Все потоки

Я выбрал Artix, кстати.

Всё. С этим покончено. Недавно я установил Linux на свой основной десктопный компьютер и рабочий ноутбук, полностью перезаписав раздел Windows. По сути, я удалил главную операционную систему с двух компьютеров, которыми пользуюсь чаще всего, доверив все свои личные и рабочие потребности сообществу опенсорса. Эта тенденция набирает популярность, и я присоединился к общему ажиотажу, но по веским причинам. Некоторые из этих причин могут отозваться в вас и убедить наконец-то тоже совершить этот переход. В статье я расскажу о своём опыте.

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.

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.

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.

Весной 1981 года над аэродромом в Жуковском появилось нечто невообразимое: стратегический бомбардировщик 1950-х годов с гигантской цилиндрической бочкой на спине готовился к первому полету. Зрелище было несколько странноватым.

Монстр с размахом крыльев в 53 метра выглядел как инженерная шутка, нарушение всех законов аэродинамики. Но это была не шутка. Это было отчаянное решение проблемы, которая поставила в тупик всю советскую космическую программу.

Данные реальных логов за 7 месяцев на 527 человек — что люди делают с LLM на работе и что с ними не так

Я внедрял всё это, и мы договорились, что можно использовать статистику по обезличенным логам. Это прямые подсчёты транзакций. Не прогнозы аналитиков, не презентации вендоров — а конкретные реальные логи.

Компания решила возглавить безобразие и дать всем сотрудникам внятный сервис, попробовать все модели рынка и вообще посмотреть, что это даст на практике в приросте производительности и так далее.

Они выбирали между подпиской и моделью с оплатой за токены, и, к счастью, выбрали второе.

Потому что в среднем пользователь использует LLM далеко не так, как может показаться. Если что, крупные модели показывают пользователей, но тщательно скрывают количество запросов и трафик. Потому что его там крайне мало.

Якоб Нильсен проводил исследование, что только 20% населения могут нормально сформулировать промпт. Пробуют пару раз и уходят.

Короче, за 7 месяцев с июня по декабрь 2025:

416 пользователей из 527 хоть раз потыкались

122346 запросов (в среднем 42 запроса на пользователя в месяц)

6851 доллар расходов (535 тысяч рублей, 184 руб/месяц на активного юзера)

Если бы они брали 20-долларовые подписки GPT, то получили бы то же самое в 8,5 раз дороже.

При этом мы внедряли агрегатор нейросетей, и там были картинки. 64% бюджета — генерация картинок.

Если только LLM, включая SOTA-модели вроде Gemini 3 Pro Preview, последние GPT, Gemini, последние Антропики — то было бы всего 62 рубля в месяц на пользователя.

Те, кто понял, зачем ему модель, возвращался постоянно.

В общем, заходите, расскажу, что реальные люди, если не бить их палкой, в реальном мире делают с LLM. На практике.

Дублирование, использование неразличимых деталей, рассогласованность символов, путаница и куча других недоразумений...

Впереди подробный разбор перлов дизайнерских решений в macOS Tahoe с оглядкой на старое-доброе руководство Macintosh Human Interface Design из далёкого 1992 года. — прим. пер.

В этой статье подробнее освещу подход с установкой недоверенного мессенджера Max в "рабочий профиль" на Android, который отгораживает приложения от основного профиля. Обойдемся сегодня без покупки нового гаджета.

Из-за чего весь сыр-бор? Вчера вышла статья, что потребитель пошел по магазинам, искать себе новый телефон для установки туда мессенджера Макс. На Хабре комментаторы в большинстве своем решили: это всё из-за недоверия народного! Допустим. А что, сразу телефон отдельный покупать надо?

В Google я устроился где-то 14 лет назад и тогда думал, что моей работой будет написание хорошего кода. Отчасти так и оказалось. Но чем дольше я там трудился, тем больше понимал, что преуспевающие разработчики — это не обязательно лучшие программисты. Обычно это те люди, которые научились лавировать среди всего, что окружает код — среди людей, внутренней политики и условий неопределённости.

В конечном итоге за всё это время я освоил множество уроков, которые определённо пригодились бы мне изначально. Некоторые избавили бы меня от многих месяцев фрустрации. На понимание других ушли годы. Причём ни один не касается каких-то конкретных технологий, которые меняются слишком часто, чтобы играть важную роль. Все эти уроки связаны с паттернами, которые продолжают встречаться раз за разом — в каждом проекте и каждой команде.

Я решил поделиться ими, так как мне самому помогли освоить их другие разработчики. Поэтому в некотором смысле я передаю эстафету.

Всем привет, в этой статье я расскажу, о том как у многих прокатывает обойти белые списки, и в чем вообще корень проблемы, если вы "чайник" и не хотите запариваться со всей настройкой в <a href="#services"> конце статьи</a> привел сервисы которые упоминают в обсуждениях

Прямой коннект VLESS + Reality до Европы (Амстердам, Германия, Финка) почти у всех под шейпингом. ТСПУ освоили новую тактику: они не рвут сессию через RST, а просто «фризят» её. Как только объем данных в одной TCP-сессии переваливает за 15-20 КБ, пакеты перестают приходить. Коннект висит, пока клиент не отвалится по таймауту.

На рынке по-прежнему держится норма: после 40–50 лет карьеру лучше не трогать. Я 30 лет служил в морской авиации, а перед выходом на пенсию понял, что у меня остаётся немного вариантов для заработка — один из них: устроиться охранником в школу за 30 000 рублей с гордой надписью Security на курточке. Рассказываю, как решил поменять профессию, через что пришлось пройти и как в итоге в 53 года стал тестировщиком программного обеспечения.

Личный опыт постройки меридианного радиотелескопа для приёма линии водорода с длиной 21 см. Подробно о конструкции, борьбе с шумами и том волнующем моменте, когда на экране из хаоса возникает пик от облаков Млечного Пути. А также о том, как из этих пиков своими руками, если есть много времени и желания, можно построить кривую вращения Галактики и понять, зачем ученым нужна темная материя, а то и сложить схематичную, но настоящую карту спиральных рукавов нашей Галактики.

Я уверен, вы видели модели машинного обучения, которые принимают текст и предсказывают, является ли он спамом. Аналогично модель может проанализировать отзыв о фильме и определить его тональность — положительную или отрицательную, понимать что «груша» связана с «яблоком» куда больше, чем с «теплоходом».

Первое правило обучения любой модели машинного обучения — это преобразование входных данных в числа. Цифровой объект можно представить числом: картинку, текст, аудио или видеофайл — практически всё что угодно.

Для того чтобы ввести этот объект в нашу ML модель как некое понятие, мы должны преобразовать его в определённый набор чисел. По этому набору чисел мы сможем определить, что, например, этот объект «яблоко», а не «груша».

С картинками все просто. В чёрно-белом изображении (в градациях серого) самый яркий пиксель имеет значение 1, самый тёмный — 0, а оттенки серого имеют значения от 0 до 1. Такое числовое представление упрощает обработку изображений. Преобразовав изображение в цифровую форму на основе значений пикселей, мы можем использовать его в качестве входных данных для обучения нашей модели, позволяя нейронной сети обучаться на значениях пикселей.

Однако что делать с текстом? Как спроецировать буквы в числа?

Привет всем!

В большинстве книг по Linux, ядро — это такая священная корова или, как говорят, "черный ящик". Мы работаем в командной строке, юзаем утилиты, а где-то там, за занавесом, этот ящик творит чудеса, чтобы всё работало.

Я решил сам разобраться и доказать: ядро Linux — это просто исполняемый файл. Никакой магии. Его можно взять, скомпилировать (или просто скопировать) и запустить, как любой другой бинарник.

Сейчас мы проделаем пару простых но крутых экспериментов. Цель не столько повторить их, сколько построить в голове четкую картину, как вообще Linux устроен и как его компоненты общаются.

Но сперва — а что это вообще за ядро?

Leica G9ii

Эта статья не является подробной инструкцией. Это описание того, что происходит, когда разработчик ПО принимается за решение аппаратной задачи, пойдя по сложному пути.

Камера названа так, потому что внутренности взяты у Lumix G9ii, а корпус — это реплика Leica M, изготовленная на станке с ЧПУ. Также я изготовил новые гибкие кабели для соединения сменивших положение кнопок и колёс управления.

Зачем?

Много лет у меня была мечта написать собственное ПО для камеры или, по крайней мере, спрятать неиспользуемые меню; я хотел избавиться от бойлерплейта и оставить только самое необходимое. Я фотограф-любитель, поэтому, например, практически не использую никаких других режимов, кроме A и M. Хоть я и программист, такая задача была бы для меня невыполнимой: мне не хватает навыков в реверс-инжиниринге двоичных файлов, работе с шестнадцатеричным кодом; кроме того, если что-то пойдёт не так, я рискую превратить камеру в кирпич.

Ты пишешь код быстрее, чем когда-либо. IDE угадывает твои мысли, тикеты закрываются. Кажется, что ты хакнул систему и поймал тот самый «вайб». Но есть нюанс: если завтра отключат интернет и помощников, сможешь ли ты написать сложную логику с чистого листа?

Есть машины, которые строят. А есть те, которые рождаются.

Ан-22 «Антей» — из вторых. Он появился на свет в эпоху, когда человечество штурмовало космос, а инженеры верили, что невозможного не существует. Когда в феврале 1965-го этот исполин впервые оторвался от взлётной полосы под Киевом, семеро человек в кабине приручили гиганта.

Французы позже назовут его «летающим собором». За размах, за величие, за тот особенный гул четырех турбовинтовых двигателей. Американцы присвоят ему кодовое имя «Петух» за задиристый нрав и громкий звук.

А советские летчики будут звать его просто — «Антей», как того непобедимого великана из мифов. И пусть мифологический Антей терял силу, оторвавшись от земли, — его крылатый тезка, напротив, в небе только начинал показывать, на что способен.

Нич-чего не понимаю! Или это ностальгический обзор легендарной компьютерной игры «Братья Пилоты» и всех ее продолжений, или одно из двух! 

Невозмутимый многомудрый Шеф, забавный расторопный Коллега, неуловимый злодей Карбофос… Отложим мухобойки, сверим часы и вспомним, как появился, чем запомнился и как тихо ушел в небытие один из первых русских квестов. 

Предисловие: вся информация находится в открытом доступе. Статья написана с целью привлечения внимания к общественно важной теме.

Я хочу всесторонне разобраться в ситуации, услышать комментарии всех участников (особенно компаний «Яндекс» и «Авито») и только после этого делать какие-либо выводы, и вас к этому тоже призываю.

Недавно вышло интервью HR из Яндекса основателю сообщества «Осознанная меркантильность». В нём говорилось о найме, «красных флагах» в резюме соискателей и другом булщите о найме, от которого уже тошнит...

Примерно сутки спустя в том же сообществе появился комментарий от девушки. Она увидела на YouTube интервью с сотрудницей Яндекса (конкретно из Финтеха, если ссылаться на содержание).

Девушка вспомнила, что эта сотрудница когда-то писала о ней пост в своём Telegram. Я чекнула, там 1500+ подписчиков, включая, скорее всего, HR, так как наша HR из этой истории является публичным лицом, активно участвует в конференциях для HR и ведёт подкаст о HR-сфере на YouTube.

По словам девушки-соискателя, пост HR был обезличен, но содержал много деталей, и её команда, скорее всего, поняла, что речь идёт о ней. Затем девушка пошла на собеседование в Авито, где получила отказ с формулировкой «нам дали плохой фидбэк в Яндексе». Кто дал — неясно. На каком основании вообще запрашивали этот фидбек — тоже неясно. Кто передал информацию о бывшем сотруднике — опять же непонятно.

Такое часто бывает на рынке труда. HR могут собирать информацию друг у друга по знакомству. Не факт, что запрос идёт к вашему бывшему руководителю или коллеге, ведь неизвестно, кто входит в круг общения конкретного рекрутера. Гипотетически возможна ситуация: у вас есть коллега, которая по своим причинам вас недолюбливает или даже ненавидит. HR случайно обратился за реферс, и вуаля, вы не только получаете отказ, но и в системе отслеживания кандидатов (ATS) потенциального работодателя появляется пометка «предыдущие коллеги дали плохой референс». Далее эта метка остаётся в системе, и даже спустя 2–3–4 года новый HR, не вникая в детали, может сделать по ней выводы и отказать вам.

Лет двадцать назад я опубликовал этот материал, но платформа умерла, сохраню тут этот артефакт далекого прошлого, на мой взгляд до сих пор актуальный. Многим нравится держать книгу в руках, особенно после того как ее сам сделал. При этом на самом деле это довольно дешево, сделать книгу. Плюс, поди найди в магазине нужную книгу. Я вот одну только в Москве нашел, у издателя. Вот и попробуем сделать настоящий шитый переплет, даже намного лучше типичного дешевого клеенного, сами.