Моя лента

Портал MP1st поделился первыми подробностями о ремейке первой части Silent Hill 1999 года. Переосмыслением культового хоррора занимается польская студия Bloober Team. Источники утверждают, что проект планируют выпустить в 2027 году.

Преступники, орудующие на автомагистралях, стали использовать изощрённые цифровые методы, чтобы угонять грузовики, перевозящие дорогостоящее оборудование для дата‑центров на миллионы долларов.

Так уж исторически сложилось, что весь научный и лабораторный софт — от программы рентгеновской рефлектометрии X-Ray Calc до нашего электронного лабораторного журнала — я пишу на Delphi. Когда к этой работе подключились кодовые агенты, выяснилось, что публичные рейтинги моделей мало чем помогают при выборе правильного инструмента: они там все проверяют Python и TypeScript, а на паре .pas и .dfm даже лидеры рейтинга регулярно ломают формы VCL.

Так что мы отобрали 20 задач из трёх наших репозиториев на Delphi и прогнали на них семь облачных и локальных моделей в двух режимах: без подсказок и с нашим навыком delphi-development и нашли победителя!

Солнце — один из наиболее очевидных источников энергии на Луне. Солнечные панели и солнечные концентраторы — два способа его использования. Первый из них вырабатывает энергию, второй же обладает более широкими возможностями.

С помощью концентраторов солнечный свет способен нагревать материалы до очень высоких температур. Это полезно как для разных видов тепловых электростанций, так и для плавки реголита в строительстве или же промышленности напрямую, без лишних преобразований.

Тепло также можно запасать: для этого нагревают специальный материал, а затем используют накопленную энергию, когда солнечного света уже нет. В отличие от солнечных панелей, такой подход не требует сложных аккумуляторов с земли, подойдет любой материал с хорошей теплоемкостью. Правда, такой подход не решает проблему лунной ночи: для длительного хранения потребуются значительные запасы теплоаккумулирующего материала и эффективная теплоизоляция.

Но раз концентрированный свет так полезен, стоит разобраться, каким образом его можно получить.

Привет Хабр! Сегодня я хочу рассказать о том, как выпустил первые 3 библиотеки на Python, какие цифры получил, что понял, узнал и чему научился. Надеюсь, если вы захотите написать свою библиотеку, моя статья поможет вам не наступить на некоторые грабли...

27 июня 1976 года. В афинском международном аэропорту Эллиникон творился эталонный, прямо-таки первозданный южный бардак: греческий наземный персонал объявил забастовку. Для местной службы безопасности это стало прекрасным поводом забить на любые инструкции. Стационарные рамки металлодетекторов просто выдернули из розеток — чтоб не пищали попусту над ухом, а досмотр транзитного сектора превратился в чистую формальность с ленивым похлопыванием по карманам. Разумеется, мимо такой сказочной халявы никто бы не прошел. Четверо пассажиров, прилетевших разными рейсами с Ближнего Востока, совершенно по-домашнему, в ручной клади, протащили на посадку пистолеты, два автомата и увесистую связку гранат.

Исследователи из компании Enclave обнаружили в приложении Microsoft Authenticator на Android уязвимость, которая позволяла любому сервису на устройстве незаметно получить доступ к рабочей учётной записи. Для этого вредоносному приложению не требовались никакие специальные разрешения, а от пользователя не нужны были действия.

В сентябре Canonical объявила, что будет выпускать апдейты для ядра Linux в Ubuntu каждую неделю. Одна из причин — инструменты на основе ИИ помогают находить все больше уязвимостей, и разработчикам приходится быстрее доставлять исправления пользователям. Впрочем, на статистику повлияли и новые правила учета ошибок в Linux. Чтобы справиться с нагрузкой, компания перестраивает график подготовки пакетов, сохраняя время на их проверку. Давайте посмотрим, как это будет работать и насколько полезными оказались нейросети в поиске проблем с безопасностью. 

Карта 2×2 км при клетке 5 см требует 1,6 ГБ на байтовый слой. Храним PNG-тайлы 512² и подаём SDK окно 5000². NumPy/Pillow, отрицательные индексы, LRU, ROS AtlasPlan, продолжение задачи и сохранение досъёмки.

В первой части мы поговорили о техничке, теперь поговорим о практике. Узнайте, как генерируются видео в разных нейросетях, какие ограничения нужно учитывать, и получите 12 трендовых промптов. 

Привет!

Меня зовут Антон, я специалист по автоматизации тестирования (AQA) в 2ГИС.

В автоматизацию я пришёл из Python backend-разработки. Так вышло, что среди обычных задач мне захотелось попробовать написать e2e-тесты. В итоге тестирование стало моей основной работой. Обычно про карьерный путь рассказывают в обратном направлении: начал с тестирования, а потом перешёл в разработку. У меня получилось иначе. Поэтому я хочу ответить себе и вам на вопрос: «Почему я продолжаю работать в тестировании, не переходя обратно в разработку?»

Для этого расскажу, из чего складывается моя работа и что обычно остаётся незримым за формулировкой «пишет автотесты». Надеюсь, что после этой статьи вы посмотрите на AQA немного иначе 🙃

Мы делаем AI-менеджера для селлеров на Wildberries, Ozon и Яндекс Маркете — сотрудника, у которого в руках цены, остатки и рекламные бюджеты. И сознательно не дали нейросети свободы: что можно сделать, решает закрытый список операций и регулярки, модель только выбирает из разрешённого, а любые деньги уходят в кабинет площадки только по кнопке владельца.

Рассказываем, как устроен первый прототип, почему мы начали именно так и что проверяем на живых кабинетах.

Мы начали переход раньше, чем он стал неизбежным. Ещё в 2021 году собрали на 1С прототип для учета закупки, транспортировки и реализации нефти и проверили, справится ли платформа со сложным отраслевым контуром. Типовая 1С:ERP для этого не подходила. Чтобы сохранить привычные для пользователей процессы, её пришлось бы почти полностью переписать. Поэтому новую систему начали строить с нуля на БСП, а функциональность переносили из существующей ERP по частям. Ядро команды досконально знало первоначальную ERP и реализованные в ней бизнес-процессы, поэтому людям предложили переучиться. В итоге около 30 специалистов перешли на новую платформу, а недостающих экспертов добрали с рынка.

Мы сделали классную штуку. Сейчас пойдём и порвём рынок. Примерно так думала команда после нескольких лет работы, когда появился интерес у внешних компаний. Код ведь работает, есть первые пользователи, и остаётся «красиво» упаковать разработку. Но на практике быстро выяснилось, что работающий код ещё не продукт. Ему нужны оформленные права, дистрибутив, лицензирование, конкурентная цена, правила развития и поддержка. Пришлось меняться и самой команде. Люди, которые десять лет обсуждали задачи с одними и теми же внутренними заказчиками, теперь должны были показывать продукт незнакомым компаниям и не закапывать их в ГУ-12 (заявка для РЖД на перевозку).

Получились две миграции: технологическая и организационная. Дальше расскажем, как перешли на 1С и какие решения можно переиспользовать, чтобы не проходить этот путь с нуля.

SQLite в небольшом боте выбирают за то, что не нужен отдельный сервер. А потом в логах раз в пару дней появляется sqlite3.OperationalError: database is locked, и непонятно, кто и что держит. Показываю на воспроизводимых примерах три причины, которые я встречал в заказах: забытый commit из-за неявных транзакций модуля sqlite3, транзакцию «прочитал, потом записал», которая падает мгновенно даже с timeout, и синхронный драйвер внутри asyncio. В конце обёртка на aiosqlite с WAL, busy_timeout и BEGIN IMMEDIATE, которую я теперь ставлю в каждый такой проект. Код проверен на Python 3.14 и SQLite 3.50.

Если вы работаете в SEO хотя бы несколько лет, имя Эрика Энжа вам наверняка знакомо. Его книга «SEO — искусство раскрутки сайтов» (The Art of SEO), написанная в соавторстве со Стефаном Спенсером и Джесси Стрикчиолой, выдержала четыре издания, стала настольной для нескольких поколений оптимизаторов и до сих пор остаётся одним из самых востребованных руководств по поисковой оптимизации. Именно поэтому выход новой книги Эрика Энжа (теперь в соавторстве с Адрианом Риднером) вызвал закономерный вопрос: а не пытаются ли авторы «реанимировать» SEO в эпоху, когда, по мнению многих, классическая оптимизация умирает под натиском нейросетей? И не мешает ли груз прошлых заслуг?

Человек всегда стремился выйти за пределы своих, довольно ограниченных, возможностей физического тела, расширяя их за счёт разнообразных технических приспособлений — не исключением являются в этом длинном ряду решений и способы организации видения, в тех условиях, в которых обычно зрение человека его подводит — например, в полной темноте. 

За XX век было выработан целый ряд решений подобного рода, и, в последнее время, появляются новые, весьма любопытные области, над которыми (по идее) можно было бы поработать, так как в результате можно было бы получить довольно удивительное изделие, само по себе даже тянущее на стартап! 

Особенно интересно и привлекательно, с моей точки зрения, во всём этом то, что, если в предыдущие исторические периоды в подобной области могли работать преимущественно корпорации, то теперь, даже любители могут попытать свои силы! 

Итак, посмотрим, о чём же речь?

Жалобы клиента - это всегда важная информация для подрядчика, но часто еще и возможность дополнительно заработать. Я покопался в своем опыте топ-менеджера НОРБИТ за последние 20 лет и сформулировал восемь основных типов жалоб, которые можно и нужно превратить в деньги.

Всю эту волну в Твиттере прозвали Black October. У индийского удостоверяющего центра ключи можно было восстановить прямо из сертификатов, LiteLLM меньше чем на два часа выехал на PyPI с похитителем учёток, а Railway после инцидента отозвала все API-токены.