Обновить
33
0.5
Даниил Солопов@dan_sw

Software Engineer, Bachelor of Computer Science

Отправить сообщение

Настраиваем окружение Qt6+QtC без VPN

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели82K

Как известно, с недавних пор сервера qt.io запрещают загрузку любых архивов с российских IP. Если первое время проверка шла только на получение метаинформации, теперь любая загрузка файла обрывается сервером.

Обычные советы, как это обойти, включают:

Используй платный безлимитный VPN;
Используй дистрибутив Linux и его бинарные сборки;
Собирай сам из исходинков.

Все это рабочие советы, но не очень дружелюбны к начинающим разработчикам, которые только hello world начинают собирать. Я расскажу, как можно быстро настроить окружение используя зеркала Yandex и github.

Читать далее

Эволюция конкурентного преимущества. От заводов, железных дорог и пароходов до цифровых платформ

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение14 мин
Охват и читатели4.3K

Конкурентное преимущество критически важно в любой сфере, от промышленности до диджитала. На любом рынке довольно быстро появляется один и тот же вопрос, что даёт устойчивый отрыв и как его удержать.

Эта статья написана в попытке собрать в одном месте материал о появлении и эволюции взглядов на First-mover Advantage (FMA) и разложить разницу между первопроходцами, ранними последователями и поздними входящими.

Сначала посмотрим, как формировались классические представления в эпоху корпораций и производств, потом разберемся как эти представления развивались и в завершение как изменились взгляды в наше время, в эпоху цифровой экономики, платформ и нематериальных активов.

Если лонгрид не близок по формату, ниже есть блок с кратким содержанием.

Жми, там интересно

Академический минимум js-разработчика: базовые концепции

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели9.4K

Приветствую всех! Меня зовут Рома, я разработчик в компании АйТи-Баланс. Хочу поделиться с вами своими знаниями и помочь разобраться в базовых концепциях, которые необходимы каждому новичку в мире JavaScript.

Идея этой статьи возникла из популярного репозитория на GitHub. Я немного адаптировал материал, дополнил его и выделил ключевые аспекты, чтобы сделать информацию максимально доступной и полезной.

Читать далее

Запекаем текстуру в opengl

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели10K

Начнём с того, что я обзавелся идеей оптимизировать процесс рисования для компьютеров из игровой видеокарты. Для встроенной карты не так важно сколько видеопамяти занимает приложение, сколько сама мощность этой карты. Насчет памяти для встроенной карты я кстати ещё не в курсе, но помню, что она может выделять её из CPU.

Так вот. Я хотел рендерить сцену один раз с двумя источниками света и применять запечённые текстуры уже в обычном рендеринге без просчета света каждый раз. Если добавиться новый источник света, то просчитаем опять везде свет и дальше рисуем запечённые текстуры.

Итак начнём. У меня движок ещё сырой, так что не ругайте за код, так как я бывает многое переписываю, потому что не учитывал некоторые аспекты того, что требуется.

Первым делом, чтобы проверить, что всё точно работает, я написал вот такой код.

Читать далее

Сравнительный анализ 18 LLM моделей: конец монополии?

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение11 мин
Охват и читатели15K

🏆 Open-Source Догнал Топов: Что Произошло в Ноябре 2025?

Конец монополии! Kimi-K2-Thinking (MIT-лицензия) — новый чемпион мысли. Эта open-source модель сравнялась с Claude Sonnet 4, показала 84.5% на GPQA Diamond (научное рассуждение) и 94.5-100% на олимпиадной математике AIME, опередив GPT-4o более чем на 30 процентных пунктов.

Российский GigaChat3-702B взрывает кодинг! Сбер выпустил модель с архитектурой MoE (702B параметров) под MIT-лицензией, которая показала мировой рекорд на бенчмарке HumanEval+ (86.59%), обойдя все закрытые LLM, включая GPT и Claude.

MoE-магия для локального запуска: Qwen3-30B-A3B с архитектурой MoE (3.3B активных параметров) обеспечивает качество 70B+ модели, умещаясь на одной H100 — идеальный компромисс для стартапов и R&D.

Читать далее

QtWebApp — пошаговый разжёванный пример с подробными комментариями

Время на прочтение13 мин
Охват и читатели32K


В процессе разработки приложения на Qt, может понадобиться добавить в данное приложение веб-интерфейс, что особенно может быть актуально при разработке встраиваемых систем с использованием Qt. Для решения данной задачи можно либо написать собственное решение, либо воспользоваться готовыми решениями. Например, библиотекой QtWebApp, которая предоставляет необходимый функционал для создания web-интерфейса.

К достоинствам данной библиотеки можно отнести:
  1. формирование страниц с динамическим содержанием по шаблонам;
  2. формирование полностью динамических страниц;
  3. работу с Cookie, что позволит добавить авторизацию на приложении;
  4. работу со статическими файлами, например, style.css или изображения;
  5. реализацию загрузки файлов.

Предлагаю подробно рассмотреть один из вариантов запуска небольшого приложения на Qt, которое будет иметь несколько web-страниц, работающих с применением библиотеки QtWebApp.

На момент написания статьи изначально использовалась библиотека QtWebApp 1.6.3 и Qt 5.6. Проект успешно был запущен с комплектами сборки MSVC2013 и MinGW. В процессе отладки был замечен баг в классе Template библиотеки QtWebApp. После исправления бага и связи с разработчиком версия библиотеки была повышена до 1.6.4. Исходя из этого, можно отметить также плюс библиотеки, что разработчик ответил в течение суток на информацию о баге, и в тот же день версия библиотеки была повышена. Окончательный вариант примера приложения был подготовлен на версии 1.6.4.
Читать дальше →

Как сократить количество Draw Calls (вызовов отрисовки) в UI Unity

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели7.2K

В Unity UI часто тормозит не «крутая графика», а расползшееся число draw calls, которое тихо растёт вместе с канвасами, анимациями и материалами. В статье разбираемся, что именно делает каждый лишний вызов отрисовки, как с помощью Stats, Profiler и Frame Debugger найти проблемные места и какими приёмами — от грамотной структуры Canvas до атласов и батчинга — реально снизить нагрузку на мобильных устройствах.

Оптимизировать Unity UI

Темпорал для начинающих

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение13 мин
Охват и читатели15K

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.

Изучить детальнее..

Обзор утилиты TunerPro (или const volatile)

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение12 мин
Охват и читатели11K

TunerPRO это бесплатный бинарный редактор прошивок. Это аналог STM32Studio.
Эта программа позволит вам редактировать константы в готовом bin файле. Минуя стадию повторной пере сборки всего проекта прошивки. Можно сказать, что TunerPRO хакерская tool-а.

Эта утилита связывает воедино всю информацию про переменные. Это адрес ячейки памяти в бинаре, название физической величины, размерность переменной, размер параметра, формат ее хранения в памяти, имя переменной, множитель, единицу измерения, максимальное и минимальное значение. В то время как тот же *.map файл дает только сведения про имя адрес в памяти и размер.

Читать далее

Путеводитель по матанализу, который скрывали от вас в вузе

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение46 мин
Охват и читатели42K

Вы когда-нибудь задумывались, почему в компьютерных играх объекты иногда проваливаются сквозь текстуры? Или почему финансовые модели так сложны, когда пытаются предсказать курс акций, который кажется то плавным, то скачущим? В основе этих, казалось бы, разных проблем лежит одна и та же фундаментальная идея, над которой бились величайшие умы человечества более двух тысяч лет.

Идея непрерывности.

Это не просто заумный термин из учебников. Это история о том, как мы пытались соединить мир счётных, отдельных предметов с миром плавного, неделимого движения. Это история о схватке с бесконечностью. Я хочу рассказать её так, как мне не рассказывали в университете: без кванторов и дельт, через парадоксы и гениальные озарения, и при этом без малейшей потери математической строгости. Мы пройдём путь от Аристотеля до создателей матанализа и увидим, как одна красивая идея сформировала наш мир.

Также вы сегодня, возможно, впервые узнаете о том, что победа формализации анализа по Коши вместо альтернативной по Гейне является самой главной причиной того, что понятия и идеи математического анализа остаются непонятными для основной массы студентов. От наглядного и понятного языка, предложенного Гейне, для которого совершенно не нужно использовать эпсилоны и дельты, в учебнике осталось только определение предела по Гейне — и то только потому. что некоторые теоремы без него никак не доказать. Но что еще интереснее — определение предела по Коши вообще не нужно для доказательств!

Прочитав эту статью, вы сможете без особых усилий предельно ясно осознать примерно половину первого семестра университетского курса математического анализа, причем, возможно, даже глубже, чем многие лекторы по математическому анализу.

Приготовьтесь к разоблачению, возможно, самого крупного обмана в современном высшем образовании. Суть его проста: по своей природе математический анализ — это наглядная геометрия, но её маскируют под абстрактную алгебру. В результате этого фокуса простой и ясный предмет становится тёмным лесом даже для многих лекторов.

Читать далее

Как я бросил луч на сцену

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение4 мин
Охват и читатели7.4K

Как бы я ни старался учиться электронике, я нахожу занятным освоить в первую очередь аналитическую геометрию, чтобы виртуозно манипулировать векторами и делать разные расчёты.

Я разрабатываю собственный движок, чтобы отработать математические навыки и подготовиться к математическому анализу. Да, мне уже 37 лет, а я всё ещё не знаю как пользоваться правильно дифференциальными уравнениями, хоть и понимаю из одной книги как это было важно для разных открытий, в том числе и для нахождения площади или длины кривых.

Свой путь я начал с линейной алгебры и до сих пор знаю наверное очень мало из этой области. Даже пробовал с утра просить нейросеть давать мне задачки из линейной алгебры и решал их, а потом отдавал на проверку. Эта алгебра показалась более дружелюбной для начала вхождения в изучение математики.

Как только я узнаю какую-то формулу или что-то открываю для себя новое, я тут же воодушевляюсь и очень радуюсь, и конечно не забываю добавлять в игровой движок новые знания, подчерпнутые из книг.

Я бы хотел рассказать как я бросил луч в сцену, на создание которого, а он ещё не доделан, я потратил 4 дня. Движок мой на C и поэтому думаю, что будет понятен каждому.

Я хотел разобраться в этом сам и не боялся времени, которое ускользает у нас каждый день. Больше люблю получать удовольствие от процесса и поэтому я не искал в книгах по началу как правильно бросить луч, но и потом как оказалось, что я не совсем понимаю примеры, которые мне подала нейросеть.

Нейросеть мне подсказала, что можно перемножить обратные (матрицу камеры и проекции) и умножить это на вектор и потом получается что-то, с чем я не понимал как работать и пошёл дальше своим путём.

Читать далее

Вводная глава учебника по матанализу нового типа

Уровень сложностиПростой
Время на прочтение51 мин
Охват и читатели25K

Давайте начистоту. Для большинства из нас первая встреча с математическим анализом была интеллектуальной травмой. Туман из эпсилонов и дельт, теоремы, падающие с потолка, и тоскливое чувство самозванца, который вот-вот будет разоблачен.

Я здесь, чтобы сказать вам: дело было не в вас.

Проблема не в том, что вы «гуманитарий». Проблема в том, что вам преподавали не математику. Вам показывали вскрытие: препарирование живой, интуитивной идеи до тех пор, пока от нее не оставался лишь скелет формальных определений.

Моя предыдущая статья, где я впервые озвучил этот тезис, стала хитом. Судя по множеству сообщений в личке, эта боль знакома слишком многим. И почти в каждом была просьба:

«Напиши учебник. Тот самый, который мы заслужили».

Что ж, это он. Глава первая. Забудьте всё, что вы знали. Мы начинаем с нуля.

Мы отправимся в путешествие к самым основам человеческого мышления. Мы увидим, как драма, начавшаяся 2500 лет назад с простого вопроса о летящей стреле, породила всю современную науку — от физики до нейросетей.

Пристегнитесь. Мы погружаемся.

Читать далее

«Пора ли гнать на мороз Computer Vision — scientist'ов ?» (Fondation Models и вокруг)

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели22K

Прошлый год в Computer Vision запомнился тем, что появилось множество больших претрейненных сетей (Fondation Models). Самая известная - GPT4v (ChatGPT с обработкой изображений).
В статье я попробую простым языком объяснить что это такое (для тех кто пропустил), как меняет индустрию. Какие задачи стало проще решать. Какие продукты появились в последнее время и появятся в будущем.
И можно ли уже выгнать на мороз лишних "ресерчеров"?!

Читать далее

Серверы VALORANT с тикрейтом 128

Уровень сложностиСложный
Время на прочтение18 мин
Охват и читатели11K

Привет! Меня зовут Brent «Brentmeister» Randall (Брент Рэндалл). Я — инженер из команды Gameplay Integrity, которая занимается игрой VALORANT. В сферу нашей ответственности входит система сборки игры, фреймворки, используемые для автоматизации различных задач, производительность игрового клиента и серверов. Именно последнему пункту этого списка и посвящена данная статья. Я поделюсь с вами историей поиска подходов, позволивших вывести производительность наших серверов на оптимальный уровень.

На самых ранних этапах разработки проекта мы уже знали о том, что VALORANT отличается весьма жёсткими требования к производительности игровых серверов. Надеюсь, мне удастся дать вам некоторое представление о том, почему это так, и о том, как были достигнуты наши амбициозные цели. В самом начале серверный кадр (server frame, цикл обработки данных на сервере) длился 50 мс. А после завершения оптимизации нам удалось сократить это время до менее чем 2 мс. Всё это сделано благодаря анализу и оптимизации кода проекта, а так же — благодаря подстройке «железа» и тюнингу ОС.

Читать далее

Параметризация нечётных чисел на основе подмножеств вычетов по модулю шесть

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение8 мин
Охват и читатели9.9K

В статье представлена параметризация всех натуральных нечетных чисел на основе приведенной системы вычетов {1, 3, 5}, которая взаимно проста с модулем 6. Показан способ описания подмножеств вычетов {1, 3, 5}, который за счет разбиения на подмножества, подпространства, уровни масштабирования и индексации внутри уровней, позволяет исчерпывающе покрыть все нечетные числа и доказывает их фрактальную структурную детерминированность.

Читать далее

Паттерны ООП в 10 минутах от вас… Поведенческие шаблоны с примерами на Java

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение23 мин
Охват и читатели17K

Ночь. Курсор мигает, как маяк в тумане. Логи шепчут о том, что в коде — своя улица, свои правила и кодекс общения. Объекты — не безмолвные элементы системы. У каждого свой характер, привычки и слабости. Один щёлчок и поведение меняется: кто-то отдаёт приказы, кто-то внимательно прислушивается, а кто-то терпеливо ждёт сигнала. Эта статья — карта такого города.

Всем привет! Меня зовут Бромбин Андрей и сегодня разберёмся в поведенческих паттернах ООП. Короткие определения, идеи через ясные метафоры и рабочие примеры на Java. Всё это для того, чтобы система не трещала по швам, а решения были ясными, предсказуемыми и поддерживаемыми.

Шаблонизироваться

Я хакнул галактику (часть 2)

Уровень сложностиСредний
Время на прочтение9 мин
Охват и читатели15K

Впредыдущей статье «Я хакнул галактику» я рассказал о том, что собой представляют спиральные рукава галактик. Каждая такая спираль — это фронт ударного воздействия потоков частиц из ядра галактики на ее газопылевую среду. Этот фронт постоянно распространяется из центра галактики к ее краям.

Сегодня я продолжу приводить примеры

Кучи. Часть 1. Биномиальная куча

Время на прочтение4 мин
Охват и читатели34K
Здравствуйте, Хабросообщество!

На хабре есть описание множества интересных структур данных, таких как деревья отрезков, дуча и т.п. Если Вам интересны сложные структуры данных, то добро пожаловать под кат!
Читать дальше →

ИИ-ученый, который открывает законы природы без участия человека

Время на прочтение3 мин
Охват и читатели6.6K

ИИ легко справляется с генерацией текстов и даже пишет код, но вот в поиске настоящих научных формул всё ещё часто полагается на человека. Почему современные языковые модели, казалось бы, такие умные, пока не могут заменить настойчивого исследователя?

Новое исследование находит неожиданный выход: если дать модели возможность не просто подсказывать, а действовать — анализировать данные, строить гипотезы, запускать код, сравнивать свои же находки шаг за шагом — она начинает разгадывать научные зависимости самостоятельно. Вплоть до того, что качество её выводов уже сопоставимо с ручной работой, а иногда — даже выше.

Как такое вообще возможно? За счёт чего одна и та же ИИ-модель вдруг превращается из помощника-программиста в настоящего научного исследователя — и насколько это меняет наше представление о будущем науки? Смотрим, как SR-Scientist учит ИИ думать на несколько ходов вперёд и находить настоящие законы природы среди реальных данных.

Читать далее

Подробно о неопределённом поведении в С и C++

Время на прочтение24 мин
Охват и читатели14K

При работе с C или C++ необходимо в какой-то степени разбираться в неопределённом поведении (UB): что это такое, каковы его эффекты, и как о него не споткнуться. Для простоты картины я буду в этой статье рассказывать только о C, но всё изложенное здесь также применимо и к C++, если явно не указано иное.

Читать далее
1
23 ...

Информация

В рейтинге
2 186-й
Откуда
Иркутск, Иркутская обл., Россия
Дата рождения
Зарегистрирован
Активность

Специализация

Software Engineer, ML разработчик
Средний
C++
Python
TensorFlow
PyTorch
Cmake
Linux
Deep Learning
Cuda
Computer Science
Keras