Разработка электроники
Вам знакомо это чувство лёгкой паники, когда ваш ноутбук внезапно начинает жалобно пищать, а на экране возникает зловещее предупреждение: «Диск почти заполнен»? Со мной это тоже недавно случилось. Я открыл «Проводник» и остолбенел – мой внешний диск на 1 ТБ был забит под завязку – на 95%!
Виновниками оказались не фильмы и не игры, а гигантское кладбище фотографий. Двенадцать папок с безликим именем «DCIM», горы скриншотов, которые я копировал по пять раз «на всякий случай», и целые россыпи почти одинаковых снимков заката, сделанных в режиме серийной съёмки. Попытка вручную найти идентичные фото напоминала поиск иголки в стоге сена размером с Сибирь.
В предыдущей статье я разбирал, как лучше сортировать фото, и ещё тогда я понял: пора объявлять войну дубликатам. И вот этот момент настал. После тестирования более 15 инструментов (и кучи потраченных нервов) я отобрал 5 бесплатных программ, которые реально помогают решить проблему. Этим опытом и поделюсь.
Паяльная паста – вещество слишком неньютоновское, что не иметь сложноописуемых свойств, и слишком дорогое, чтобы пренебречь их изучением.
Во второй части своего монументального труда по основам пастоведения пишу о свойствах пасты на всех этапах техпроцесса, а также привожу достойные ознакомления публикации.
Часть 1. Паяльная паста: все, что нужно знать. Памятка снабженца и шпаргалка технолога
Сравнение PyBind11 vs ctypes
В принципе, можно вызывать C++ из Python двумя способами: при помощи библиотеки PyBind11 для C++, которая готовит модуль Python, либо при помощи пакета cytpes для Python, который предоставляет доступ к скомпилированной разделяемой библиотеке. Работая с PyBind11, не составляет труда совместно использовать множество типов данных, в то время как ctypes — это гораздо более низкоуровневое решение в стиле C.
Взявшись за описанный здесь проект, я хотел рассчитывать на производительность и переносимость C++, но так, чтобы не жертвовать интерактивностью интерпретируемых языков, которая удобна для экспресс-исследования и отладки.
К счастью, вызывать C++ из Python не так сложно, как может показаться на первый взгляд. Таким образом, можно в какой-то степени позаимствовать интерактивность Python при разработке кода C++.
Все привыкли, что IT-специалистов в России не хватает. Спасибо СМИ, которые говорят о дефиците в 100 тысяч, 600 тысяч и даже миллион айтишников. А ещё — мемам про зарплаты «300 тысяч в секунду» и вездесущей рекламе курсов.
Но при этом специалистов массово сокращают, а количество вакансий падает. Кажется, что IT-пузырь лопнул, но просто не все это осознали и продолжают жить в нём по инерции.
Привет, Хабр. Меня зовут Лена Пыхалова, я Head of Recruitment в Профи.ру. Рассказываю, как вся эта ситуация выглядит со стороны работодателя, как сейчас, в 2025 году, поживает рынок IT в России и кто в найме сильнее — соискатели или работодатели.
Всем привет. Я сеньор и тимлид на .NET (C#). До недавнего времени работал в Росатоме, пока там внезапно не сократили целую дирекцию по цифровизации. Так что пришлось срочно выходить на рынок, причём, впервые в моей жизни (до этого работа находила меня сама). По результатам нескольких циклов собеседований получился неплохой дневник, который я здесь привожу.
Типичная проблема новичков при изучении языка программирования — они тонут в море учебных материалов. Интернет предлагает тонны статей, курсов и книг по C++, но как выбрать действительно стоящие?
Меня зовут Владислав Столяров, я руководитель команды анализа безопасности продуктов в мультипродуктовой экосистеме МойОфис. Наши решения — Документы Настольные и Документы Онлайн — во многом работают благодаря C++, так что мне есть чем поделиться. В этой статье расскажу, что делать, если вы вдруг решили залететь в плюсы, но уже чувствуете, как накрывает экзистенциальный кризис от обилия информации.
Эту историю для моего блога рассказал Арсений Власов, IT-специалист.
Кто-то на форуме выложил песню, сгенерированную нейросетью, и я подумал: «Наверное, это забавно». Зашёл в Suno, потратил полчаса на эксперименты — и втянулся. Спустя год у меня пять альбомов, песня из игрового чата стала популярной, а я полностью заменил обычную музыку на созданную искусственным интеллектом.
Расскажу, как делаю музыку нейронкой и какие нюансы нужно знать тем, кто тоже хочет попробовать.
Началось всё с шутки. Мы с друзьями брали новости с лент — про курс доллара, аварии, политику — копировали в Suno и смотрели, что получится. Нейросеть серьёзно пережёвывала «Центробанк повысил ключевую ставку» и выдавала что-то вроде драматичной баллады о финансовых потрясениях.
Получалось реально смешно. Но в этих экспериментах я заметил закономерность: какой бы бред ни загружал, мелодическая структура всегда получалась правильной. Suno понимала, где должен быть куплет, где припев, даже если текст — полная белиберда.
Стало понятно: нейросеть анализирует не только смысл, но и ритмическую структуру текста. Длинные предложения становились куплетами, короткие повторяющиеся фразы — припевами.
Тогда я решил попробовать нормальные тексты. У меня был опыт написания стихов — начал адаптировать старые работы под музыку.
В наше время разработчики уже не так беспокоятся о размере приложений. Некоторые простейшие приложения требуют под 200-300 МБ, а игра вообще может весить более 100 ГБ. Я уже не говорю про "Hello World", который иногда занимет под 180-260 КБ!
К счастью, есть возможность сократить размер приложения. О мусоре в exe'шнике и о способах его удаления написано в этой статье.
Практически все заводские Zigbee датчики протечки не умеют посылать команды напрямую исполнительному устройству, например мотору крана. И если сеть рухнула, например отключили электричество, то система антипротечки не сработает, даже если она построена на батарейных устройствах. Прямой биндинг решает эту проблему.
Или почему найти работу в 2025 году стало практически невозможно.
Раньше мне казалось, что найти работу — это вопрос желания. Ну правда: обнови резюме, откликнись X раз, получи пару приглашений на собеседования, пройди их — и вот, оффер. Вся проблема решалась увеличением воронки: больше откликов — больше офферов.
Но сейчас всё по-другому
Как организм человека экономит энергию, затрачиваемую на обеспечение работы головного мозга? И к каким внешне видимым последствиям это приводит?
В частности:
- на уровне памяти,
- при обучении,
- при построении картины мира,
- при выработке шаблонов поведения и отказе от них,
- во время процесса осуществления выбора.
Сироп агавы, эритрит, стевия, мальтит и ещё десяток сахарозаменителей — что из этого действительно работает? Что выбрать, если у вас диабет или вы хотите отказаться от сахара? И правда ли шоколадка «Sugar-free» действительно без сахара и углеводов?
Меня зовут Тоня, я живу с диабетом 1-го типа и за последние годы перепробовала множество альтернатив сахара. В этой статье расскажу, как устроены сахарозаменители, как они влияют на уровень глюкозы и микробиоту, а также какие из них лучше использовать в зависимости от ваших целей и сладких задач.
Вопрос ABI (Application Binary Interface), бинарной границы и бинарной совместимости в C++, раскрыт на просторах интернета не так хорошо как хотелось бы. Особенно сложно в его изучении приходится новичкам, потому что эта тема связана со множеством деталей нарочно скрытой от глаз программиста имплементации языка.
Данный материал задуман как стартовая точка, с которой вы можете начать более детальное ознакомление с терминами бинарной совместимости и общей проблематикой при пересечении бинарной границы.
Подробнее о статье:
Мир С++ многое скрывает от глаз программиста. Это свойство языка — обоюдоострый меч, который с одной стороны позволяет уменьшить порог входа, но в то же время является препятствием при написании программ, уходящих дальше стандартного примера.
В первой части статьи я поделюсь теоретическими знаниями о том, что такое ABI и бинарная граница, и какие проблемы могут возникнуть при её пересечении.
Во второй части статьи я дам прикладные советы с примерами кода о том, как мы можем сделать переход бинарной границы безопаснее, изменив дизайн функций, и как при этом можно передавать информацию об ошибках из одного модуля в другой.
В рамках всей статьи будут рассмотрены темы: системный стек, системные регистры, динамическая память, детали механизма виртуальных функций, стандарт С++ и реальная имплементация, детали механизма исключений, copy elision при линковке библиотек, шаблоны, POD-типы и ODR violation.
Привет, Хабр!
Сегодня разбираем &&* неувядающую классику C++ — ссылки & и указатели *. Казалось бы, два оператора, делов-то, но стгоит нырнуть под крышку — и выясняется: тут и разное время жизни, и несменяемость адреса, и прочие вещички. Разберемся в статье подробнее.
Мы рассмотрим, чем опасны шаблоны для проекта на C++ и как минимизировать эти риски. В оптимизации нам помогут инлайн-файлы, явные инстанциации и даже модули из C++20.
В XIX веке один француз задался вопросом: «Почему нормальное жильё, горячая вода и достойные условия — это роскошь, а не базовый уровень?»
Его звали Жан-Батист Андре Годен. Он начал как сын слесаря, построил свою фабрику и решил, что бизнес может работать иначе. Что рабочие имеют право не только на зарплату, но и на долю в общем деле.
Так появился Фамилистер — проект, который объединил производство, жильё и принципы социальной справедливости. Он просуществовал больше 100 лет и стал доказательством того, что альтернатива классической модели есть.
Вот как это было.
Представьте, что у вас есть Dart-программа, и вы хотите использовать готовую библиотеку, написанную на C, C++, Rust или другом языке. Раньше это было сложно - нужно было вручную компилировать библиотеку, следить за тем, чтобы она попала в нужное место, и писать много дополнительного кода.
Native Assets - это система, которая автоматизирует весь этот процесс. Она позволяет вашему Dart-пакету "включать в себя" нативный код и автоматически его компилировать и подключать.
для бизнеса, разработки и другой работы
По моему практическому рабочему опыту, вот так:
Claude 4
* Sonnet => лучше всех пишет код, идеально держит контекст. Отлично пишет тексты и шутит. Подходит для создания ИИ-бота.
* Opus => неоправданно дорогой, всего на 20% лучше Sonnet.
Контекст — до 200 тыс. токенов.
Gemini-2.5
* Pro => вторая по силе написания кода. Хорошо подходит для архитектуры приложений, может быть тебе “другом”. Слабо пишет тексты.
* Flash => всё то же, но на 40% хуже, зато одна из самых быстрых моделей. Подходит для ИИ-звонаря.
Контекст — до 1 млн токенов.
* 4.5 => очень хорошо пишет тексты, креативен, но шутит хуже Claude. Очень человечный и эмпатичный.
* 4.1 => отлично структурирует посты, очень логичен, неплохо пишет код. Идеально держит промпт — хорошо подходит для ИИ-ботов.
* 4.1 mini / nano => если нужна оптимизация цены общения для ИИ-бота или простые задачи (например, определение темы диалога, саммари и др.). Работают заметно быстрее обычного 4.1.
* 4o => хорош тем, что видит/создаёт картинки.
Контекст — до 1 млн токенов.
GPT-o
* o3 => подходит для сложных логических задач, планирования архитектуры приложений (хотя мне Gemini нравится больше), отлично для аналитики.
* o4-mini => если нужно быстро что-то посчитать математически.
* o4-mini-high => подходит для написания кода, но уступает Gemini и Claude. Зато лучше чем gpt-4o работает с картинками.
Контекст — до 200 тыс. токенов.
Deepseek
* R1 => устарел, но по-прежнему самая дешёвая “размышляющая” модель. Хорош для аналитики, например звонков. Можно развернуть на своём сервере.
* V3 => на уровне 4.1 mini, только дешевле. Также можно использовать для ИИ-ботов, разворачивать у себя на сервере/облаке.
Контекст — до 64 тыс. токенов.