Моя лента

Я со школы снимаю — от «Смены-8М» и «Зенита-E» до Sony A77,rx100 и Panasonic FZ1000. Сегодня основная съёмка идёт на смартфон, и это не капитуляция перед прогрессом, а трезвый расчёт: ниже — проверяемые цифры DxOMark, статистика CIPA и немного экономики нишевого рынка.

Sidekick запускал только код, подписанный Danger или оператором. Ключи разработчика выдавали через веб-форму, но в 2010 году программу закрыли, а в 2011-м отключили и сами серверы. Автор нашёл в заводских прошивках самоподписанный сертификат Danger Developer Program с 512-битным RSA-ключом, которому доверяли все проверенные им поколения, от Hiptop 1 до Sidekick 3. За ночь 220 ядер на семи машинах разложили его модуль с помощью CADO-NFS: около 1175 ядро-часов и 8,5 часа реального времени. Собственная программа подписи с восстановленным закрытым ключом пересобрала официальный файл Danger байт в байт, а Sidekick 3 при загрузке написал «DEVELOPER BUILD». Дальше — интерпретатор Java на JavaScript, который запускает DangerOS в браузере, и Re:Danger: самодельные серверы Danger, которые уже отдают симулятору время, сообщения и веб-страницы.

Привет, Хабр! Недавно я поднимал в VirtualBox старую Windows Server 2003 R2. Кто-то скажет: «Зачем?». А мне было интересно, как поведет себя система, которая перестала получать обновления много лет назад, если её попробовать «подружить» с современной сетью.

Эпоха Windows Server 2003 и Windows XP — это время, когда интернет был другим. Тогда не было повсеместного HTTPS, сайты весили по 50 килобайт, а основным браузером был Internet Explorer 6. С тех пор веб-стандарты ушли далеко вперед, а протоколы безопасности (TLS) были переписаны с нуля. И если старую систему можно запустить в виртуалке ради ностальгии, то выйти с её помощью в современный интернет — это настоящий вызов.

Главная проблема, с которой я столкнулся — это отсутствие современных протоколов безопасности. Internet Explorer 8 (максимальная версия для Server 2003) физически не может открыть ни один современный сайт, так как он не понимает новые шифры.

Интересно наблюдать за тем, как порой разные подходы и парадигмы обмениваются своими лучшими качествами в процессе развития. Одно из таких событий в области хранения и обработки данных — противостояние и сближение DWH и Data Lake.

Как известно, DWH (Data Warehouse или хранилище данных) появился раньше, чем Data Lake (озеро данных). С ростом количества данных появилась необходимость создания и развития новой парадигмы, которая в будущем привела к созданию озера данных. С течением времени классический DWH никуда не пропал — он просто твёрдо занял свою нишу.

Google тестирует в ИИ-обзорах короткие пересказы страниц прямо в карточках источников. По наблюдению Search Engine Roundtable, такие сводки появляются в карточках справа и снизу от ответа AI Overviews: человек читает, что нейросеть сказала о странице, и только потом решает, кликать ли. По сути это новый сниппет (короткое описание страницы в выдаче), который за владельца сайта пишет ИИ-модель. Поэтому проверять теперь стоит первый экран страницы и прямые ответы на ней: если по пересказу непонятно, зачем переходить, клика не будет.

В команде Flipper Devices Inc. объявили о скором запуске проекта Flipper One на Kickstarter. «Прошли верификацию на стороне кикстартера и платёжек. Осталось нажать одну кнопку для старта. Можете пока зарегаться и актуализировать свои кредитки. Кикстартер будет по этой ссылке: kickstarter.com/projects/flipper‑devices/flipper‑one. Доставка будет в 🇺🇸USA, 🇪🇺EU, 🇬🇧UK, 🇨🇦CA, 🇦🇺 AU. Держатели купонов с предзаказами получат на почту инструкцию с датами и подробной информацией», — рассказал основатель Flipper Devices Inc. и автор проекта Flipper Zero Павел Жовнер.

Я давно хотел реализовать клеточный автомат «в железе» — то есть без программ, процессоров, микроконтроллеров, — на жёсткой логике. Например, широко известную игру «Жизнь». Однако каждый раз, когда я пытался представить себе реализацию, получалось нечто ужасное: сотни и сотни логических элементов ради того, чтобы собрать крошечное поле, на которое не влезет ничего, кроме одного глайдера. Поэтому я решил начать с чего-то более простого, — например, взять не двумерный клеточный автомат, а одномерный. Скажем, «Правило 110». В этой серии статей я расскажу, как мне удалось решить эту задачу.

LLM / ноосвики могут управлять эмоциональностью своих ответов – по экспериментам с LLM в области изучения формирования тональности ответов.

Я часто даю Claude Code длинную задачу и ухожу в соседнее окно. Через десять-пятнадцать минут возвращаюсь и вижу, что он давно упёрся в вопрос «можно выполнить эту команду?» и всё это время просто ждал. Системное уведомление Windows, конечно, показывалось, но на пять секунд в углу, пока я смотрел в другую сторону.

Подсказывать себе таймером не хотелось, нужна была штука, которую невозможно не заметить. В итоге получился маскот: маленький оранжевый человечек, который выглядывает из правого нижнего угла экрана, а если его игнорировать, выходит целиком, краснеет и начинает топать по панели задач. Ниже расскажу, как это устроено. Основные сложности оказались не в анимации, а в двух вещах: как вообще узнать, что Claude ждёт, и как нарисовать окно, которое видно поверх всего, но ничему не мешает.

Вы открываете приложение банка, чтобы перевести деньги. Находите нужную кнопку за пару секунд, вводите данные и закрываете приложение. В другом приложении та же задача превращается в квест: нужная кнопка спрятана, названия разделов ничего не объясняют, а после нескольких попыток хочется всё закрыть.

Почему одним продуктом пользоваться легко, а другим — нет? Дело в пользовательском опыте, или UX (User Experience). За него отвечает целая команда специалистов: UX-исследователь изучает поведение пользователей, UX-дизайнер проектирует интерфейс, а UX-редактор работает над текстами внутри продукта.

В статье разберёмся, чем занимаются эти специалисты, какие навыки им нужны, сколько они зарабатывают и где учиться UX.

После релизов гигантских и дорогих нейросетей хочется найти что-то, что подойдет под понятия экономии и специализации. И вот 9 ноября подразделение Meta* Superintelligence Labs выпустило Muse Ember — самую маленькую и дешевую модель в своей линейке. Она создана специально для массовой и рутинной работы: вызова инструментов, маршрутизации и разбора документов в ИИ-конвейерах. Новую связку описывают так: Muse Wonder планирует работу, а Ember ее выполняет. Разбираем, на чем держится релиз.

Creality начала продажи mBox — компактного 3D‑принтера для детей. Устройство рассчитано на использование дома, в школе и на кружках. Принтер до середины декабря продаётся эксклюзивно через TikTok Shop в США.

Обновлённая видеомодель Google Gemini Omni 1.2 Flash стала дешевле, научилась держать детали персонажей и товаров между кадрами и позволяет править ролик репликами, не генерируя его заново.

1 марта 2026 года Telegram добавил в личные чаты кнопку «Запретить копирование». Нажал — и собеседник больше не может переслать, скопировать или сохранить ваши сообщения. По крайней мере, так это выглядит для пользователя.

Я разрабатываю сервис для выгрузки переписок и файлов из Telegram, который работает через сессию самого пользователя. Поэтому после мартовского обновления мне пришлось разобраться, что эта кнопка делает, а что нет. Я открыл исходники Telegram Desktop (ветка dev, коммит 3a2a9a3 от 4 ноября 2026) и прошёл весь путь: от флага в API до того, что исчезает в меню.

Короткий ответ: запрет копирования — это флаг, который официальные приложения добросовестно соблюдают. Шифрования или DRM за ним нет. От случайной пересылки он защищает хорошо, от целенаправленного сохранения — нет. Ниже — подробно, с кодом.

Французское правительство обвинило Иран в кибератаках, направленных против тысяч подключённых к интернету промышленных холодильников и морозильных установок в супермаркетах и на объектах службы крови, пишет Reuters.

Старт экономическим реформам, изменившим облик Вьетнама, начался в 1986 году. В короткие сроки коммунистические власти страны, не отказываясь от своего доминирующего политического положения, легитимизировали различные формы собственности и установили принципы рыночного социализма. В этом плане они ориентировались на Китай, и глупо было не использовать успешный опыт северного соседа, с которым они, к слову, даже успели повоевать в XX веке. 

Сегодня, 10 ноября, в Steam выходит первая глава «Лествицы» от студии «Хорошие игры». Это бесплатный мистический детектив, действие которого разворачивается на Русском Севере в начале 2000-х.

Компания «Нанософт», ведущий российский разработчик САПР/ТИМ-решений, объявляет о выходе TDMS Фарватер Web версии 26.1 – технического обновления оснащенной веб-интерфейсом системы документооборота и управления проектированием в строительстве. Обновление системы повышает безопасность и прозрачность в рамках проектных задач, позволяет работать в XML с ведомостями объемов работ и заданиями на проектирование, а также расширяет интеграционные и аналитические возможности – от отчетов из дашбордов до отправки уведомлений и документов на внешние адреса.

Привет! Мы BI-разработчики: Айгуль Ахметова из команды аналитиков Авито Рекламы и Валерия Смирнова из Товаров. Вместе мы создаём аналитическую отчётность, которая помогает командам быстрее разбираться в бизнес-метриках. А ещё сделали бота, который снял с аналитиков часть рутины.

Команда Core BI отвечает за основной финансовый дашборд. Каждое утро начинается примерно одинаково: 

1. Открываем основной финансовый отчёт.
2. Проверяем, успели ли обновиться данные.
3. Смотрим динамику выручки и проходимся по разрезам.
4. Если цифра заметно изменилась — разбираемся, где именно и почему. Для этого подключаем аналитиков метрик из разных команд.
5. Коротко объясняем результат коллегам, а если с данными что-то не так — предупреждаем, когда они будут готовы.

Ничего сверхъестественного, но эти действия каждый день отнимают минимум полчаса. Не потому, что каждый раз нужно провести сложное исследование или глубоко погрузиться в детали. Просто между просмотром графика и ответом на вопрос «Что случилось?» есть несколько обязательных проверок — пропустить их нельзя.

Мы решили автоматизировать эту часть работы и сделали Big10 Pulse — бота в корпоративном мессенджере Mattermost. Он ежедневно мониторит ключевые бизнес-метрики. Как только свежие данные готовы, присылает PDF-отчёт и аналитическую записку с факторным анализом изменений и найденных отклонений. 

Так аналитику не приходится каждый день повторять одни и те же действия, а пользователю — постоянно проверять, обновились ли данные.

Звучит как идеальная задача для большой языковой модели — как мы любим: собрать контекст из разных источников и тредов, а затем объяснить найденную аномалию. Но довольно быстро мы поняли, что главное здесь не то, какую работу можно поручить модели, а то, какую — нельзя.

Принято считать, что LLM обесценивают опыт: новичок с моделью выдаёт результат, похожий на результат эксперта, и платить за экспертизу становится незачем. Данные показывают более сложную картину. Модель действительно сокращает разрыв, но только на задачах, которые она решает хорошо, и не даёт новичку главного — способности проверить ответ. Уравнивает новичка с LLM и опытного специалиста не модель, а найм, который проверяет ровно то, в чём они похожи. Разберёмся, как это происходит, и какие адаптации найма можно обосновать исследованиями.