В Python код является данными. Функции, классы, модули и даже стек вызовов можно исследовать во время выполнения программы. Этот механизм называется интроспекцией.
Интроспекция активно используется во фреймворках, логировании, тестах, dependency injection контейнерах и отладчиках. При этом многие разработчики пользуются ей неосознанно.
Разберем, что это такое, зачем нужно и как применяется на практике.
Какое здание самое длинное в России? Однозначно ответить на сей вопрос трудно, ибо при позднем Союзе, когда панельное домостроение достигло апогея, архитекторы увлеклись «горизонтальными небоскрёбами», и в каждом городе, где таковой имеется, именно его и считают рекордсменом. Прозвище у них одно на всех – «китайская стена», но формы в плане очень разные. Самая, пожалуй, экзотическая – у мурманского жилого дома, раскинувшего железобетонные щупальца на половину микрорайона 305.
После негодования по поводу реализации паттерна Repository в обучающих материалах, а именно скудность функционала, я решил, что нужно расширяться и это привело к тому, что появился ORM Query Builder, о котором подробно расскажет вам эта статья.
Не успели децентрализованный блокчейн и криптовалюты найти свое место в правовом поле, как им уже угрожает сам технологический прогресс. Основа работы и безопасности многих блокчейнов строится на том, как трудно делать масштабные математические вычисления для их взлома. Но что, если все эти вычисления будут по силам квантовым компьютерам?
При работе с Python да и другими языками программирования часто возникает необходимость ускорения выполнения кода, масштабирования обработки данных или работы с большим количеством сетевых запросов. Именно в Python для решения этих задач существуют три базовых метода. Это: threading, multiprocessing и asyncio. На первый взгляд – механизмы схожие. Но при детальном разборе ясно, что они решают принципиально разные задачи, опираются на разные модели исполнения и обладают своими ограничениями. В статье расскажу об особенностях каждого метода – будет интересно и познавательно.
2 гигаватта вычислительной мощности. 55 000 GPU. 18 миллиардов долларов инвестиций в один объект.
Эти цифры взяты не из научной фантастики. Они описывают то, что происходит прямо сейчас в Мемфисе, штат Теннесси. И это лишь видимая часть стратегии, которая может переопределить, кто будет контролировать мировую энергетику в ближайшие пять лет.
Мы продолжаем говорить об ИИ, электромобилях, спутниках �� роботах. Однако очень немногие видят, как все эти разные области связаны между собой. Но когда вы внимательно изучаете цифры, возникает одна реальность.
Возможно, мы наблюдаем строительство крупнейшей инфраструктурной монополии со времён Standard Oil. И на этот раз ставка - не нефть. Это энергия, которая будет питать искусственный интеллект XXI века.
Я покажу вам точную хронологию этой трансформации и объясню, почему такие гиганты, как Microsoft и Google, уже отстают.
Мой опыт про ведение дел был воспринят хорошо, поэтому поделюсь ещё своим подходам к организации папок в Телеграме.
Странное дело: Телеграм используют миллионы человек, а внятных гайдов по его удобному использованию я не встречал. Интернет полнится только всратыми лайфхаками вроде "10 полезных функций Телеграм" с набором фич разной степени полезности. Но ни у кого я не видел целостной картины, как ТГ превратить в удобный инструмент для решения задач. Усаживайтесь поудобнее, я вам всё покажу.
Придумать первую задачу для AI было очень и очень непросто. Десятки статей на Хабре и в прочем интернете не помогали. Со временем все оказалось просто - надо было вывернуть мозг наизнанку и начать думать вероятностями.
Для настройки и сопровождения промышленного IoT уличного освещения нужна привязка к карте. Контроллеры и Шкафы управления - десятки параметров, их комбинаций, визуализация mesh-сети. Так и не получилось создать рабочую схему со слоями, позволяющую сделать карту действительно интерактивной.
С приходом новых технологий (n8n, AI агенты, Claude) невозможное стало простым.
Чем сегодня измеряется популярность? Мемными картинками и вирусными роликами. Чем больше мемов, тем больше популярность. Это хорошо знают актёры: стоит только выйти новому фильму с Райаном Гослингом или Леонардо Дикаприо, как их образы тут же нарезаются на тысячи мемов. Но с появлением генеративных моделей теперь образ можно воспроизвести, сымитировать или «дособрать» из данных, не копируя ни одного конкретного кадра из фильма или видеороликов. Законы, построенные вокруг понятий оригинала и копии, оказались к такому не готовы.
На этом фоне поступок Мэттью Макконахи выглядит ранним симптомом системного сдвига. Вместо того чтобы бороться с каждым deepfake по отдельности или полагаться на разрозненные законы о праве на публичность, он решил зарегистрировать собственный голос, фразы и внешность как торговые марки. Фактически — превратить свою личность в формализованный бренд, защищаемый так же, как логотип или слоган компании.
Этот шаг важен как прецедент. Если личность можно юридически оформить как объект интеллектуальной собственности, то вопрос уже не в том, защитит ли это конкретного актёра от ИИ. Вопрос в том, что произойдёт с культурой, технологиями и самим понятием человека в цифровой среде, если подобный подход станет нормой.
Первая часть из микро-цикла статей о продуктовой колористике, который поможет дизайнерам, работающим с интерфейсами, глубже изучить вопросы колористики и её системности в продукте
Буквально пару недель назад, проводя код-ревью, меня внезапно накрыло осознание: огромный кусок логики наших мини-приложений - это чтение и парсинг Excel-файлов. При этом целая команда разработчиков решает одну и ту же задачу, но каждый по-своему.
Стало немного больно.
Поэтому я написал xlea…
Не имея возможности самостоятельно двигаться, Хокинг совершил самые невероятные путешествия в пространстве и времени. Он прожил на 50 лет дольше, чем предсказывали врачи, и использовал каждый из этих дней для поиска ответов на фундаментальные вопросы. Можно ли предсказать будущее? Превзойдет ли нас искусственный интеллект? Есть ли другая разумная жизнь во Вселенной?
Что ж, попробуем разобраться и мы.
Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.
Подмести весь супермаркет Albert Heijn? Звучит несложно. Собственно, так и должно быть.
Но я студент-информатик и у меня есть одна проблема — склонность оптимизировать процессы, которые, быть может, оптимизации не требуют.
Поэтому вместо того, чтобы просто делать свою работу, ну то есть… подметать… я поступил так, как поступил бы любой здравомыслящий человек: превратил план этажа супермаркета в решётчатый граф, создал визуальный редактор и написал на C++ оптимизатор пути, используя алгоритм имитации отжига (simulated annealing).
Борис Цирлин
Если спросить в интернете о предмете, вынесенном в название, например у Яндекса, то, подключив Алису AI, тот даст в качестве ответа какой-нибудь лозунг типа:
Рекламы в Телеграме много, а вот действительно эффективная бывает не у каждой компании. Разбираюсь в том, как устроена реклама в Мини приложениях Телеграм — что это, кому нужен, какие цели и инструменты.
Мир полон отличных и не очень мобильных приложений, ваш код работает на миллионах девайсов в карманах пользователей. Но это все еще «малый экран». А как насчет того, чтобы ваш софт крутился на дашборде Polestar или Volvo?
Раньше разработка под Automotive была похожа на закрытый клуб масонов: свои проприетарные системы, SDK, которые выдавали только по подписке кровью, и документация которую походу специально шифром непонятным на случай оккупации писали. Но потом пришел Google, и понял что тут он еще не зарабатывал. Так появился Android Automotive OS (AAOS).
И нет, это не тот Android Auto - зеркало который транслирует карты с вашего телефона на экран машины. Давайте сразу это запомним ибо путаница здесь колоссальная.
Привет!
Сегодня расскажу о GoMCP — production-grade альтернативе официальному MCP SDK от Anthropic. Спойлер: получилось в 10 раз быстрее, с multi-tenancy и enterprise-фичами из коробки.
100K+ tool calls/sec (vs ~10K у Python SDK)
Security hardening: input validation, audit logging, rate limiting
Multi-tenancy: изоляция namespace + квоты
3 адаптера: stdio (MCP v1), gRPC, HTTP REST
213 тестов, 430+ Full Ralph итераций
Я очень люблю всякие курсы программирования для детей, где маленьких мальчиков и девочек учат программировать. Им обычно говорят слова типа: «Ты всё сможешь, только попробуй. У тебя обязательно получится. Ты станешь программистом. Ну или, на худой конец, майором-программистом, зато Дубай увидишь».
Как правило, на таких курсах детям не объясняют самое главное. Ты пожизненно будешь рабом каких-то тупых соглашений, на которые, к сожалению, ты повлиять вряд-ли сможешь.
В начале 2026 года в сегменте мини-ПК стало заметно больше устройств, которые выходят за рамки привычного формата. Речь не столько о росте производительности, сколько о попытках по-другому собрать компактный настольный компьютер: добавить вспомогательные экраны, сделать модульное подключение, встроить блок питания или использовать мобильные платформы без упрощений. В этой подборке собраны мини-ПК, показанные на выставке CES 2026 и сразу после нее, которые выделяются необычным подходом разработчиков к конструкции и возможностям.
ONNX Runtime (ORT) — это высокопроизводительный движок для выполнения моделей в формате Open Neural Network Exchange (ONNX). Он предлагает оптимизированные реализации для CPU и GPU, поддержку различных аппаратных ускорителей и, что ключевое, простой C++ API. В этой статье мы разберем, как выполнить инференс модели для табличных данных, используя ONNX Runtime в C++ проекте.
Ссылка для скачивания: Библиотеку можно получить через официальный GitHub (сборка из исходников). Для простоты в проектах часто достаточно забрать предсобранные бинарники из релизов.
