Привет, Хабр!
BayLang — это OpenSource технология разработки программного обеспечения. Основная идея этой технологии, сделать разработку ПО качественной и высокоскоростной, за счет применения конструктора и ИИ. Я очень много проводил экспериментов с этой технологией, и вот к каким выводам я пришел.
Вчера (27 ноября) Хабр устроил «Авторский огонёк».
Было очень интересно, и меня задело одно утверждение докладчика. Оно заключалось в том, что ИИ может помочь писать простые куски кода, но не работает со сложными вещами. Таким образом, большие языковые модели уподобляются программисту-джуну.
Решил с утра накатать об этом статью, опираясь на свои знания и опыт в вычислительной математике (в прошлом занимался моделированием, а последние несколько лет преподаю вычислительную математику в МФТИ), оцените, что получилось.
Я думаю, что это главный миф вайб-кодинга. Всё ровно наоборот — ИИ нередко хорошо пишет довольно сложные вещи и достает важную информацию, которую самостоятельно трудно найти. Но путается как раз таки в самых элементарных вещах. Это джун наоборот.
Проблема в том, что это опасная иллюзия и я вам сейчас наглядно объясню, почему, и чем это может быть опасно. Заваривайте кофе и готовьтесь к разоблачению, которое, может быть, в будущем спасет ваши миллионы, карьеру или даже человеческие жизни.
Недавно мы разбирали популярную задачу — проверяли строку на наличие цифр. Еще одна популярная задача при работе со строками — удалить из них пробельные символы. Можно представить, что нам нужно очистить пользовательский ввод: удалить пробелы вначале и конце строк в имени или удалить пробелы из телефонного номера. .NET предоставляет нам несколько возможностей для решения этой задачи, давайте рассмотрим самые популярные и попробуем найти наиболее эффективные. Заодно проверим, какие изменения произошли в новой версии .NET 10.
Привет, Хабр! 30 ноября отмечается международный день защиты информации. Мы как ИБ-компания не можем оставить этот факт без внимания. В этом году событие выпадает на воскресенье, на которое у всех точно будут свои планы, поэтому предлагаем отметить профильный праздник уже сегодня, 28 ноября.
Мы решили собрать наших ИБ-специалистов и устроить дискуссию в формате ask me anything в комментариях — просто заглядывайте в статью, оставляйте свои вопросы по ИБ нашим экспертам, а мы постараемся оперативно на них ответить.
Сегодня в эфире:
- Илья Башкиров, юрист по информационной безопасности, будет отвечать на все вопросы, связанные с законодательством в инфобезе, тонкостями и юридическими аспектами, которые важно учесть при работе с персональными данными.
- Николай Берко, развивает продукты по анализу и защите данных и готов прокомментировать любые вопросы, связанные с защитой информации, от классических способов до более изощрённых историй.
- Эликс Смирнов, эксперт-консультант и ведущий кейс-аналитик, кажется, знает всё про внутряки инфобеза: ухищренные сливы, расследование инцидентов, мошеннические схемы, кибершпионаж и, конечно, способы противодействия всему этому.
- Роман Сафиуллин, руководитель отдела защиты информации в InfoWatch ARMA, подразделении ГК InfoWatch по обеспечению кибербезопасности АСУ ТП и защите сетевой инфраструктуры бизнеса. Задавайте вопросы Роме, если хотите обсудить внешние и внутренние угрозы с точки зрения ИБ: хакерские атаки, внутренних нарушителей, способы проникновения в инфраструктуру, риски для бизнеса. В фокусе экспертизы Романа также вопросы про атаки на различные виды ML-систем и способы защиты решений на базе ИИ.
В статье мы хотим символически подвести итоги уходящего ИБ-года: расскажем про самые значимые обновления наших продуктовых линеек, сделаем подборку интересных историй про уязвимости и инц��денты и поделимся кратким обзором самых важных регуляторных обновлений в ИБ.
Обработка исключений — одна из фундаментальных тем в Java, с которой сталкивается каждый разработчик. Правильная работа с ошибками не только делает приложение стабильным, но и значительно упрощает его отладку и поддержку. В отличие от многих других языков, Java имеет строгую и продуманную систему исключений, которая делит все ошибки на проверяемые (checked) и непроверяемые (unchecked).
В этой статье мы подробно рассмотрим иерархию исключений, их типы, лучшие практики обработки, а также распространенные антипаттерны. Чтобы статья была практико‑ориентированной, мы разберем реальные примеры кода, которые покажут, как правильно выбрасывать, обрабатывать и создавать собственные исключения.
Я не разработчик, не знаю ни одного языка программирования и ни разу не писал настоящий код руками. В школе и универе изучал какие-то основы, но все уже безнадежно выветрилось. При этом за последний год я создал несколько пет-проектов, которые приносят мне деньги, и которыми пользуются тысячи людей.
При первых попытках вайбкодинга ИИ писал мне неработающий код, ломал уже работающие сервисы, безнадежно врал, удалял важные файлы и всячески саботировал работу. Не потому что он тупой, а потому что я не умел с ним работать.
Это статья для НЕразработчиков, которые хотят в паре с ИИ сделать себе полезный скрипт или пет-проект. Я постарался написать ее максимально просто, чтобы даже далекие от разработки люди понимали, что делать и куда копать.
Fizz Buzz — это игра с числами, которая стала неожиданно популярной в мире компьютерного программирования в качестве простой проверки базовых навыков. Правила игры просты: игроки вслух произносят по порядку числа, начиная с единицы. Если число делится на 3, игрок должен сказать вместо него «Fizz». Если число делится на 5, он должен сказать «Buzz». Если оно делится и на 3, и на 5, игрок говорит «FizzBuzz». Вот типичная программа на Python, выводящая нужную последовательность:
for n in range(1, 101):
if n % 15 == 0:
print('FizzBuzz')
elif n % 3 == 0:
print('Fizz')
elif n % 5 == 0:
print('Buzz')
else:
print(n)
А вот её вывод: fizz-buzz.txt. Можно ли усложнить эту программу? Слова «Fizz», «Buzz» и «FizzBuzz» повторяются в этой последовательности периодически. А что ещё у нас есть периодического? Тригонометрические функции! Возможно, нам удастся при помощи этих функций закодировать все четыре правила последовательности в выражении в аналитическом виде. Именно эту задачу мы и исследуем в статье, получив в конце дискретный ряд Фурье, который может получить любое целочисленное n и выбрать для печати соответствующий текст.
Привет, Хаброжители!
Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.
Неважно, в какой сфере вы работаете: backend-разработчик, frontend, архитектор БД, системный аналитик, тестировщик или кто-то еще. А может, вы только ищете работу в IT? Или просто интересуетесь, как устроен цифровой мир. Эта статья - возможность освежить в памяти базовые концепции программирования, подготовиться к собеседованию (ведь вопрос про CRUD-операции может прозвучать не напрямую, но почти всегда скрыт в других задачах или кейсах) или просто понять, как устроены ваши любимые приложения.
Вопрос на миллион: Знаете ли вы, что общего между созданием поста в Нельзяграм, покупкой на Ozon и обновлением резюме на hh.ru?
Ответ прост: в их основе лежат четыре базовые операции, скрытые за аббревиатурой CRUD. И да, эти операции — первая ступень к пониманию того, как работают современные API.
В выходные я просматривал Твиттер, чтобы узнать, что происходит в сфере ИИ. И снова DeepSeek привлек внимание всего мира.
Это не просто очередной инструмент для распознавания текста, а новая технология контекстного оптического сжатия, которая использует визуальные методы для решения проблемы обработки длинных текстов, предлагая новый подход к работе с огромными массивами информации.
Любой, кто пользовался большой языковой моделью (LLM), сталкивался с такой проблемой:
Когда вы просите модель обобщить деся��ки тысяч слов из конспектов конференций или научных статей, она начинает терять память.
Это происходит потому, что квадратичная сложность длины последовательности по своей сути ограничивает GPT, Gemini и Claude - чем длиннее входные данные, тем больше вычислительной мощности требуется.
В этой части добавил Claude Opus 4.5 и GPT 5.1-Codex-Max
Для тех, кто не любит читать, результат сразу тут:
В программировании мы привыкли торговаться временем против памяти, но есть ещё один, менее очевидный, компромисс — между тем, что система в принципе умеет выражать, и тем, что о ней потом вообще можно строго сказать. Машины Тьюринга, PDA и DFA, Rust и Python, SAT и SMT, системы типов, макросы и метапрограммирование — всё это разные точки в одной и той же решётке «выразительность против разрешимости», просто по разным осям.
В статье разберемся, почему достаточно «мощные» модели и языки неизбежно становятся плохо анализируемыми, почему это не линейный спектр, а набор пересекающихся измерений, и как этот компромисс проступает в очень практичных вещах — от систем типов и статанализа до архитектурных решений в реальных проектах.
В прошлой главе мы узнали, как можно описывать деревья нод при помощи небольшой пачки расширений, однако тогда в сфере наших интересов были только статичные данные. Сегодня мы начнём работать с динамикой. Тема эта буквально неисчерпаема, так как с некоторой натяжкой можно сказать, что она и есть то, чем мы занимаемся, будучи разработчиками. Поэтому я буду возвращаться к ней снова и снова в будущих статьях с целью показать, как типовые решения из данной главы можно развить и адаптировать «с учётом местной специфики» под другие задачи.
Привет, Хаброжители!
Хотите научиться писать в Unity понятный и простой в сопровождении код для игр? Тогда вы пришли по адресу! Изучение популярных паттернов проектирования Unity позволит использовать весь их потенциал при создании захватывающих проек-тов. Изучая практические примеры, вы освоите такие порождающие паттерны, как Прототип, помогающий эффективно создавать врагов, и поведенческие паттерны, например Наблюдатель, для реализации реактивной игровой механики. По мере чтения вы также научитесь замечать негативные последствия плохих архитектурных решений и справляться с ними с помощью простых, но эффективных методов.
Когда вы прочтете эту книгу, ваши приемы разработки игр в Unity изменятся. Вы не только станете более опытным разработчиком, но и научитесь использовать в работе передовые паттерны проектирования.
Rust все популярней, а вместе c этим создается много библиотек для Python на Rust.
В данной статье узнаем, как создать простенькую библиотеку для Python на Rust на примере кодирования данных в Base 64.
В этой статье я поделюсь сверхбыстрым руководством, которое покажет, как использовать графы для автоматизации знаний, заложенных в промпты, чтобы создать мощного чат-бота-агента для вашего бизнеса или личного пользования.
Сколько бы раз я ни спрашивал ChatGPT, я не могу получить хороший ответ - нужные мне предложения так и не появляются.
Кажется, что время просто уходит в никуда, и я знаю, что вы сталкивались с такой же проблемой. Дело не в том, что промпт плохо написан, а в том, что ИИ задают плохо структурированный вопрос.
Привет, Хабр! В этой статье поговорим о том, как принципы GitOps можно применить к разработке конфигураций 1С:Предприятия.
В мире стартапов есть две религии. Первая молится на «быстро и дешево» (No-Code). Вторая — на «надежно и масштабируемо» (Hard-Code). Адепты первой показывают работающие приложения, собранные за выходные. Адепты второй снисходительно улыбаются, зная, что будет, когда в это приложение зайдет тысячный пользователь.
Истина в том, что технология — это не религия, а финансовый инструмент. В разных фазах жизни стартапа «правильный» выбор меняется на диаметрально противоположный.
Я не буду занимать ничью сторону, а просто покажу цифры.
Мы разберем кейс маркетплейса профессиональных услуг SmartMatch. Мы пройдем путь от запуска до холодного пота при счетах, превышающих выручку.
Здравствуйте, меня зовут Анна Мелехова. Я старший архитектор в отделе развития архитектуры KasperskyOS. В статье я хочу поделиться практическим опытом системной разработки, которой я занималась сначала в проекте по виртуализации, а теперь в «Лаборатории Касперского», где мы делаем микроядерную операционную систему с повышенными требованиями к безопасности – KasperskyOS. Когда вы работаете в такой среде, быстро понимаете: харденинг – это не красивые галочки в чек-листе, а набор очень конкретных, очень практических решений, которые должны и защищать, и минимально снижать производительность. О них я и расскажу, а в конце дам личный топ самых полезных харденингов, которые бустят security и не снижают performance.
Привет, Хабр! Про модели искусственного интеллекта сейчас не говорит только ленивый. Высказывается множество мнений и нередко они оказываются на противоположных полюсах: от полного скепсиса до убеждённости, что произошла новая научно-техническая революция. Жизненный опыт подсказывает, что истина где-то по-середине и инструмент будет полезным ровно настолько, насколько ты умеешь им пользоваться. В относительно недавнем интервью генеральный директор Microsoft Сатья Наделла заявил, что примерно 20-30 % кода в Microsoft уже сейчас генерируется ИИ и разработчикам надо будет адаптироваться. Мне тоже захотелось попробовать внедрить такого помощника в свои рабочие процессы и посмотреть, что из этого получится.
