Разработка

В условиях растущих киберугроз и ограниченных бюджетов вопрос обоснования инвестиций в информационную безопасность становится ключевым для CISO. В этой статье на основе 10-летнего опыта рассматриваются три практических подхода к формированию бюджета ИБ: от рисков, от требований и от отраслевых бенчмарков. Вы узнаете, как перевести разговор с руководством из плоскости «стоимости» в плоскость «ценности» и защиты бизнеса, а также получите готовый шаблон для структурирования вашего следующего бюджетного запроса.

Почему kubectl delete pvc не всегда приводит к удалению тома? В статье — детальный разбор механизма финализаторов, роль PVC Protection Controller, типичные причины зависаний и безопасные способы диагностики и восстановления.

Голография, как метод восстановления волнового фронта, может быть использована не только для записи и восстановления трехмерных изображений объекта. Фундаментальное свойство голографии – делимость голограммы (возможность восстановления полного изображения объекта по фрагменту голограммы) – представляет интерес для помехоустойчивого кодирования произвольных сообщений. Свойство делимости может эффективно использоваться при передаче информации по каналу связи с большим уровнем шума и/или при недостаточном уровне сигнала, когда могут быть искажены или утрачены большие фрагменты сообщения.

В этой связи интересен перенос принципов голографической обработки изображений на кодирование произвольных цифровых данных и разработка голографических методов помехоустойчивого кодирования, позволяющих корректировать множественные ошибки.

Принципиальным отличием помехоустойчивого кодирования от задач обработки изображений, обладающих внутренней избыточностью и допускающих приемлемую потерю точности, является требование точного соответствия декодированного блока данных исходному.  Рассмотренный метод основан на представлении исходного цифрового блока произвольных данных как изображения и расчете интерференционной картины волнового фронта, создаваемого этим изображением.

Кодирование информации (моделирование голограммы) и декодирование (восстановление цифрового массива) требует достаточно больших вычислительных ресурсов. Сложность вычислений можно значительно сократить, если использовать для представления исходного блока цифровой информации не двоичный, а единичный позиционный код. В этом случае оптическим объектом, для которого строится голограмма, является точечный источник на черном фоне, а информация закладывается в координаты точки на поле объекта. Результатом кодирования является простейшая голограмма – зонная пластинка Френеля, координаты центра которой несут кодируемую информацию.

В выходные я просматривал Твиттер, чтобы узнать, что происходит в сфере ИИ. И снова DeepSeek привлек внимание всего мира.

Это не просто очередной инструмент для распознавания текста, а новая технология контекстного оптического сжатия, которая использует визуальные методы для решения проблемы обработки длинных текстов, предлагая новый подход к работе с огромными массивами информации.

Любой, кто пользовался большой языковой моделью (LLM), сталкивался с такой проблемой:

Когда вы просите модель обобщить десятки тысяч слов из конспектов конференций или научных статей, она начинает терять память.

Это происходит потому, что квадратичная сложность длины последовательности по своей сути ограничивает GPT, Gemini и Claude - чем длиннее входные данные, тем больше вычислительной мощности требуется.

Привет, Хабр!

Я – Сергей, ведущий системный аналитик в Альфа-Банке. В системном анализе 3.5 года.

На предыдущей работе выпала возможность поучаствовать в стажировке внутри компании: меня привлекли к составлению программы, а также я взял под свое крыло одного из стажеров. В итоге успешно провел человека с нуля до технического собеса.

Потом была еще одна стажировка, и в моменте у меня было 2 джуна на постоянном менторстве. А год назад, задумываясь о жизни после Senior и дополнительном заработке, решил взять новую планку в менторстве и выйти на внешний рынок. И это было очень насыщенно!

Решил поделиться этим опытом как есть – как стартовал год назад и почему первая попытка была неудачной, на каких площадках искал менти, как провожу сессии, с какими проблемами приходят, сколько заработал и какие понял неочевидные истины про менторство. Устраивайтесь поудобнее – впереди история целого года моей жизни и бесценный опыт.

Устраивайтесь поудобнее, доставайте из закромов памяти картридж с любимой игрой и сдуйте с него пыль — мы начинаем путешествие в самое сердце игровой ностальгии. В этот раз мы рекомендуем книгу, которая оживляет целую эпоху.

Стив Макнил — один из авторов и соведущий культового комедийного шоу о видеоиграх Go 8-Bit. Человек, который брал с собой консоль в путешествия и однажды — даже в медовый месяц. Работая над текстом, он и сам открыл для себя множество ранее неизвестных ему игр.

Как бывший бизнес‑аналитик, и тот, у кого журнал абсурда, под конец года, начал трещать по швам, хотел бы описать мой самый любимый процесс.
Начинается процесс, как обычно, с благих намерений. С желания сделать идеально. Но где‑то на полпути к «идеально» происходит незаметный и фатальный сдвиг. Цель подменяется процессом. Достижение результата становится не главным, главным становится бесконечная полировка и оптимизация пути к нему.

Это и есть Процесс Вечного Улучшения (ПВУ) — форма перфекционизма, выдающая себя за добродетель.

Коллектив российских физиков из МФТИ, Института теоретической и прикладной электродинамики РАН и ВНИИА им. Н.Л. Духова теоретически доказал и смоделировал удивительное явление: временное охлаждение самого холодного объекта в сложной квантовой системе без использования внешнего холодильника, за счет передачи его тепла более горячим объектам. Этот парадоксальный процесс не нарушает второе начало термодинамики, но бросает вызов нашему интуитивному пониманию тепловых потоков. Результаты работы опубликованы в журнале Physical Review A.

В этой части добавил Claude Opus 4.5 и GPT 5.1-Codex-Max

Предыдущая часть

Для тех, кто не любит читать, результат сразу тут:

Ранее уже писал статью о поднятии AWX-Ansible но тот способ уже не работает так как в DEV образе слишком много изменений и с стабильной версии повторно не удалось развернуть (хотя полностью DEV версия прекрасно работает).

При разработке программных продуктов иногда может появиться задача разработки многосоставного ступенчатого процесса. На каждом этапе которого нужно предусмотреть обработку ошибок, повторное выполнение операции, откат с начальному состоянию в случае ошибки и тд. В этой статье я расскажу, как в таких случаях можно применить temporal и покажу пример кода на java. В конце приложу ссылку на исходный код, так что можно будет скачать и самому поиграться с настройками, процессами и тд.

Попросили Claude Code CLI сделать AI-чатбот для нашей платформы. Через 4 часа получили рабочее решение: контекстно-зависимый виджет, база знаний на markdown, эскалация в Telegram, автоматический сбор багов. Работает в production, выложили в open source.

GitHub
Лицензия: MIT

В программировании мы привыкли торговаться временем против памяти, но есть ещё один, менее очевидный, компромисс — между тем, что система в принципе умеет выражать, и тем, что о ней потом вообще можно строго сказать. Машины Тьюринга, PDA и DFA, Rust и Python, SAT и SMT, системы типов, макросы и метапрограммирование — всё это разные точки в одной и той же решётке «выразительность против разрешимости», просто по разным осям.

В статье разберемся, почему достаточно «мощные» модели и языки неизбежно становятся плохо анализируемыми, почему это не линейный спектр, а набор пересекающихся измерений, и как этот компромисс проступает в очень практичных вещах — от систем типов и статанализа до архитектурных решений в реальных проектах.

На днях мне понадобился новый лендинг для тестирования гипотезы. В прошлые разы я тратил на такое десятки тысяч рублей и недели времени, причем не всегда успешно. Примерно 50% работ фрилансеров улетало в корзину. С No-code и ИИ выход годных результатов получался ещё ниже. Но время идет, и, вот, мы дожили — 100% работы делают агенты.

В начале ноября после очередной шок-статьи, оказавшейся пустышкой, у меня появилась идея сервиса, который будет анализировать новости при помощи ИИ — рассказываю, что я делаю, и что из этого всего получается.

Это реальная история, не байт.

При обработке широкополосных сигналов часто возникает задача подавления узкополосных помех. Сложность задачи подавления узкополосной помехи зависит от степени информированности о ее наличии, основной частоте и степени изменчивости этой частоты. Если помеха стационарна, ее частота заранее известна и источник помехи не перемещается в пространстве, для ее подавления достаточно узкополосного режекторного фильтра.  

Для подавления нестационарных помех необходимо использовать адаптивные методы фильтрации. Кроме традиционных цифровых фильтров к ним можно отнести  использование  адаптивной антенной решетки. В этом случае подавление помех обеспечивается формированием  провалов (нулей в диаграмме направленности) цифровой антенной решетки и основной задачей является расчет вектора весовых коэффициентов, изменяющих диаграмму направленности антенной решетки. Второй способ режектирования узкополосных помех с заранее неизвестными частотой и мощностью – это поиск пиков в спектре сигнала и замена всех найденных отсчетов, превышающих среднюю амплитуду спектра, на среднее значение спектра.  

Волею судеб мне по работе пришлось посмотреть несколько занятий по подготовка к сертификации 1С:Специалист. И от одного лектора вдруг услышал, что использование в условиях виртуальной таблицы массивов, когда можно применить таблицу, — это плохо и медленно. А на сомнения слушателя он ответил: «Я гарантирую это». Думаю, ошибается человек, чего не бывает. И тут в другом занятии другой лектор говорит то же самое. Тут уже волей-неволей задумаешься: а вдруг я чего не помню уже? Но ведь не раз ускорял запросы, меняя таблицы на массивы. И захотелось проверить. Чем не повод для первой статьи на Хабре?

Когда слышишь слово «API», первое, что приходит в голову — это технический набор функций для программистов. Но в нашей работе с Ozon Seller API я убедился, что API — это целый продукт, в котором нужно думать не только о коде, но и о двух разных аудиториях, метриках, бизнес-логике и даже внутренней политике большой компании.

Seller API обслуживает сотни тысяч активных продавцов, а также тысячи десятки тысяч разработчиков и интеграторов, которые строят на его основе свои решения. При этом у нас есть серьезный вызов — сделать так, чтобы API был удобен и надежен для обеих аудиторий, при этом оставаясь прозрачным и стабильным интерфейсом.

Меня зовут Лев Савельев, я старший менеджер по продукту Ozon Seller API. В этой статье расскажу, как мы развиваем Seller API как продукт, с какими вызовами столкнулись, какие ошибки сделали и чему научились, и как вся работа связана с экосистемой Ozon — порталом dev.ozon.ru и существующим Магазином приложений для селлеров.

Справедливость — ключевой элемент игр. Кто захочет играть в игру, которая явно подстроена в чью‑то пользу? Сбалансированная игра гарантирует, что у всех игроков есть равные шансы на победу, без нечестных преимуществ для отдельных участников. Однако достичь баланса в играх — задача далеко не простая.

В этой статье мы рассмотрим стратегии балансировки игр и дадим советы геймдизайнерам, как создать более сбалансированный игровой процесс. Независимо от того, разрабатываете ли вы ролевую игру, стратегию в реальном времени или соревновательный многопользовательский проект, эти советы будут полезны.

Зачем запускать тяжелый Fusion 360 или ArtCAM, чтобы просто вырезать фланец или прокладку? Я написал свой CAM-процессор на чистом JavaScript и Three.js, который готовит G-code из DXF за пару секунд прямо в браузере.

В статье разбираем архитектуру легковесного инженерного софта: парсинг DXF, визуализацию траекторий на WebGL, алгоритмы оффсетов и опыт парного программирования с нейросетью.