Перейти к содержимому
Антон ГончаровРазработчик ИИ-систем
RUEN

Операционные системы

ВМК МГУ

  • Программирование
  • Операционные системы

Дисциплина программы «Разработчик систем искусственного интеллекта» на факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ. Изучаю сейчас.

Как операционная система управляет процессами и потоками, памятью, файлами и устройствами и как программы взаимодействуют с ней через системные вызовы. Параллельно читаю учебники Таненбаума и Дейтелов.

Как применяю

Мои боты и API работают в Docker на Linux-серверах; знание устройства ОС помогает разбираться с памятью, процессами и производительностью работающих сервисов.

Где и как применил

  • Демо · Веб-приложение · распознавание речи · нейросеть в браузере

    Голосовая заявка

    Распознавание речи Whisper работает в фоновом потоке Web Worker, чтобы интерфейс не зависал.

  • Демо · Машинное обучение на Python · работает в браузере

    Аналитика отзывов с маркетплейсов

    Python через Pyodide запускается в отдельном Web Worker: модели обучаются, не блокируя страницу.

  • Демо · Веб-приложение · Laravel · PostgreSQL

    Складской контур на Laravel

    Гонка двух процессов PHP за общий ресурс и блокировка, которая её предотвращает.

  • Демо · Backend на Python · вебхуки → amoCRM и Битрикс24

    Интеграционный хаб заявок

    Хаб заявок работает в Docker на Linux, а доставка в CRM идёт фоновыми задачами параллельно с приёмом заявок.

Ещё на полке

  • Читаю

    Прикладные API для искусственного интеллекта и Data Science

    Райан Дэй

    Практическая книга о том, как сделать API для данных и как подключить к нему ИИ. Сквозной проект — сервис на FastAPI с базой и документацией, затем SDK для него, использование API в аналитике и, наконец, агенты на LangChain, которые сами вызывают API.

    ИИ и агентыPythonAPIПрименено в 3 проектах

  • Читаю

    Серверные приложения на Python, Django, Flask и FastAPI

    Р. С. Бухарев

    Путь серверной разработки на Python — от сокетов и протоколов до архитектуры и запуска на сервере. Django, Flask и FastAPI разобраны на реальных проектах: CRM-система, Telegram-бот с серверной логикой, REST API для мобильного приложения и чат на WebSocket. Отдельные главы — про кеширование и масштабирование, Docker и Kubernetes, PostgreSQL, MySQL, SQLite и MongoDB и про безопасность: хеширование паролей, JWT и OAuth 2.0, защита от SQL-инъекций, XSS и CSRF, TLS.

    ПрограммированиеPythonБэкендПрименено в 1 проекте