Пока вы апскейлите видео или гоняете LLM, ваш ноутбук может тихо умирать. Ядро GPU показывает комфортные 65°C, а видеопамять в это время жарится на 105°C, ведь заводская логика следит только за ядром. Рассказываю, как я написал утилиту VRAM Guard на Python, чтобы спасти "золотое" железо от деградации с помощью метода импульсного троттлинга. Вот как он работает...
Прямо сейчас, прежде чем вы проскроллите дальше, сделайте паузу и представьте себе велосипед. Самый обычный, двухколёсный, который вы видели сотни раз в жизни. Возможно, даже катались на нём прошлым летом.
А теперь мысленный эксперимент. Попробуйте в голове ( а еще лучше на листке бумаги) набросать его механическую схему. Как рама соединяет переднее и заднее колёса? Как протянута цепь и где находятся педали?
Если ваш велосипед выглядит как сюрреалистическая конструкция, которая никогда не сдвинется с места, — добро пожаловать в клуб. Вы только что столкнулись с феноменом, который в когнитивной психологии называют «иллюзией глубины объяснения». Проблема здесь не в том, что мы плохо рисуем. Проблема в том, что мы уверены, будто знаем, как работают вещи, хотя на самом деле наше понимание заканчивается на уровне пользовательского интерфейса.
Привет, Хабр! Мне принесли на отстройку электрогитару Squier FSR Bullet Telecaster цвета Olympic White, и теперь мы сможем рассмотреть и послушать эту популярную модель во всех подробностях.
Конкуренция на рынке музыкальных инструментов сегодня весьма значительна, и для принятия решения о приобретении того или иного варианта хочется знать о нём и о возможных альтернативах как можно больше.
Представьте: ваши автотесты проходят стабильно, ошибок почти нет, команда довольна. Но со временем тесты стали работать в «стерильных» условиях и перестали отражать реальность. Именно с такой ситуацией мы столкнулись на крупном продукте после трех лет регулярных прогонов. В этой статье расскажем, как мы перешли от «зашитых» констант к системе динамической генерации данных, сделали тесты «сложнее» и в итоге повысили их реальную эффективность в 10 раз.
Причина такого поведения оказалась в самом фундаменте: автотесты опирались на статичные, «зашитые» данные, созданные еще при первом покрытии кода. Они были разработаны более трех лет назад и для скорости были объявлены в виде констант непосредственно перед кодом теста.
В 22% случаев онкологи не могут назначить лечение из-за рисков, связанных с хроническими заболеваниями. Сегодня разбираем кейс, в котором ИИ помогает врачам решать сложнейшие когнитивные задачи, связанные с лечением различных видов рака. Рассказываем про методологию GraphRAG, разбираем, как устроены и работают решения из кейса и проводим сравнительный анализ всех способов решить эту сложнейшую задачу.
Привет, Хабр! Это Андрей Носов, AI-архитектор из Raft. Я проектирую и создаю системы, которые должны стоять годами — сегодня речь пойдёт именно о них. В этой статье по мотивам моего доклада на AI Сonf 2025 я расскажу, как превратить стандартные RAG-системы из простых источников знаний в управляемый инструмент, способный справиться со сложным контекстом. Вас ждёт не просто технический обзор, а практическое руководство, где мы пойдём от прода к проду.
Всем известно, что в распределённых системах невозможно гарантировать доставку сообщений, выполняемую ровно один раз. А вот обеспечить однократную обработку сообщений можно. Добавляя к каждому из сообщений уникальный ключ идемпотентности, можно сделать так, чтобы потребители сообщений распознавали бы и игнорировали дубликаты сообщений. То есть — игнорировали бы сообщения, которые уже были получены и успешно обработаны.
Как именно работают подобные механизмы? Потребитель, получая сообщение, берёт его ключ идемпотентности и сравнивает с ключами сообщений, которые уже были обработаны. Если такой ключ уже встречался — входящее сообщение является дубликатом и его можно проигнорировать. В противном случае потребитель начинает обработку сообщения. Например — сохраняя в базе данных само это сообщение или какое-либо представление данных, полученное после его анализа.
Кроме того, потребитель сохраняет ключ идемпотентности сообщения. Очень важно, чтобы две этих операции были бы выполнены атомарно. Обычно это достигается путём их выполнения в транзакции базы данных. В результате получается, что возможны два исхода такой операции. Первый — сообщение обработано и его ключ идемпотентности сохранён в базе данных. Второй — выполнен откат транзакции, в базу данных не внесено никаких изменений. При таком подходе обеспечивается то, что потребитель, который не смог обработать сообщение, обработает его снова, после его повторной доставки. И это же гарантирует то, что система проигнорирует дубликаты сообщения, полученные после его успешной обработки.
48 часов, 100 разработчиков, и одна задача — создать с нуля продукт. Именно так работают хакатоны. Мы собрали всё, что знаем про их организацию, и оформили это в большое пошаговое руководство.
Расскажем, как хакатоны работают на практике: на реальных кейсах, с цифрами, результатами и примерами, которые действительно «зашли». Статья сэкономит месяцы проб и ошибок и будет полезна всем, кто рассматривает хакатоны как инструмент поиска решений, партнёров и сильных команд.
Если вы давно хотели разобраться, как хакатоны выглядят изнутри, этот материал точно стоит прочитать.
В промышленном дизайне форму часто воспринимают как итог: финальный штрих, красивую точку в конце длинного процесса. Мы обсуждаем её через визуальные категории — нравится или нет, современно или устарело, эффектно или спокойно. Но в реальной серийной разработке форма никогда не является просто результатом. Она — обязательство, которое дизайнер берёт на себя.
Обязательство перед пользователем, перед брендом, перед продуктом, который будет жить дольше одного релиза. И если смотреть на дизайн с этой позиции, разговор о форме быстро выходит за рамки эстетики и становится разговором о профессиональной ответственности.
To-do list приложения — это способ записать все свои задачи в одном месте, чтобы не забывать о них и не переживать. Одному нужен минимализм, другому — календарь и привычки, третьему — командная работа и контроль.
Я собрала обзор так, как выбираю инструмент для себя: проверила приложения в реальных сценариях — быстрый захват на телефоне, планирование недели на ПК, повторы и напоминания — и оценивала не функции, а скорость, с которой они превращают хаос в план.
Если вы работаете в банке, страховой, МФО или любой другой организации, которой нужно проверять паспорта клиентов, запрашивать сведения из ЕГРЮЛ или получать сведения о наличии (отсутствии) судимости — рано или поздно вы упрётесь в СМЭВ. И скорее всего, обнаружите, что подключиться к нему сложнее, чем казалось.
В этой статье расскажем, как устроен процесс подключения, на каких этапах обычно буксуют, и разберём на практическом примере, как мы в Cloud4Y помогали клиенту пройти этот путь.
Пятница, вечер. Обычный коммит перед выходными. В списке файлов — ничего подозрительного. Через пару часов API-ключи от продакшена уже лежат в публичном репозитории.
Большинство утечек секретов происходят именно так. Не из-за взломов, а из-за инструментов, которые делают небезопасное поведение слишком удобным.
В этой статье разбираем, как API-ключи «утекают» при работе с HTTP-клиентами, почему Postman и IDE создают ложное чувство безопасности и какие системные ошибки приводят к реальным инцидентам с многомиллионными последствиями.
Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье я расскажу про то, с чего на самом деле стоит начинать большинство backend-проектов в 2026 году. Spoiler alert: это не микросервисы.
Я покажу, как собрать простое, но полноценное монолитное приложение на Spring Boot и Kotlin — тот самый надежный фундамент, который позволит вам запустить MVP за недели, а не месяцы. А в конце расскажу, где можно системно прокачать навыки Kotlin-разработчика, чтобы строить такие системы уже профессионально.
Рекурсия часто кажется новичкам «высшим пилотажем» или магией. На деле это фундаментальный инструмент, который незаменим при работе с деревьями и сложными структурами данных. В этой статье мы разберем анатомию рекурсии, заглянем «под капот» стека вызовов, выясним, почему Гвидо ван Россум не любит хвостовую оптимизацию, и научимся ускорять вычисления в тысячи раз с помощью мемоизации.
Привет, Хабр! Как вы думаете, с чего начинается путь самурая пользователя? Правильно, с онбординга. Онбординг — это не просто анкета «для галочки», а первый диалог продукта с пользователем. От того, насколько он понятен и предсказуем, зависят и конверсия в заявки, и нагрузка на службу поддержки.
Меня зовут Лена, я работаю дизайнером интерфейсов в ЮMoney. В этой статье делюсь опытом проведения A/B-тестирования изменений процесса онбординга на сайте для B2B-клиентов. Вдруг те же «слепые зоны» и сложные формы есть и в ваших продуктах? Наши решения окажутся вам полезны и помогут улучшить клиентский путь.
Рекурсия — прекрасный инструмент математического анализа. В математике это реально полезный и фундаментальный инструмент, поэтому математики привыкают мыслить рекурсиями и активно агитируют за перенос этой логики в программирование. Благо в программировании функции технически могут вызывать самих себя. Из‑за этого возникли даже так называемые функциональные языки программирования, основанные на идее отказа от циклов в пользу «универсальной» рекурсии.
Однако, следует понимать что рекурсия в математике и рекурсия в программировании далеко не одно и тоже. Как отметил Ален И. Голуб в книге «Веревка достаточной длины, чтобы… выстрелить себе в ногу» (п. 6. Если вы не можете сказать это по‑английски, то вы не сможете выполнить это и на Си/Си++) — математическое мышление может помешать писать хорошие программы. И как раз рекурсия наглядно демонстрирует эту мысль.
Математика абстрактна — в ней рекурсия работает в рамках математической логики, а это скорее логика вида «что было бы, если бы функция вызывала сама себя» — реальных вызовов функцией самой себя там нет — математики не вычисляют рекурсии пошагово (как это делает компьютер) поэтому там нет и описанных ниже побочных эффектов появляющихся у рекурсии в программировании. В математике рекурсия более универсальна чем цикл, но в программировании всё наоборот — здесь цикл намного гибче и универсальнее.
Негативные эффекты от рекурсии в программировании носят алгоритмический характер поэтому компиляторы языков программирования общего назначения не могут оптимизировать рекурсию — она неуправляема даже для программиста, не то что для компилятора. Компиляторы функциональных языков программирования умеют преобразовывать так называемую «хвостовую» рекурсию в цикл, убирая её негативные эффекты. Но «хвостовая» рекурсия позволяет реализовать лишь простейшие варианты рекурсии. В общем случае рекурсия эквивалентна нескольким псевдоциклам и анализ количества и функционала этих псевдоциклов нетривиален, а потому не подлежит оптимизации компилятором. По сути «хвостовая» рекурсия не более чем «заплатка» позволяющая вернуть в функциональные языки программирования опрометчиво удалённые из них циклы. Вред от мышления рекурсиями в программировании будет рассмотрен ниже на конкретных примерах.
Из новостей: суд в Великобритании одобрил иск против Valve на $900 млн, Свен Винке подпалил игрожуров, состоялся релиз Godot 4.6, 52% разработчиков игр считают, что генеративный ИИ негативно влияет на индустрию.
Из интересностей: посиделки с инди с Петром Сальниковым, постмортем Only Way is Down, создание Catacomb 3-D, успех иногда вредит.
В современном мире защита от несанкционированного доступа к внутренней информации предприятия играет важную роль в системе безопасности предприятия. Многие предприятия формируют закрытый информационный корпоративный контур, в котором создается необходимая инфраструктура для решения бизнес задач предприятия. Решение таких задач невозможно без обеспечения сотрудников качественным и функциональным ПО, таким как офисный пакет «Офис+ Стандартный». Информационным службам предприятия приходится решать задачи по установке, обновлению, управлению версиями ПО, создание и поддержание процессов взаимодействия между различным ПО внутри корпоративного контура. Рассмотрим, как офисный пакет «Офис+ Стандартный» помогает решать подобные задачи.
Хабр, всем привет! С вами Лиза Акманова, ведущий аналитик ГК «Юзтех».
Представьте идеальный мир: аналитик пишет ясное техническое задание, разработчик его реализует и всё работает безупречно. Но когда в проекте появляется Kafka, эта идиллическая картина часто рассыпается. Почему? Потому что существуют технические нюансы, которые аналитик может не заметить, а разработчик не озвучить. Давайте вместе разберемся с этими “граблями” и научимся их обходить.
Привет Хабр! В каждой компании есть люди, которые не пишут код каждый день, но почти каждый день принимают решения, от которых этот код либо спокойно живёт под нагрузкой, либо превращается в источник инцидентов и срочных созвонов. Думаю они согласятся, что масштабируемые IT-продукты строятся не только на технологиях, а ещё и на умении мыслить вероятностно.
Когда в команде спорят о фичах, производительности или надёжности, я редко слышу принципиально разные аргументы. Чаще это разные формы одного и того же:
— Мне кажется, пользователям понравится.
— Я уверен, что система выдержит.
— Ну сейчас же всё работает.
Проблема в том, что «кажется» и «уверен» плохо масштабируются. А числа — масштабируются отлично.
Как писать «скучные» API-автотесты на Go: выносим всю инфраструктуру в Axiom, оставляя в тестах только бизнес-сценарии, и запускаем всё в CI/CD с Allure.
