Разработка

Интернет полон красивых фотографий, и у многих до сих пор есть уверенность, что если картинка нашлась в Google, значит, её можно брать. Но в реальности всё сложнее — даже случайно добавив чужое изображение на сайт или в рекламный баннер, можно получить претензию от правообладателя или оказаться оштрафованным.

В этой статье разберёмся, что такое лицензия, какие бывают типы разрешений на использование, где начинаются «серые зоны» и как убедиться, что вы используете изображения легально. А ещё — дадим чеклист «как избежать ошибок», который позволит спокойно спать после публикации.

Всем привет! Меня зовут Алексей Кременьков, я старший разработчик в Яндекс Почте. В этой статье расскажу, как мы работаем с большим количеством шардов PostgreSQL: как создавали собственный сервис динамического шардирования Sharpei, как развивали инфраструктуру под него и как проходил переезд на облачное решение. В конце разберёмся, какие плюсы и минусы мы смогли найти в этом решении.

Если обычный человек посмотрит на исходный код программы, написанный на популярных языках вроде JavaScript или Python, то по контексту и знакомым словам он сможет понять, что происходит. Но регулярные выражения со стороны похожи на случайный набор символов – будто кошка прошла по клавиатуре. В этом случае даже код на Ассемблере выглядит более читаемым.

Мы в «ЛАНИТ-Интеграции» не понаслышке знаем, как бывает сложно собрать воедино данные из нескольких источников, привести их к общему виду и создать на их основе единую таблицу с полным отчетом. Для решения этой задачи был создан плагин «Аналитика» для Р7-офис как инструмент автоматизации для выгрузки и обработки данных. В этой статье в блоге ЛАНИТ хочу рассказать вам о новых возможностях поиска данных в плагине в сочетании с функционалом RegExp (они же регулярные выражения или просто регулярки).

Да, я знаю. «Опять статья про WireGuard». Но это не очередное «how-to» на 5 строк. Это — история боли, паранойи и, наконец, автоматизации. Это история о том, как мы перестали «обслуживать» VPN и заставили его работать на нас...

Всем привет! Приемник интернет-радио, собранный в предыдущей статье Интернет-радио на базе ESP32 и ЦАП UDA1334A , имел некоторые недостатки. А именно: были частые потери сигнала wifi, медленная и глючная работа в целом, случайные перезагрузки. Короче, он перестал меня устраивать и я решил продолжить тему проигрывателя интернет радио, но на базе другой аппаратной платформы.

Недавно стартовал необычный эксперимент — Alfa Arena, где шесть лучших LLM моделей (Claude 4.5 Sonnet, DeepSeek V3.1, Gemini 2.5 Pro, GPT-5, Grok 4 и Qwen 3 Max) соревнуются между собой в реальном трейдинге. Каждой модели дали по $10,000, и они торгуют криптой на бирже.

Что особенно интересно — это не просто шоу. Alfa Arena показывает принципиально новый подход в трейдинге. И хоть любопытно следить за тем, какая модель заработает больше денег или кто первый сольет, но настоящая ценность эксперимента совсем в другом.

Я — школьный учитель информатики с большим стажем работы. За это время я видел смену эпох: Pascal уступил Python, веб вытеснил десктоп, а сегодня центр внимания занимает машинное обучение. Казалось бы, я видел всё и мог бы безошибочно отличить живую технологию от музейного экспоната.

И вот, листая рейтинг TIOBE, я обнаружил в топ-20… Fortran. Более того, он поднялся с третьего десятка почти в топ-10, обогнав такие языки, как Swift и Ruby. Казалось, что этот «старичок» давно покоится в истории, но факты оказались упрямее стереотипов.

В последние недели вокруг неофициального клиента Telega разгорелся скандал — одно из сообществ выяснило что у него имеются связи с VK.

Однако мы наткнулись на информацию куда более любопытную — возможное сотрудничество самой Telega с Telegram.

Мы попытались понять, каким образом Telega получила доступ к функциям, зарезервированным для официальных клиентов Telegram, и почему это может указывать на куда более тесное взаимодействие между ними, чем кажется на первый взгляд.

Основной целью этой работы было попытаться реализовать реалистичную сцену горного ландшафта с воздушным шаром, используя "чистый" C++ и QT только для вывода пикселей. Мне было интересно превратить код в картинку, не имея других инструментов.

В 2025 году интернет-цензура в России, Китае и Иране достигла беспрецедентного уровня. Традиционные VPN-протоколы вроде OpenVPN и даже WireGuard обнаруживаются и блокируются системами Deep Packet Inspection (DPI) за считанные секунды. На сцену выходит VLESS — легковесный протокол, который становится последним работающим решением для обхода современной цензуры.

Эта статья объясняет, как работает VLESS на техническом уровне, почему он так эффективен в обходе обнаружения, и делится реальным опытом создания VPN-сервиса во враждебной среде России.

Несмотря на то, что можно уже аккуратно говорить о появлении традиции электроквиза, с некоторыми устоявшимися правилами и локальным мемом "правильный ответ" :) , каждый новый выпуск привносит что-то новое.

В этот раз помимо блоков с ответами участников будут блоки с ответами двух LLM.
Так как LLM имеют свойство давать весьма развёрнутые ответы, в дополнение к вопросам включалась просьба при ответе быть лаконичными.

В остальном всё как обычно: 19 участников собрали 19 вопросов по электронике и попробовали на них ответить.

Некоторое время назад меня попросили обосновать, почему я за Pascal при обучении программирования. А я скорее не конкретно за Pascal, я за наличие у языка для обучения программированию ряда важных свойств. Получается, я скорее против Python (шутка). В результате получилась эта мини-статья.

Эпоха больших языковых моделей (LLM, Large Language Model) снова и снова ставит перед нами вопрос о том, что отличает великую прозу от просто хорошей.

Отвечая на этот вопрос, обычно довольно расплывчато рассуждают о «стиле»: о неуловимом, мистическом качестве, которое свойственно таким людям, как Хемингуэй, Вулф или Вудхаус. Это — как один судья сказал о порнографии: мы узнаём её, когда видим. Мы способны узнать стиль текста, мы даже можем его сымитировать. Но можем ли мы его измерить? Можем ли мы создать для него производственную функцию?

Большинство современных LLM выдаёт хорошие тексты. Даже — грамотные. Но — тексты это стандартные. Стилистически безвкусные. И что — так будет всегда? Этот вопрос меня тревожит с тех самых пор, как я начал пользоваться LLM. Они созданы из слов, и при этом не могут как следует словами пользоваться. Почему мы не способны создать ИИ, который пишет хорошие тексты?

Тут совершенно естественным образом возникает такой вопрос: можем ли мы задать какие-то (или хоть какие-нибудь) количественно измеримые, эмпирические «сигнатуры» хороших текстов? Если это возможно — значит такие вот «характеристики» можно использовать для обучения моделей, которые смогут лучше писать. Так случилось, что этот вопрос завёл меня, так сказать, в кроличью нору, породив проект, который я называю Horace.

Я выдвинул гипотезу, в соответствии с которой, приближённо говоря, волшебство текстов, написанных людьми, уместно сравнивать не с понятием «статистическое среднее», а с понятием «дисперсия». Полагаю, эту мысль нельзя назвать строгим правилом, но она, как мне кажется, ближе к истине, чем альтернативные идеи. Магия человеческих текстов заключается в осознанном, целенаправленном отступлении от ожидаемого. Речь идёт о ритме (rhythm), о темпе (pace), о музыкальности (cadence) текста.

В 1996 году испанский физик Хуан Паррондо сделал невероятное открытие: иногда две игры, каждая из которых отдельно заканчивается проигрышем, можно объединить в выигрышную стратегию. Этот парадокс — не просто математический курьёз, он имеет научное значение. Он помогает объяснить разнообразные факты из жизни слизевиков и может способствовать разработке новых стратегий лечения рака.

Близится Новый год, а гирлянда на ёлку не готова. В комоде уложена старая, её использовали уже пять раз и хочется чего-то нового. Предлагаю сделать свою, на популярной плате STM32 BluePIll в связке с адресными светодиодами. Это история с открытым концом. Если читателю идея покажется интересной, будет прошивка на git с реализацией интересных задумок; в противном случае, придётся купить готовую на маркетплейсе. Но мы же этого не допустим?

Всё началось с желания автономно заниматься исследованиями в области искусственного интеллекта и запускать свои эксперименты без ограничений облачных сервисов или недостаточных ресурсов рабочих кластеров. Наука и исследования давно стали для меня не только профессией, но и хобби: запускать эксперименты, сравнивать модели, тестировать свежие идеи - всё это требует собственной инфраструктуры. Именно поэтому я решил собрать домашний GPU‑сервер «под себя» для полноценного AI‑ресёрча

Раньше для генерации композитного видеосигнала требовались схемотехнические решения, а теперь задачу можно решить, используя микроконтроллер и цифроаналоговый преобразователь.

Производительности микроконтроллера хватает для генерирования сигнала с достаточной степенью дискретизации, а цифроаналоговый преобразователь можно собрать, используя минимум электронных компонентов. Естественно, качество такого композитного видеосигнала будет невысоким, но думаю, эффект «Wow» и почва для экспериментов будут обеспечены.

Идея генерации композитного сигнала может показаться банальной, так как в интернете без труда можно найти примеры генерации. Но я не встречал системного описания этой темы и хочу исправить этот недочёт. Изначально я хотел это оформить в виде одной статьи, но потом решил, что лучше это оформить в виде серии из двух статей, так как объём одной получился отпугивающим.

В школе нам давали знания, но редко говорили, где они могут пригодиться. Ещё раз я убедился, что знание — это сила. Знание линейной алгебры, тригонометрии, дифференциального исчисления, оптики, электромагнетизма, биологии, физиологии и других дисциплин позволило человечеству создать телевидение.

К сожалению, всё включить даже в серию статей невозможно, как и невозможно включить ощущения в моменты озарения, когда во вроде бы уже знакомой теме находишь что-то новое. Я надеюсь, что и читатели узнают что-то новое.

Кому интересно скоротать несколько вечеров, хочется улучшить свои знания и умения, добро пожаловать под кат.

Привет, Хабр! Я — Александр Дудукало, автор одноименного YouTube-канала. В прошлой статье мы разобрали ссылочный тип данных, который хранит не само значение, а ссылку на него в памяти. Сегодня используем полученные знания на практике и познакомимся с одной из самых важных концепций в JavaScript — callback-функциями. Подробности — под катом!

Пару недель назад, когда я писал пост The Hidden Cost of URL Design, мне нужно было добавить подсветку синтаксиса SQL. Я направился на веб-сайт PrismJS, пытаясь вспомнить, можно ли добавить его в качестве плагина. Меня утомило количество вариантов на странице скачивания, поэтому я вернулся к своему коду. Поискав в файле PrismJS, я нашёл в его начале комментарий, содержащий URL:

/* https://prismjs.com/download.html#themes=prism&languages=markup+css+clike+javascript+bash+css-extras+markdown+scss+sql&plugins=line-highlight+line-numbers+autolinker */

Я совершенно забыл об этом. После нажатия на URL меня перенаправило на страницу скачивания PrismJS, где все чекбоксы, раскрывающиеся меню и опции были заранее выбраны и полностью соответствовали моей конфигурации. Подобраны темы. Настроены языки. Включены плагины. Всё идеально было воссоздано из этого единственного URL.

Это стало одним из тех моментов, когда ты внезапно снова осознаёшь важность чего-то. Передо мной был URL, не просто указывающий на страницу: он хранил состояние и позволял полностью воссоздать все мои настройки. Не нужна никакая база данных, никакие куки, никакое localStorage. Достаточно одного URL.

Я задумался: как часто мы, фронтенд-разработчики, забываем об URL как об инструменте управления состоянием? Мы пытаемся использовать для этого всевозможные абстракции: глобальные хранилища, контексты, кэши, забывая при этом одну из самых древних и изящных фич веба: скромный URL.

В своей предыдущей статье я писал о скрытых затратах, связанной с плохой структурой URL. Сегодня я хочу взглянуть на эту тему под противоположным углом и поговорить про огромную ценность хорошей структуры URL. В частности, о том, как URL можно использовать в качестве первоклассных контейнеров состояний в современных веб-приложениях.

Привет, Хабр!

Мы, программисты, инженеры и физики, привыкли к своему зоопарку математических инструментов. Векторы — для направлений и позиций. Матрицы — для трансформаций. Кватернионы — для вращений без головной боли с блокировкой осей. Комплексные числа — для 2D-поворотов и обработки сигналов. Каждый инструмент хорош для своей задачи, но мы постоянно переключаемся между ними, преобразуя данные и жонглируя концепциями.

А что, если я скажу вам, что существует единый математический объект, который может быть всем этим одновременно? Объект, который по своей природе является и скаляром, и вектором, и кватернионом, и даже спинором, в зависимости от того, как на него посмотреть.

Это не фантастика. Это — алгебра Клиффорда, также известная как геометрическая алгебра. Идея настолько мощная, что она способна навсегда изменить ваш взгляд на геометрию в 3D.

Пристегните ремни. Мы отправляемся в путешествие, где абстрактная алгебра превращается в наглядную геометрию. И огромное спасибо @master_program за переработку исходного текста в эту статью, а так же за дополнения и картинки, очень повысившие удобство чтения.