№47: спостерігаємо Observability
Nov 30, 202453m0
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
Loading…
Loading…
Hosted by Денис, Ігор, Саша · 🇺🇸 US · UK · 45 episodes
Established thought leaders with verified media credentials.
Машинне навчання (Machine Learning aka ML), програмування і драми в айті.🇺🇦україномовний, наскільки ми можемо🇺🇦Про технології і штучний інтелект від айтівців.
Денис, Ігор, Саша hosts Опівночні Балачки, a technology show with 45 episodes published.
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-1:24 Вступ 1:25-6:49 Класифікуємо жахастики про штучні інтелекти: незрозумілі ШІ. "Космічна Одісея" і HA
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:35 Intro 2:36-6:38 Перший досвід Go. Helm & text/template. wtfjs / таблиця рівності типів в JS . Темне г
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter Найновіший випуск "Опівночних Балачок" доповідає про новинки старої версії Python! Настільки ми не квапимося з п
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-1:16 Інтро 1:17-4:35 Як проходить дизайн-інтерв'ю? Мета-кроки, які повторюються. 4:36-7:09 Особливість інстру
В гостях Дмитро Войтех, СТО @ S-PRO 🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 00:00 - 00:56 – Intro 00:57 - 02:50 – з чого почати побудову recommender syste
В гостях Дмитро Войтех, СТО @ S-PRO 🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:30 Інтро 0:30 - 1:18 — рекомендаційна система для банок на донати - поповню
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:43 Інтро про закони і як в майбутньому кіберполіція буде накривати людей, що генерують меми з метою розповсюджен
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:49 Intro і пояснення існування 2ої частини 0:50-2:25 Hypothesis для property-based testing на python. Неймдропінг
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:29 Інтро. Мультики, метасюжети і тестування на пітоні 2:30-5:15 Тест-ранери: вбудований unittest, класичний pytest
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:0:00 - 0:1:39 Intro. Про що цей і наступний епізод і кому це може бути корисним 0:01:39 - 0:05:38 Окрім співбесід, для чо
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:01-3:10 Інтро. Наші перші код-рев’ю. 3:11-5:43 Чи є code review обовʼязковою практикою? 5:44-9:50 Навіщо робити код рев’ю:
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:24 Інтро. Інтернет – AI психлікарня. Bard Beta, LLAMA, Alpaca. ChatGPT Plugins, Copilot X 2:24-4:34 Copilot X і голосо
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:42 Intro та дисклеймер 0:43-2:10 Від Notion’а до Zettelkasten. Чи зміниться це з появою чат-асистентів? Про це і погово
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-0:40 Інтро 0:41-6:51 Питання слухачів №1: python і приватні пакети в poetry. І взагалі про приватні реєстри пакетів на CI.
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:50 Intro. Спеціалізовані і генералізовані системи пошуків. 2:51-9:12 Чому у Github була найгірша система пошуку? Натягуєм
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-1:53 Інтро, про що випуск і використовуємо в одному реченні Starlink і Python 1:54-2:22 Закриваємо тему pip 2:23-7:37 Стиль
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00-2:27 Інтро. ChatGPT в Україні, історії про швайнокарасів і r/bing 2:28-6:12 Юзаємо ChatGPT як бекенд. І Copilot + gptcommit
🔞 Тут будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:01-1:09 intro 1:10-3:26 gRPC очима senior JSON девелоперів. Які недоліки у класичної передачі даних за допомогою JSON’ів по RE
🔞 Тут (може) будуть матюки 🔞 Робочі посилання і коментарі в каналі https://t.me/midnight_chatter 0:00 - 0:45 Нове інтро + про цей "сезон" + про що цей випуск 0:45 - 4:16 Сценарії деплою бази даних на вашому проекті, ві
Sponsor detection runs nightly. Check back soon.
No public pitch examples yet for this show.
Generate your own personalised pitchBased on semantic analysis of episode topics and host coverage, this show is a strong guest fit for executives in:
Industry fit is computed by PitchCentric using vector embeddings of the show's episode catalog.
Shows with the most semantically similar episode content. Pitch one, pitch all; producers cluster.
Опівночні Балачки has a verified contact on file. Create a free PitchCentric account to access it and generate a personalised pitch in seconds. Research at least 3 recent episodes first and lead with a specific angle that serves their technology audience.
Опівночні Балачки is hosted by Денис, Ігор, Саша. The show is categorised under technology and has published 45 episodes.
Опівночні Балачки has published 45 episodes.
Опівночні Балачки regularly covers technology. It sits in the technology category.
Опівночні Балачки is accessible for guests with genuine technology expertise. A personalised, episode-aware pitch will still outperform a generic one every time.
Опівночні Балачки hasn't explicitly signalled guest openness in recent episodes. That doesn't rule out pitching. your hook just needs to be especially compelling and relevant to their recent content.
Episodes of Опівночні Балачки average 43 minutes. a focused format where a clear narrative arc and tight preparation matter most.
Our data rates Опівночні Балачки's guest bar at 80/100 (Premium tier). Established thought leaders with verified media credentials. Sign in to PitchCentric to see how your own Pod Score compares against this show.
Methodology. Booking Probability™ blends Listen Score, 30-day Virality, open-to-guests detection, and Apple ratings. Data refreshed every 60 minutes. Listen Score and Booking Probability are calculated by PitchCentric. Last enriched 2 days ago.