Инженерные заметки

Статьи для тех, кто
выводит стек в прод

Оригинальные материалы о React, Node.js, TypeScript и AI — из той же практики, что и наше операторское ПО. Текст статей на английском.

6 статей

Тег: deep-learning

machine-learning deep-learning openai rag
Практические замечания: моя система RAG пропустила 80% моих данных. Одна изменение все исправило.
Пошаговая инструкция к практическим заметкам: моя система RAG пропустила 80% моих данных. Одна изменение все исправило: контракты, проверки и слоты для вставки кода для команд, использующих эту схему.
5233 словЧитать
machine-learning large-language-models deep-learning nlp
Практические заметки: Создание LLM, часть 1 — Обучение: прогнозирование следующего токена
Пошаговое руководство по практическим заметкам: создание LLM, часть 1 — обучение: прогнозирование следующего токена: контракты, проверки и слоты для вставки кода для команд, использующих эту схему.
3057 словЧитать
machine-learning deep-learning mcp python
Практические советы: Что такое MCP? Создание собственного сервера MCP на Python
Пошаговое руководство по практическим заметкам: что такое MCP? Создание собственного сервера MCP на Python: контракты, проверки и готовые блоки кода для команд, использующих эту модель.
2052 словЧитать
machine-learning deep-learning nlp rag
Практические замечания: Переранжировка в RAG: кросс-кодеры, инструменты переранжировки LLM и задержка выполнения
Пошаговое руководство по практическим рекомендациям: переранкинг в RAG — кросс-энкодеры, инструменты переранкинга LLM и проблема задержек: контракты, проверки и готовые блоки кода для команд, внедряющих эту схему.
3096 словЧитать
machine-learning deep-learning ai-agent langgraph
Практические заметки: Лучшая платформа для агентов в 2026 году: LangGraph против OpenAI Agents
Пошаговое руководство по практическим заметкам: лучшая среда для агентов в 2026 году: LangGraph против OpenAI Agents: контракты, проверки и готовые блоки кода для команд, использующих эту архитектуру.
2343 словЧитать
llm machine-learning deep-learning rag
Практические советы: Запустите полезный локальный LLM за 30 минут (программирование, RAG, голосовой ввод)
Пошаговое руководство по практическим советам: запустите полезный локальный LLM за 30 минут (программирование, RAG, голосовой ввод): контракты, проверки и готовые блоки кода для команд, использующих эту схему.
2857 словЧитать

FAQ

О этих статьях

Да. Каждый текст — оригинальный английский рерайт для этого сайта. Структура и код следуют источнику; проза переписана и проверена на пересечения.

Технические посты сначала на английском, чтобы код и API оставались точными. Оболочка сайта доступна на всех девяти языках.

Новые черновики попадают в очередь после редактуры. Импорт на сайт берёт только новые или изменённые slug — без дублей.

Примеры иллюстративные. Проверяйте стек и лицензии перед продом. Для внедрения пришлите бриф.

Оценка за 24 часа

Нужен такой же стек в операторском слое? Пришлите бриф — оценка за 24 часа.

Прислать бриф React-приложения

Статьи для тех, ктовыводит стек в прод

Практические замечания: моя система RAG пропустила 80% моих данных. Одна изменение все исправило.

Практические заметки: Создание LLM, часть 1 — Обучение: прогнозирование следующего токена

Практические советы: Что такое MCP? Создание собственного сервера MCP на Python

Практические замечания: Переранжировка в RAG: кросс-кодеры, инструменты переранжировки LLM и задержка выполнения

Практические заметки: Лучшая платформа для агентов в 2026 году: LangGraph против OpenAI Agents

Практические советы: Запустите полезный локальный LLM за 30 минут (программирование, RAG, голосовой ввод)

О этих статьях

Оценка за 24 часа

Статьи для тех, кто
выводит стек в прод