🗄️🕖 Почему база данных тормозит ваше приложение и как это исправить

Вы все сделали правильно: отрефакторили код до блеска, оптимизировали функционал, обновили библиотеки и фреймворки. Но приложение все равно тормозит. Почему? Дело в базе данных: код выполняется за миллисекунды, а запросы к БД могут занимать секунды. Если не решить эту проблему, API будет медленным, пользователи – недовольными, а система – нестабильной при высокой нагрузке.

🎸🗄️ Как ускорить выполнение запросов к базе данных в Django

Неоптимизированные запросы извлекают из БД гораздо больше информации, чем нужно пользователю. Чтобы этого избежать, можно использовать методы defer(), only() и exclude(). В этой статье мы рассмотрим, как их применять на примере веб-приложения для агентства недвижимости.

🧠⚡️👟 Странные, но эффективные лайфхаки для продуктивности: носи обувь дома и другие неочевидные приемы

Иногда самые действенные способы повысить продуктивность звучат как полный бред. Но это работает! Пользователи Reddit делятся своими «тупо-звучащими-но-реально-помогающими» секретами, которые помогут тебе наконец-то перестать прокрастинировать и начать делать дела.

🎮⛰️ Дорожная карта Unity-разработчика 2025: с нуля до джуна

Подробная и актуальная на 2025-й год дорожная карта со всеми знаниями, необходимыми для начинающего Unity-разработчика. От основ C# до работы с физикой и сторонними SDK. В конце статьи — полезные ссылки и рекомендации от автора!

➡️📊🧑‍💼Собственные векторы vs. собеседование

На собеседовании главное — показать свои ключевые качества, образ мышления и ценности. Это поможет справиться со стрессом, неожиданными вопросами, субъективной оценкой. В математике и ML используется похожий метод, который помогает не утонуть в многомерности, шуме и второстепенных деталях. Это — PCA, или метод главных компонент. Он не только упрощает сложные данные, но и учит фокусироваться на самом важном. В этой статье мы разберем, как работает PCA, зачем он нужен и как может помочь в решении реальной задачи — анализе доходностей акций S&P 500.

📊🧑‍💻 Зачем дата-сайентисту дисперсия

Дисперсия — один из важнейших статистических показателей: oна играет центральную роль в оценке изменчивости данных, понимании поведения ML-моделей и снижении ошибок. В этой статье мы разберeм, почему правильное использование дисперсии критично для Data Science и разработаем нашу собственную модель Random Forest.
...
LIVE >

Подпишись

на push-уведомления