И снова здравствуйте! Продолжаю свой рассказ о поиске «универсального рецепта» для обучения моделей в Luna Line. Теперь речь пойдет о сегментации. Если вы пропустили предыдущую публикацию по классификации, то вам лучше начать читать с нее, чтобы не запутаться. 

Дело в том, что когда мы разобрались с классификацией, наша же методология оставила послевкусие неудовлетворенности. Мы задавали себе вопрос: а действительно ли выбранное семейство показывает максимум своих возможностей или мы просто зажали его в рамки единого пайплайна? Для сегментации мы решили действовать иначе.

Ишу Лакхи было 16 лет, и он подрабатывал на автозаправке, когда открыл свой первый брокерский счёт на имя матери. Интерес к инвестициям быстро перерос в серьёзное увлечение, и к моменту, когда пандемия перевела обучение в дистанционный формат, он уже был студентом первого курса колледжа. Оказавшись запертым в доме родителей в Миннесоте, Лакхи продолжил торговать, но уже через собственный счёт в Robinhood Markets.

На пике ажиотажа вокруг r/wallstreetbets в начале 2021 года, когда розничные инвесторы разогнали котировки «мемных» акций, включая GameStop, большинство экспертов считали, что такие трейдеры, как Лакхи, быстро потеряют интерес к рынку после возвращения к обычной жизни. Однако этого не произошло

Предисловие

Возможно то, про что я хочу рассказать в своей первой статье тут, покажется не новым, уже знакомым велосипедом. Речь пойдет о контроллерах на базе ESP32 и программном обеспечении. Да, современных решений, открытых и бесплатных – много. А сейчас зарождается еще одно (а опенсорса мало не бывает, я считаю).

В статье я упущу и не буду рассказывать ни про свое знакомство с ардуиной, esp, php, python, js ни про то, что пришел сюда давным-давно гуманитарием. И да простят мой, вероятно не корректный, «жаргон» истинные профессионалы в микроэлектронике и программировании - итак, приступим.  

Совсем недавно я отключил RPI4 с HA и наконец «воткнул» в котельную очередную, но «готовую к деплою» версию контроллера (разрешите его далее называть «УМНЫЙ К1», спасибо).

Вашему вниманию предлагается вторая часть статьи “Разработка драйвера сетевого адаптера для Linux”. Первая часть была опубликована очень давно, по некоторым обстоятельствам не было возможности продолжить работу над статьей. Но в итоге вторая часть готова, надеюсь материал будет полезен тем, кто интересуется темой разработки для Linux.

На демо AI‑агент может выглядеть надёжным: вызвать инструменты, собрать ответ и отчитаться об успехе. Но в продакшене быстро всплывают пустые ответы, петли, потеря контекста, ограничения бюджета и проблемы с правами.

Разберём шесть архитектурных ошибок, из‑за которых агент работает в тестовом сценарии, но ломается в реальной системе.

Привет, Хаброжители! Сегодня мы поделимся с вами отрывком из книги: «Современная бизнес‑аналитика. Увеличьте ценность данных с помощью Python и R».

Статья посвящена ModelOps — набору практик для эффективного развертывания и эксплуатации моделей машинного обучения. Вы узнаете, как организовать полный жизненный цикл модели: от оценки и мониторинга до переобучения. В материале приведены практические примеры создания приложений для пакетной и онлайн‑оценки с помощью R Shiny и Python Streamlit, а также дашборда для мониторинга производительности в реальном времени.

Когда говорят про нейросети в разработке игр, разговор почти всегда уходит в одну из двух крайностей.

Первая: «это всё ерунда, игрушка для ленивых».
Вторая: «теперь один человек может нажать пару кнопок и сделать новый Fallout».

Обе версии удобные. И обе, по моему опыту, довольно далеки от реальности.

Я уже довольно давно (третий год) в одиночку делаю Sunarius — большую постапокалиптическую RPG (представьте игру как Fallout 2, вот это оно). Это проект с глобальной картой, тактическими пошаговыми боями, диалогами, квестами, фракциями, торговлей, караванами, лутом, инвентарём, развитием отряда, сохранениями и кучей систем, которые должны не просто существовать рядом, а работать вместе.

Если бы мне несколько лет назад сказали, что я вообще всерьёз возьмусь за такую игру один, я бы, скорее всего, не поверил. Не потому, что это совсем невозможно. А потому, что цена входа в большие системные игры для одиночки всегда была слишком высокой. Не только по времени. По объёму решений, которые нужно удерживать в голове.

И вот здесь нейросети действительно всё поменяли.

Не в том смысле, что они сделали работу за меня. Не сделали.
Но в том смысле, что они снизили порог входа в проект такого масштаба до уровня, где за него вообще можно взяться и не умереть на полпути.

Привет всем любителям физики и физических экспериментов! Меня зовут Татьяна Трубицына, я генеральный директор некоммерческого образовательного проекта GetAClass. Мы снимаем видеоролики по школьной физике -- и самые популярные из них переводим в текстовый формат для любителей лонгридов. Первая статья на тему нашего старенького ролика «Парадокс изогнутой трубы». Далее -- слово Андрею Ивановичу Щетникову, ведущему фильмов GetAClass, педагогу, методисту и члену жюри Турниров Юных Физиков.

Человеческий мозг настроен на порядок: макароны к макаронам, телевизоры к телевизорам. Это кажется логичным, эффективным и «правильным». Именно так устроены склады без WMS — или, точнее, без продуманного алгоритма размещения. Но крупнейшие в мире фулфилмент-центры работают ровно наоборот. Amazon хранит зубную пасту рядом с книгами и запчастями. Для человека — хаос. Для алгоритма — математически совершенная архитектура.

Этот материал — разбор концепции хаотичного (динамического) адресного хранения (chaotic storage / random storage / scattered storage): как она устроена изнутри, почему работает лучше «логичного» порядка, и как WMS превращает визуальный беспорядок в оптимизированную модель распределения потоков.

Привет! Задача возникла банальная: нужно передать коллеге пароль, API-ключ или конфиг. Телега — не хочется, почта — тем более. Существующие решения от OneTimeSecret до PasswordPusher и прочих — либо закрытый код и доверяй на слово, либо требуют своего сервера. Одни требуют регистрации, другие — напичканные всем подряд комбайны. Захотелось сделать так: открытый код, шифрование в браузере, сервер физически не может прочитать содержимое и, разумеется, бесплатно.

Так появился BurnAfterRead — self-destructing E2E encrypted drops на Cloudflare Workers.

В 2026 году выбрать нейросеть для картинок часто сложнее, чем написать промпт. Моделей много, каждая обещает лучшее качество, а на деле у каждой есть свои особенности. Мы взяли шесть разных популярных моделей, прогнали шесть сценарных тестов на одинаковых промптах и собрали картинки, чтобы вы могли сравнить все своими глазами, а не по рекламным скриншотам.

Сегодняшние участники:

Midjourney (v7) | Qwen Image 2 Pro

FLUX 2 Max | Nano Banana Pro

GPT Image 2 | Grok Imagine (режим image quality)

У нас было: 6 моделей для генерации, 6 сценариев использвования, для всех моделей одинаковой промт и 4 критерия для оценки результат.

Победитель оказался неожиданным.

Представьте свою команду через пару лет после того, как все в ней дружно подсели на ИИ. CI зелёный. Покрытие почти сто процентов. Фичи выкатываются быстрее, чем раньше. А теперь подойдите к любому и попросите у доски объяснить, как вообще устроена система: где границы модулей, почему контракты именно такие, что рванёт, если потянуть вот за этот сервис. И окажется, что целиком этого не знает никто. Код есть, он работает, и его никто не понимает.

Самое удобное объяснение звучит так: значит, набрали слабых инженеров. Я хочу показать, что это объяснение неверное, и что за последние два года накопилось достаточно данных, чтобы говорить не про чьи-то личные провалы, а про свойство самой системы.

← Четвёртая и пятая части

Это самый длинный пост всей серии, потому что он посвящён главной части этого проекта — всё вращается вокруг CPU.

Почему бы просто не взять готовый CPU?

Кто-то может заявить: зачем заморачиваться проектированием собственного CPU? Есть куча маленьких хорошо задокументированных процессоров и дешёвых микроконтроллеров, способных исполнять прошивку калькулятора. Zilog Z80 не так сложно реализовать на FPGA, и я в этом уже убедился (проект A-Z80, находящийся у меня на GitHub). Подойдёт и 6502. Маленький встраиваемый RISC тоже прекрасно справится с этой работой.

Отвечу честно: это было бы не так интересно, потому что подобное уже много раз делали. Но есть и другие (более удобные для меня) причины.

Наш калькулятор построен на BCD (двоично-десятичном коде),в котором каждый десятичный разряд хранится в отдельном 4-битном полубайте (ниббле). Это правильный выбор для калькулятора, и он определяет всё дальнейшее. Z80 (и другие стандартные CPU) работает на уровне байтов. Для индексации регистра мантиссы из 16 нибблов с ориентированным на байты процессором пришлось бы постоянно жонглировать сдвигами, масками и двумя нибблами на байт. На каждом шаге режимы адресации вступают в конфликт со схемой данных.

Нам же нужен процессор, в котором 4 бита будут естественной единицей данных, где память адресуема по нибблам и где режимы адресации позволяют тривиально обходить мантиссу разряд за разрядом. Всего этого нет ни в одном CPU общего назначения, поэтому мы спроектируем собственный.

Привет, Хабр! Меня зовут Ольга Турчина, я финансовый директор и руководитель продукта Аспро.Финансы. 10 лет помогаю собственникам разобраться в операционных финансах — нахожу, где деньги уходят внутри бизнеса.

За эти годы вижу один и тот же сценарий: выручка растет, прибыль в отчетах есть, а на счете пусто. Большинство ищут причины снаружи — падение спроса, курс, конкуренты. А деньги уходят внутри, в операционных процессах, которые никто не контролирует.

Разбираю пять таких мест.

Недавно мы с женой придумали небольшой совместный проект: она креативит, я прогаю. Сделав каркас в Codex, я завел чат на троих с Hermes Agent. Пошерил ему доступы и контекст, теперь моя пассия добавляет фичи и двигает пиксели голосовухами. Это сработало так круто, что я всунул Гермеса много куда — и не могу не поделиться этим с вами!

В этой статье я расскажу: что такое Hermes Agent, как я его использую и как сделать себе также.

Я работаю в контекстной рекламе и аналитике пять лет. Когда популярное расширение xml-river перестало работать, у тысяч специалистов сломался привычный сбор семантики через KeyCollector. Я решила проблему локально: написала десктопную программу на PySide6, которая напрямую работала с новым официальным API Wordstat. Программа продавалась с пожизненной лицензией, а пользователи ходили в API под моим личным токеном. Всё работало отлично, пока клиентов не стало слишком много: общий лимит в 5000 запросов в сутки превратился в массовые ошибки 429 Too Many Requests. Стало ясно: модель с общим токеном доживает дни. В этом посте — технический разбор того, как я за одну неделю полностью переписала архитектуру, перевела парсер на SaaS-модель (FastAPI + SQLite) с независимыми квотами для каждого пользователя. С кодом, схемами и честной юнит-экономикой

Когда сверху прилетает задачка запустить FinOps, чаще всего она звучит так, как будто речь идет про кнопку. Нажал - и косты порезались сами собой, инженеры в тот же миг стали гипер-ответственными, а финансы перестали дышать в затылок. Вот только никакой кнопки, само собой, нет. Есть только точка ноль - тот самый момент, когда ты сидишь с этой задачей и тупо не знаешь, с какой стороны вообще подходить к ее решению.

В этом цикле я хочу показать самую изнанку, самую мякотку как у вывернутого наружу ежика. Не теорию из методичек, а то, как оно выглядит изнутри: что надо делать, с кем встречаться, о чем и кого спрашивать, что собирать и почему первая же попытка посчитать косты скорее всего ни к чему толком не приведет. Но обо всем по порядку. 

Кстати, все это мы в свое время обсуждали (да и сейчас продолжаем) в канале Практики FinOps в Telegram. Там сидят те, кто проходил этот путь раньше, - иногда один вопрос в чате экономит неделю собственных экспериментов. Залетайте, если тоже на старте.

Асинхронность NIO и асинхронность Kotlin: попробуем разобраться какие идеи заложены и как совместно использовать то и другое.

Я давно сознательно избегал трех бесячих тем: фронтир-моделей, автономных агентов ради самих агентов и разговоров про AI-native компании. Потому что вокруг них сейчас слишком много маркетинга и слишком мало инженерной конкретики.

Но после доклада AWS про команды в мире агентского ИИ стало понятно, что интересный вопрос тут не какая модель победит, а какая операционная модель переживет удешевление разработки и придумали ли уже что-то по делу. Статья перед тобой разбор тысяч публикаций про то что думают всяки MAANG о том какие команды в итоге получатся.

В конце нулевых и начале десятых меня часто спрашивали о том, как это — иммигрировать в Европу. Именно, «как», а не «стоит ли». Абсолютное большинство наших соотечественников считало иммиграцию в страны Европы, Штаты, а иногда даже вообще почти в любую страну, несравненно лучшим выбором, нежели чем жизнь в России. Понятно, что недавние геополитические события сильно изменили тональность вопросов — причем в обе стороны, как «за», так и «против». Как для тех, так и для других сильно выросла страстность аргументации за собственную позицию.