Операционный усилитель можно найти почти в любой аналоговой аппаратуре — в аудиоустройствах, таких как микрофоны, усилители, микшеры и эквалайзеры, в медицинском оборудовании, в измерительных приборах и космических зондах.

Разберёмся, как ОУ устроены и почему они стали универсальным строительным блоком аналоговой техники. Пройдём путь от ламповых конструкций до копеечных микросхем, соберём несколько схем на недорогом LM358 с однополярным питанием — и в финале сделаем своими руками простейший электрокардиограф и снимем настоящую кардиограмму.

PrimeTek, бывшая PrimeFaces, запустила PrimeUI — новую лицензионную модель для экосистемы PrimeNG, PrimeReact и PrimeVue. Это подаётся как унификация бренда, но по сути компания собирает свои ключевые продукты под одной коммерческой оболочкой. Раньше они существовали как набор отдельных библиотек, которые монетизировались через дополнительные продукты и сервисы. Теперь вся экосистема превращается в единый лицензируемый актив.

В статье разберёмся, что именно изменилось, что останется бесплатным, в чем сильные стороны новой схемы и какие риски она несёт для команд и компаний.

Несмотря на все усилия Бурбаки, Коши и Вейерштрасса, подлинно формальные доказательства всегда оставались предметом теории, а не практики. Некоторые математики теперь надеются, что компьютеры смогут это изменить.

Начиная с 1960-х годов исследователи разрабатывают компьютерные программы, называемые системами интерактивного доказательства. Используя такую систему, математик записывает каждую строку доказательства (включая каждое определение) на языке, понятном компьютеру, а затем система проверяет логику. Если хотя бы один шаг не вытекает из предыдущего — если не доказана каждая мелочь вплоть до того, что 1 + 1 = 2, — программа не примет доказательство.

Сейчас учёные надеются формализовать всю математику с помощью системы интерактивного доказательства под названием Lean. Уже создана библиотека, содержащая более 120 000 определений, и проверено четверть миллиона теорем. Несколько математиков поддерживают эту базу данных, обновляя её и проверяя новые данные. (Некоторые из них занимаются этой работой полный рабочий день.) Они уже получили более 10 миллионов долларов финансирования, в основном от миллиардера-финансиста Алекса Герко.

Astro — фреймворк для сайтов, который минимизирует поставку JavaScript на клиент, обеспечивая высокую производительность. 22 июня вышла седьмая версия, в которой разработчики серьёзно прокачали скорость. Компилятор .astro переписали на Rust, туда же перенесли обработку Markdown и MDX, а движок рендеринга заменили на систему с очередями. Вкупе с Vite 8 и новым бандлером Rolldown сборки ускорились на 15–61% по внутренним бенчмаркам. А поскольку самая быстрая сборка — та, которую не нужно запускать вовсе, в Astro 7 также стабилизировали кэширование маршрутов и добавили экспериментальных CDN-провайдеров кэша для Netlify, Vercel и Cloudflare.

В Astro 7 добавили продвинутый роутинг: появляется точка входа src/fetch.ts, дающая полный контроль над конвейером обработки запросов в Astro. Для разработки с участием ИИ Astro теперь умеет определять coding agents, запускать dev-сервер в фоне и выводить структурированные JSON-логи, когда агентам нужен машиночитаемый ответ.

Сайты перестали работать: серверы, на которых всё лежало, разом пропали из сети — без предупреждений и без шанса скачать бэкапы. А самих бэкапов у меня к тому моменту не осталось ни одного — по иронии судьбы я потерял их все буквально за пару недель до аварии.

Пришлось в авральном режиме поднимать хотя бы HTML-версию. Рассказываю, как вытащить сайт из веб-архивов, когда копий нет нигде, — и за несколько часов вернуть его в строй.

В прошлой главе мы начали разбирать порт тайловых миров на F#, где познакомились с некоторыми малоизвестными возможностями Godot. В этот раз наш прицел сместится с технологических особенностей RenderingServer на обычную бытовуху (бизнес-логика + высокоуровневое рисование).

При этом следует понимать, что код разбираемого проекта предшествовал написанию текста и послужил первопричиной выбора тех тем, что попали в цикл. Поэтому нас ждёт очень много очень простого кода с примечаниями вида «это стало возможно благодаря <штуковине, что мы разбирали в цикле>». Конечно-же, я добавил некоторое количество экзотики, но сегодня наша задача — закончить с рисованием чего-либо (если не считать мини-карты, она вместе с GUI попала в последнюю главу) и собрать все заготовки в подобие игры.

В своей работе 1874 года Георг Кантор доказал, что бесконечность не просто существует, но и бывает разных размеров, и навсегда изменил математику. Однако недавно обнаруженные письма свидетельствуют: это был ещё и плагиат.  

Когда Демиан Гус 12 марта прошлого года последовал за Карин Рихтер в её кабинет, первым ему бросился в глаза бюст. Бюст лысого пожилого джентльмена со стоическим лицом стоял на высоком постаменте в углу комнаты. Гус не увидел и следа того тревожного, одинокого человека, который занимал его мысли более года.

Таким Георга Кантора видела история. Интеллектуальный гигант: непоколебимый, волевой, полный решимости совершить математическую революцию, несмотря на громкие возражения своих коллег.

Именно здесь, в университете Галле в Германии, Кантор 150 лет назад начал свою революцию. Здесь, в 1874 году, он опубликовал одну из важнейших работ в 4000-летней истории математики. Эта работа кристаллизовала концепцию, долгое время считавшуюся математической угрозой, которую следует избегать любой ценой: бесконечность. Она заставила математиков пересмотреть некоторые из их самых давних предположений и потрясла математику до основания. И она дала начало новой области исследований, которая привела к переосмыслению всей науки.

В современных веб-приложениях хранение файлов часто отдают специализированным объектным хранилищам, таким как S3. Это удобно, масштабируемо и надежно. Однако здесь возникает классическая проблема проектирования: как обеспечить безопасный доступ к файлам, когда архитектура требует, чтобы хранилище было приватным, а бизнес-логика прав доступа — централизованной? Оставлять S3-бакет публичным — плохая практика, а проксировать каждый запрос на скачивание через бэкенд-сервис — значит, превратить его в «бутылочное горлышко», которое неизбежно захлебнется при росте трафика.

В этой статье я познакомлю вас с реализацией бэкенд-сервиса, который решает эту проблему элегантно: S3 отвечает за хранение и отправку данных, а мое приложение — за проверку прав и генерацию одноразовых, короткоживущих ключей доступа (Pre-signed URL). Я разберу архитектуру решения, покажу, как настроить безопасное разграничение доступа между публичными и приватными объектами, а также продемонстрирую механизм, который позволяет клиентам скачивать файлы напрямую из хранилища, минуя сервер приложения.

Материал будет полезен бэкенд-разработчикам, системным архитекторам и DevOps-инженерам, которые сталкиваются с задачами организации безопасного хранения и выдачи файлов, ищут способы снижения нагрузки на API своего сервиса и стремятся построить надежную систему разграничения прав доступа с использованием современных объектных хранилищ.

Разработчики часто сталкиваются с проблемой: сайт успешно протестировали на мастере, выкатили на прод, провели контрольное тестирование — вроде всё хорошо. Сайт работает пару месяцев — и вдруг приходит задача от SEO «увеличить скорость загрузки сайта» или «исправить просевшее количество баллов в PageSpeed». Причём ничего принципиально нового не добавляли, просто наполняли контентом.

Начинаем разбираться — и выясняется, что есть общая проблема, которая почти всегда повторяется. А именно — изображения. В статье расскажем, что с ними делать — как оказывается, проблема распространённая и до сих пор актуальная.

Наткнулся на старую веб-камеру, которая валялась без дела. Дешевый вариант с посредственным качеством. С такой камерой не стать звездой онлифанс. Но выкидывать жалко. Пришла в голову мысль — почему не соорудить управление жестами для компьютера?

Полноценное управление компьютером, как в фильмах с Томом Крузом, пока остаётся фантастикой: руки затекают, случайные движения превращаются в случайные команды. А вот привязать к жестам пару действий — выключить звук, свернуть окна, прокрутить ленту — реально и за один вечер. Понадобится старая веб-камера, Python и готовые модели Google. В статье — пошаговая сборка, разбор кода и инструкция, как обучить модель реагировать на жесты.

Если у вас пет-проект или небольшой стартап на GitLab.com, рано или поздно вы упрётесь в потолок бесплатного тарифа: 400 минут пайплайнов в месяц и общая очередь раннеров. Покупка дополнительных минут стоит денег и не решает вторую проблему: общие раннеры GitLab обслуживают миллионы проектов, и в часы пик ваша джоба может провисеть в очереди 10-20 минут.

Решение — свой GitLab Runner на VPS: без чужих джоб, под полным контролем. Такой раннер не имеет лимитов по времени, кроме ресурсов самого сервера. В статье за вечер собираем такой раннер с нуля на Ubuntu 24.04 LTS, поднимаем пайплайн на три стадии (тесты, сборка Docker-образов, пуш в GitLab Container Registry), добавляем кэширование, безопасность и автообновление.

Сегодня в интернете какой только нет информации об искусственном интеллекте или его применении в разных сферах. Можно сказать, что он уже плотно вошел в обычную жизнь — многие используют ИИ в повседневной работе (и не только), а компании всё чаще внедряют нейросети для автоматизации процессов и борьбы с рутиной. Тем более, что LLM стали заметно умнее и позволяют решать самые разные задачи: проводить быстрый анализ новых направлений, искать решения типовых проблем, генерировать изображения, видео и так далее.

В мае этого года мы расширили линейку VDS с GPU и запустили тарифы с виртуальными видеокартами (vGPU). Поскольку цена на тарифы с физической (GPU Passthrough) и виртуальной картами отличается, решили сравнить их между собой. Основная цель тестирования — понять, насколько vGPU уступают в реальных задачах, а где разница не так критична, чтобы помочь своим клиентам с выбором. 

В этой статье представляем результаты нашего тестирования, которые могут пригодиться для реализации ИИ-инструментов — как нашим клиентам, так и всем, кому интересна эта тема.

Блогер PewDiePie выпустил Odysseus — self-hosted AI workspace, который он позиционирует как локальную альтернативу интерфейсам ChatGPT и Claude. Проект объединяет чат с моделями, AI-агента с доступом к файлам и shell, систему памяти и навыков, deep research, редактор документов, email-триаж, заметки, задачи и календарь. Главная ставка — не просто на удобство, а на приватность: Феликс прямо объясняет, что чем полезнее становится ИИ, тем больше личного контекста пользователь ему передаёт, а значит, тем важнее держать всё это не у биг-тех-платформ, а у себя.

На момент написания статьи репозиторий, созданный 31 мая 2026 года, уже успел набрать около 8,7 тыс. звёзд, 1,2 тыс. форков и более сотни открытых issues. Для проекта, который появился буквально только что, это очень быстрый старт — и во многом он объясняется не только масштабом аудитории PewDiePie, но и тем, что Odysseus попадает сразу в несколько горячих трендов: self-hosting, локальные LLM, агентные интерфейсы и усталость пользователей от подписочной AI-экономики.

Дело идёт к жаркому лету, и становятся актуальными различные способы охлаждения продуктов, приборов да и воздуха в комнате. Конечно, можно использовать обычные компрессионные холодильники и кондиционеры, работающие от сети. Но есть ли другие способы получить холод?

Оставим в стороне охлаждение бутылок в проточной воде, обёртывание их мокрым полотенцем с выставлением на ветер, а также заблуждение насчет охлаждения молока при помощи лягушек. Что если нужно охладить банку напитка прямо на рабочем столе? Или, наоборот, микрокомпьютер, мощный транзистор выходного каскада усилителя? Обычные компрессионные холодильники использовать можно, но из-за размеров на рабочий стол их не поставить.

Вооружившись элементом Пельтье с радиаторами и вентиляторами, я за полчаса сделал за настольный холодильник из теплоизоляционной плиты, купленной в строительном магазине. Примерно за час-два он смог охладить содержимое до 11 ⁰C.

Наш сетевой инженер Рене написал статью в двух частях о том, как грамотно запустить небольшую площадку с минимальным количеством железа, а потом организовать её бесшовный переезд между дата-центрами. Часть вторая.

Меня зовут Рене, я сетевой инженер в FirstVDS. В первой части я рассказывал, как мы запускали небольшую европейскую площадку в Амстердаме: один Leaf, один Spine, routed host networking для гипервизоров, EVPN-VXLAN как сервисная плоскость, DDoS в отдельном VRF, OOBM и Flow-коллектор.

Эта часть — уже не про стартовый дизайн, а про его проверку реальностью. Дата-центр euNetworks закрывается, оборудование нужно перевозить, клиентскую нагрузку останавливать нельзя, адресацию менять нельзя, продажи новых услуг останавливать тоже нельзя.

Наш сетевой инженер Рене написал статью в двух частях о том, как грамотно запустить небольшую площадку с минимальным количеством железа, а потом организовать её бесшовный переезд между дата-центрами. Итак, часть первая.

Меня зовут Рене, я сетевой инженер в FirstVDS. Я работаю из Иркутска и люблю строить сетевые фабрики на базе EVPN-VXLAN — не в теории, не в лабе, а на практике в жёстком продакшене, где важнее не красивый референс-дизайн, а то, насколько решение готово к авариям, миграциям нагрузки, физическому переезду и неожиданным вводным от бизнеса.

Это первая часть истории про нашу европейскую точку присутствия в Амстердаме. Здесь речь не про сам переезд между дата-центрами, а про стартовый сетевой дизайн: как запустить небольшую площадку с минимальным количеством железа, но не построить тупиковую схему, которую потом придётся переделывать.

Математики до сих пор пытаются понять фундаментальные свойства преобразования Фурье, одного из самых распространённых и мощных инструментов в математике. Новый результат стал важным шагом к достижению этой цели. 

Два столетия назад Жозеф Фурье подарил математикам волшебный метод. Он предположил, что почти любую функцию можно представить в виде суммы простых волн — этот приём теперь называется преобразованием Фурье. В наши дни преобразование Фурье используется для понимания всего, от химического состава далёких звёзд до процессов, происходящих глубоко под земной корой.

Современные инструменты мониторинга (Prometheus, Grafana, профилировщики) обеспечивают хорошую видимость состояния приложения, но имеют ограничения при анализе низкоуровневых проблем. Технология eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) позволяет преодолеть этот барьер, предоставляя безопасный доступ к событиям ядра Linux. 

Статья — это практическое введение в eBPF: попробуем готовые команды для наблюдаемости, сети и безопасности, разберём, как программа попадает в ядро и взаимодействует с user-space через maps и helpers, почему верификатор отклоняет «опасный» код и чем отличаются BCC, libbpf и bpftrace. В конце — короткий обзор того, как eBPF используют Cilium, Falco и Pixie.

Материал будет полезен программистам, DevOps-инженерам, SRE-специалистам и всем, кто интересуется Linux.

Пока в приложении две роли и три проверки, авторизация умещается в if user.Role == "admin". Но стоит добавить пару ресурсов, ролей и исключений — и условные проверки начинают расползаться по хендлерам, дублироваться и жить своей жизнью.

В этой статье разберём, как навести порядок с помощью Casbin: вынесем правила доступа из кода в конфиг, пройдём путь от простого ACL до RBAC с иерархией ролей, соберём HTTP-сервер на Go с авторизационной middleware и обсудим грабли, на которые легко наступить по дороге.

В предыдущих частях серии мы разобрали, как читать планы выполнения через EXPLAIN ANALYZE, и научились автоматически ловить медленные запросы с помощью pg_stat_statements, auto_explain и log_min_duration_statement. Теперь — следующий шаг: что делать с проблемами, которые вы нашли.

В этой части разбираем три рычага оптимизации: статистику планировщика, индексы и рефакторинг SQL‑запросов. На демонстрационном примере покажем, как снизить стоимость запроса почти вдвое — без изменений в инфраструктуре.

Оборудование, конфигурация сервера и схема БД тоже влияют на производительность, но остаются за рамками статьи — здесь сосредоточимся на том, что можно улучшить на уровне запросов.