Почти все самые важные и интересные финансовые новости в России и мире за неделю: прекращение льготных ипотек в РФ, Дональд Трамп готовится к стрижке биржевых хомяков, Китай банит WhatsApp и Telegram, Атлант расправил электрические культяпки, нейросети дают ответы на самые важные вопросы (про енотов), а крипто-кузен Ави всё-таки сядет в тюрьму.

В статье расскажу, как я накопил больше 10 млн на собственный карбоновый цех, как организовать литье алюминия в домашних условиях и выжить после взрыва, как нанимать сотрудников по морально-волевым, и что нужно сделать, чтобы алюминиевая палка начала стоить в 14 раз дороже.

Анонимная сеть Hidden Lake (HL) - это децентрализованная F2F (friend-to-friend) анонимная сеть с теоретической доказуемостью. В отличие от известных анонимных сетей, подобия Tor, I2P, Mixminion, Crowds и т.п., сеть HL способна противостоять атакам глобального наблюдателя. Сети Hidden Lake для анонимизации своего трафика не важны такие критерии как: 1) уровень сетевой централизации, 2) количество узлов, 3) расположение узлов и 4) связь между узлами в сети.

За время существования индустрии разработки игр формул разных механик, способных развлечь нас, придумали не одну сотню. Что-то умерло засветившись в паре игр, что-то ушло со временем, какие-то существуют до сих пор. Есть и такие, которые не просто выжили, но стали мейнстримом, хотя только портят нервы игрокам. Игровой дизайн большинства старых игр, от второго фолыча до первого FarCry и пятью активными перками, пусть и не был вершиной искусства - затягивал не хуже современных песочниц с миллионом активностей. Редкую игру захочется пройти второй раз, а как вспомню, что на прохождение можно потратить под сотню и больше часов - думаю, а оно мне действительно было надо? Можно же было заняться чем-то более интересным. Я знаю, чем закончился второй фолыч, знаю это уже четвертый раз, но каждый раз игра удивляет меня чем-то новым. А вот нового "Аватара" бросил на половине, слишком много всего и все недоделанное, и прозрачные стены... просто бич игры. И тут вопрос, чего-то не хватает в этой раздутой, перекачанной сотней механик игре? Только задумайтесь - в аватаре больше сотни основных механик, которые влияют на окружение. Может в играх что-то потерялось? Хотя "потерялось" - звучит странно - за столько лет индустрия только создала просто море всего нового. Статья ориентирована на "побурчать", так что не ждите каких-то великих секретов и тонкостей мастерства.

Ampere A100 от Nvidia — самый мощный ИИ-ускоритель до момента появления Hopper H100, не говоря уже о H200 и грядущем Blackwell GB200. Но, как оказалось, есть более продвинутая версия A100, она улучшена по сравнению с обычной моделью. Ускоритель свободно продаётся в Китае, несмотря на санкции со стороны США. Возможно, Nvidia экспериментировала с ускорителем, либо же его модифицировали специально для Китая. Подробности — под катом.

В данной статье мы поговорим об устройстве протокола TCP, самой популярной атаке на него – SYN-flood, а также реализуем её на практике и рассмотрим, как от неё защититься.

Всем привет! Меня зовут Маша, я девушка программиста и хотела бы поделиться опытом, как легко выглядеть актуально сегодня имея любой бюджет и количество времени. 

Доброго времени суток, дорогие читатели! Сегодня я затрону одну интересную тему — графические дисплейные сервера и протоколы в Linux. В этой статье я расскажу вам о архитектуре X11 и Wayland, историю их создания и наконец-то сделаем вывод: Иксы на мороз, или вейланд на помойку?

Еще в далеком 2016 году вышла Fedora 25 с окружением GNOME 3.22 на базе дисплейного сервера Wayland. А в RHEL 10 выкинут X11 на мороз. Релиз RHEL 10 намечен на 2025 год, CentOS Stream 10 — на 2024 год. Для обеспечения работы приложений, требующих X11, будет использоваться XWayland. Таким образом, в 2029 году (к моменту окончания первого этапа поддержки RHEL 9) стоит ожидать появление первого аппаратного обеспечения, не поддерживающего X11.

И как я думаю — будущее за Wayland. Но пока X11 является стандартом. Давайте разберем это!

Ещё в доковидные времена я работал в IT-дочке одной крупной строительной компании. Разрабатывали экспериментальную систему для управления отделкой многоквартирных домов.

Собрали сильную команду, которая проработала почти 2 года. Оказалось, что у владельцев головной компании с менеджментом дочерней разошлись взгляды на будущее продукта (а скорее, на доли в нём). Наше руководство решило покинуть проект и переманило ключевых сотрудников в новый. Так началась история нашего собственного стартапа.

Бывают ситуации, когда жизненные обстоятельства не позволяют использовать ChatGPT и приходится разворачивать LLM локально. Там можно остаться и без AI, а этого мужики точно не поймут. Есть ли какие-то способы решения этой проблемы?

Если у вас такая ситуация – можете выдохнуть, решение есть.

Частотная область — волшебное математическое пространство, которое трансформирует комплексные сигналы в амплитуды и фазы синусоид. Она открывает нам возможность применять разнообразные методы обработки сигналов, казавшиеся почти недостижимыми при их анализе в наиболее очевидной форме, а именно — во временной области.

Однако насколько материально частотное пространство? Дискретное преобразование Фурье (DFT) имеет ключевое значение в сферах связи и анализа сигналов, но не раскрывает ли оно более глубокие, скрытые аспекты реальности? Рассмотрим, к примеру, квадратные волны. Действительно ли они существуют, если преобразование Фурье разлагает их на ряд нечетных гармоник синусоид, которые, в свою очередь, эффективно предсказывают поведение электронных схем в реальном мире?

Сегодня я хочу немного уменьшить роль преобразования Фурье, сняв его с постамента. Несомненно, синусоидальные волны являются повсеместными в природе и служат мощным аналитическим инструментом для множества задач. Однако возможно создание иных частотных областей с хорошими свойствами, которые подчиняются другим принципам. К таким областям можно отнести ту, где реальностью являются исключительно квадратные волны, а все остальное представляет собой лишь гармонические составляющие.

Инференсом ML-модели называют процесс её работы на конечном устройстве. Соответственно, чем больше мы разгоняем инференс, тем быстрее работает модель. Скорость может зависеть от разных условий, например, от архитектуры, которую вы выбрали для модели, или от железа, на котором работает устройство. Кроме того, проблема тяжёлого инференса остро ощущается на больших языковых моделях (LLM) так остро, как ни на каких других моделях.

Меня зовут Роман Горб, я старший ML-разработчик в команде YandexGPT. Тема инференса LLM заинтересовала меня, потому что я занимался R&D в квантовании сеток для CV-задач. Сегодня я расскажу, как безболезненно увеличить скорость инференса. Сперва разберёмся, зачем это нужно, а потом рассмотрим разные методы ускорения и фреймворки, которые могут в этом помочь.

Создавая сервис видеотрансляций, рано или поздно, при увеличении числа потребителей контента, возникает вопрос о масштабировании и доставке. Вы столкнетесь с проблемой не только вычислительных мощностей, но и пропускной способности вашей сети.

Я, как разработчик сервиса вебинаров, постараюсь в этой статье помочь разобраться с этими проблемами, по средствам P2P-сетей.

Салют, Хабр! Ранее мы в SberDevices анонсировали предобученную на русском языке модель GigaAM (Giga Acoustic Model) и её дообученные состояния под распознавание речи (GigaAM-CTC) и определение эмоций (GigaAM-Emo). Сегодня же делимся с сообществом весами моделей и примерами использования.

Приглашаем под кат погрузиться в self-supervised learning для звучащей речи и оценить возможности предобученных моделей!