Разработка

Буквально утром 1-го числа Opera анонсировала интеграцию Gemini, Edge продолжает пихать Copilot во все щели, а Chrome просто... есть. И вот сидишь ты перед монитором с десятком открытых вкладок «Сравнение браузеров 2025» и понимаешь: выбор браузера в 2025-м — это не про «какой быстрее», а про «с каким меньше бесишься и кому готов отдать свои данные».

Разберёмся, что реально происходит на рынке браузеров к концу года, какие появились адекватные альтернативы и почему 90% людей всё равно сидят на Chrome, хотя ругают его за прожорливость.

Начну с далёкой предыстории. В одном из чатиков нашего Холдинга аналитик задал вопрос: «Как по отчёту 1С получить список таблиц, из которых отчёт берёт данные?»  Началось бурное обсуждение, много предложений. Пара человек предложила взять запрос из СКД отчёта и скормить его ИИшечке с умным промптом. Так как явно по тексту запроса все таблицы не выловишь (да и таблицы могут быть не только в СКД), я отнёсся скептически к возможности получить хороший результат. Но автор предложения быстренько сделал пример, и аналитик ушёл из чатика довольным. Я взял результат на заметку, особо его не разглядывая.

Потом в чатике начали гадать, а зачем всё это нужно. Оказалось — для назначения прав на таблицы. Уже позже обращается как-то пользователь: беда, расшифровка регламентированного отчёта не работает в ЗУПе.

Для тех, кто с ЗУПом не сталкивался, коротенько расскажу про одну особенность этой конфигурации. В ней часть базовых таблиц в запросах заменяются псевдонимами, называется это механизмом представлений. Это очень краткое и примитивное описание, если подробнее, то придётся писать отдельную статью.

В статье iOS-разработчик студии комплексной разработки цифровых продуктов и мобильных приложений CleverPumpkin разбирает ограничения SwiftUI при построении сложной навигации, с которыми команда столкнулась на одном из своих проектов. Он рассказывает, в каких сценариях приходилось подключать UIKit, чтобы сохранять стабильность, показывает варианты подходов и делится выводами, какие инструменты выбирать для контролируемой навигации.

Статья может быть особенно полезна тем, кто разрабатывает архитектуру и выбирает подходящий стек технологий.

Дроби, проценты, степени и логарифмы на примерах в математике и в python. Что это такое, все их свойства, особенности и как решать примеры.

В моем конспекте объясняется фундамент, который понадобится в дальнейшем: Самое начало для изучения python, математики в целом и машинного обучения, если математику совсем не знал. Все написано простым языком и не на 100 страниц.

Язык всегда строился на интуиции носителей, а его изучение зависело от интроспекции лингвистов. Теперь же большие данные абсолютно меняют эту систему.

Сегодняшние языки программирования стали сложнее, но представьте, если бы вместо C и Python развивался BASIC. Под катом расскажу о том, почему языки усложнились, а также попробую погрузиться в альтернативный сценарий развития. 

История науки — это не прямая линия от невежества к истине. Это спираль, где мы часто совершаем одни и те же когнитивные ошибки, только на новом уровне сложности.

Взглянем на астрономию начала первого тысячелетия. Система мира Клавдия Птолемея была вершиной интеллектуального гения своего времени. Но она строилась на одном фундаментальном, непоколебимом убеждении: Земля — это неподвижный центр Мироздания. Это казалось очевидным. Мы ведь не чувствуем движения, верно?

Но у этой "очевидности" была цена. Наблюдая за небом, астрономы видели странное: планеты иногда останавливались и начинали двигаться назад. В системе, где всё просто вращается вокруг Земли, этого быть не могло.
Вместо того чтобы усомниться в неподвижности Земли, величайшие умы античности начали "спасать" теорию математикой. Они придумали Эпициклы. Они нагромождали круги на круги, создавая сложнейшие модели, лишь бы уравнения сошлись с наблюдениями.

Это поразительный исторический факт: людям было проще создать чудовищно сложную математику, чем допустить мысль, что они — не центр Вселенной.
Потребовалась смелость Коперника, чтобы просто сменить точку отсчета. Стоило поместить в центр Солнце, как нагромождение эпициклов рухнуло, уступив место элегантным орбитам.

Современные Эпициклы

Сегодня может показаться, что физика находится в похожей ловушке.
У нас есть Стандартная Модель. Это самая точная теория в истории, предсказывающая поведение частиц с невероятной точностью. Но давайте взглянем правде в глаза: не рисуем ли мы снова эпициклы?

Мы считаем, что Частицы — это главные действующие лица, а Пространство — просто пустая сцена. И чтобы объяснить, почему эти частицы имеют именно такие массы и заряды, мы вынуждены вводить в уравнения около 26 "ручных" настроек.
Почему постоянная тонкой структуры равна ? Стандартная Модель отвечает: "Потому что так измерено. Впиши это число и считай дальше".

В этой статье автор предлагает рассмотреть гипотезу, которая совершает тот же шаг, что и Коперник: смену геометрии.
Что, если сложность микромира — это иллюзия? Что, если во Вселенной существует только Пространство (Вакуум), а материя — это лишь геометрические узлы на его ткани?

Ниже представлен ход рассуждений и расчеты, которые приводят к неожиданному результату: фундаментальная константа выводится из чистой топологии с точностью, превышающей точность многих измерений.

Привет, Хабр!  Мы провели вместе долгие часы, изучая коммутационное оборудование Eltex для ЦОД: строили фабрику, устраивали ей  пожар  нагрузочное тестирование,  тестировали на совместимость с заморскими вендорами… Не знаю как вы, а я очень устал от всех этих команд, проверок и… страха, что вся конфигурация сбросится, не сохранится, и мне придется набивать всю конфигурацию с нуля. И тут я подумал, ведь у Eltex есть система управления ECCM, заточенная под их оборудование. Почему бы мне параллельно с написанием статей не применить ее, чтобы воспользоваться всем спектром возможностей?

И вот она нарядная, на праздник к нам пришла…

В мире искусственного интеллекта господствуют большие языковые модели (LLM, large language models). GPT и ее аналоги прекрасно справляются с написанием текстов, кода и генерацией картинок. Но что насчёт звука? Умение слушать и понимать аудио — это следующий логический шаг на пути к многомодальным системам.

В этой статье мы расскажем вам о Cryfish — модели на основе LLM, которая не только читает, но и слышит. Мы разберём, как заставить LLM понимать речь, музыку, эмоции и бытовые шумы, и расскажем о сложностях, с которыми столкнулись при обучении.

Привет народ!

Вот и настала моя очередь исповедоваться перед тобой.

У меня есть, не самая оригинальная, гипотеза о том, что большинство из множества статей жанра "Исповедь Разработчика" - это попытка авторов добавить веса своему персональному бренду, в специфических условиях, сложившихся на рынке труда, когда люди с опытом и, казалось бы, правильным майндсетом, вынуждены стоять в одной очереди с теми, кто вкатился в АйТи только ради денег и удаленки.

Если действовать по шаблону, то стоит рассказать о том, какой я тру-гик-динозавр, написавший свою первую игру в девяносто-лохматом году на каком-то экзотическом языке. Или про то, что первый коммерческий заказ, за реальные деньги, я выполнил в тех-же девяностых, когда многие, буквально, вообще не знали, что такое "сайт"...

Ну вот, сейчас начнется старперское брюзжание и рефлексия... Нет, попытаюсь пойти по нестандартному маршруту. Предлагаю, на своем примере, обсудить то, о чем, похоже, многие в индустрии совсем забыли - романтику, в нашей многострадальной профессии.

Представьте ситуацию: ваше приложение в Kubernetes работает стабильно, но внезапно начинается пиковая нагрузка. Поды пытаются масштабироваться, HPA увеличивает их количество, но... они висят в статусе Pending. Почему? Потому что в кластере недостаточно ресурсов на нодах. Cluster Autoscaler должен добавить новые ноды, но процесс занимает много времени, иногда нода не создается из-за проблем с облаком. За это время пользователи уже получают ошибки 503, а вы теряете деньги. Знакомо?

А теперь обратная ситуация: нагрузка спала, поды удалились, но ноды продолжают работать вхолостую. Вы платите за простаивающие ресурсы, потому что Cluster Autoscaler слишком консервативен в удалении нод или не может оптимально «упаковать» workloads.

Есть ли способ сделать это быстрее, умнее и экономичнее? Меня зовут Даниил Кондрашов, я разработчик Managed Kubernetes в Selectel. В этой статье познакомлю вас с Karpenter — современным решением для автоматического управления нодами в Kubernetes, которое решает эти проблемы принципиально иначе. Подробности под катом!

Привет, Хабр! Меня зовут Илья, и последние несколько недель я провёл в дебрях документации Apple, исходников AVFoundation и видео с WWDC, разбираясь с новой фичей iPhone 16 — Camera Control. В этой статье расскажу, как устроена архитектура этой системы, почему интеграция сложнее, чем кажется, и дам рабочий код для интеграции в ваше приложение.

Осенью 2025-го многие, как и я, открыли любимый магазин железа, чтобы «по-быстрому взять ещё 32–64 ГБ DDR5 под игры, IDE и пару Docker-контейнеров» — и закрыли вкладку с лёгким культурным шоком. Память, которая летом стоила «адекватных» денег, внезапно стала стоить почти как видеокарта среднего уровня.

Если коротко, это не «жадность магазинов», а последствия довольно сложной перестройки всего рынка DRAM под ИИ-серверы и HBM-память. В статье разберёмся, что происходит на фабриках памяти, почему страдают именно ПК-модули, чего ждать в 2026-м и как принимать решения об апгрейде, если вы геймер, разработчик или просто любитель собирать железо.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шишкин, я инженер по нагрузочному тестированию в команде Platform V Works::Artifactory в СберТехе. Наше решение — менеджер репозиториев артефактов и контейнеров. Он позволяет организовать хранение, описание, тегирование сборок и дистрибутивов программных продуктов, а также готовых Docker-контейнеров.

В этой статье я расскажу, как и почему мы перешли на Java 17, как протестировали возможности нового сборщика мусора Z Garbage Collector и в результате сэкономили ресурсы виртуальных машин — а вместе с этим и финансы. Надеюсь, наш опыт будет полезен инженерам по сопровождению, командам разработки и тестирования.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим, как подружить, казалось бы, несовместимое: динамичный мир CI/CD с его автоматизацией и бешеной скоростью и консервативный, бизнес-ориентированный Bitrix24.

Заметил недостаток качественных статей по атомикам. Сам когда-то столкнулся с тем, что хотел прочитать статью, где простым и понятным языком рассказывается об этом, но, к сожалению, найти не смог.

Многие компании запрещают сотрудникам использовать ChatGPT и Claude — инфобез не пропускает иностранные сервисы. При этом российские ИИ-решения от Сбера и Яндекса работают в отечественном правовом поле, проходят аудит и размещены на территории РФ.

В этой статье показываю, как за 20 минут подключить Sber GigaChat к Roo Code — связке, которую мы разбирали в предыдущем материале про автоматизацию рутины аналитика. Понадобится локальный прокси gpt2giga, который принимает запросы в формате OpenAI и транслирует их в облако Сбера.

Пошагово: установка через pip/Docker, получение API-ключа в Sber Studio, настройка .env, подключение в Roo Code. Плюс таблица типичных ошибок и их решений.

Статья для аналитиков, тестировщиков и разработчиков, которым нужен ИИ-инструмент, совместимый с корпоративными политиками безопасности.

Я, Алексей Борискин из команды ТехВилла, рассказываю, как мы сделали первый в России offline-first PWA для курьеров-партнеров. Теперь никакой зависимости от интернета — ваши заказы закрываются своевременно, и сотни курьеров-партнёров работают спокойно даже при полном отсутствии связи.Подробнее об этом проекте и других технических деталях — в моём канале: https://t.me/dostavka_bagov.

Привет! Меня зовут Никита Титков, я бэкенд-разработчик в Банки.ру. 

Создать простую очередь – несложная задача. Но как только очередей становится десятки и через них идут важные для бизнеса процессы, сразу появляются вопросы: как их правильно называть, чтобы не запутаться? Как организовать логирование и мониторинг, чтобы видеть, что происходит с сообщениями? Как обрабатывать ошибки? Мы сталкивались со всеми этими проблемами и решили поделиться опытом.

В своей статье я расскажу, какие задачи и ошибки всплывают при построении системы очередей, и как мы их решили. Поговорим о том: как придумать понятный нейминг для очередей, выстроить явные контракты сообщений между сервисами, настроить логирование и алертинг. Читая эту статью, вы получите общее представление о том, как проектировать систему очередей с нуля и узнаете, как избежать типовых ловушек при их использовании.

Давайте разбираться!

Недавно одна исследовательская организация обнаружила, что к 2035 году в Великобритании из-за ИИ может быть потеряно до трех миллионов низкоквалифицированных рабочих мест. В настоящее время циркулирует множество подобных исследований, утверждающих, что огромные пласты мирового рынка труда будут заменены ИИ, но все они, кажется, упускают нечто совершенно важное - влияние, которое окажет такое внедрение ИИ.