Важное свойство любых карт — их актуальность. Чтобы Яндекс Карты максимально точно отражали дорожную обстановку, мы постоянно мониторим изменения в реальном мире. Один из факторов, который необходимо отслеживать, — это установка или демонтаж знаков дорожного движения.

Меня зовут Владимир Быстрицкий, я руковожу группой AI-картографирования. В этой статье расскажу о процессе детектирования дорожных знаков в картопроизводстве Яндекса: с чего всё началось, как развивалось, какие технологии использовались. Ну и попробую ответить на самый, на мой взгляд, главный вопрос в любой ML-задаче: как собрать датасет и не разориться?

В статье рассматривается логирование соединений с базами данных кластера PostgreSQL. Системы мониторинга создают сессии для сбора метрик и проверки доступности экземпляра. Это создаёт большое число записей в диагностическом журнале кластера, затрудняя его анализ. Администраторы ищут возможность отключения логирования для сессий мониторинга. Такая возможность есть только у параметра log_disconnections. Приводится пример, как с его помощью отключить логирование при создании сессии. Также рассматриваются особенности использования расширений pgaudit и pgaudittofile, которые позволяют выводить логирование соединений в отдельный файл аудита.

За один клик из сводного дашборда — на «дочерний» с уже выставленными фильтрами. Разберём, как в Apache Superset прокидывать выбранные значения через URL-параметр native_filters в формате Rison и собирать ссылку Jinja-макросами.

А давайте соберем умное зеркало на базе одноплатного компьютера Raspberry Pi и программной экосистемы MagicMirror! Оно нам будет показывать погоду, время, записи из календаря и любую другую информацию — для платформы доступны сотни бесплатных модулей с открытым исходным кодом.

По сути, это не гаджет, а динамичная и гибкая платформа для творчества. Ее можно настроить так, чтобы она идеально соответствовала желаниям и отображала все — от новостных заголовков до расписания общественного транспорта.

В нашей конструкции мы также добавим встроенную подсветку по периметру на светодиодной ленте. Превратим зеркало в стильный элемент интерьера и источник дополнительного освещения.

В минувшем году все только и говорили об ИИ и о том, как он может всё за вас сделать.

Мне нравится, когда кто-то или что-то работает за меня. Поэтому решил: попрошу-ка ChatGPT написать за меня новогодний пост:

«Эй, ChatGPT. А ты можешь реализовать большую языковую модель на SQL?»
«Нет, SQL не подходит для реализации больших языковых моделей. Язык SQL предназначен для выполнения запросов к данным, хранящимся в РСУБД и для управления этими запросами. Для реализации большой языковой модели требуются сложные алгоритмы, обширные датасеты, а зачастую — и фреймворки для глубокого обучения. SQL всеми этими возможностями не обладает.»

Что ж, лишний раз убеждаешься, что, если хочешь что‑то сделать хорошо – сделай это сам.

Давайте же воодушевимся этим оптимистическим планом и реализуем большую языковую модель на языке SQL.

Нас приучили перешептываться в чужих домах. Нам выдали «бесплатные» мессенджеры, где стены имеют уши, владелец может в любой момент сменить замок, а наши самые сокровенные разговоры — просто строчка в логах для анализа рекламным движком. Мы стали цифровыми арендаторами, забыв, что можем строить сами.

Этот текст — не про аренду. Он о том, как выковать ключи, возвести стены и поднять флаг над своей собственной, неприступной цифровой цитаделью. Мы развернем на сервере Selectel полноценный узел связи: Matrix Synapse, сервер звонков Coturn и веб-клиент Element. Никаких контейнеров, никакой магии. Только чистая система, командная строка и стопроцентный контроль.

WhatsApp в России депутаты обещают заблокировать уже в очень скором времени. Доверие к Telegram у многих довольно сильно было подорвано после публикации расследования одного издания об особенностях их протокола вкупе с подробностями о том, кто владеет их сетевой инфраструктурой и с кем он связан, да и недавнее появление Telegram в реестре РКН тоже оптимизма в их отношении не добавляет. Max - оставим для сумасшедших и безвыходных, учитывая, кто и зачем его создал. Signal - отличный мессенджер и всем хорош, но в России его тоже периодически пытаются заблокировать.

На фоне всего этого многие начали задумываться о поднятии своего сервера для обмена сообщениями. С самодельными серверами и "не-попсовыми" протоколами всегда встает проблема "а с кем там общаться?", потому что перетащить прям вот вообще всех собеседников и контрагентов на что-то им непривычное практически нереально. Но если речь идет только, например, об инструменте общения внутри семьи, небольшой группы единомышленников или внутри одной компании, то это может быть вполне неплохим вариантом.

В наше время как self-hosted альтернативу популярным мессенджерам часто упоминают Matrix, например, с клиентом Element. На Хабре есть подробные инструкции, например вот эта: https://habr.com/ru/articles/837904/. Я попробовал, и мне не понравилось. Клиенты тормозные, через нестабильный интернет-канал все работает просто отвратительно, а сам сервер просто неповоротливый и укладывает не слишком богатый на процессор и память VPS даже всего с парой клиентов.

И тут мне вспомнилось про XMPP, он же Jabber. Он родом еще из тех времен, когда люди пользовались процессорами на 200-300 мегагерц и подключались к интернету через dial-up модемы - то есть он изначально очень нетребовательный к ресурсам. Между тем, развитие его не замерло на месте, а на сегодняшний день он умеет почти все то что требуется от современного мессенджера: хранение истории, передача файлов, аудио-видео звонки, end-to-end шифрование, и другое.

В свете сами знаете чего, свой приватный мессенджер и возможность звонков на XMPP стали как никогда актуальны.

Есть быстрый и простой способ: за несколько минут вы поднимаете собственный Jabber-сервер. Дальше — дело техники: рассылаете приглашения маме, бабушке, теще, жене и соседке Даше. После этого можно спокойно звонить и переписываться в защищённом мессенджере, который полностью под вашим контролем.

Звонки идут в зашифрованном режиме, работают p2p. А если у собеседника хитрый NAT, то на помощь автоматически приходит встроенный STUN-сервер.

Клиенты есть под все платформы: Android, iOS, Windows, macOS и Linux.

В свете небезызвестных событий в законотворческой области, столкнулся с необходимостью организовать канал для звонков внутри семьи, т.к. пользоваться звонками в популярных мессенджерах – значит быть подверженным угрозам со стороны мошенников и спонсировать терроризм, а звонить по мобильной сети с ее ужасным качеством связи (несмотря на все потуги операторов в VoLTE и прочие VoiceHD)  в 2025 году – какой-то моветон. А MAX на мои устройства устанавливаться отказался, не знаю почему, я даже не пробовал. Может быть потому что я слишком мало времени провожу в лифте и на парковке?

Что из этого получилось и как повторить — готов поделиться.

HistoryHelper - плагин для DBeaver

Зачем и почему?

Работая с БД часто приходится вручную писать SQL для создания history-таблиц, которые хранят "историю" о каждой записи из таблицы. То есть, если запись создана/изменена/удалена, для неё создается новая запись в таблице с окончанием "_hist" или "_history".

Задача знакомая, но крайне рутинная: для каждой таблицы нужно вручную писать SQL, проверять, чтобы все колонки были учтены, тип колонок был корректным, и не было опечаток.

Поэтому, я решил сделать небольшой плагин для DBeaver, который предоставляет удобное меню выбора колонок и событий.

После нескольких выходных дней получилась минимальная реализация, которой хочу с вами поделиться.

В данный момент реализован самый простой функционал.

Всем привет! Я Артём Седых, ведущий разработчик и тимлид проекта банковского сопровождения. Наш сервис — 8-летний монолит на PHP с командой из 39 человек. В цикле статей рассказываю об опыте разработки и внедрения альтернативы pinba: гибкого инструмента мониторинга, который позволяет увидеть живую систему как на ладони и понять, из‑за чего именно проседают определенные экшены. Сегодня, в продолжение первой статьи, закрываем архитектурную часть — поговорим об отправке и хранении метрик. А главное, перейдём к самому интересному: получившимся дашбордам Grafana. На конкретных примерах покажу, какие проблемы удалось обнаружить и какие рекомендации по оптимизации можно извлечь из каждого элемента.

В большинстве материалов по SQL обсуждаются знакомые всем конструкции — SELECT, JOIN, WHERE, группировки, простые индексы. Но когда вы обрабатываете сложные данные, оптимизируете производительность или строите аналитические отчёты, ограничиваться только базовыми операторами — значит добровольно усложнять себе жизнь. В SQL есть мощные, но редко упоминаемые функции, которые помогают решить задачи элегантно и эффективно.

В этой статье, основанной на личных экспериментах и наблюдениях, мы рассмотрим три таких инструмента: PIVOT/UNPIVOT, CROSS APPLY/LATERAL и частичные (filtered) индексы.

Если вы когда-нибудь пытались получить нужный отчет из базы данных с помощью ИИ — скорее всего, столкнулись с забавной загадкой: почему-то даже продвинутые языковые модели то спотыкаются на связях между таблицами, то забывают ключевую фильтрацию, то просто возвращают не тот ответ. Формально запрос работает, а по сути — совсем не то. Почему так происходит? И можно ли научить ИИ писать правильный SQL, а не гадать до бесконечности?

В новой статье исследователи предлагают необычный подход: они учат модель распознавать собственные ошибки и исправлять логику, а не просто механически менять структуру запроса. Заодно выясняем, насколько такая система помогает избежать классических промахов и что изменится для пользователей, которым важно получать не просто рабочий код, а действительно осмысленный результат.

Привет, Хабр! Часто ли вам приходилось часами смотреть на сложный JOIN, пытаясь понять, почему он работает не так, как надо? Или, может, вы только начинаете свой путь в IT и слышите со всех сторон, что без SQL никуда? Вы правы, так и есть. SQL – это не просто строчки кода, это ваш ключ к данным, настоящий швейцарский нож для любого тестировщика, аналитика или разработчика.

Все мы знаем, что можно прочитать тонну теории, но без реальной практики она быстро выветривается из головы. Именно поэтому я решил поделиться своей коллекцией проверенных тренажеров и ресурсов. Здесь есть все, чтобы вы могли уверенно «заговорить» на языке данных: от уютных песочниц для новичков до хардкорных задачек с реальных собеседований в ведущих IT-компаниях. Так что устраивайтесь поудобнее, добавляйте в закладки и поехали тренироваться!

Люди вспоминают Kodak со смесью ностальгии и недоверия. Ностальгия по тем временам, когда её жёлтые коробки определяли мир фотографии для миллионов, и недоверие к тому, что столь доминирующая компания может всё потерять. От первой камеры для масс до изобретения самой цифровой камеры, Kodak помогала формировать будущее. Но оказавшись в тисках дилеммы инноватора, где прошлый успех порождает осторожность, а осторожность подавляет импульс, Kodak колебалась, пока другие адаптировались, и цифровая революция оставила её позади. Это история о том, как компания, когда-то определившая мир фотографии, стала её самой известной жертвой.

Вам нужно создать сложный запрос к реляционной БД с изменяющимися параметрами?

В этой статье рассмотрим основные возможности Criteria API. Также рассмотрим более продвинутые вещи, например создание CTE и оконных функций, которые есть у Hibernate Criteria API. В статье много примеров, которые смогут помочь при написании запросов Criteria API на практике.

В этом тексте вы узнаете зачем велосипедисту нужна квантовая механика.

Те кто катаются на велосипеде не раз ездили в темноте. В таких случаях надо как-то предупреждать окружающих пешеходов о приближении велосипеда. Ставить фары - классическое решение. Но фары быстро сажают батарею.

Я решил пойти другим путем. Как-то раз я обратил внимание на фотолюминесцентные наклейки. Фотолюминесцентные вещества - это такие вещества, которые заряжаются светом, а затем источают свет в темноте. У меня была рядом фиолетовая лазерная указка и я заметил, что лазер охотно заряжает такие наклейки.

PostgreSQL известна как надежная и универсальная СУБД. Но если нужно хранить координаты, строить маршруты или анализировать границы районов, ее базовых возможностей уже не хватает. Здесь на помощь приходит PostGIS. Под катом разберемся, что умеет расширение и как его использовать.

Обычно Java‑агенты используются для сбора телеметрии, логирования, профилирования, каких‑то ультрабыстрых хотфиксов и прочих скучных вещей.

Но сегодня мы исследуем приложение Java‑агент, которое модифицирует код другого Java‑приложения «на лету» и создано для обхода лицензионных ограничений. Называть его мы будем «агент», «вредоносный агент» и т. п.

Меня зовут Сергей Капустин, тимлид бэкэнд-команды продукта Data Ocean Cluster Manager вендора Data Sapience.

Код в нашем примере будет максимально обезличен.

Эта тема рассматривается исключительно в целях исследования вопросов безопасности приложений и этичного использования инструментов изменения кода во время компиляции.

В конце я предложу примеры методов отслеживания несанкционированного вмешательства в Java‑приложение, а также методов противодействия, чтобы избавиться от рисков, которые мы обнаружим в процессе исследования.

Порой, очевидные вещи таят в себе удивительные сюрпризы. Казалось бы, простые SQL конструкции: «IN» и «NOT IN». Что тут обсуждать-то?