Повышение помехоустойчивости и помехозащищённости радиолокационного канала является постоянной задачей развития радиолокационных систем. При этом не решенными до конца проблемами являются обнаружение малоразмерных целей на фоне пассивных помех и разрешение распределенных по дальности целей, имеющих близкие радиальные скорости. Кроме того, отдельного внимания требует проблема повышения боковых лепестков автокорреляционной функции (АКФ) при использовании широкополосного зондирующего сигнала (ЗС).

В цифровой радиолокации для формирования ЗС широко применяются фазокодоманипулированные сигналы (ФКМ-сигналы), использующие псевдослучайные последовательности. Но АКФ таких сигналов имеют высокий уровень боковых лепестков (УБЛ), что затрудняет выделение полезного сигнала. Для снижения УБЛ используются специальные последовательности, такие как коды Баркера, M-последовательности и коды Голда.

Представляет интерес голографический способ формирования ЗС, при котором для фазокодовой манипуляции используется одномерная голограмма виртуального оптического объекта – точечного источника на черном фоне, расположенного в центре линейного массива. Результатом кодирования является простейшая голограмма – зонная пластинка Френеля (для одномерной голограммы – зонная линейка Френеля). Здесь описаны алгоритмы голографического кодирования и декодирования и показано, что голографический код в сравнении с другими помехоустойчивыми кодами имеет более высокую эффективность в обнаружении и распознавании сигнала при очень низком отношении сигнал/шум. Эффективность данного способа определяется использованием фундаментального свойства голограммы – делимости, позволяющего восстанавливать исходный объект по искаженному фрагменту голограммы. Этот факт делает интересным рассмотрение возможности применения голографического способа для формирования ЗС в радиолокации.

28 ноября 2025 года для многих началось с жалоб на WhatsApp. Текстовые сообщения и медиафайлы у части пользователей не доходят, а также при попытке голосового или видеовызова клиент бесконечно висит на статусе «Подключение», после чего сбрасывает звонок.

Операторы связи («МегаФон», «Билайн») рапортуют о штатной работе сети. И технически они не врут: связность есть, IP-адреса Meta (по большей части) доступны. Проблема лежит глубже — на уровне L7 фильтрации ТСПУ.

std::vector — это, пожалуй, самый используемый контейнер STL. Он кажется простым на первый взгляд: динамический массив с автоматическим управлением памятью. Но под капотом скрывается множество тонкостей, знание которых отличает начинающего программиста от профессионала.

В этой статье мы пройдем путь от базового использования до глубокого понимания внутреннего устройства std::vector, рассмотрим все его методы, особенности работы с памятью, исключения, трюки оптимизации и подводные камни. А также рассмотрим альтернативы std::vector и когда их стоит использовать.

Сначала были физические серверы - дорогие и неэффективные. Затем пришли виртуальные машины, которые позволили запускать несколько изолированных ОС на одном железе. Но цена изоляции оставалась высокой: полная копия ОС, гигабайты диска, минуты на запуск.

Контейнеры - следующий шаг эволюции. Зачем виртуализировать целое железо и запускать полноценную ОС, если можно изолировать только сам процесс, используя встроенные механизмы ядра? Этот подход на порядок легче, быстрее и эффективнее.

Эти выходные прошли под эгидой Connection Reset. Пока новостные каналы писали расплывчатое «пользователи жалуются на сбои», мы в чатах и на тестовых стендах пытались понять физику процесса.

Привет, Хабр!

Меня зовут Андрей, я – специалист по оптическим системам, расчётчик и конструктор в одном лице.

Это третья статья из курса основ прикладной оптики, созданного несколько лет назад для внутреннего обучения CV-разработчиков организации, где я работаю.

В этой статье мы поговорим о диафрагмах: что они из себя представляют, какие бывают и как влияют на изображение. Также разберёмся, откуда берётся виньетирование и как с ним бороться.

Тема при кажущейся простоте весьма сложна — даже в оптической литературе нет единой последовательности её изложения. При подготовке статьи самым сложным оказалось выбрать, какой необходимый минимум рассказывать (а что опустить) и как выстроить текст так, чтобы он легко читался и воспринимался.

Думаю, и фотографы, и специалисты по компьютерному зрению найдут здесь для себя что-то новое. Если что-то останется непонятным — прошу в комментарии.

Статья сочетает как упрощённые идеи из теории оптических систем, так и мой личный опыт, накопленный при работе с системами технического зрения.

Давайте поговорим о том, как улитка уха вычисляет звук!

Барабанная перепонка приводится в колебания изменениями давления воздуха (звуковыми волнами). Кости среднего уха усиливают и передают эти колебания в заполненную жидкостью спиралеобразную улитку. Колебания перемещаются по жидкости к базилярной мембране, которая выполняет разделение частот¹: более жёсткое и лёгкое основание (base на иллюстрации) резонирует с высокочастотными компонентами сигнала, а более гибкая и тяжёлая вершина (apex) резонирует с низкими частотами. Между двумя концами резонирующие частоты логарифмически снижаются в пространстве².

Волосковые клетки в разных частях базилярной мембраны колеблются вперёд и назад на частоте, соответствующей их расположению на мембране. Но как колебания волосковых клеток преобразуются в электрические сигналы? Этот механико-электрический процесс похож на кадры из фантастического фильма: пружины, соединённые с концами волосковых клеток, открывают и закрывают ионные каналы с частотой колебаний, что затем вызывает выброс нейромедиаторов.

Тем кто собирает что-то под windows и задумался о версионировании сборочного окружения.

Как ведь бывает, прилетает баг, нужно пересобрать старый релиз, а сборочный агент уже с другим окружением. И даже если вы каким-то образом сохраните нужное окружение, как защитить от его от самих сборок? Делать снапшоты, откатываться, или разворачивать агенты с некого золотого образа и прочее.

Версии окружения поднимаются, само окружение усложняется, требование команд к окружению растут и расходятся. Как тут всем угодить?

Исторически так сложилось, что в linux docker заехал как родной, а вот в windows вроде бы есть, но про него не слышно, на Хабре так уж точно. Поэтому если вы решили это попробовать, то эта статья для вас.

Мы все слышали дофамине, серотонине, норадреналине, кортизоле. И нам кажется, что это (вместе с какой-то медитацией) может нам как-то помочь. Но всё никак не получается это применить к жизни.

Я вас порадую: и не получится. Ни у вас, ни у кого-то ещё. Потому что это так не работает.

Вся это болтовня вокруг гормонов, которая кочует из статьи в статью и из ролика в ролик — не наука. Это произвольные выводы из неправильно понятых и кое-как переведённых экспериментальных данных полувековой давности.

Вcё дело в том, что в XXI веке человек окончательно заменил душу на химию.

Эмоции стали описываться не как внутренние состояния человека, а как баланс веществ. Радость — это дофамин, тревога — кортизол, грусть — серотонин, любовь — окситоцин.

Это звучит очень научно, сплошная латынь. Но по сути мы вернулись в античность, только теперь вместо «чёрной желчи» у нас «серотониновый дефицит».

На смену мистическим стихиям пришли гормоны и нейромедиаторы, но сама логика осталась прежней: чувства объясняются как субстанции, а не как смыслы.

Современная популярная психология торжественно объявила: «ваши эмоции — это химия». И человек поверил, что если скорректировать дозу вещества, то можно исправить и внутреннюю жизнь.

Гиппократ и Гален в те времена, когда на латыни писали на стенах, учили, что темперамент и душевное состояние зависят от соотношения четырёх жидкостей: крови, флегмы, жёлтой и чёрной желчи.

В XX веке та же схема вернулась под другими именами — дофамин, серотонин, норадреналин, кортизол. И многие уверены, что так говорит наука и что этому можно как-то помочь. Но вместо этого просто начинают называть свои проблемы по-другому и ещё больше запутываются.

Согласно теории горячего Большого взрыва, у Вселенной было начало — существовал день, у которого не было «вчера». Человеку представить это довольно сложно, не уходя в философские и теологические размышления о сотворении мира. Кроме того, многие современные учёные утверждают, что горячий Большой взрыв был не самым началом, а следствием предыдущей эпохи — космической инфляции.

Тем не менее, если спросить любого космолога, сколько лет нашей Вселенной, ответ будет простой: 13,8 миллиарда лет. Почему именно так, и с какого момента начинается отсчёт?

Существует два подхода к определению возраста Вселенной...

Когда речь заходит о беспроводных сетях, злоумышленники часто сосредотачивают усилия на поиске брешей в механизмах аутентификации и на атаках на них: подобным способом они пытаются проникнуть в корпоративную сеть. На прошлой неделе мы рассказали, как устроен процесс аутентификации и какие протоколы для этого применяются. В зависимости от выбранного протокола используются определенные методы шифрования и проверки данных.

Так, у широко распространенного протокола WPA2 есть ряд известных уязвимостей. Среди них — подбор пароля по захваченному рукопожатию (handshake), восстановление ключа при слабом пароле (перехват PMKID), атаки на WPS (в том числе перебор PIN‑кода). В корпоративных сетях также возможны атаки на механизмы аутентификации, например downgrade‑атаки при использовании устаревших методов вроде EAP‑GTC.

Ни один протокол не идеален, и даже WPA3 не стал исключением. Хотя он действительно более безопасен, чем предшественники, исследователи обнаружили в нем уязвимости под общим названием Dragonblood. Например, одна из них позволяет провести атаку на точку доступа в режиме WPA3-Transition Mode. В этом режиме точка доступа поддерживает одновременно WPA2 и WPA3, что позволяет злоумышленнику понизить уровень безопасности до уровня WPA2 и обойти защиту. Дополнительно существует инструмент DragonShift, который автоматизирует процесс такой атаки, еще больше упрощая задачу хакеру.

Чтобы нагляднее показать, как распределяются атаки на беспроводные сети (в том числе на WPA2 и WPA3), можно условно выделить несколько категорий.

Каждый, кто прошел через курс линейной алгебры или физики в универе, помнит этот странный дуализм. Нас учили, что у векторов есть целых ДВА вида произведения. Первое, скалярное, съедает два вектора и выдает число. Геометрически — это что-то про проекции и углы. Второе, векторное, тоже съедает два вектора и… внезапно выплевывает третий вектор, перпендикулярный первым двум. Причем работает этот фокус только в 3D и 7D.

Всегда казалось, что это какой-то математический «костыль».

Почему так сложно? Почему два разных продукта для разных задач? Почему один зависит от косинуса, а другой от синуса?

Что, если я скажу вам, что это действительно «костыли»? Что существует единое, универсальное и элегантное геометрическое произведение, которое включает в себя оба этих случая (и многое другое), и которое основано на одной-единственной, кристально ясной идее. Идее, которая меняет взгляд на саму суть математики.

Эта статья — приглашение в мир Геометрической Алгебры. Мы собираемся переизобрести умножение.

Во всех устройствах YADRO, будь то системы хранения данных, серверы или коммутаторы, есть система BMC, через которую администраторы гибко управляют серверами. 

Мы поддерживаем продукты в конкурентоспособном состоянии и выпускаем обновления с исправлениями багов, поддержкой новых стандартов безопасности и новой функциональностью. Но чем больше новшеств, тем больше места бинарный код занимает на накопителе с прошивкой устройства. На старых платформах уже нет возможности расширить накопитель, поэтому мы ищем, как уменьшить прошивку, сохранив всю нужную функциональность. 

Меня зовут Максим Гончаров, и я расскажу, как мы оптимизировали кодовую базу на C++ по размеру конечного образа, чтобы новые фичи были доступны на всех уже работающих у заказчиков серверах.

Когда вы работаете с объектами и массивами в JavaScript, может показаться, что они ведут себя странно: изменение одной переменной неожиданно влияет на другую. Все это — следствие работы ссылочных типов данных.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Дудукало, я автор базового курса по JavaScript.  В этой статье я простыми словами расскажу, как работают ссылки, почему это важно знать и как правильно копировать объекты.

Disclaimer: это перевод статьи, основанной на видеоэссе.

Автор — Томас Флайт

Не знаю, как у вас, но когда я натыкаюсь на заполонившие интернет изображения и видео, которые были созданы ИИ, у меня возникает очень странное чувство. Это своего рода инстинктивное ощущение, что с этими изображениями что‑то не так.

Часть меня скептически относится к этой инстинктивной реакции: не попадаю ли я в ловушку, в которую попадали бесчисленные поколения до меня? Может быть, я, как могли бы предположить сторонники ИИ, просто рефлекторно отвергаю следующий логический шаг в технологическом прогрессе, потому что он несёт с собой некомфортные для меня перемены? Может быть, я просто повторяю за Платоном, когда он критиковал развитие письменности, утверждая, что это приведет к потере памяти у людей?

Или это инстинктивное чувство, что что‑то «не так» с «искусством», созданным ИИ, указывает на нечто более глубокое и истинное? Не сообщает ли оно нам что‑то важное о том, что такое искусство для нас, для людей? О том, что, каким бы ни было искусство, попытка создать его с помощью ИИ — это своего рода насилие?

Эта статья расскажет, как правильно искать информацию в Google, чтобы получать точные и полезные результаты с первой попытки. Вы узнаете, как составлять эффективные запросы, использовать специальные операторы и инструменты поиска, а также избегать типичных ошибок, которые тратят время и сбивают с нужного пути.

2025 год щедро раздаёт нейросети всем желающим. Кажется, уже невозможно открыть браузер, чтобы на тебя не посмотрела очередной умник, обещающий сгенерировать гениальный текст, как у Толстого, но быстрее.

Одни модели сочиняют музыку, другие красят фотографии, третьи уверяют, что понимают людей лучше психологов. Но за громкими именами вроде ChatGPT, Midjourney и Runway скрывается подлесок маленьких, но интересных проектов.

Мы собрали десятку инструментов, на которые стоит обратить внимание.

Приятного чтения!

Иногда в С++ не хватает каких-то фич, которые есть в других языках. Мне, например, не хватает preperties из C#. В них можно описать функции set/get, при этом работать с ними через поле класса, как с переменной.

В С++ это приходится делать через функции, что может быть громоздкои и менее читаемо:

actor.SetTransform(left.GetTransform() * right.GetTransform() * up.GetTransform());

Но хочется более простой и понятный синтаксис:

actor.transform = left.transform * righ.transform * up.transform;

Под катом я расскажу как можно в С++ обернуть set/get в переменную с минимальным размером 1 байт

Музыка всегда отражала своё время. Когда-то мир замирал под звуки симфоний, сегодня он движется под электронные биты. Теперь к этому оркестру присоединились нейросети. Ещё недавно, чтобы написать трек, нужны были годы практики, вдохновение и терпение. Сегодня достаточно пары кликов, и машина создаёт мелодии любого жанра — от эпических оркестровок до тяжёлого рока.

Нейросети становятся настоящими соавторами. Они помогают музыкантам искать новое звучание, ускоряют работу над треками и открывают простор для экспериментов. Человек по-прежнему остаётся главным композитором, а искусственный интеллект подсказывает идеи и превращает вдохновение в готовый звук.

Мы собрали для вас 10 нейросетей, которые уже умеют писать музыку, создавать тексты песен и помогать артистам искать своё уникальное звучание.

Время включать музыку. Приятного прочтения!

Привет, Хабр!

Сон — штука непростая и загадочная. Мы живём в мире, где каждый третий взрослый хронически не высыпается, а бессонницей в том или ином виде страдают порядка 25–30 миллионов человек только в США(глобально бессонница затрагивает более 16% населения). А в России по данным одного из опросов, четверо из пяти россиян (79%) постоянно недосыпают.

Из‑за недосыпа мы хуже работаем, чаще простужаемся и вообще чувствуем себя зомби.

Знаете, к чему приравнивают сутки без сна? К состоянию прилично выпившего: 17 часов бодрствования по когнитивным нарушениям равны содержанию алкоголя в крови 0,05%. Неудивительно, что сонная усталость — причина более 6000 смертельных ДТП ежегодно (только в одном США). Индустрия же товаров и услуг для сна разрослась до астрономических масштабов — более $100 млрд в год. Подушки с памятью, умные будильники, тиктоки про тейпирование рта, чудо‑матрасы из латекса молодых единорогов... Кажется, человечество готово на всё, лишь бы наконец выспаться.

А ведь сон — одна из базовых потребностей организма, наряду с едой и 10 минуткой в дуолинго. Почему же миллионы умных, образованных людей превращаются ночью в паникёров, считающих овец? Что наука реально знает о том, как надо спать, чтобы просыпаться бодрым и в хорошем настроении? Я решил разобраться, прочитал 50+ научных исследований по теме и собрал здесь самые полезные и неожиданные находки. Спойлер: будет и про графики, и про гормоны, и про «сов и жаворонков», и про кофе с ночными дежурствами.

В статье разберемся, как спать идеально (и зачем это нужно).