Разработка

Большинство торговых систем работают так: “если RSI пересёк X — покупай”.
Но рынок — стохастическая система. Сигналы не бинарны, они вероятностны.

Это приводит к фундаментальным проблемам классических индикаторных систем, из-за которых они чаще всего и не работают. Поэтому я решил создать рыночный анализатор, основанный на огромном количестве переменных - от простых индикаторов до анализа корреляций, волатильности, объёмов.

Разберём логику этого анализатора и как именно он работает.

Мой путь от простых телефонных заметок к системе персонального знания начался с боли: потеря данных при смене устройств, неудобная синхронизация, отсутствие контроля. Прорыв случился с Obsidian — приложением, которое, как и VS Code, строится вокруг открытого формата (Markdown), локального хранения и расширяемости через плагины. Именно этот принцип «я управляю инструментом, а не наоборот» стал ключевым: Obsidian — не блокнот, а операционная система для мышления.

Данная работа основана на концепции междисциплинарного направления в науке и технике — «Инженерия функционально‑активных контактных материалов и систем». 

Предлагается новая архитектура мультисенсорной системы для робототехники, основанная на эффекте контактной разности потенциалов (КРП) на границе металл‑металл или металл‑полупроводник. Система способна одновременно регистрировать механическое давление и деформации, температуру, электростатические и магнитные градиенты. Статья детально раскрывает физические основы, цепи реализации, методы адресного опроса состояния КРП и алгоритмы анализа, давая основу для создания универсальных сенсорных оболочек для современных мобильных и стационарных роботов.

В первой статье я показал, как сделал парсер пампов/дампов на BingX. Сейчас же проект вырос: из простого сборщика сигналов он превратился в полноценного торгового бота, который позволяет делать максимально гибкую настройку для каждой стратегии. Я решил использовать 12% и 5% сигналы как основные - от них и будет отталкиваться бот. Сейчас он находится в стадии тестирования (на демо-апи) и каждый может его протестировать!

Разобрал основную структуру бота, функции, работу с базой данных и логику стратегий.

Здравствуйте, уважаемые читатели.

Хочу предложить вам небольшую разминку для ума в области математики и теоретической физики.

Вероятно, все знают про 23 проблемы Гильберта, определившие развитие математики XX века. Но мало кто знает, что в черновиках великого немца была 24-я проблема: она касалась критериев простоты доказательства и поиска наиболее прямых методов решения задач.

Многие команды уже построили вокруг Kubernetes свои внутренние платформы, но со временем они превращаются в свалку YAML’ов и разрозненных Helm-чартов. В статье показывается, как собрать из этого аккуратный «конструктор» из трёх уровней компоновки (инфраструктура, сервисы платформы, приложения), завязать всё на GitOps через Argo CD и vCluster, а затем скрыть сложность за шаблонами и CRD, чтобы разработчику было достаточно описать один WebApp-ресурс вместо возни с десятком сущностей Kubernetes.

Команда Spring АйО подготовила перевод статьи о том, как JSpecify наконец превращается из «ещё одного стандарта для библиотек» в рабочую основу null-безопасности для всей Java-экосистемы. IntelliJ IDEA 2025.3 впервые согласовала свои проверки с NullAway, а Spring и JetBrains синхронизировали suppressions и поведение анализаторов. Итог — единый, предсказуемый null-анализ без сотен ложных предупреждений.

Построение отказоустойчивой гибридной сети между локальной инфраструктурой и облаком — одна из ключевых задач при миграции. Стандартных решений здесь не существует: выбор архитектуры и технологий зависит от требований безопасности, производительности и желания избежать vendor lock-in.

Я хочу показать один из способов решения такой задачи на примере облака VK Cloud с учетом специфики его SDN-сети. Отдельно хочется добавить, что рассматриваемый в статье подход к построению сетевой связности может быть успешно применен не только в VK Cloud.

В основу статьи легли вопросы и задачи, с которыми клиенты часто обращаются к командам Presale архитекторов и Professional services VK Cloud, когда они хотят построить надежное гибридное решение для своего бизнеса.

Мне хотелось написать статью, которая будет не научно-популярным повествованием, а практическим руководством, систематизирующим имеющиеся знания по разным продуктам и сетевым технологиям.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей, я занимаюсь беспроводными технологиями и сегодня хочу рассказать об опыте проведения большого исследования - опроса абонентов провайдеров, который охватил почти сто тысяч абонентов и длился больше трёх лет. История, которая началась как товарищеский спор, но которая быстро смогла нас всех увлечь и поразить полученными результатами. Это был действительно увлекательный опыт. Первые опросы мы проводили в домовых чатах, до которых могли достучаться, и нужно сказать, что это, наверное, самый действенный механизм взаимодействия с целевой аудиторией. Затем мы создавали опросы в Google и Яндекс.Формах, пробовали даже поднять свою опросную платформу на базе Limesurvey, привлекали в качестве помощников в опросе студентов (спасибо коллегам из вузов и студенческих профсоюзов). Некоторые ответы ставили нас в тупик, а некоторые порождали ещё больше вопросов. Тогда мы отступали на шаг, проводили проблемные интервью с некоторыми из опрашиваемых и вновь повторяли опросы.

Управление состоянием — один из ключевых аспектов разработки приложений на Flutter. Часто для этой задачи выбирают тяжелые и многофункциональные решения вроде BLoC, Riverpod или GetX. Однако во многих проектах подобная инфраструктура избыточна: не каждое приложение требует сложной архитектуры и дополнительного уровня абстракции.

В данной статье мы расскажем про встроенные инструменты Flutter, которые позволяют реализовать надежный и предсказуемый state-менеджмент без сторонних фреймворков. Вы узнаете, как использовать ValueNotifier и Provider для удобной работы с состоянием и когда такой подход является оптимальным.

Последние громкие кибератаки показали: для безопасности корпоративной инфраструктуры требуется комплексный подход. Всё большую роль играют системы поведенческого анализа трафика, такие как NTA/NDR, которые позволяют выявлять обход средств защиты периметра и угрозы в сети на ранних стадиях.

В статье разбираем, почему эффективность NTA/NDR напрямую зависит от качества данных на входе и почему брокер сетевых пакетов с нужным функционалом становится ключевым фактором успешного внедрения.

Всем привет! На связи Александр Синичкин, ведущий архитектор CTCS – CrossTech Container Security – решения для обеспечения комплексной безопасности контейнерных сред: от сканирования образов до контроля запуска рабочих нагрузок и реагирования на инциденты в средах выполнения. Сегодня я расскажу, как и почему мы решили разрабатывать продукт CTCS, с какими сложностями столкнулись и каких ошибок могли бы избежать, куда планируем развиваться.

Каждый язык программирования мечтает о своём символе. Кто-то рисует змей, слонов, кто-то выбирает чашки кофе… Но Go пошёл по другому пути и сделал своим лицом существо, которое выглядит так, будто родилось после скрещивания морской свинки, бобра и кролика. 😅

Я Дмитрий Буров – Golang-разработчик, автор Telegram-канала Go Advocate и лидер внутреннего Go-сообщества в Lamoda Tech.  Я хотел бы изложить историю создания Гофера (Gopher'a) – от идеи до финального образа который вы сейчас привыкли видеть.

Привет, Хабр! Меня зовут Валентин Малых, я - и.о. руководителя направления фундаментальных исследований в MWS AI. Сегодня я расскажу об одном нашем исследовании по сжатию LLM. Если простыми словами, то это про то, как сделать большую модель чуть-чуть менее требовательной в плане памяти и времени выполнения. Для это придумано три базовых техники: квантизация (загрубление весов модели), дистилляция (обучение уменьшенной копии) и прунинг (удаление части сети). Этот пост как раз будет про третий способ, точнее – недавно разработанный нами в сотрудничестве с зарубежными коллегами метод структурного прунинга по глубине без дообучения, который мы назвали ReplaceMe. Например, модель LLaMA-2 после нашего сжатия на 25% сохраняет 92,5% качества. Ниже – о том, как это работает.

В этом посте хочется поделиться 20-летним личным опытом в тестировании и приходу к частичному отказу от тестовой модели с использованием тестовых кейсов. Переход был плавным. Не планировала загружать статью сложными метриками и цифрами, но хотела показать постепенную эволюцию сквозь призму личного опыта в стиле некоторого ревью. Для многих мой опыт наверняка окажется созвучным с их личной практикой, но также допускаю, что есть ситуации, компании или продукты, где стоит использовать классические подходы. Так или иначе, кто-то подкрепит свои догадки и сложившиеся подходы, а кому-то будет интересно почитать, как оно все происходит у других, и почему они выбрали именно такой подход.

Про eBPF уже сказано и написано достаточно много, поэтому я хочу сделать следующий шаг и чуть глубже рассмотреть практические аспекты работы c таким механизмом, как kprobe, который позволяет использовать функции ядра Linux для динамического запуска пользовательского кода.

Статья поможет ответить на вопросы:

- Как понять, какую функцию ядра выбрать для использования с механизмом kprobe?

- С чего начать ее поиск?

- Какими инструментами пользоваться?

kprobe — это, по сути, ловушка, или брейкпоинт, который можно установить почти в любом месте кода ядра Linux. 

В этой статье я структурировал весь опыт и подходы к тому, как мониторить и трейсить LLM и AI-агентов на их основе. Это очень большая статья, но мне хотелось полностью закрыть всю тему за раз и создать крепкий бейзлайн для погружения в тему observability и трейсинга агентов.

Поговорим про то, почему все LLM-based решения требуют новых подходов, обсудим ключевые проблемы агентов, посмотрим несколько самых популярных решений и обзор всех опенсорсных и зафиналим трендами и направлением, куда все это движется.

Здесь будет про Langfuse, Phoenix, OpenLIT, Langtrace, LangWatch и Lunary. Про оценку (evaluations или evals) здесь не будет, но обязательно скоро будет отдельная статья и про это.

Поехали!

Классические театры часто строились во времена, когда об инклюзивности не задумывались. Однако сегодня даже легендарные сцены адаптируют пространство под нужды всех зрителей. Яркий пример – Большой театр в Москве. При грандиозной реконструкции, завершенной в 2011 году, архитекторы и строители заложили специальные решения для зрителей с инвалидностью. В театре появились:

Всем привет. Решил написать об относительно новой и достаточно нашумевшей уязвимости, а именно CVE-2025-33073, получившей от исследователей неофициальное название The Reflective Kerberos Relay Attack. От коллег в сообществе доводилось слышать, что это ни много ни мало "новый ms17-010", поэтому захотелось разобрать эту уязвимость, что называется, in the wild.

Сразу оговорюсь, в данной статье не буду рассматривать глубокую теорию и погружаться в то, что вы можете самостоятельно узнать из первоисточников. Впервые я услышал об этой уязвимости от исследователей из Synacktiv, также подробно и интересно о ней можно почитать по ссылке. Я же постараюсь описать именно практическое применение, эксплуатацию и возникающие у меня при этом проблемы.

Естественно, эта статья носит исключительно образовательный и ознакомительный характер, все действия следует воспроизводить в изолированной среде или с согласия заказчика.