Привет, %username%! Какое-то время назад мне прилетал запрос (в том числе и в чате): «Можно ли глянуть на вашу базу знаний? Интересны какие там темы и что вы считаете важным, что это записываете?». Попробую ответить максимально развернуто и, возможно (но это не точно), что-то покажу.
Многие из нас до сих пор нежно хранят в своем сердце воспоминания о Windows XP. И есть за что. Дружелюбная к пользователю, надежная (особенно после 98-ой и «линолеума»), да и просто ставшая для многих проводником в мир компьютеров — именно такой и была эта ОС. А вот пришедшую ей на смену Vista ругают до сих пор. В первую очередь, из-за низкой стабильности, которая бросалась в глаза после отточенной сервис-паками XP. Однако между XP и Vista есть еще кое-что. Проект, который не стал успешным релизом, но который на десятилетия определил устройство Windows. И имя ему — Longhorn. Почему эта задумывавшаяся революционной ОС так и не вышла, как амбиции столкнулись с реальностью и какие идеи из той эпохи до сих пор живут в «винде» — разбираемся в этой статье.
Fedora уже многие годы служит своеобразным полигоном для тестирования передовых идей в мире Linux. Стараниями разработчиков дистрибутив регулярно обновляется, сохраняя при этом баланс между новизной и удобством повседневного применения. Его частенько выбирают как профи, так и обычные пользователи, которым нужна надежная ОС.
Недавно представили версию под номером 44, где заметно поработали над графическими окружениями, производительностью и инструментарием. Изменения коснулись множества аспектов, от установки до повседневной работы, и сделали дистрибутив еще более современным. Давайте разбираться, что и где поменялось/появилось. Поехали!
Покупательная способность рубля за 23 года упала на 84%, инфляция x6.45 по данным Росстата. Чтобы деньги не обесценились, они должны были вырасти в 6.45 раза — всё, что выросло меньше, в минусе.
При этом ни в одном «денежном» интерфейсе вокруг нас концепт инфляции не фигурирует, её не показывают рядом с доходностью депозитов в банковском приложении, брокер рядом с зелеными цифрами тоже не будет вставлять инфу о том, сколько откусила пройдоха-инфляция.
В результате по моим наблюдениям большинство окружающих людей совершенно неспособны адекватно оценить реальную доходность своих инвестиций и живут в розовом мире номинальной доходности.
Я сделал бесплатный инструмент, который может с этим немного помочь. Подробнее внутри.
Вы знаете, сколько стоит сервер. У вас есть договор с хостинг-провайдером, инвойс от вендора, строка в ИТ-бюджете. А вот сколько стоят процесс согласования договора с клиентом, сопровождение в месяц, один цикл согласования заявки на закупку и другие процессы — сходу ответить сложно.
Большинство компаний на эти вопросы отвечают приблизительно. В лучшем случае — оценкой в Excel, где кто-то умножил количество сотрудников на среднюю зарплату и поделил на число проектов. В худшем — интуитивным ощущением руководителя, которое потом попадает в презентацию для инвесторов как «мы оптимизировали операционные расходы на 15%».
Проблема не в том, что никто не пытался посчитать, а в том, что получившаяся цифра не имеет отношения к реальности. McKinsey в исследовании Global Survey on AI фиксирует типичную ситуацию: около 60% организаций не видят EBIT-импакта от AI-проектов не потому, что технология не работает, а потому что никто не договорился, как именно измерять результат. Нет так называемого evidence pack — пакета подтверждённых данных, на который можно опереться при принятии решений. Без него пилот выглядит успешным на демо, но при масштабировании выясняется, что атрибуция была некорректной, а стоимость посчитана по-разному на разных этапах.
Это касается не только AI. Любой проект автоматизации страдает от той же проблемы: вы запускаете систему, тратите бюджет, получаете отчёт о выполнении — и не можете сказать, сколько всё это стоило в пересчёте на единицу работы, сравнить два процесса по стоимости владения или оценить, окупилась ли автоматизация. Вы управляете процессом, но не знаете его реальную цену.
За каждым мероприятием стоит не только креативная идея, но и длительная подготовка: брифы, сметы, подрядчики, подписание документов и контроль оплат. В федеральном event-агентстве работу вели в разных программах, поэтому часть времени уходила не на подготовку проектов, а на ручные операции и сверку данных. Рассказываем, как собрали единый цифровой контур для всех подразделений агентства.
Хабр, привет!
На связи команда инженер-аналитиков R-Vision. Мы проанализировали широкий спектр уязвимостей, выявленных в апреле 2026 года, и включили в дайджест лишь те, что представляют наибольший практический интерес по уровню риска, подтверждённой эксплуатации и актуальности для специалистов по информационной безопасности.
Статус 200 OK коварен своей тривиальностью.
Бэкенд-тесты «зеленые», API честно отдает данные, а веб-клиент мгновенно подхватывает изменения. Кажется, что всё в порядке, но в это же время мобильные клиенты теряют работоспособность. Приложение не выдает сетевых ошибок, оно просто не может корректно обработать обновленный DTO: клиент ожидает одну структуру данных, а получает другую.
Это не баг логики сервера, а технический разрыв между живым API и замороженным артефактом — версией приложения, которая ничего не знает о правках в схеме данных, сделанных через полгода после его релиза.
В разработке нативных приложений этот рассинхрон неизбежно приводит к «генеральскому эффекту». Когда у руководства в дороге внезапно перестаёт работать ключевая функция или во время важной презентации интерфейс ведёт себя непредсказуемо на глазах у инвесторов, даже самая детальная диагностика превращается в посмертный эпиклиз.
Мониторинг здесь работает безупречно: мы видим алерты в реальном времени и получаем подробные стек-трейсы. Но толку от этой прозрачности мало, когда сделка под угрозой, а пользователь остался с нерабочим инструментом, катастрофа уже случилась.
Я Алексей Матвеев, директор по мобильным технологиям в «Первой Форме», и в нашей компании, к сожалению, такое тоже происходит. Чтобы ловить такие расхождения до релиза, нам же был нужен прогноз совместимости до того, как изменения на бэкенде затронут пользователей. Мы создали прозрачный конвейер самодиагностики, который подсвечивает нестыковки в данных еще на этапе тестирования бэкенда, гарантируя корректную работу тех версий приложения, которые уже живут на устройствах пользователей. В статье расскажу подробно, как устроено это решение.
Не нашел на хабре информации про эту замечательную опенсорсную программу - Übersicht.
Xочу поделится опытом как у меня получилось решить мою боль с постоянным забыванием, что нужно сделать и что запланировано.
Последней каплей стал случай на работе, когда меня спрашивают про тайминг очередной встречи, я залезаю в рабочий календарь Битрикса - все пусто, говорю да я свободен, а потом через час вспоминаю что на это время записан к зубному и дальше переговоры переносы и прочее, а можно было. бы решить вопрос за 2 секунды.
Конечно вы скажете сам виноват, делай стикеры на монитор, веди все в одном месте, открывай нужные программы, это да но лень, я только недавано приучил себя использовать таск менеджеры, и заносить туда информацию, это мне еще ориентироваться на то что я там записал?)
Начну с таск менеджеров.
Я долго искал таск-менеджер, который бы не был просто «еще одним приложением», куда я забрасываю дела и забываю про них. Мне было важно видеть свои задачи, а не вспоминать, что нужно открыть очередную программу и проверить, что там на сегодня.
Календарь в Google — понятно, встречи там. А задачи и напоминания? Todoist, Things, Singularity, напоминания Apple — это все хорошо, но каждый раз лезть в отдельную программу, это лишние 10–15 секунд, которые отбивают всякое желание планировать. Todoist я долго пользовался, почти год но мне не хватало одной важной фишки: Вот Календарь с задачами и встречами и справа тут же окно с не распределенным задачами и можно драгдропом перекинуть их в нужный день и в нужное место.
Привет, Хабр! Меня зовут Никита, и я из тех, кого принято называть импортозамещенцами. Я работаю в компании-интеграторе по ИБ «Экстрим безопасность», которая помогает заказчикам как с банальным PaperSec'ом, так и в вопросах результативного кибербеза. В нашем арсенале широкий спектр решений: начиная с SecretNet Studio, Dallas Lock, защищённых сетей, и до NGFW и продуктов из экосистемы Positive Technologies. И тем не менее, не смотря на ИБ-шный профиль компании, нам все-таки не удалось увернуться от тотального импортозамеса, который начался в 2022 году.
В последнее время я почти каждый день работаю с Markdown-файлами.
Документация, спецификации, ADR, планы реализации, инструкции для AI-агентов — всё это удобно держать в .md. Формат простой, читаемый, хорошо ложится в git и нормально работает как для человека, так и для модели.
Но есть бытовая проблема.
Чтобы быстро посмотреть Markdown-файл, часто приходится открывать IDE. Разумеется да, любая нормальная IDE умеет показывать .md. Но запускать ради этого полноценную среду разработки — избыточно. Особенно если задача простая: кликнуть по файлу, быстро прочитать, скопировать кусок текста, закрыть.
Я начал искать лёгкий Markdown viewer и понял, что большинство найденных вариантов меня не устраивают.
Многие заказчики полагают, что современная видеоаналитика мыслит почти как человек: видит кадр, узнает объект и принимает решение. На самом деле это не так. Нейросети, лежащие в основе этих систем, пока далеки от человеческого мышления.
Нейросеть не ищет в своей памяти «похожую картинку», как это делал бы человек. Вместо этого она выделяет в кадре набор математических признаков (например: «объект круглой формы находится в верхней части другого объекта»). На основе миллионов заранее обученных весов (параметров) сеть вычисляет вероятность: «это каска — 96%», «это человек — 98%».
Откуда берутся весы? База знаний нейросети наполняется вручную на этапе обучения. Специалисты-разметчики показывают модели тысячи кадров, выделяя на них людей, каски, инструменты и другие нужные объекты.
Привет, Хабр! На связи Даша Косова, я продакт менеджер Рег.облака. Представим знакомую многим ситуацию. У компании есть сервер. Он работает уже несколько лет. На нем крутятся базы данных, backend-сервисы, cron-скрипты, система мониторинга. Всё настроено, всё работает, и трогать это никто особенно не хочет.
Инфраструктуру собирали постепенно: что-то добавили год назад, что-то настроили два года назад, какие-то сервисы поднимали «на скорую руку». Со временем все это превратилось в полноценную рабочую систему. И в какой-то момент возникает идея переехать в облако. А что происходит дальше и как ничего не потерять при переезде — в этой статье.
Ох уж этот мир свободного ПО! Хотите создавать проекты, которые покорят мир? Пожалуйста. Хотите просто развеяться и проверить, где же предел гибкости Linux? Этим можно заниматься сколько угодно.
Хотите конкретный пример? Их есть у меня, причем один из них совсем свежий. Шринукс, или Shrek Linux, появился буквально пару дней назад. Это полноценная операционная система с нескучными обоями, где буквально каждая деталь отсылает к мультфильму про болотного огра. К слову, создатель не стал ограничиваться парой обоев — он погрузил в атмосферу Шрека все, что только можно было кастомизировать.
Мы в «Первой Форме» развиваем BPM-систему на базе low-code для автоматизации бизнес-процессов: документооборота, CRM, HR, PM и Service Desk. Мы работаем с B2B-клиентами, у которых платформа живет внутри реальных процессов компании: согласований, заявок, договоров, кадровых маршрутов, сервисных сценариев и внутренних регламентов. В такой модели у нас постоянно появляется поток запросов на доработку системы.
На первый взгляд кажется, что основная сложность начинается там, где нужно реализовывать изменения в конфигурации. На практике мы увидели другое узкое место. Самая дорогая и плохо масштабируемая работа начинается раньше: в момент, когда нужно превратить клиентскую формулировку в точную постановку для внедрения. В статье расскажем, как упорядочили этот процесс с помощью AI.
Чтобы подготовить КП по сложному инженерному проекту, одного менеджера недостаточно. Нужно собрать расчёты от нескольких специалистов, а после согласования решения проверить наличие сотен позиций на складе и докупить недостающее. Когда это ведут в разных системах, растёт доля ручных операций и риск ошибок. Рассказываем, как собрали единый цифровой контур для управления сложными продажами и закупками в on-prem BPMS на Linux и PostgreSQL.
В далёком 2001 году я впервые увидел Linux и понял, что это моё. Шли годы, менялись дистрибутивы и мои требования к ним, но вот недавно я решил закрыть гештальт и научиться играть на электрогитаре.
Покопавшись в интернете, наткнулся на кучу обзоров гитарных процессоров, комбиков и программ-эмуляций. Как это часто бывает, крутые коммерческие продукты есть под Windows и Mac, а вот про Linux как-то снова забыли.
В принципе, это нормально — иметь две системы под разные нужды. Но иногда очень не хочется перезагружаться, и я решил попробовать настроить свой Manjaro под работу со звуком. Мои первые эксперименты с JACK во времена 4 рубля за мегабайт закончились неудачей, а вот сейчас и знаний, и терпения хватило.
Моя система: Manjaro Linux, KDE, Wayland. Аудиоинтерфейс Motu M2.
Привет, Хабр! На связи команда Рег.облака. Мы запустили программу Free Tier полнофункционального облака с бесшовным переходом в основную инфраструктуру. Теперь любой желающий может заказать абсолютно бесплатно облачный сервер с минимальной конфигурацией с одним виртуальным ядром, 1 ГБ оперативной памяти и 10 ГБ пространства на NVMe-накопителе на срок до 6 месяцев и с возможностью ее расширения по запросу.
Но статья не об этом. Один-два гигабайта — ресурс ограниченный. И сегодня мы попытаемся разобраться, что в него помещается, какой стек выбрать, на чем можно сэкономить, а на чем не стоит. Будет полезно всем, кто работает с недорогими VPS или оптимизирует расходы на ИТ-инфраструктуру.
Друзья, я снова с подборкой программ! Поскольку работаю с графикой и перепробовал много редакторов, то хочу подсказать, чем заменить Photoshop. Нашел варианты и для обработки фотографий, и для серьезного дизайна. Каждый по праву можно назвать лучшим бесплатным аналогом Фотошопа на русском языке.
Сознаюсь: когда я впервые попытался запустить большую языковую модель на своём ноутбуке, всё закончилось вертушкой кулера, жутким лагом и системным сообщением «Недостаточно памяти». Казалось, что домашний ИИ — удел владельцев космических станций с жидким азотом.
Но прошло совсем немного времени, и ситуация изменилась до неузнаваемости. Теперь достаточно обычной RTX 3060 и получаса свободного вечера, чтобы завести себе персонального ассистента, который работает на даче без интернета и умеет шутить (или хотя бы пытается).
Я расскажу обо всём по порядку — без воды и фанатизма. Что вообще запускать, на чём запускать, какие подводные камни ждут и почему «самая новая модель» дома — далеко не всегда лучший выбор.
Поехали!
Готовьте отвёртку и VRAM — мы начинаем!
