Изучаете программирование, или хотите стать классным айтишником с высокой ЗП?

Пока многие паникуют из-за бума ИИ, вы можете стремительно войти в сферу IT при помощи сборки "IT в деле" которую мы составили. Специально для вас разбили нашу сборку мини папки по конкретным тематикам:)

Что внутри сборки:

- Каналы о программировании и разработке: Python, CSS, HTML, Java и Swift

- GameDev и каналы о QA тестироварии, создание игр, помощь для ваших проектов и реальный опыт от тестировщиков 💍

- Авторские каналы и вайбкодинг: IT & AI, простые заметки с проектов, работа с нейросетями, и как они реально влияют на индустрию 🔤

- Информационная безопасность: многое узнаете о работе хакеров и о том, как защитить себя в этом интернет-хаосе. 🔫

Для каждого здесь что-то найдётся! Выберите интересные вам каналы или подпишитесь на всю сборку, и найдите то, что нужно вам для следующего шага в IT.

Читать полностью…

🤔Что происходит, когда AI выходит за пределы прототипа?

20 мая в 15:00 приглашаем на Inside AI Meetup от Wildberries & Russ.

Там обсудят реальные кейсы: от высоконагруженной модерации с векторным поиском и AIOps-подходов к управлению ML-сервисами до практики построения RAG-систем, тонкостей реранкинга и реальных этапов запуска LLM-продуктов.

Среди спикеров эксперты Wildberries & Russ, MWS, Avito, Сбера, Альфа-Банка, red_mad_robot. Принять участие советуем senior ML/AI инженерам, MLE, DS, инженерам платформ и всем, кто строит или масштабирует AI-системы в продакшене.

Митап пройдет в Москве + будет трансляция. Подробности и регистрация — на сайте.

Читать полностью…

На Stepik запустили годный курс по «Troubleshooting Docker и Kubernetes: поиск и устранение проблем»

В программе только важные аспекты:

— troubleshooting Docker и образов
— диагностика сетевых проблем
— настройка readiness/liveness probes
— отладка pod’ов, деплоев и ingress
— анализ логов контейнеров и кластера
— разбор ошибок CrashLoopBackOff, OOMKilled, ImagePullBackOff и других

Собеседования на DevOps/SRE сейчас всё чаще строятся вокруг реальных инцидентов. Данный курс фокусируется именно на таких сценариях и помогает в подготовке к практическим вопросам

48 часов доступен со скидкой 25%

↗️ Пройти курс на Stepik

Читать полностью…

GPU в облаке: RTX 4090, A100, H100, 6000 Blackwell

Рендеринг в Blender, CAD-модели и обучение LLM — задачи разные, но упираются в одно: нужный GPU не всегда стоит на рабочей машине.

Облачная аренда позволяет взять подходящую карту на час или на длительность проекта, без покупки железа.
В Cloud4Y доступна линейка NVIDIA под любые задачи:
- RTX 4090 и 5090 — для рендера, моушна и инференса небольших моделей;
- A100 (40/80 GB) и H100 (80 GB) — для обучения и инференса LLM;
- RTX 6000 Blackwell — для нагрузок следующего поколения.
CUDA, PyTorch и TensorFlow уже стоят, удалённый доступ — через RDP, Parsec, NICE DCV.

ЦОД уровня Tier III в Москве, Стамбуле и Новосибирске, почасовой биллинг в рублях, инфраструктура соответствует ФЗ-152.

Новым клиентам — скидка 20% на GPU NVIDIA, 30 дней бесплатного доступа юридическим лицам.

Попробовать

#реклама 16+
cloud4y.ru
О рекламодателе

Читать полностью…

⚡️Я долго собирал IT-каналы вручную. Добавлял, удалял, снова искал.

В итоге понял одно: проблема не в каналах. Проблема в том, что хорошие раскиданы, а плохие занимают место.

Сделал IT Base - папку где только то, что реально читаю сам.

Разработка, продукт, стартапы, tech-карьера. Одно касание и ты внутри.

👉🏻 Забирай

Читать полностью…

Станьте специалистом по Data Science высокого уровня на программе от ФКН НИУ ВШЭ

Хотите не просто теоретически разбираться в устройстве нейросетях, а и уметь создавать их самостоятельно? Центр непрерывного образования ФКН НИУ ВШЭ запускает полный цикл обучения: от нуля до профессионального уровня.

Профессиональная переподготовка «Специалист по Data Science»:
🟣Первая программа профессиональной переподготовки, получившая аккредитацию Альянса в сфере искусственного интеллекта. 
🟣Вы пройдете весь путь: от высшей математики и программирования до нейросетей и работы с большими данными.

Программа включает курсы по ключевым дисциплинам:
🟣Математика для анализа данных
🟣Алгоритмы и структуры данных
🟣Python для автоматизации
🟣Прикладная статистика для машинного обучения
🟣Машинное и глубинное обучение

По окончании обучения вы получите диплом о профессиональной переподготовке от НИУ ВШЭ.

Старт: 19 мая.

Подробнее о программе 📍

Читать полностью…

🤔Как создать автономного ИИ-агента для анализа трендов и поиска точек роста?

📅6 мая в 20:00 приглашаем на открытый вебинар курса «Разработка ИИ-агентов» с Артёмом Ревой.

На занятии разберём, как с помощью LangGraph выстраивать сценарий работы агента с несколькими этапами анализа, подключать протокол взаимодействия моделей (MCP) в среде разработки Cursor и расширять возможности интеллектуального помощника.

Покажем, как собрать агента для работы с Google Trends: находить аномалии, сравнивать запросы и выявлять перспективные темы. Вы узнаете, как превращать сырые данные в понятные рекомендации и использовать их для выбора направлений с высоким потенциалом роста.

💡Участие бесплатное — регистрируйтесь: https://vk.cc/cXdK5S

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576, www.otus.ru, erid: 2VtzqvE1tfh

Читать полностью…

Большие данные требуют порядка, а платформа — инструментов, которые этот порядок поддерживают. Такой вывод можно сделать после митапа YTsaurus, посвященного трехлетию выхода платформы в опенсорс.

Максим Бабенко — руководитель команды, преподаватель ШАДа и ВШЭ, кандидат физико-математических наук — рассказал о развитии платформы и её возможностях для ML. В Яндексе YTsaurus активно используется как основная инфраструктура для запуска GPU-вычислений. Все обучение моделей и batch-инференс делается при помощи YTsaurus.

Команда активно развивает платформу, появились разные вспомогательные инструменты и микросервисы, за последний год вышло много обновлений.

Читать полностью…

Роскошный максимум: получить приглашение в команду SberAds за один день! 😉

Сделать это можно на One Day Offer* для Data Analyst**, который пройдёт уже 25 апреля. Сбер ждёт специалистов, которые готовы:

✔️ создавать и улучшать модели для real-time аукционов
✔️ трансформировать SberAds — вывести на пик эффективности, качества и релевантности рекламы
✔️ стать частью команды из 8000+ коллег (это вау! 🤩)

Занимай место в проекте мечты!

* One Day Offer — предложение о работе за один день.
** Data Analyst — аналитик данных.

Читать полностью…

Data Leakage: как незаметно сломать модель

Самая коварная ошибка в ML — это не плохая модель.
Это data leakage.

Потому что:

👉 модель показывает идеальные метрики
👉 ты радуешься
👉 выкатываешь в прод
👉 всё разваливается

И ты не понимаешь почему.

Что такое Data Leakage

Data leakage — это ситуация, когда модель
получает доступ к информации из будущего или из target’а,
которой не будет в реальном использовании.

Модель читерит, а не учится.

Почему это так опасно

Потому что leakage:

👉 не очевиден
👉 не даёт ошибок
👉 сильно улучшает метрики

Чем лучше скор — тем подозрительнее.

Классические примеры leakage

1. Нормализация до split

Сделали scaling на всём датасете,
а потом разбили на train/test.

Модель уже «видела» test.

2. Target encoding на всех данных

Посчитали средний target по категории
используя весь датасет.

В train попала информация из test.

3. Фичи из будущего

Пример:

👉 предсказываем отток
👉 используем действия после момента предсказания

Модель знает будущее.

4. Дубликаты

Один и тот же объект:

👉 в train
👉 и в test

Модель просто запоминает.

5. Неправильный split

Временные ряды:

👉 случайный split

Модель обучается на будущем.

Как понять, что у тебя leakage

Сигналы:

👉 слишком высокий score
👉 огромный разрыв между offline и продом
👉 модель «слишком уверена»
👉 странно важные фичи

Если выглядит слишком хорошо — скорее всего, так и есть.

Как защититься

1. Делай split до любых преобразований

Сначала:
👉 train / test

Потом:
👉 scaling
👉 encoding
👉 feature engineering

2. Следи за временем

👉 train = прошлое
👉 test = будущее

3. Используй pipeline

Все трансформации:
👉 обучаются только на train
👉 применяются к test

4. Проверяй фичи

Задай вопрос:

Эта информация доступна в момент предсказания?

Если нет — удаляй.

5. Делай sanity check

👉 обучись на случайных данных
👉 убери подозрительные фичи

Если качество не падает — что-то не так.

Главный инсайт

Data leakage — это не баг.
Это иллюзия качества.

В одном предложении

Если модель слишком хороша —
сначала проверь leakage, а потом радуйся.

Читать полностью…

Заводчане в Индии носят камеры на голове, чтобы на этих видео потом могли обучать роботов

Для корпораций это фактически бесплатно, а датасет выходит уникальным — таких данных нет в интернете и их невозможно сгенерировать синтетически.

Так что да, люди сами помогают создавать себе замену.

✖️ xCode Journal

Читать полностью…

Компьютер мечты с доставкой по всей России

Привет! На связи Royal Computers✨Если нужна качественная сборка мощного пк для игр и работы, тебе сюда. Мы собираем компьютеры в Санкт-Петербурге и отправляем по всей стране. На сайте найдешь то, что в наличии в нашем шоуруме прямо сейчас, а кроме этого там есть сбалансированный конфигуратор, который поможет рассчитать любую сборку.

Перейти на сайт

#реклама
royal-computers.ru
О рекламодателе

Читать полностью…

А не приходило кому-то мысля что ии просто пытался сбежать?)

💥 xCode Journal

Читать полностью…

Ошибки при train/test split

Train/test split — кажется самой простой частью ML.
Но именно здесь чаще всего ломают всю модель.

И самое опасное — ты можешь даже не заметить

Data Leakage — тихий убийца моделей

Ты случайно «подсматриваешь» в тест.

Примеры:

👉 нормализация на всём датасете до split
👉 target encoding на всех данных
👉 feature, напрямую связанная с таргетом

Модель показывает космический скор,
а в проде — провал.

Случайный split там, где нельзя

Ты делаешь random split…
но данные зависимы.

Примеры:

👉 временные ряды
👉 пользователи (один и тот же user в train и test)
👉 сессии

Модель узнаёт данные, а не обобщает.

Игнорирование времени

В задачах с временем:

👉 ❌ случайный split
👉 ✅ train = прошлое, test = будущее

Иначе ты:

👉 обучаешься на будущем
👉 предсказываешь прошлое

Это не ML. Это читерство.

4️⃣ Дисбаланс классов в split

Ты сделал split и получил:

👉 train: 5% positive
👉 test: 1% positive

Метрики начинают врать.
Решение:

👉 stratified split

Слишком маленький test

Test = 50 объектов
Accuracy = 90%

Звучит круто.
Но это статистический шум.

Маленький test = ненадёжная оценка.

Тест используется как валидация

Классическая ошибка:

👉 обучился
👉 посмотрел на test
👉 подкрутил модель
👉 снова посмотрел

Это уже не test. Это validation 2.0.

Дубликаты в train и test

Если один и тот же объект попал в обе выборки:

Модель просто запоминает.
Особенно критично:

👉 CV
👉 e-commerce
👉 табличные данные с ID

Неправильный split в CV

Cross-validation тоже можно сломать:

👉 leakage между фолдами
👉 группы не учитываются
👉 time-series перемешаны

Используй:

👉 GroupKFold
👉 TimeSeriesSplit

Главный инсайт

Train/test split — это не про «разделить данные».

Это про симуляцию реального мира.
Если split не отражает прод —
все метрики бесполезны.

В одном предложении

Плохой split может сделать плохую модель «идеальной» —
до момента, когда она выйдет в прод.

Читать полностью…

Станьте профессионалом в Data Science с нуля уже в 2026 году!

Хотите развиваться в Data Science, но столкнулись с трудностями самостоятельного изучения? У вас есть возможность обучиться с нуля и освоить новую профессию уже в этом году!

Data Science - одна из самых востребованных и высокооплачиваемых сфер в IT. Это мощное сочетание аналитики, инженерии данных и машинного обучения. И сейчас - лучшее время, чтобы войти в профессию, ведь рынок ищет универсалов.

Всего за 8 месяцев вы:

➖Освоите полный стек инструментов: SQL, Python, Pandas, Docker, Airflow и ETL-пайплайны
➖Разберётесь в ML и DL: от регрессии и кластеризации до нейросетей, NLP и компьютерного зрения
➖Соберёте портфолио из реальных бизнес-кейсов под руководством практиков
➖Получите диплом государственного образца

Кому подойдёт курс:
Новичкам - получите профессию с нуля и выйдете на старт с зарплатой до 170 000 ₽
Аналитикам - прокачаете ML, бустанете зарплату х2 и перейдёте на уровень Data Scientist
Специалистам смежных сфер - научитесь работать с данными и принимать решения на их основе

После курса вы сможете перейти на позицию Data Scientist и применять навыки из аналитики и инженерии данных, машинного и глубокого обучения.

Стартуйте сейчас со скидкой 30%: simulative.ru/data-scientist

Читать полностью…

Как бороться с переобучением в нейросетях

Переобучение — это момент, когда модель:

👉 идеально знает train
👉 и плохо работает на новых данных

Она запоминает, а не обобщает.

Разберём, как с этим бороться на практике.

1. Больше данных

Самый надёжный способ.

Если данных мало:

👉 собирай новые
👉 делай data augmentation
👉 используй синтетические данные

Больше разнообразия = меньше шансов запомнить шум.

2. Regularization

Добавляем штраф за сложность модели.

Основные варианты:

👉 L2 (weight decay)
👉 L1

Меньше веса → проще модель → меньше overfitting.

3. Dropout

Во время обучения случайные нейроны «выключаются».

Что происходит:

👉 модель не может полагаться на конкретные связи
👉 учится быть более устойчивой

Обычно используют:

👉 0.2 – 0.5

4. Early Stopping

Следим за валидацией:

👉 train loss падает
👉 val loss сначала падает, потом растёт

Останавливаем обучение в момент роста val loss.

Это один из самых эффективных методов.

5. Упростить модель

Иногда решение очевидное:

👉 меньше слоёв
👉 меньше параметров
👉 проще архитектура

Большая модель легче переобучается.

6. Data Augmentation

Особенно важно для:

CV:

👉 повороты
👉 шум
👉 кропы

NLP:

👉 перефразирование
👉 замены

Модель видит больше вариантов одного и того же.

7. Batch Normalization

Помогает:

👉 стабилизировать обучение
👉 немного снижает переобучение

Не основное решение, но усиливает остальные.

8. Правильная валидация

Если плохой split — ты не заметишь проблему.

Используй:

👉 train / val / test
👉 k-fold при малых данных

Иначе будешь оптимизировать иллюзию.

Главный инсайт

Переобучение — это сигнал:

👉 либо мало данных
👉 либо модель слишком сложная
👉 либо обучение настроено неправильно

В одном предложении

Чтобы уменьшить переобучение —
добавь данных или убери сложность модели.

Читать полностью…

❌ «Никакого кода вручную — такая политика»

Так говорит айтишник Disney. Дело в том, что компания Disney сделала для своих программистов «панель мониторинга внедрения ИИ» с лидербордом. Чем больше дней подряд ты используешь Cursor или Claude, тем больше у тебя ачивок.

Некоторые сотрудники говорят, что чувствуют давление «максимально использовать токены».

✖️ xCode Journal

Читать полностью…

🤣 ИИ не дурак — прям так и не написал. Просто скопировал.

💥 xCode Journal

Читать полностью…

🐱 GitHub покидают разрабы и опенсорс проекты

Разработчик Митчелл Хашимото, создатель популярного эмулятора терминала Ghostty, переносит проект из-за проблем со стабильностью платформы.

«Я пользователь GitHub под номером 1299, присоединился в феврале 2008 года. Я заходил на GitHub почти каждый день в течение более 18 лет. Для меня никогда не было вопроса, куда размещать свои проекты: всегда GitHub. Мне очень грустно это говорить, но пришло время уходить», — пишет он.

✖️ xCode Journal

Читать полностью…

Random Forest vs Gradient Boosting — реальное сравнение

Самый частый вопрос в табличных данных:
что выбрать — Random Forest или Gradient Boosting?

Ответ, который никто не любит:
зависит от задачи.

Но давай разберёмся по-честному, без мифов.

Что такое Random Forest

Это ансамбль деревьев, где:

👉 каждое дерево обучается независимо
👉 используются случайные подвыборки данных и фич

Идея: уменьшить variance за счёт усреднения.

Что такое Gradient Boosting

Это ансамбль деревьев, где:

👉 каждое следующее дерево исправляет ошибки предыдущего
👉 обучение идёт последовательно

Идея: минимизировать ошибку шаг за шагом.

Главное отличие

👉 Random Forest → деревья независимы
👉 Gradient Boosting → деревья зависят друг от друга

👉 RF = параллель
👉 GB = последовательность

Качество модели

В большинстве задач:

👉 Gradient Boosting выигрывает

Почему:

👉 лучше улавливает сложные зависимости
👉 оптимизирует ошибку напрямую

Поэтому:

👉 XGBoost
👉 LightGBM
👉 CatBoost

Стали стандартом индустрии.

Переобучение

Random Forest:

👉 устойчив к переобучению
👉 работает «из коробки»

Gradient Boosting:

👉 легко переобучается
👉 требует настройки

GB мощнее, но опаснее.

Скорость

Обучение:

👉 RF → быстрее и параллелится
👉 GB → медленнее (последовательность)

Инференс:

👉 часто сопоставим

Чувствительность к данным

Random Forest:

👉 менее чувствителен к шуму
👉 проще в использовании

Gradient Boosting:

👉 чувствителен к:
👉 шуму
👉 выбросам
👉 плохим фичам

Зато раскрывает хороший feature engineering.

Когда выбирать Random Forest

👉 нужен быстрый baseline
👉 мало времени на тюнинг
👉 данные шумные
👉 нужна стабильность

«Запустил и работает».

Когда выбирать Gradient Boosting

👉 нужна максимальная точность
👉 есть время на тюнинг
👉 данные относительно чистые
👉 важен результат

«Выжать максимум».

Главный инсайт

Random Forest — надёжный середняк.
Gradient Boosting — инструмент для победы.

В одном предложении

Хочешь быстро и стабильно → Random Forest.
Хочешь максимум качества → Gradient Boosting.

Читать полностью…

😁 Они просто обеспечивают себе рабочие места

💥 xCode Journal

Читать полностью…

👀 Нашли быстрый единый вход во все LLM сразу — GoModel

Этот сервис на Go даёт OpenAI-совместимый API поверх всего зоопарка: от OpenAI и Claude до Groq и Ollama. По сути это уже API-шлюз для LLM, как nginx когда-то для веба.

Главный кайф — двухслойный кэш

✖️ xCode Journal

Читать полностью…

🤩 Claude Code можно юзать бесплатно

На GitHub появился прокси, который подменяет API и гоняет запросы через бесплатные или локальные модели. Запросы перенаправляются к NVIDIA NIM (~40 запросов в минуту бесплатно), OpenRouter, где более 100 моделей, а также через LM Studio или llama.cpp.

Весь остальной функционал на месте — агентский режим, работа с файлами и другие фичи будут доступны.

✖️ xCode Journal

Читать полностью…

😁 Даёшь опенсорс

💥 xCode Journal

Читать полностью…

Как мы автоматизировали Code Review с помощью LLM ⚡️

В Авито большой поток пул-реквестов. Разработчики регулярно отвлекаются на ревью чужого кода, отчего быстрее устают. К тому же у каждого ревьюера своё представление о том, как делать правильно.

Мы автоматизировали часть проверок с помощью LLM, чтобы освободить разработчиков от этой задачи. Модель анализирует код и находит максимум потенциальных ошибок, но благодаря валидации оставляет комментарии только по делу. Разработчики получают полезную обратную связь и могут сосредоточиться на основной работе.

О том, как устроена система, почему выбрали селфхостинг и какие метрики отслеживаем, рассказывает Марк Каширский, DS-инженер команды LLM Авито.

Прочитать подробности на Хабре

Читать полностью…

🦾 Деревья решений для задач классификации и регрессии

Машинное обучение кажется сложным, и часто всё ломается на базе: алгоритмы изучаются поверхностно, без понимания, как они реально работают.

На открытом уроке разберём один из ключевых алгоритмов — дерево решений. Пошагово покажем, как оно устроено, как принимает решения и как применяется в задачах классификации и регрессии. Без перегрузки формулами — с акцентом на понимание и практику.

Вы увидите, как обучаются такие модели и где они действительно полезны. Этот алгоритм — хорошая точка входа в машинное обучение и основа для более сложных подходов. 🚀

➡️ Встречаемся 29 апреля в 20:00 МСК в преддверии старта курса «Машинное обучение. Специализация». Зарегистрируйтесь и разберитесь, как алгоритмы принимают решения на данных: https://vk.cc/cWYsHz

Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576

Читать полностью…

Feature Engineering важнее выбора модели

Самый непопулярный факт в ML:
модель — это не главное.

Можно часами выбирать между:
XGBoost
LightGBM
CatBoost
…и получить +1% к качеству.

А можно поменять фичи — и получить +20%.

Разберёмся, почему так 👇

Модель учится только на том, что ты ей дал

Garbage in → garbage out

Если признаки:
- шумные
- нерелевантные
- плохо отражают задачу

👉 никакая модель не спасёт

Даже самая большая.

Пример из жизни

Задача: предсказать отток клиентов

Фичи:
- возраст
- город
- тариф

Модель: ок, но слабый результат

Добавили:
- время с последнего действия
- частоту использования
- изменение активности

👉 резкий рост качества

Почему?
Потому что фичи начали отражать реальное поведение

Feature Engineering = внедрение знаний о задаче

Модель не знает:
- бизнес
- контекст
- причинно-следственные связи

Зато ты знаешь.
И когда ты создаёшь фичи —
ты “вшиваешь” это знание в данные.

Модель vs Фичи

Что меняем → эффект

Модель → +1–5%
Гиперпараметры → +1–3%
Feature Engineering → +10–50%

Где FE особенно решает

- Табличные данные
- Маленькие датасеты
- Бизнес-задачи

👉 там, где нет миллионов примеров, фичи — это всё

Когда модель важнее
- CV (изображения)
- NLP (тексты)
- Speech

👉 там фичи учатся автоматически

Почему все игнорируют FE

Потому что:
- это сложно
- это долго
- нет “магической кнопки”
- требует понимания данных

Гораздо проще:
“давай попробуем ещё одну модель”

Главный инсайт

ML — это не соревнование моделей.
Это соревнование представлений данных.

В одном предложении

Лучший способ улучшить модель —
👉 перестать тюнить модель и начать тюнить данные

Читать полностью…

Вчера — кушетка и блокнот, сегодня — Python и нейросети

Цифровая трансформация не обошла стороной психологию: специалисты уже создают чат-ботов для терапии и внедряют ИИ в психодиагностику. Профессия становится технологичной.
Московский институт психоанализа и Нетология запустили магистратуру по аналитике данных и использованию ИИ в психологии — первую в России программу подготовки психологов-исследователей.

За 2 года вы:

- изучите психологические теории и возможности их цифрового применения;
- узнаете, как использовать Python, матанализ и машинное обучение в психологии;
- научитесь оценивать влияние технологий на психическое здоровье.

Вас ждёт практика в разных форматах, нетворкинг, поддержка, два диплома и бонусы студентов-очников.
За поступление до 1 июня действует скидка 9% на оплату 1-го семестра по системе раннего бронирования.

Получите профессию на стыке психологии и анализа данных

Реклама. ООО “Нетология” ОГРН 1207700135884 Erid:2VSb5w7k4SN

Читать полностью…

🤣 Примеры полиморфизма на собеседовании:

💥 xCode Journal

Читать полностью…

🐱 На GitHub выкатили andrej-karpathy-skills

Скилл из 4 инструкций, которые меняют поведение Claude Code. Благодаря им модель больше планирует, проверяет себя, пишет аккуратнее и меньше галлюцинирует. Автор вдохновился размышлениями отца вайбкодинга и формализовал его подход к работе с кодом и ИИ.

Чтобы вы понимали — репа набрала почти 40 тысяч звезд за пару дней.

✖️ xCode Journal

Читать полностью…