Давным-давно (лет пятнадцать назад) почти все делали сайты и не переживали о том, что под капотом. Верстали таблицами, использовали всё, что попадётся под руку (а попадались в основном <div> и <span>) и не особо заморачивались о доступности. А потом случился HTML5 и понеслось.

Семантическая вёрстка — подход к разметке, который опирается не на внешний вид сайта, а на то, какой смысл у каждого блока на конкретной странице. Например, в этой статье есть заголовки разных уровней — это помогает читателю выстроить в голове структуру документа. Так и на странице сайта — только читатели будут немного другими.

Дисклеймер: статья может обидеть тех, кто прикипел к вёрстке дивами. Но <div> — не приговор, и мы не призываем от него целиком отказываться. Ну и всегда можно договориться.

В 2020-м мой работодатель начал прижимать меня по условиям, я забрал команду, снял склад и запустил свое производство когтеточек. Казалось бы, ничего сложного: закупаешь клей, картон, и находишь людей, которые 5 000 раз в день готовы повторять одни и ту же операцию. Но есть нюансы.

После того, как пузырь NFT сдулся и с треском лопнул, пора поговорить о том, что это было. Тем более, что попытки «раскопать стюардессу» во многих местах не прекращаются. Но, в отличие от Биткоина и криптопроектов вообще, однажды сдувшись, NFT уже вряд ли вернётся.

Самым ярким примером, на котором можно объяснить «что это было», является NFT Джека Дорси, основателя «Твиттера», который выпустил NFT в честь первого твита в истории, которым был его твит 2006 года. Он заскриншотил свой твит в декабре 2020, и вскоре его выкупили у него за $2,9 миллионов. Медиа тут же преподнесли это как «Джек Дорси продал свой первый твит!» Ах, если бы это было так. И покупатель, вероятно, рассчитывал, что сможет перепродать «первый твит в истории» намного дороже — но, в итоге, в следующий раз этот NFT попал в новости после эпичного обвала (скажем прямо — лопнувшего пузыря) NFT в апреле 2020, когда обнаружилось, что никто не хочет предлагать за него более $280 — одну десятитысячную, процент от процента — исходной цены. 

Текущий оффер за этот твит на OpenSea — около $700. Вряд ли кто-то в своём уме захочет платить за этот NFT даже 10% от его исходной цены, за исключением одного вероятного сценария, о котором я напишу позже. Но пока разберём, что вообще такое NFT и что на этом примере непосвященному (или обманутому) человеку можно о них понять. На самом деле — практически всё необходимое.

Что продаётся?

Продажа NFT первого твита Джека Дорси не означает и не могла означать продажу первого твита Джека Дорси. Твит остаётся в его Твиттере, чтобы что-то с ним сделать — нужно иметь доступ к аккаунту Дорси или же бэкенду Твиттера. Даже с доступом к аккаунту сделать с ним ничего, в общем-то, не получится, кроме как удалить — другого функционала в отношении управления старыми твитами Twitter не предлагает. 

Утечка конфиденциальных данных или нарушение работы информационных систем может привести к серьёзным последствиям: финансовым потерям, утрате доверия клиентов, репутационным рискам. Во многих компаниях это понимают. Или нет? И все ли достаточно осведомлены о способах защиты от киберугроз? 

Методы защиты, которые недавно были достаточными, сегодня становятся устаревшими и неэффективными. Важно постоянно следить за динамикой и тенденциями в сфере ИБ — как угроз, так и способов противодействия им. 

Мы провели опрос, чтобы дать возможность пользователям Хабра высказать своё мнение об уровне защищённости компаний от киберугроз — и оценить важность информационной безопасности. 

Привет, Хабр! Мне 16 лет, я студент, учусь на первом курсе колледжа на программиста. Начал увлекаться низкоуровневым программированием на Ассемблере и C/C++

Я заметил что на Хабре есть множество статей о написании своих простых "загрузчиков" для BIOS-MBR, которые выводят на экран "Hello World!". И при этом практически нет ни одной статьи о создании того же самого, но только для UEFI, хотя будущее именно за ним, ведь BIOS уже давно устарел! Это я и хочу исправить в этой статье.

Дисклеймер. Сначала хочу выразить свое личное отношение к тем, кого в индустрии порой презрительно называют «вайтишниками». В середине 80-х мой отец из инженера переквалифицировался в рабочего‑наладчика на заводе. Причина проста — платили банально больше (особенности тарифных ставок на советских предприятиях, ага). Поэтому, с таким семейным анамнезом, я крайне далек от мысли кидаться камнями в людей, решивших в 35–40 лет пойти в айтишники, потому что там «платят много». Наоборот, я крайне им симпатизирую. Данная статья как раз попытка облегчить такого рода переход и снизить риски.

Я работаю над созданием Graphite, источником вдохновения для которого стал внутренний инструментарий Facebook. Когда я решил создать стартап с друзьями, то никогда раньше не слышал о Mercurial, хотя всегда страстно любил инструменты разработчика. Мой предыдущий опыт разработки включал в себя личные проекты, домашнюю работу в колледже, разработку для iOS в Google и развитие инфраструктуры в Airbnb. На протяжении всей моей карьеры использование git было таким же естественным, как воздух. Он настолько популярен, что лично я считал его единственным подходящим инструментом для создания изменений в коде и управления ими.

Забавно, что специалист по Mercurial Грегори Gregory Szorc работал рядом со мной в Airbnb, хотя я знал его только как приятного коллегу, но не представлял, что он контрибьютор.

В 2021 году мои коллеги по команде Томас и Ник раскрыли мне глаза. Они пришли из Facebook и, к моему удивлению, едва знали Git. Зато они имели глубокое понимание паттернов Mercurial и рабочего процесса Facebook на основе «многослойных diff» (stacked diff). Со временем они убедили меня в полезности этого паттерна и мы развернули направление развития компании, чтобы реализовать многослойные diff для разработчиков GitHub.

Но пост посвящён не нашему стартапу. Он о важном вопросе, не дававшем мне покоя последние три года. Почему фейсбукеры не пользуются Git? Зачем они выбрали Mercurial и создали на его основе собственные рабочие процессы? Я знаю что Google не пользуется Git, но это логично, культура разработки Google возникла на пять лет раньше Git. Facebook же был основан примерно в то же время, что и создан Git, около 2004 года, и ко времени, когда Facebook начал серьёзно выбирать инструментарий для управления исходниками, Git был старше и популярнее Mercurial. Так почему же Facebook не использует Git?

Меня всегда тянуло к обучению людей и шарингу знаний. Когда я был разработчиком, то охотно становился ментором у стажеров. И даже сейчас, работая тимлидом, я являюсь пипл-менеджером уже у senior-разработчиков. Но у меня никогда не было опыта работы преподавателем или наставником сразу для большой аудитории. Мне всегда казалось это чем-то интересным и вдохновляющим. Но мои ожидания не оправдались, как вы уже поняли из названия статьи.

Чем же так занимательно число 6174? Казалось бы, это обычное натуральное чётное четырёхзначное число. Не лучше и не хуже, чем, скажем, соседние 6173 и 6175. Оно даже не является простым. Тем не менее, это число имеет своё собственное название — постоянная Капрекара. А ещё оно относится к так называемым «числам великой радости».

Давайте разбираться, что же в этом числе такого особенного. Займёмся несложными вычислениями...

Всем привет! Вместе с коллегами я занимаюсь наймом в Максилекте. Обычно в блоге на Хабре высказываются наши разработчики. От них были статьи не только о технологиях, но и о том, на что смотреть в ходе собеседования и как правильно подобрать компанию по душе. Их мнение вызвало бурный отклик среди коллег-ИТ-шников и заодно выпады в сторону HR, как направления в целом. Известное ведь “противостояние”: ИТ-шники против кадровиков.

Сегодня хочется вставить свои пять копеек в примирение сторон. Иногда отдельные представители HR действительно “перегибают”, применяя в ИТ методы, которые здесь не очень-то работают. Но не все мы такие! Поделюсь своим видением того, откуда берутся надоевшие вопросы про “видение через пять лет”, стоит ли на них “правильно” отвечать и о чем надо задуматься рекрутерам, которые все еще их задают.

Когда Большой адронный коллайдер запущен — как например, во время своего второго цикла, с начала 2015 года по 2018 год, — он обрабатывает события на частоте 40 МГц. Другими словами, он учитывает 40 миллионов событий в секунду. Это необходимо, чтобы отслеживать столкновения между частицами, длящиеся менее 25 наносекунд.

Каждое событие содержит в себе примерно 1 мегабайт данных. Это значит, что в систему во время работы коллайдера входит примерно 40 терабайт данных. В секунду! Абсолютно фантастический объем информации, ведь петабайт набирается примерно за полминуты. Около 72 000 средних жестких дисков заполнялись бы каждый час.

Обрабатывать всё это на такой же скорости не представляется возможным; для анализа подобных объемов данных после окончания работы установки требуются годы. Значительная часть отфильтровывается еще на этапе сбора, на что тоже уходят огромные вычислительные ресурсы. Но всё‑таки остальную часть информации нужно где‑то хранить. Для этого европейская организация по ядерным исследованиям (ЦЕРН) содержит самый большой ЦОД в мире.

Разреженность данных

Python и теория множеств

В Python есть очень полезный тип данных для работы с множествами – это set. Об этом типе данных, примерах использования, и небольшой выдержке из теории множеств пойдёт речь далее.