Все потоки

У меня глаз начинает дёргаться, когда я вижу очередной заголовок в духе «Ученые случайно создали батарею, которая изменит мир». Открываешь статью, а там... лирика. «В 10 раз мощнее», «заряжается за секунду», «экологически чистая графеновая нанопыль».

Дорогие журналисты и копирайтеры! До второго абзаца вы обязаны дать цифры. Не абстрактные «разы», а ватт-часы/кг, количество циклов, цену за кВт*ч, и где это купить. Если у вас нет этих данных — у вас нет новости. У вас есть кликбейт.

Для меня, как инженера, критерий существования технологии прост: если я не могу купить эту ячейку на Aliexpress, Taobao или через поставщика в Шэньчжэне - её не существует. Это лабораторный курьез, который, скорее всего, там и умрет.

Любите оптические иллюзии? Я их обожаю: ты смотришь на картинку в полной уверенности, что видишь одно, а потом восприятие меняется — и перед тобой уже нечто совершенно иное. Подобные иллюзии существуют и в книгах. К примеру, «Понедельник начинается в субботу» братьев Стругацких на первый взгляд кажется восторженным гимном труду: герой много рассказывает о людях, одержимых страстью к работе…

И только при внимательном прочтении можно заметить, что дальше разговоров дело не идёт. Симпатичные авторам герои развлекаются, бродят по институту, рисуют стенгазету, обсуждают мёртвого попугая — занимаются чем угодно, только не своими прямыми обязанностями. Собственно научной работой заняты лишь неприятные персонажи: Выбегалло, Корнеев.

Дело в том, что повесть была написана под впечатлением от работы одного из авторов в Пулковской обсерватории. Расположенная рядом с городом, она страдала от засветки, делавшей наблюдения практически невозможными. Позже проблему решат, создав наблюдательные площадки в горах. Борис Стругацкий работал там в переходный период: наблюдать уже нечего, а новые площадки ещё не созданы. Он и его коллеги получали деньги за бесполезный, необременительный труд — и это нашло отражение в книге.

Впрочем, тема сегодняшней статьи будет мрачнее и серьёзнее. Я предлагаю обсудить очень актуальную для современной России книгу — роман Роберта Хайнлайна «Звёздный десант».

Главной проблемой при обучении нейросетей остаётся нехватка качественной информации. Всем моделям глубокого обучения может потребоваться большой объём данных для достижения удовлетворительных результатов. Для успешного обучения модели данные должны быть разнообразными и соответствовать поставленной задаче. В противном случае пользы от такой сети будет мало. Хорошо известно, что нехватка данных легко приводит к переобучению.

Но вот беда, трудно предусмотреть и собрать данные, которые покрывали бы все ситуации. Допустим, вы хотите научить систему находить на фото конкретную кошку. Вам потребуются снимки этого животного в самых разных позах — будь то сидя, стоя или обдирающей диван.

А если требуется распознавать кошек в принципе, то вариантов становится в разы больше. Видов кошек в природе тысячи, они все разных цветов и размеров. Почему это важно? Представьте, что наш набор данных может содержать изображения кошек и собак. Кошки в наборе смотрят исключительно влево с точки зрения наблюдателя. Неудивительно, что обученная модель может неправильно классифицировать кошек, смотрящих вправо.

Поэтому всегда нужно проверять свою выборку на разнообразие. Если данные не подходят под реальные условия, то и задачу решить не получится.

Что делать, если у нас дефицит данных?

Привет, Хабр! Импортозамещение в ИТ — это не просто смена вендоров или технологий. Это сложнейшая хирургическая операция на живом организме бизнес-процессов компании. Привет, Хабр! Я Станислав Тульчинский, руководитель блока кредитного корпоративного бизнеса РСХБ.Цифра. В этой статье расскажу про наш проект по замене информационной системы управления жизненным циклом залогов и договоров залога (и это не одно и тоже) по кредитам юридических лиц в банке.

Привет, меня зовут Андрей, я руковожу группой обнаружения и реагирования на угрозы в Yandex Cloud. 2025 год стал беспрецедентным по тому, как развитие ИИ повлияло на индустрию, — в том числе и в сфере информационной безопасности. Но спектр всех угроз облачной инфраструктуре не ограничивается только этим фактором. 

В этой статье вместе с моими коллегами попробовали проанализировать тренды прошлого года, и сделать прогноз на 2026-й: каким в этом году будет облачный ландшафт безопасности.

Я живу совсем недалеко и от студгородка ННГУ и от «старинных», первых корпусов – это всё центр Нижнего Новгорода. Когда я рассматриваю старые фотографии проспекта Гагарина (до того, как он им стал), мне сложно представить, что эти пустынные рельефные территории на высоком берегу Оки быстро заселились корпусами, садами, инфраструктурой и вот уже много-много лет я, мои одноклассники, наши родители, а у некоторых уже и дети ходим по дорожкам, где авторы аккуратных надписей красочно рассказывают о своих факультетах, а заодно незримо сражаются за звание СЛФ. Но мы-то знаем, что СЛФ – это тот, который ты закончил.

Как человек, постоянно нет-нет, да и связанный с вузовской сферой, я прекрасно знаю, что вуз изнутри определяет многое: сами студенты, преподаватели, атмосфера, дух, состояние корпусов и общежитий… Но главный, кто определяет жизнь вуза, – это ректор. Ситуация простая: если человек пришёл в вуз, смог в него врасти и в то же время привнести что-то своё, характерное, новое, свежее, не ломая при этом того, что сложилось, - ректор на своём месте и у них с вузом всё получится. Ректор ННГУ Олег Владимирович Трофимов именно такой. И, кажется, это первый ректор крупного российского вуза, который рассказал о своём университете специально для Хабра, без перепечаток, компиляций и скучного официоза. Просто сели – и поговорили.

Разговор о собственном PostgreSQL-кластере обычно начинается с фразы: «Да там поставить — день работы». Технически это правда. Установка PostgreSQL на два сервера в разных ЦОДах действительно занимает несколько часов. Проблема в том, что установка — это меньше 10% работы до Production-ready-состояния.

В этой статье мы декомпозируем все задачи, которые стоят между идеей развертывания и работающим кластером с отказоустойчивостью между ЦОДами. Все с оценками в человеко-часах, чтобы можно было собрать для себя TCO и сопоставить свои затраты. Учтите, что если все это вы делаете в первый раз, то по всем шагам время увеличивается втрое.

Параллельно покажем те же временные и трудозатраты при выборе Managed-решения, DBaaS (базы данных как сервис), чтобы вы могли сравнить и выбрать — делать дальше самим или передать это на аутсорс.

Привет, Хабр! На связи снова Иван Глинкин, руководитель группы аппаратных исследований из команды Бастиона. 

«Флешка с кодовым замком», «флешка с аппаратным шифрованием», «зашифрованный USB-накопитель», наконец, эталонное название — «криптографический модуль» (Cryptographic Module). У криптофлешки aka encrypted USB много имен, но суть от этого не меняется.

Задача такого устройства — защитить чувствительную информацию от несанкционированного доступа на программно-аппаратном уровне: при помощи шифрования, механизмов антивскрытия и прочих «семи печатей». Однако так ли надежны эти защищенные USB-накопители, как принято считать, или это всё от лукавого? 

Мы решили не доверять маркетинговым заявлениям и провели собственное исследование: попытались взломать несколько таких устройств методами аппаратного реверс-инжиниринга. Попробовали извлечь данные, определить применяемые типы шифрования, вскрыть криптофлешки и прочитать чипы памяти.

Результаты получились интересными. Подробности — под катом.

Привет, Хабр!

В начале года я всегда смотрю, что нового появилось в CSS за прошлый год. Надо же придумывать новые решения для наших фронтендерских задач, чтобы было удобнее, проще, быстрее и надёжнее.

Этот год не стал исключением. Я составил список понравившихся новинок в CSS, которые появились к началу 2026 года. Сразу скажу, что это совсем новые фишки. Их браузерная поддержка ограничена в основном только браузером Google Chrome.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Почему большинство корпоративных ИТ-систем устаревают в момент внедрения и как этого избежать

Если вы хотя бы раз сталкивались с документооборотом в компании, то знаете, что это огромная и неповоротливая махина, наладить которую сложно, пустить на самотек нельзя, а выстроить идеально практически невозможно. Или все-таки возможно? Какие проблемы возникают при работе с системами электронного документооборота и как их избежать еще на этапе внедрения, попробуем разобраться в этой статье. 

Привет! Меня зовут Любовь Черкасова. Я больше 13 лет работаю в ИТ и занимаюсь цифровизацией бизнес-процессов в крупных компаниях. За это время я руководила командами аналитиков и отделом внедрения, участвовала в проектах по запуску и развитию корпоративных систем, а также выводила на рынок собственный продукт — LDM.КЭДО.

Последние годы я занимаюсь развитием CSP-платформы и регулярно вижу и исправляю последствия архитектурных решений, принятых на этапе внедрения. Поэтому многие из наших проектов - устранение этих последствий и замена существующих систем. Я ни раз наблюдала проекты, в которых система формально внедрялась успешно, но уже в процессе реализации становилась неактуальной для бизнеса: требования менялись быстрее, чем шёл проект. Именно этот опыт и выводы из него легли в основу статьи. Я расскажу о том, как наша команда изменила подход к реализации систем электронного документооборота (СЭД), и что из этого получилось. Надеюсь, наш опыт будет полезен кому-то еще. 

Все кейсы, описанные в статье, реальные, они действительно из жизни наших клиентов. 

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Сегодня мы еще раз вспомним об интереснейшей операционной системе QNX. На сей раз мы используем QNX в качестве игрового стенда для запуска игр от SNES посредством эмуляции. И DOOM, конечно же, будет — DOOM.

А вы знали, что он портирован на SNES? С музыкой, все дела… 

Приглашаю всех, кому интересна экзотическая операционная система в нецелевом использовании для ретрогейминга, для ознакомления под кат.

Привет, меня зовут Саша, и я продолжаю рассказывать о JavaScript тем, кто только взялся за освоение этого языка. В прошлой статье мы разобрали функции-конструкторы и оператор new, научившись создавать шаблоны для множества однотипных объектов.

Сегодня мы сделаем следующий шаг к современному JavaScript. Я покажу вам классы — более чистый и понятный способ делать ровно то же самое. Хоть классы и называют «синтаксическим сахаром», но это не отменяет популярность и удобство их использования. Поехали!

Привет! Меня зовут Виктор Пантелеев, я менеджер технических проектов в Яндексе. Компьютер — основной инструмент большинства наших сотрудников. А для того, чтобы этот инструмент работал как надо, его следует настроить — быстро для конечного пользователя, в соответствии с его рабочими нуждами и требованиями безопасности.

Раньше этот процесс был исключительно локальным: настройка, или, как её ещё называют, наливка, осуществлялась только в офисах по локальной сети. Но сегодня мы можем настраивать ноутбуки и удалённо. О том, как и почему мы к этому пришли, а также об эволюции процесса я расскажу в этой статье.

Привет, Хабр!

Знаете, что общего между документацией Rust и советами бабушки? И то, и другое звучит разумно, пока не начнёшь применять буквально ко всему. «Используй дженерики для переиспользования кода», «оборачивай общие данные в Arc<Mutex>», «создавай типизированные ошибки» — всё это написано в книгах, статьях и туториалах. И всё это может превратить ваш проект в нечто, от чего хочется плакать.

Владимир Крылов, профессор математики, научный консультант Artezio и один из самых глубоких русскоязычных экспертов по применению ИИ в разработке, дал интервью по итогам года. Мы поговорили о том, почему reasoning-модели галлюцинируют вдвое чаще обычных (и это математически неизбежно), почему OpenAI объявил «код красный» и отстаёт от Google, и правда ли, что программисты, умеющие писать код только руками, скоро вымрут как вид. Спойлер: Паваротти не умел читать ноты, и это кое-что говорит о будущем vibe-coding.

Владимир Крылов регулярно проводит лекции о практическом применении LLM в разработке на канале Ai4dev. Если хотите разобраться в теме глубже, чем позволяет это интервью в блоге ЛАНИТ, подписывайтесь.

У нас есть цех, где жидкая сталь превращается в слиток. Это происходит в УНРС — установке непрерывной разливки стали. На УНРС жидкая сталь проходит через кристаллизатор, где формируется «корочка» (оболочка) будущего непрерывнолитого слитка, и поддерживающую систему, состоящую из роликовых сегментов, где происходит окончательное затвердевание слитка за счёт охлаждения в зоне вторичного охлаждения (ЗВО) водо-воздушной смесью.

Сегменты имеют регламентированный ресурс, после достижения которого отправляются в ремонт. Плюс на сегментах могут забиваться отдельные форсунки, а это приводит к дефектам формируемых слябов.

Сегменты постоянно осматривают рабочие.

В предыдущей серии оказалось, что бумажный журнал — не самый эффективный способ отслеживания. Мы его заменили на ИТ-систему, что уже повысило безопасность и вызвало глубокое моральное удовлетворение рабочих.

Получилась критичная ИТ-система, которая не делает ничего космического или нагруженного, но предельно важна всем в цеху.

Вот про развитие этой системы я сейчас и расскажу.

Всем привет! Меня зовут Сидоров Антон, я руководитель отдела технической архитектуры в департаменте сопровождения информационных технологий ПСБ. Моя команда занимается архитектурой инфраструктурных систем, и сегодня я хочу рассказать вам про наш первый опыт использования подхода «Архитектура как код»

Финансовые системы каждый день генерируют потоки данных: транзакции, котировки, события в мобильных приложениях, отчёты партнёров. Данные легко превратить в витрины и отчёты. Сложнее — превратить их в прогноз, который помогает принять решение в моменте.

Предиктивная аналитика отвечает на вопрос «что, скорее всего, произойдёт дальше». В финтехе это обычно сводится к вероятности события или прогнозу числа: риск дефолта, вероятность мошенничества, ожидаемый спрос на продукт. Дальше модель уже превращают в действие: лимит, скоринговый порог, приоритет проверки.

В статье расскажем, какие типы моделей чаще используют в финтехе, где они применяются, как обычно устроен конвейер данных и моделей, и какие ограничения чаще всего ломают качество в эксплуатации.

В прошлых частях мы поговорили о том, как происходит регистрация объектов в сборщике мусора, о том как происходит планирование и вызов сборки мусора, что такое молодое поколение и как устроена для него сборка мусора. В этой части пришло время поговорить об инкрементальной сборке мусора — главному нововведению версии 3.14 в части сборки мусора. Поговорим, как она устроена, какие даёт преимущества и какие имеет недостатки, а также затронем полную сборку мусора.

Если вам интересно, давайте попробуем разобраться.

Допустим, вы написали код для решения задачи, которая хорошо распараллеливается. Каждый поток занимается своим участком работы и не зависит от других, поэтому потоки почти не должны координироваться друг с другом, за исключением самого последнего этапа, когда требуется объединить результаты. Естественно, в данном случае логично предположить, что чем больше ядер задействуется для такого кода, тем быстрее он выполнится. Вы ставите бенчмарки и сначала прогоняете этот код на ноутбуке. Действительно, оказывается, что он практически идеально масштабируется на всех четырёх доступных ядрах. Затем вы прогоняете его на большой и пафосной многопроцессорной машине, рассчитывая, что производительность будет ещё выше — но убеждаетесь, что на практике этот код работает даже медленнее, чем на ноутбуке, сколько бы ядер под него не выделить. Да, именно с таким случаем мне однажды довелось столкнуться.