Разработка

В последние годы язык Rust активно продвигается в качестве инструмента для системного программирования. Самый яркий символ этого процесса - официальное добавление Rust в исходный код ядра Linux, одного из ранее неприступных бастионов языка C. Это событие встряхнуло сообщество разработчиков на C, где десятилетиями царила уверенность: «да, C небезопасен, но так всегда было и всегда будет».

Но то, что десятилетиями казалось незыблемым, теперь вызывает вопросы. Возможно ли, чтобы сам C стал безопасным, не меняясь?

Проект Fil-C - одна из самых необычных и смелых попыток ответить «да».

Привет, Хабр! И тебе, случайный читатель, который зашёл сюда в перерыве между поиском ответа на очередную ошибку в типовой конфигурации — возможно, с горящим взором и трясущимися от гнева руками.

Сегодня поговорим о феномене: странной, почти мазохистской привязанности 1С-разработчиков к своему инструменту. Это как брак, в котором ты ежедневно угрожаешь разводом, но остаёшься — потому что «а куда деваться?».

Как мы построили DCN-R: новую гибридную модель рекомендаций на Cross Network и ResNet-блоках

Современные рекомендательные системы сталкиваются с парадоксом: модели умеют либо отлично «запоминать» закономерности, либо хорошо «обобщать» новые случаи — но почти никогда не делают это одновременно. В этой статье я показываю, как гибридная архитектура DCN-R, сочетающая Cross Network и Residual Blocks, смогла обойти это ограничение и превзойти классические подходы.

Мы провели серия экспериментов, автоматический подбор гиперпараметров, абляции и построили продакшн-готовый сервис, чтобы проверить, действительно ли DCN-R работает лучше, или это просто красивая идея.

Недавно я провел эксперимент по развертыванию на своем ноутбуке небольшой экосистемы контейнеров с сервисами и инструментами для фронтенд-разработки. Что получилось в результате? Как я все собирал по кусочкам? С чем столкнулся? Обо всем поговорим в этой статье.

Коллега давеча показал любопытный "фокус", который вызвал изрядный спор в рабочем канальчике посвящённом Golang. Сначала обозвали коллегу двоечником, мол синхронизацию забыл - но выходит что дело тоньше и выдаёт небольшую неконсистентность эволюции средств языка, в частности каналов.

(UPD - нет не единственный, смотри примечание в конце - код более похожий на то что можно встретить в жизни)

В С# 14 появился новый синтаксис расширений (extension members), позволяющий добавлять методы, свойства и даже перегружать операторы для существующих типов без создания врапперов и без изменения исходных типов.

Благодаря этому, стал возможен код как на обложке.

Выглядит, мягко говоря, необычно. Давайте разберёмся, что тут вообще происходит…

В последние годы спрос на 2D/3D-инструменты в веб-сервисах растет довольно стремительно, технологии развиваются, появляются новые подходы и библиотеки — а вместе с ними растёт и путаница: что где использовать, где грань между похожими решениями и почему у разработчиков часто возникают противоположные мнения?

Так что я решила устроить небольшой тест 2D-решений: посмотреть, на что они реально способны, понять, почему результаты местами вызывают большое удивление, и ответить себе (и вам) на вопрос: а WebGPU вообще зачем?

Спойлер: всё далеко не так очевидно, как кажется.

Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?

На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.

Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением.

Статья будет полезна:

Поколение большого пальца – вот как нас называли. Какие глубокомысленные переписки мы ухитрялись вести на кнопочных телефонах, набирая текст SMS большим пальцем асинхронно с конспектированием лекций…

Когда пользователь печатает или вообще взаимодействует с приложением слишком быстро, возникает опасность гиперотзывчивости. Приложение вынуждено реагировать на всякий чих, а в таких случаях, как известно, не наздравствуешься.

Естественно, в Kotlin Flow, где данные текут непрерывным потоком и легко провоцируют избыточные реакции, эта проблема стоит особенно остро. Например, если мы построим на Flow систему автодополнений, то увидим что-то такое:

История о том, как написать свой P2P-мессенджер, когда Discord и Telegram перестали устраивать. В статье разбирается устройство транспортного протокола с ECDH и ротацией ключей, решение проблем с NAT traversal, реализация голосовых звонков и работа с аудиоустройствами. Бонусом — откровенный опыт использования LLM для написания кода: что работает из коробки, а какие модули пришлось полностью переписывать.

Можно использовать iperf3, но он про TCP и базовый UDP. Можно взять отдельные QUIC-библиотеки, но без визуализации и нагрузки. Можно написать кастомные симуляторы, но они не отражают реального поведения каналов. Хочешь проверить, как BBRv3 ведет себя на трассе Москва — Новосибирск? Пожалуйста, найди три сервера в разных дата-центрах, настрой netem, собери метрики вручную и надейся, что результаты будут воспроизводимы.

По большей части цель данной публикации — шпаргалка для моих студентов, а так же и для меня, чтобы не потерять последовательность и четкость изложения вопроса, поставленного в заголовке. Материалов на русском языке, излагающих эту тему с достаточной степенью полноты, исчезающе мало. Все нижеизложенное — скрупулезная компиляция разнородной информации, найденной в сети, в основном в зарубежных источниках. Так что, кому интересно — прошу под кат

Недавно я получил письмо с embedded.com о новом микроконтроллере MSPM0C1104. Что в нем такого кроме размеров? Разбираемся.

В этом тексте я бы хотел рассказать про простой бинарный протокол, который я сам придумал для всяческих нужд при разработке приборов на микроконтроллерах. Называется он TBFP (Trivial Binary Frame Protocol)

Локаторы являются одним из ключевых элементов UI‑автоматизации. От того, насколько устойчиво тест находит нужный элемент, зависит стабильность всего тестового набора. Несмотря на кажущуюся простоту, выбор правильного локатора часто становится самым критичным и самым недооценённым аспектом автоматизации.

В этой статье мы разберём общую концепцию локаторов, критерии их качества и ограничения классических подходов. Затем рассмотрим, как Playwright переосмыслил эту философию.

В настоящее время я занимаюсь подготовкой рукописи для второго издания книги «История моей страны. Записки военного инженера-программиста». Естественно, в ней много старых черно-белых фотографий разного качества. Это не только бытовые фотографии, но и уникальные фотографии вычислительной техники, которая сегодня не только не выпускается, но порой и не сохранилось ни одного экземпляра. В 90-е года эту технику бойко сдавали на драгметаллы. Но сегодня еще живут люди, которые работали в те времена, видели и даже творили на этой техники. Они могут рассказать, как и что выглядело. Я знаю многих людей глубоко пенсионного возраста, которые занимаются восстановлением старых фотографий в цвете. Это тяжелая и кропотливая работа. Но в конце августа сего года вышла модель генерации изображений Nano Banana от компании Google, которая просто совершила революцию в этом деле, но и она, несмотря на свои возможности, имела недостатки:

Изучая получившийся клеточный автомат Коллатца (CCA), ранее описанный в статье. Я задумался о том, как лучше показать взаимодействие его клеток, чтобы это было доступно и наглядно. Простое описание опций, это теоретическая часть, но как известно, практика, помогает укрепить понимание протекающих процессов.

Конечно, визуализация клеток текущего и последующего шага поможет в понимании процессов в рассматриваемом автомате. Но я решил чуть разнообразить подход изучения CCA, добавив в него элементы игры. Ведь, если вашей задачей будет не просто понимание протекающих процессов в клеточном автомате, а выживание какого-то персонажа на этом поле, то у вас появляется дополнительный интерес и стимул в более подробном изучении происходящего.

Игра - Лабиринт

Не откладывая задачу в долгий ящик, представляю Вам прототип игры "Лабиринт".  На рисунке 1, представлен пример поля лабиринта, основанного на CCA. Справа от поля имеется легенда с описанием цветов ячеек.

Привет, Хабр! Я Ильдар Ишкинин, ведущий инженер Центра компетенций Innostage. В этой статье хочу поделиться результатами нагрузочного тестирования отечественного NGFW «Континент 4», которое мы провели в нашей лаборатории INSI (Innostage Security Infrastructure).

Работаете с ИИ-ассистентом и чувствуете, что он вас не понимает? Ломает архитектуру, пишет код мимо кассы, а на простые вопросы отвечает какой-то ерундой?

Спокойно. Скорее всего, дело не в нём. Давайте разберёмся, где кошка зарыта.

Обзор на браузерные API, которые стали Widely available в октябре 2025. Раз в месяц я буду вам напоминать, что вы уже можете использовать в проде.

Каждый месяц выходят новые CSS-свойства, HTML-атрибуты, JavaScript-методы и WebAPI, но применять в проде мы их конечно же не будем. 2.5 года назад также каждый месяц выходили новые фичи в браузере, а вот их уже пора начинать применять.