Чтобы не зависеть от онлайн-сервисов с их лимитами, очередями и закрытыми настройками, локальный генератор изображений можно собрать прямо на своём компьютере. Такой подход даёт больше контроля: можно самостоятельно выбирать модель, менять параметры генерации, подключать LoRA, использовать апскейл, ControlNet и другие инструменты.

Рассмотрен подход к созданию управляемого "бэкдора", позволяющего подгружать функции без остановки и перезагрузки. С помощью манипуляций с линкер-скриптом и средств языка C создаются "точки расширения" в прошивке, позволяющие в будущем внедрять новые функциональные модули без пересборки и перезаписи всей программы. Такой подход может быть полезен при разработке отказоустойчивых систем для оптимизации жизненного цикла встроенного ПО, так как позволяет заложить гибкость при непредвиденных модификациях.

Хронология цифровых ограничений в России: от заблокированных платформ до новых правил для техники и связи.

Это - ответ на статью "Ваш текст воняет GPT. 12 мест, откуда несёт и почему".

Когда я впервые прочитал эту статью, я подумал, что это перевод, и снова заскроллил вверх. Там не было тэга "перевод", зато был тэг "Технотекст 8". Тогда, учитывая общее косноязычее статьи, я подмумал, что этим тэгом помечаются сгенеренные ИИ тексты. Это было совершенно очевидно, но ради успокоения совести я нажал на тэг.

Вы можете представить мое удивление, когда сами нажмете на этот тег. "Технотекст 8" - это, как оказалось, "ежегодный конкурс технических статей", и в правилах конкурса четко написано, что оставь надежду, ИИ сюда входящий "Статья написана человеком, при создании статьи не использовался искусственный интеллект". Как же так, явне сгенеренная статья номинирована на конкурс? Что это, fraud или scum? Давайте разбираться вместе.

Прежде всего надо понимать всю иронию происходящего. Текст, который сгенерирован ИИ, подается на конкурс, куда не допускаются тексты, сгенеренные ИИ. И при этом этот текст рассказывает нам, как распознать тексты, сгенеренные ИИ. Что же это, автор сам себе сгенерировал вырыл могилу? Это - интересный вопрос, но мы его рассмотрим чуть позже, а пока я расскажу, что смутило лично меня.

Первое, за что зацепился мой непрофессиональный взгляд, это фраза в самом начале:

Почему SVG, который работает в Chrome, часто становится статичным или ломается во Flutter? Разбираю проблему animated SVG, SMIL, CSS keyframes, path morphing, фильтров и рассказываю, как из этой боли появился full_svg_flutter — SVG-рендерер для Flutter с более браузерным подходом к рендерингу.

Всем привет. В этой статье расскажу о новостях касаемо Loki. О том что было представлено на GrafanaCON 2026 в Барселоне. Чего нам ждать от новой архитектуры Loki, как она будет работать, и что прячет под капотом.

Возможно, на мой предвзятый взгляд, нынче автоматным программированием (АП) называют любое программирование, в которое вводят состояния (а параллельным – где используют потоки). Но не все, что с колесами – машина, а с крыльями – самолет. И далеко не всегда то, что «выглядит» как автомат, «плавает» как автомат и «крякает» как автомат им является. Это ясно, если руководствоваться математическим определением конечного автомата (КА). Только соответствие этому позволяет  считать программирование автоматным. Подробнее же об АП рассказано в [1].

Среди существующих программных подходов некоторые на взгляд программистов относятся к категории АП. Это, например, варианты диаграмм Харела (Statecharts) и языков на них основанных. Например, UML (Unified Modeling Language). Именно этой теме посвящена статья на Хабре, которая описывает проектирование на базе КА  в среде Engee[2].  В последней есть библиотека «Конечные автоматы» – «лучший инструмент для визуального проектирования сложной управляющей логики» [3].

Разберем данную статью, создав аналог рассмотренного в ней решения, но только на языке С++ и в среде ВКПа – классическом варианте технологии автоматного программирования. Это позволит объективно сравнить подходы, а вам, «хабравчане», останется только составить уже свое мнение о разных вариантах АП.

Когда начал разбираться с веб-версией Max, первая мысль была — как бы его изолировать, чтобы он не ходил куда попало. Обычно в таких случаях советуют поднимать прокси, городить контейнеры или хотя бы использовать PAC-файлы.

Но если всё упростить, то оказывается, что в любом современном браузере (для примера, в Firefox) уже есть всё, чтобы сделать это в пару кликов. Мы будем использовать стандартный функционал немного нестандартным способом.

Привет, Хабр. Это мой первый пост здесь, поэтому пара слов о себе.

Я практикующий юрист, 8+ лет практики, последние годы - в производственном секторе. Веду договорную работу (поставка, подряд, услуги), сопровождаю сделки, закрываю претензионку и представляю компанию в арбитражных судах и спорах по защите прав потребителей - на стороне производителя и поставщика. К коду пришёл через вайбкодинг: захотелось автоматизировать некоторые процессы, начал ковыряться в VS Code, Trae, Cursor и Claude Code, втянулся - и теперь это параллельное хобби рядом с основной практикой.

Последние несколько месяцев пилю IP Agent - телеграм-бота, который по запросу находит релевантную судебную практику и даёт прогноз по размеру компенсации в делах об интеллектуальной собственности. Работает на RAG-пайплайне.

Когда строишь поиск по узкому домену, рано или поздно встаёт вопрос: какой эмбеддинг брать и нужен ли вообще реранкер. Готовых ответов под русскую судебную практику я не нашёл, поэтому собрал свой бенчмарк. В посте - что меряли, как меряли, что получилось и что в итоге поставил в бота.

«Дуров, верни стену» – мем старый, но точный. ВКонтакте начала 2010-х была, при всех своих недостатках, одним из последних мест в рунете с по-настоящему живой лентой. Не алгоритмической, не персонализированной до тошноты – просто всё подряд от всех, на кого подписан. Новости соседствовали с мемами, мемы – с чьей-то репостнутой статьёй про квантовую физику, которую ты никогда не дочитаешь, но пролистаешь с удовольствием. Была случайность, была живость, был сам факт того, что ты не знаешь, что увидишь следующим.

Потом ВК превратился в то, во что превращается каждая платформа – в алгоритмический прямоугольник, оптимизированный под время на сайте. Мы переехали в Telegram. Telegram честнее: хронологический порядок, никакого умного ранжирования, читаешь то, на что подписался. Но одна вещь так и не появилась – единая лента. В ВК у тебя была стена, куда всё стекалось само. В Telegram двадцать каналов – это двадцать отдельных мест, которые надо обходить руками каждый день.

Папки? Пробовал. Папки – это шкаф. Они раскладывают каналы по полочкам, но за каждой полкой всё равно надо открывать каждый ящик отдельно. Единого потока нет.

Ботов-агрегаторов в маркете штук пять – все сломаны по одной и той же причине: Bot API физически не видит каналы, в которых бот не является администратором. То есть публичный новостной канал с миллионом подписчиков – недоступен. Бот читает только то, куда его добавили руками, а никто не добавляет чужих ботов в админы своих каналов. Логично, но бесполезно.

В какой-то момент я окончательно устал и собрал своё.

Современный российский интернет всё чаще развивается в условиях законодательных ограничений и требований регуляторов к видео-, аудио- и текстовым сервисам. На этом фоне растёт спрос на доступные и удобные инструменты цифровой коммуникации, которые могут работать без дополнительных технических обходных решений.

С конца 2025 года РКН подал не менее 8 исков против крупных разработчиков игр. Но эта статья — не про игры. Точнее, не только про них.

Я разобрался, какие именно нормы применяются, к чему это ведёт на практике и почему последствия выходят далеко за пределы развлекательной индустрии. В конце — конкретное мнение о том, что с этим делать, и опрос, над которым стоит подумать всем нам.

Когда вы пишете loss.backward() в PyTorch, ваш autograd делает то, что 200 лет считалось математической ересью: оперирует бесконечно малыми как настоящими числами.

В 1960 году Абрахам Робинсон формализовал эту «ересь» в виде нестандартного анализа.

В этой статье мы разберём, как математики изгнали, а затем вернули бесконечно малые, что такое гиперреалы и монады, а затем реализуем эту идею в коде.

Apache Doris 4.1 добавляет UPDATE, DELETE и MERGE INTO на Iceberg-таблицы прямо из SQL-клиента — без отдельного Spark job. Iceberg V3 Deletion Vectors и Row Lineage делают этот DML архитектурно здоровым: нет линейной деградации от delete files, нет false positives в CDC после compaction. Перевод и адаптация статьи Mingyu Chen (CC BY 4.0) с бенчмарками, SQL-примерами и Quick Start.

Хочу представить вам плагин Joomla Shortcoder, который я разработал, чтобы упростить работу с шорткодами в Joomla.

И, так как в Joomla шорткоды широко не применяются, на всякий случай проясню что это такое.

Шорткод (англ. shortcode — короткий код) — это удобный способ добавить в текст статьи динамический контент или сложные HTML-элементы, не захламляя редактор громоздким кодом. Вместо того чтобы вставлять, скажем, полноценный <iframe> с кучей параметров, вы используете короткий и понятный тег.

Мы в Beeline Cloud продолжаем рассказывать про опенсорс-разработку в Китае. В первой статье вспомнили, как привезли в страну Linux, во второй обсудили, как менялась китайская экосистема до 2020 года. Сегодня говорим о том, как большие языковые модели с открытыми весами стали флагманом китайского опенсорса.

Помните то самое платье?
В 2015 году интернет раскололся пополам: одни клялись, что оно бело-золотое, другие — мол, сине-черное. Люди ругались в комментах, крутили яркость на мониторе, а самые умные врубали пипетку в Paint. Само платье, кстати, оказалось сине-черным, но дело вообще не в этом.

Проблема в том, что двое условных человека смотрели на одни и те же пиксели и видели разные цвета. Не интерпретировали по-разному, не спорили о вкусах — буквально видели разное. И оба лагеря не ошибались: сетчатка у всех отрабатывала штатно, а дальтонизм тут вообще ни при чем (поскольку речь не об оттенках одного цвета).

Последние лет двадцать нейронаука потихоньку сходится на одной неуютной идее: вы никогда не видели реальность напрямую. Ни платье, ни эту статью, ни собственные руки. Все, что вы воспринимаете прямо сейчас, догадка вашего мозга о том, что, вероятно, находится снаружи. Образованная догадка, обычно очень точная, но все же догадка.

Эта концепция называется байесовским мозгом, и я хочу о ней рассказать. Потому что, во-первых, она красиво объясняет кучу странных вещей: от оптических иллюзий до галлюцинаций и эффекта плацебо. 

А во-вторых, ровно по такому же принципу работает половина современного машинного обучения. Stable Diffusion, которая дорисовывает картинку из шума, Языковые модели, которые предсказывают следующее слово. Автоэнкодеры, world models, диффузионки — все это, если снять маркетинговую обертку, машины, которые делают то же самое, что и ваш мозг прямо сейчас. Гадают.

Так что начнем с мозга, а закончим нейросетями, и по дороге, надеюсь, вы начнете чуть меньше доверять собственным глазам.

Продолжение первой части, смысл данной статьи сохраняется, а именно показать максимальную производительность, когда вопрос сохранности данных решается репликами или бэкапами.

Цель - протестировать производительность трёх систем объединения физических устройств в одно логическое систем при использовании iSER и NVMe-oF. Так как статья получилась объёмная, она поделена на 2 части. В этой части - тесты с использованием HCIbench и iSER\NVMe-oF

Смысл данной статьи показать максимальную производительность, когда вопрос сохранности данных решается репликами или бэкапами.

Цель - протестировать производительность трёх систем объединения физических устройств в одно логическое систем при использовании iSER и NVMe-oF. Так как статья получилась объёмная, она поделена на 2 части, в первой идут тесты на уровне локального устройства + вступление. Во второй уже тесты с использованием HCIbench и iSER\NVMe-oF

Я работаю программистом уже более 8 лет, и, признаюсь, никогда не понимал, как на самом деле устроены компьютеры. Поэтому я решил попробовать изучить их работу путём эмуляции. Извините, Бен Итер, я пока не собираюсь ничего создавать.

Начитавшись и наслушавшись некоторых статей и видеороликов у меня складывается впечатление, что рекрутеры в глазах кандидатов это некая роль, задача которой максимально тщательно игнорировать соискателей.

Еще они редко перезванивают. И вообще, такие есть рекрутеры, что и двух слов связать не могут.

Как человек, который около 5 лет анализировал данные подбора в крупной компании, который сидел непосредственно внутри такого улья из порядка 100 человек, я сформировал некоторое представление о роли рекрутера в компании.

И сразу скажу, в данной статье речь не идет про HR специалистов, которые в одном лице и рекрутер, и кадровик, и smm-менеджер. Также я разбираю только компании, где есть выделенная функция рекрутмента или эта функция вынесена на аутсорс.

Опишем базовую информацию по мини-фреймворку для работы со знаниями через LLM и рассмотрим пример n8n workflow для задачи объективного выбора лучшего из двух вариантов

Сперва — откуда взялась идея?

Мы с женой делаем текстовую игру по её фэнтези-вселенной. Что-то вроде совместного хобби: ей интересно писать, мне нравится программировать. Но суть не в этом. Рисовать никто из нас не умеет, а картинки в тексте нужны.

Сейчас это не проблема — нейросетей куча, особенно для генерации изображений. Но есть минусы: на платных сервисах можно хорошо так разориться, особенно для пет-проекта. Есть решение — Stable Diffusion, генерировать на своей видеокарте.

Первые шаги с Stable Diffusion

Для работы с локальным SD есть несколько инструментов. Взял первый и, наверное, самый популярный — Automatic1111. Сгенерировал — получил полную фигню. Начал читать, что пишут. Оказывается, уже создано огромное количество предобученных моделей и LoRA для добавления тех функций, что модель не умеет. Результат стал сильно лучше.

Дальше — промпты, то есть текстовое описание того, что мы должны получить на итоговом изображении. Там тоже есть свои рекомендации. Модель не читает мысли пользователя, ей нужно более точно и в понятном ей виде предоставить описание. Дополнительно разбираемся с настройками генерации — samplers, steps и т.д. Всё осуществимо, но получаем другую проблему: для генерации одной картинки мы очень долго подбираем все эти значения и тексты.

Первая автоматизация

Чтобы упростить процесс, я сделал следующее. Для наполнения контента в игре есть админка — обычный CRUD на Symfony. Дополнительно в отдельной папке лежат файлы со всем лором книги/игры.

В итоге я создал два провайдера. Первый — для общения с локальной LLM, которая по нужному запросу берёт необходимый контент из папки с лором и составляет корректный промпт для SD. Второй — для SD, где заданы предварительные настройки: используемая модель, LoRA и вместе с промптом всё это отправляется в SD, и мы получаем итоговую картинку. Несколько попыток, потому что с первого раза вряд ли получим нужное. Получаем более-менее адекватный результат и идём в Photoshop — убрать лишнее, сжать и т.п.

Для комфортной и безопасной жизни в современном обществе требуется автоматизация. Это самая автоматизация нужна, чтобы выполнять рутинную монотонную работу, исключить человеческий фактор, обезопасить другое оборудование и сделать комфортные условия для людей, животных, растений или техники.

Когда собирают систему автоматизации думают о том, как измерить, как управлять и как регулировать какой-то параметр. Для индикации значения параметров часто используют индикаторные лампочки, дисплеи и сообщения на телефон. На все эти индикаторы нужно обратить внимание, посмотреть на индикатор или дисплей. Но если это аварийный параметр или нужно сообщить сразу нескольким людям, тогда нужен другой более оперативный способ индикации. Один из способов, это как в фильмах ужасов, выключить основной свет и включить красные фонари, ещё и мигающие. На этот световой эффект точно все обратят внимание. Но есть способ лучше и менее тревожный – это звуковое оповещение. Чем бы не занимался персонал и как часто не смотрел на дисплеи, звуковое оповещение точно донесет оперативную информацию. Если аудио оповещение сделано правильно, то не услышать его может только глухой. Когда собирают систему автоматизации не всегда задумываются об функции аудио оповещения. Сообщать можно не только об аварийных ситуациях, но и об текущих процессах, например, переключение режима работы технологического процесса.

Какие устройства оповещения можно применить для этих задач? Один из элементов автоматизации, позволяющий озвучить необходимые процессы — это модуль аудио оповещения DAO2ERA.

Сегодня я хочу вам рассказать интересную историю из своей жизни про аутстафф. Когда я только начинал карьеру, я попал на стажировку в одну аутстафф-компанию. Проходил я ее 3 месяца, и после успешного завершения спустя месяц попал на проект... мидлом с 4 годами опыта.

Эта статья - про ад и слезы. Про реальный опыт.

Сейчас есть люди, которые без опыта ставят себе 3-4 года и идут покорять горы, думая, что все это очень легко. Конечно, в мое время еще не было ChatGPT, AI-агентов и всего такого (говорю прям как дед), было сложнее. Но дело не в инструментах, а в желании и стремлении. А еще в умении не сломаться, когда на тебя орут, ты ничего не понимаешь, а заказчик думает, что ты мидл с 4 годами опыта.

Сейчас я расскажу, как я не сломался. Хотя был близко. Очень близко.

Поехали!

Перевод статьи из GameDiscoverCo: Разбор (с цифрами и графиками) эксперимента по запуску инди-игры SuperWEIRD на itch.io. Пошаговое описание того, что конкретно делали разработчики с поисковыми алгоритмами, анализом влияния тегов на охваты и итоговые цифры по скачиваниям, браузерным сессиям и конверсиям в Steam вишлисты.

Скажите роботу «настрой манипулятор» — и он напишет драйвер сам. Звучит как фантастика из тех самых фильмов 80-х и 90-х, но мы уже реализовали это в OpenGrall. Рассказываю, как работает режим Инженера и почему последнее слово всегда остаётся за человеком

Intel выпустила мобильные процессоры Core^® Series 3 (Wildcat Lake) — линейку для недорогих устройств, в которой используются упрощенные версии архитектурных решений из старших серий. Чипы построены с учетом актуальной гибридной схемы ядер, получили современную графику и базовую поддержку ИИ-нагрузок. При этом они остаются в рамках умеренного энергопотребления и тепловыделения. Рекорды производительности процессоры не ставят, но для обычных ежедневных задач вполне подходят. Давайте разбираться.

В жизни не раз случаются внезапные события, о которых ты даже не подозревал за очень небольшой срок до их наступления. Тем жизнь и хороша, что она не расписана для каждого от начала до конца. Вот и конференция в Минске 22 апреля 2026 года свалилась мне на голову достаточно внезапно и поломала все мои планы. Но обо всём по порядку.

Большинство частных видеокамер под колпаком у Даркнета. Ваша видеокамера – это чей-то бизнес. Доступ к ним продают пачками по тысячи и больше. Можно купить какой-то отдельный район или целенаправленно заказать видеокамеры или архив телефона соседа.

Стало обычным делом, частные или городские камеры используются в целях ведения войны. И об этом постоянно пишут СМИ. Да и видеоролики происшествий появляются сразу же – как будто кто-то готовился к сцене по сценарию. Но, как бы мы не предупреждали клиента, он все равно думает, это – чисто теоретическое явление и конкретно его не касается.

Что здесь нового, - спросите вы – опять повторение давно избитых тем? Увы, есть моменты, над которыми стоит задуматься… Расскажем пару полезных историй из нашей практики…

Последние месяцы цены на большинство типов компьютерного железа медленно, но уверенно ползут вверх. Это системный тренд, который затронул и обычные десктопы, и мощные серверные решения. Причину долго искать не нужно. Речь, конечно же, об искусственном интеллекте и ресурсах, которые требуются для масштабирования отрасли. Производители чипов перестраивают приоритеты в пользу наиболее выгодных направлений, массовый рынок ПК и серверов постепенно начинает ощущать последствия этого передела. Давайте разберемся, что именно происходит и почему это касается каждого, кто планирует обновлять технику в ближайшее время.

Мы продолжаем рассказывать про краткую историю биометрии. И нам осталось рассказать о распознавании голоса человека. 

Историю биометрии голоса обычно начинают с мейнфрейма AUDREY (Automatic Digit Recognizer), созданного в 1952 году в Bell Labs). Голоса разных людей он еще не распознавал, но уже их слышал, что по тем временам казалось чудом. Это устройство для «слышания» номеров, как писали в СМИ и рассказывали о ТВ, может избавить от необходимости набирать номер, но оно работает только при четком произношении цифр номера одну за другой. 

Главенствующая идея заключается в способности принимать решения, располагая лишь локальной информацией.

Она существует примерно в паре трактовок. Исходим из того, что в каждый момент времени компилируем один какой-то метод, а не занимаемся чем-то сближающимся с трассировкой (трассировка, трейслеты, версионирование базовых блоков, т.д.).

Yandex.Metrika и Google Analytics показывают только сайт. Telegram Mini App для них — чёрный ящик. Android-приложение через WebView — тоже. Из 6000
просмотров статьи на Habr я не мог сказать, сколько оттуда пришло в продукт, и через какой канал (TG, веб, app).

Я не хотел тащить большую CDP вроде Mixpanel или Amplitude — для
соло-разработчика это overkill. Вечером сел и сделал simplest-thing-that-could-possibly-work: одна колонка в БД, парсится при первом визите, читается на регистрации. 100 строк кода. Делюсь.

Если интересно посмотреть на сам продукт — он живёт здесь:
🤖 Telegram-бот
🌐 Веб-версия
📱 Android в RuStore

Разобрал доклад Anthropic «Prompting 101» и собрал из него рабочую схему сборки промптов. С веб-сервисом и готовым Project для Claude.ai

В данной публикации попробуем сформировать простейшую нейросеть. Будем использовать Colab. Данный выбор также хорош тем, что то, что позволено Юpyтеру не позволено быку. Иметь локальные вычислительные мощности. В принципе довольно неплохая инфраструктура для проверки базовых алгоритмов налету. Если есть что то подобное на других платформах или можно сделать с использованием иных агентов, пожалуйста, прокомментируйте.

Целью является демонстрация сохранения информации об обучении в спектре весов, при его фильтрации и постеризации происходит не полное стирание этих данных, что можно использовать для дообучения в качестве начальных условий. При этом, после постеризации, коэффициенты весов выраженные в спектральных составляющих занимают существенно меньшее место. Также этот эффект интересен с точки зрения проектирования ИНС.

Вместо кода будут md-саммари по разделам, их можно использовать для генерации в качестве промптов для ИИ-агента.

Дана система ОДУ с начальными условиями: