — полный курс

Формирует правильное мышление в ML, а не набор трюков.

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

Как работают Transformer-модели

Инженерно точное объяснение архитектуры трансформеров.

Средний
Sebastian Raschka ~32:00 YouTube (external)
Темы: Transformers, LLM, Model Architecture

Механизм Attention — объяснение

Разбор ключевого механизма трансформеров без лишнего шума.

Средний
Sebastian Raschka ~17:00 YouTube (external)
Темы: Attention, Transformers, Neural Networks

Backpropagation — понятное объяснение

Убирает страх перед математикой и даёт реальное понимание.

Начинающий
StatQuest ~16:00 YouTube (external)
Темы: Backpropagation, Neural Networks, Math

Нейронные сети — объяснение

Отличная отправная точка для понимания нейросетей.

Начинающий
StatQuest ~20:00 YouTube (external)
Темы: Neural Networks, AI Basics

Машинное обучение на Python

Практический курс с реальными примерами.

Средний
freeCodeCamp ~4:00:00 YouTube (external)
Темы: Machine Learning, Python, Projects

Трансформеры — визуальное объяснение

Отличное визуальное дополнение к техническим разбором.

Средний
Arxiv Insights ~14:00 YouTube (external)
Темы: Transformers, AI Research

Технические статьи и руководства по архитектуре

Бесплатные технические статьи по архитектуре ПО, проектированию систем, микросервисам, оптимизации производительности и лучшим практикам production на основе реального инженерного опыта.

Читать далее Свернуть

Profectus Lab публикует подробные технические статьи, исследующие реальные вызовы архитектуры ПО, решения по проектированию и уроки, полученные из production-систем в масштабе. Эти материалы рассматривают практические инженерные проблемы, с которыми сталкиваются команды при разработке, масштабировании и поддержке сложного ПО — не теоретические абстракции, отделённые от реалий индустрии.

Каждая статья исследует конкретные архитектурные паттерны, компромиссы в технологиях и стратегии реализации, основанные на реальном production-опыте. Темы варьируются от распределённых систем и архитектуры микросервисов до проектирования баз данных, масштабируемости API, оптимизации производительности и скрытых затрат архитектурных решений, которые кажутся выгодными в теории, но создают бремя поддержки в практике.

Наши статьи служат инженерам, оценивающим архитектурные решения для своих систем — помогая командам понять, когда популярные паттерны как микросервисы действительно решают проблемы, а когда они вводят ненужную сложность. Мы анализируем реальные затраты, последствия для масштабируемости, требования к возможностям команды и операционные расходы, которые необходимо взвесить против теоретических выгод.

Материалы адресованы как отдельным инженерам, укрепляющим своё системное мышление, так и техническим лидерам, принимающим стратегические архитектурные решения. Каждая статья включает практические примеры, анализ затрат, рекомендации по реализации и чёткое руководство о том, какие подходы работают лучше всего в конкретных контекстах — помогая командам избежать дорогостоящих архитектурных ошибок и создавать системы, которые они могут эффективно эксплуатировать долгосрочно.

Бесплатный доступ ко всем статьям отражает нашу приверженность развитию инженерного сообщества. Эти материалы представляют накопленные инсайты из проектирования, развёртывания и масштабирования production-систем. Либо вы планируете крупную архитектурную миграцию, оцениваете выбор технологий, либо развиваете архитектурные возможности в вашей команде, эти статьи предоставляют практические знания, которые вы можете немедленно применить к реальным инженерным вызовам.