Prog books

Бесплатные учебники по математике от профессора Университета Альберты

Джереми Сильвестр, доцент кафедры математики Университета Альберты, выложил свои учебники в открытый доступ. Их можно читать онлайн, а часть скачать в PDF.

Главная находка здесь Discover Linear Algebra, полноценный курс линейной алгебры на два семестра. Для тех, кому нужно быстрее, есть сокращённая версия на один семестр. Для ML это база: векторы, матрицы, собственные значения, разложения и всё, на чём держатся нейросети.

Ещё два учебника: Calculus Concepts & Modelling по матанализу и дифференциальным уравнениям с упором на моделирование и Elementary Foundations по дискретной математике и логике, который автор обещает скоро открыть полностью.

Хороший вариант, если хочется подтянуть математику под машинное обучение по нормальным университетским учебникам и бесплатно.

https://sites.ualberta.ca/~jsylvest/

Бесплатная книга по Physics-based Deep Learning

461-страничный учебник о применении глубокого обучения в физических симуляциях.

Внутри:

- Physics-Informed Neural Networks
- физические ограничения в loss-функциях
- дифференцируемые симуляции
- обучение с подкреплением
- моделирование неопределённости
- практические примеры в Jupyter Notebook

Полезно для изучения научного ML, PINN и нейросетевого решения физических задач.

https://arxiv.org/abs/2109.05237

📘 OSTEP - 714 страниц про операционные системы, написанные двумя профессорами University of Wisconsin после почти 25 лет преподавания.

Первая глава называется буквально:

“A Dialogue on the Book”

Профессор и студент просто обсуждают, зачем вообще изучать операционные системы, ещё до появления первых терминов.

Дальше в том же стиле разбираются:

CPU virtualization, память, concurrency, persistence.

Подход очень сильный:

сначала интуиция → потом механизм → потом детали реализации

Поэтому OSTEP до сих пор остаётся одной из лучших бесплатных книг по ОС для разработчиков.

Читать бесплатно:
https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/

📚 Бесплатная книга по выпуклой оптимизации - 130 страниц

"Convex Optimization: Algorithms and Complexity" - хорошее введение в алгоритмы выпуклой оптимизации и их вычислительную сложность.

Внутри:

* градиентные методы
* ускоренные методы
* субградиентная оптимизация
* проксимальные алгоритмы
* first-order methods
* оценки скорости сходимости
* сложность оптимизационных алгоритмов

Полезно для ML, математики и тех, кто хочет глубже понять, что стоит за обучением моделей.

PDF:
https://arxiv.org/abs/1405.4980

🔥 10 бесплатных книг для программистов, которые стоит сохранить в 2026 году

Не старые PDF с давно умершими технологиями, а книги, которые до сих пор можно нормально читать и применять на практике. Все доступны легально и бесплатно онлайн.

1. The Rust Programming Language

Официальная книга по Rust от команды языка. Ownership, borrowing, lifetimes, traits, concurrency, async и устройство типичной Rust-программы.

Сейчас онлайн-версия уже ориентирована на Rust 2024 Edition, поэтому это один из самых актуальных способов войти в язык.

https://doc.rust-lang.org/book/

2. Eloquent JavaScript

Одна из лучших бесплатных книг по JavaScript. Четвёртое издание вышло в 2024 году и использует современный JavaScript.

Кроме самого языка разбираются браузер, DOM, HTTP, Node.js, асинхронность и несколько полноценных проектов.

https://eloquentjavascript.net/

3. Automate the Boring Stuff with Python

Python через реальные задачи: файлы, регулярки, SQLite, веб-скрейпинг, Excel, JSON, PDF, автоматизация браузера и рабочего стола.

На сайте уже доступно третье издание.

https://automatetheboringstuff.com/3e/

4. Think Python, 3rd Edition

Хороший вариант для тех, кто хочет не просто запомнить синтаксис Python, а разобраться в программировании как таковом.

Третье издание построено вокруг Jupyter Notebook, добавляет тестирование, регулярные выражения и современные практические задания.

https://greenteapress.com/wp/think-python-3rd-edition/

5. Crafting Interpreters

Книга, после которой компиляторы и языки программирования перестают выглядеть магией.

За время чтения ты собственноручно создаёшь язык с парсером, областями видимости, функциями, closures, классами, байткодом и сборщиком мусора.

https://craftinginterpreters.com/

6. Operating Systems: Three Easy Pieces

Одна из самых известных открытых книг по операционным системам.

Процессы, виртуальная память, планировщики, concurrency, файловые системы, I/O и виртуализация.

https://pages.cs.wisc.edu/~remzi/OSTEP/

7. Dive into Systems

Отличный мост между обычным программированием и пониманием того, что реально происходит внутри компьютера.

C, Assembly, память, CPU, кэши, архитектура компьютера, ОС, pthreads и параллельное программирование.

https://diveintosystems.org/

8. Beej's Guide to Network Programming

Легендарное практическое руководство по сокетам.

socket(), bind(), listen(), accept(), TCP, UDP, IPv4 и IPv6 с примерами на C/C++.

https://beej.us/guide/bgnet/

9. Software Engineering at Google

Редкий случай, когда большая книга O'Reilly целиком доступна бесплатно.

Code review, тестирование, документация, dependency management, большие кодовые базы, CI, build-системы и инженерная культура Google.

https://abseil.io/resources/swe-book

10. Pro Git

Одна из лучших книг для глубокого понимания Git.

Не только commit, push и pull, но и internals Git, branching, rebasing, hooks, серверная часть и устройство объектов Git.

Есть полноценная русская версия:

https://git-scm.com/book/ru/v2

Если этих десяти мало, есть ещё огромный открытый каталог бесплатных книг по языкам, базам данных, алгоритмам, ML, безопасности и DevOps:

https://ebookfoundation.github.io/free-programming-books/

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: https://t.me/+90Z5TAyfuNU5YmRi
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/javatg
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: https://t.me/+S4hinvO3QI43ZjNi
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: 'https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy' rel='nofollow'>https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: https://t.me/+rKBQEMccAA01MTcy
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Бесплатный учебник по математике — 850 страниц.

«The Rising Sea: Foundations of Algebraic Geometry» Рави Вакила.

Книга предлагает подробное введение в алгебраическую геометрию и множество упражнений, позволяющих учиться на практике.

Требуется минимум предварительных знаний: необходимые инструменты вводятся по ходу материала — от теории категорий и пучков до коммутативной и гомологической алгебры.

Подход построен на примерах и помогает развить математическую интуицию.

Самодостаточный учебник для студентов магистратуры и аспирантуры, а также важный справочник для исследователей.


Link: https://math.stanford.edu/~vakil/216blog/

Rust, который наконец становится понятным 🦀

Давно хочешь выучить Rust, но ownership, borrowing и lifetimes выглядят как отдельный вид боли?

Этот курс проведёт тебя с самого начала до уровня, где ты уже пишешь реальные системные и сетевые программы.

Ты разберёшь:
Ownership → Borrowing → ошибки → коллекции → Generics → Traits → модули → тесты → сетевой код

Никакого бесконечного чтения документации. После каждого урока ты сразу пишешь код, проходишь тесты и решаешь задачу с автопроверкой.

🔥 Rust с нуля
🔥 5–6 часов в неделю
🔥 Практика после каждого урока
🔥 Подойдёт после Python, JavaScript, Java и других языков
🔥 Можно начать сразу

В конце у тебя будет понимание Rust, с которым уже можно писать быстрые backend-сервисы, сетевые приложения и системные утилиты, а не смотреть на borrow checker как на врага.

Пора добавить Rust в свой стек. Начинай курс и пиши первый код уже сегодня: https://stepik.org/a/294885/

📚 Бесплатный учебник по теории игр - 578 страниц

Game Theory от Giacomo Bonanno — большой open-source учебник по некооперативной теории игр.

Внутри:

* основы теории игр и стратегического взаимодействия;
* равновесия и принятие решений;
* 165 задач с решениями;
* 163 иллюстрации;
* материал на стыке математики, экономики и Computer Science.

Хорошая база для тех, кто занимается ML, Multi-Agent Systems, математикой и алгоритмами.

📖 Скачать PDF: https://arxiv.org/pdf/1512.06808

#GameTheory #Mathematics #Statistics #Probability #MachineLearning

698 страниц математики, которые учат не считать, а думать

Есть бесплатный PDF-учебник Everything You Always Wanted To Know About Mathematics — большой гид по абстрактной математике, теоремам и написанию доказательств.

Это не очередной сборник формул, а вход в настоящий математический язык:

* что такое доказательство
* как читать и писать математические тексты
* логика и множества
* индукция
* абстрактное мышление
* задачи и упражнения

Книга написана Brendan W. Sullivan вместе с профессором John Mackey в Carnegie Mellon University.

Отличная штука для тех, кто хочет наконец понять, как математики реально думают, а не просто механически решать примеры.

https://math.cmu.edu/~jmackey/151_128/bws_book.pdf

🔥 Хочешь быстрее расти в IT? Хватит учиться в одиночку

В IT прокачивается тот, кто каждый день видит сильные идеи, новые инструменты, реальные задачи, вакансии и разборы.

Окружение решает больше, чем кажется.

Собрал папки и каналы, где можно быстрее влиться в нужное направление, следить за трендами и не вариться в своём пузыре.

AI: t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux: t.me/linuxacademiya
Хакинг: t.me/linuxkalii
DevOps: t.me/DevOPSitsec
Docker: t.me/DevopsDocker
Golang: t.me/Golang_google
Rust: t.me/rust_code
C++: t.me/cpluspluc
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: t.me/java_library
JavaScript: t.me/javascriptv
React: t.me/react_tg
Frontend: t.me/front
PHP: t.me/phpshka
Android: t.me/android_its
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Базы данных: t.me/sqlhub
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Big Data: t.me/bigdatai
Математика: t.me/data_math
Физика: t.me/fizmat
Kubernetes: t.me/kubernetc
GameDev: https://t.me/gamedev
Haskell: t.me/haskell_tg

Собеседования и карьера:

DS собеседования: t.me/machinelearning_interview
Python собеседования: t.me/python_job_interview

Папка с вакансиями: t.me/addlist/_zyy_jQ_QUsyM2Vi
Папка Go разработчика: t.me/addlist/MUtJEeJSxeY2YTFi
Папка Python разработчика: t.me/addlist/eEPya-HF6mkxMGIy
Папка ML: 'https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy' rel='nofollow'>https://t.me/addlist/2Ls-snqEeytkMDgy
Папка Frontend: https://t.me/addlist/mzMMG3RPZhY2M2Iy

Полезное сверху:

ИТ-мемы: t.me/memes_prog
Английский для программистов: t.me/english_forprogrammers
ИИ и технологии: t.me/vistehno
954 ГБ open-source курсов: @courses
ИТ-книги бесплатно: https://t.me/addlist/BkskQciUW_FhNjEy

Max Ai: https://max.ru/ai_machinelearning_big_data
Max python: https://max.ru/pythonl
ТЕХНО: https://max.ru/vistehno
Max Go: https://max.ru/Golang_google
Max Linux: https://max.ru/linuxkalii
Devops: https://max.ru/DevOPSitsec
C#: https://max.ru/csharp_ci
C++: https://max.ru/cpluspluc
SQL: https://max.ru/sqlhub
Java: https://max.ru/javatg

Подписывайся на нужные направления и собирай себе ленту, которая реально двигает вперёд.

Пока кто-то листает шум, ты будешь видеть инструменты, задачи и идеи, которые помогают расти в профессии.

Maths, CS & AI Compendium: бесплатный учебник для будущих AI/ML-инженеров

На GitHub завирусился большой open-source компедиум по математике, computer science и AI. Сейчас у проекта уже около 6.3K звёзд.

Автор позиционирует его как «нестандартный учебник» для практиков: меньше сухой нотации, больше интуиции, связей между темами и реального контекста.

Внутри 20 глав:

* векторы, матрицы, calculus
* статистика и вероятность
* machine learning и deep learning
* NLP, computer vision, audio/speech
* multimodal learning и autonomous systems
* GNN, OS, алгоритмы
* production engineering, GPU/SIMD
* AI inference, ML systems design и applied AI

Отдельно есть MCP server, чтобы Claude Code, Cursor, VS Code и другие AI-ассистенты могли использовать компедиум как локальную базу знаний.

Хороший ресурс для тех, кто хочет не просто «выучить ML», а собрать фундамент: математика → CS → ML systems → современный AI.

GitHub: https://github.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium
thub.com/HenryNdubuaku/maths-cs-ai-compendium

Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Machine Learning

Недавно был обновлен огромный PDF-учебник по математике на 2204 страницы:

Внутри - алгебра, топология, дифференциальное исчисление и теория оптимизации для Computer Science и Machine Learning.

Найти можно здесь:

https://cis.upenn.edu/~jean/gbooks/geomath.html