Все потоки

В этой статье мы углубимся в реализацию шифрования (end-to-end) сообщений на стороне клиента с использованием JavaScript и Web Crypto API, разобрав практический пример, который будет в самом конце статьи.

Начнём с того, что если вы полный ноль в криптографии, то понять написанное здесь может быть непросто. Мне самому, несмотря на 10 лет опыта в разработке, пришлось поломать голову — всё, что здесь происходит, это чистая математика, о которой мы в этой статье говорить не будем :) Особо впечатлительные могут подумать, что это магия :)

Если вкратце, без сложных слов и терминов, попробую объяснить суть сквозного (end-to-end) шифрования

Персонализированная электронная татуировка на лице, которая работает по принципу ЭЭГ, отслеживая активность мозга. Её ключевая особенность в способности определить, когда орган перегружен, а работа неэффективна. Устройство, которое собирает данные также использует их для прогнозирования умственной перегрузки. Смысл нанесения такой татуировки в том, чтобы гибко настраиваться на золотую середину в своей производительности.

Привет, Хабр!

В этой статье рассмотрим, как и почему в Kubernetes может сломаться service discovery — даже когда DNS вроде бы работает.

В данной статье представлен авторский подход к унификации и централизации механизма обработки ошибок в HTTP-обработчиках веб-сервисов, разработанных на языке Go. Статья подробно рассматривает ограничения традиционных методов обработки ошибок, ведущие к дублированию кода и снижению поддерживаемости. Предлагается новый архитектурный паттерн, включающий использование специализированной сигнатуры функций-обработчиков, кастомного типа ошибки HTTPError для инкапсуляции статуса ответа, сообщения для клиента и внутренней ошибки для логирования, а также Middleware-адаптера для интеграции с фреймворками net/http и Gin. Данный подход демонстрирует повышение читаемости кода, упрощение отладки и обеспечение консистентности ответов API, что представляет собой значимый вклад в практику разработки бэкенд-сервисов на Go.

I.

В Балладе о Белом Коне Г.К. Честертон описывает Деву Марию:

Её лицо было как открытое слово,
Когда смельчаки говорят и решают,
Даже цвета её плаща
Были лучше добрых вестей.

Почему цвета её плаща?

Средневековые мастера относились к краскам очень серьезно. Это было до появления современной химии, поэтому для получения хороших цветов приходилось изрядно потрудиться. И они действительно старались: известно, что для создания золотых бликов они использовали настоящее золото, расплющенное в тончайшие листы.

Синий был ещё одним сложным цветом. Можно было получить посредственный, полувыцветший синий с помощью азурита. Но если нужен был идеальный синий, цвет неба в ясный вечер, требовался ультрамарин.

[)

Мадонна с младенцем, автор Филиппино Липпи

Последние 3-4 года идет бум ИИ и бизнесов, которые появились и появляются на этой волне. Понятно, что все хотят откусить от этого куска, а инвесторы хотят выгодно вложить миллион, что бы через 5 лет получить 100. За это время мы увидели огромный рывок начиная с того как чат ГПТ взорвал наше сознание а за ним последовала Сора, которая делала очень крутые картинки и видео ряд всего лишь за пару хороших промтов до того, что мы имеем сейчас.

Очень сильно выстрелили RAG engine технологии, которые дали возможность не переучивать модель на корпоративных данных и прям в режими лайва создать векторную БД и засунуть все туда, прикрепить ее к модели и получить очень узко заточенного помошника, который может ответить на любые вопросы из вашего домена.

Скажем у вас есть база знаний на 100+ документов на тему недвижимости, коммерческой или нет, ипотеки, рассрочки, земельные сделки и все такое. Так вот раньше все это надо было найти в этих документах, прочитать, понять и сформировать ответ или подготовить данные по этому. Когда сейчас это можно сделать просто детально описав это AI агенту.

Агенты по написанию кода какого угодно тоже дал огромный прирост в скорости разработки, он помогает закрыть рутинные задачи быстро, главное хорошо контролировать процесс.

Поскольку я разработчик, буду в основном говорить про направление разработки программного обеспечения.

Появляется много новостей, что биг техи сокращают рабочие места и массово увольняют разработчиков. Плюсом идут посты в LN о том, что работу ищут по пол года. Все это очень демотивирует и складывается впечатление, что скоро действительно разработчики будут не нужны, весь код будет писать ИИ.

Страшно, но попробуем оценить масштабы автоматизации в управлении проектами в цифрах. Неоднократно в заявлениях Garthner и прочих мастотондов корпоративных трендов розвучало грандиозное “80% к 2030 году” – но что на практике означает эта цифра и каков прогресс на данный момент?

В мире, где условия задач постоянно меняются, способность языковой модели учиться на ходу без перестройки своих параметров становится настоящим вызовом. Недавнее исследование показывает, как простые техники рефлексии, эволюционных эвристик и планирования превращают LLM в гибких агентов, способных адаптироваться к новым ситуациям. От классической игры «камень-ножницы-бумага» до сложных головоломок Ханойской башни — узнайте, какие стратегии работают лучше всего и какие перспективы откроются перед LLM в динамических средах.

На Хабре регулярно публикуются истории о зарождении и развитии ИТ в 1970-е и 1980-е на Западе, но очень не часто можно прочитать о том как это происходило в СССР и России. И обычно, в этих историях идет речь о том как это проходило в столицах, упуская то как это происходило в провинции.

Что бы заполнить эту лакуну, и осветить дела минувших дней, хочу поделится воспоминаниями Виктора Казаринова директора ООО "Патисоник", которые он публиковал с февраля 2017 по апрель 2024 года на форуме ZX-PK.RU. Виктор непосредственный участник разработки всех компьютеров, производимых его предприятием, таких, как Patisonic-48, Patisonic-48ST, Aleste-520EX, а также других интересных самодельных компьютеров. Для более удобного чтения, опубликованные воспоминания были объедены воедино и с минимальными косметическими правками представлены вашему вниманию.

Языковая модель, которая работает быстрее, понимает глубже, а объём имеет более компактный, — кто ты, воин? Да, это Gemma-3, как вы уже догадались по названию статьи. Google, а точнее подразделение DeepMind, вновь смог приятно удивить активных пользователей ИИ, выпустив довольно лёгкий инструмент, который готов посоперничать с гигантами вроде ChatGPT-4 и Deepseek-R1. Компания даже заявила, что Gemma-3 — это лучшая нейросеть среди малых языковых моделей и что она лишь немного уступает производительности DeepSeek-R1, который имеет 671 млрд параметров.

Нейросети Gemma позиционируются разработчиками как лёгкие ИИ, способные выполнять широкий спектр операций: генерировать текст различных форматов, изображения и даже короткие видео, анализировать медиа, создавать несложный программный код и так далее.

Ну, по крайней мере так про неё говорят. А насколько это правда, мы проверим.

Вы можете зарабатывать больше, не увеличивая продажи — достаточно начать контролировать больше звеньев в цепочке ценности. Именно здесь скрываются дополнительные источники маржи и точки роста. В одном из прошлых постов мы уже знакомились с понятием цепочки ценности. Теперь разберём, какие стратегии можно выстроить на её основе на конкретных примерах. Все они направлены либо на то, чтобы забирать маржу на конкретном этапе, либо использовать это звено как точку выхода в другие цепочки.

В продолжение темы, поднятой в предыдущем посте — о понимании, что такое продукт и как его определить, — сегодня мы разберём более глубоко понятия добавочной ценности и цепочки создания этой ценности.

От ответа на эти вопросы зависит распределение ресурсов, назначение ответственных и оценка результативности. Давайте разберёмся, как точно определить продукт и почему это важно для развития бизнеса.

Деньги не приходят в бизнес просто так. Их направляют люди — в обмен на решение конкретных задач. Чтобы зарабатывать, необходимо чётко понимать, как устроена экономика, как люди распределяют бюджеты — и какое место в этих потоках может занять ваш продукт или услуга.

Давайте будем честны: как Unity-разработчики, мы все пишем код, который может содержать ошибки. Это касается и меня, и вас, и даже искусственного интеллекта.

Многие разработчики программного обеспечения считают модульное (или unit) тестирование важнейшим инструментом для раннего выявления и предотвращения регрессий. Но действительно ли оно эффективно в контексте разработки Unity-проектов?

В этой статье я поделюсь с вами нашим опытом внедрения тестов в Virtual Maker. Мы рассмотрим разницу между модульными, интеграционными и сквозными тестами, а также обсудим, почему вам не следует (по моему мнению) прибегать к последним в ваших проектах.

Давно не было обзоров музеев от нашей службы. Чтобы исправить эту ситуацию, я отправился в новый музей компании «Росатом» под названием «Атом». Сам музей находится на ВДНХ и открыт для всех желающих. Я был в нём два раза. С первого раза не получилось сделать материал, но во второй раз я уже смог собрать информацию и структурировать её. Представляю вашему вниманию обзор музея «Атом». Приятного чтения!

Собрал в одном тексте краткие достижения и неудачи компании SpaceX на пути разработки многоразовой транспортной космической системы Starship — чтобы отчетливее увидеть прогресс и всё с этим связанное.

Вполне возможно, что Starship Block 2 больше не полетит, а испытания продолжатся сразу с третьей версией корабля и второй версией бустера (хотя, есть надежды на повторный запуск уже летавшего ранее в 8-м полете B15).

Привет, Хабр!

В этом посте хотим рассказать, как технология FastML (о самой разработке уже рассказывали здесь) начала работать на российских документах разного типа в контуре нашего продукта ContentCapture и что из этого вышло.

Вкратце введем в курс дела. Многие компании сталкиваются с необходимостью обрабатывать большое количество однотипных (не одинаковых) документов, извлекать из них нужную информацию и экспортировать. Естественно, это долго, мучительно, а иногда еще и с ошибками. Для автоматизации такой рутины и используется ContentCapture, а точнее, встроенные в него две технологии — гибкие описания и теперь еще и FastML. 

Гибкие описания — это универсальный подход к извлечению данных, особенно если речь идет о сложных документах. Однако для их создания нужно время и навыки работы со специальным инструментом — Content AI Layout Studio. Для тех, у кого таких скиллов нет, и был создан FastML, с которым сможет справиться любой пользователь, независимо от техподготовки. С помощью FastML модели для новых типов документов создаются в несколько кликов на основе нескольких примеров, что значительно сокращает время их внедрения в контур компании и бизнес-процессы. 

Под катом рассказываем и показываем, какие теперь документы могут автоматически обрабатывать пользователи ContentCapture с помощью встроенного в него FastML, а также делимся данными тестирования и объясняем, в чем могут возникнуть сложности.

Каждый год вы проводите стратегические сессии и думаете как заработать больше денег в следующем году. Но от куда взять увеличение выручки? Надо увеличить долю рынка? Но как и за счет чего?

В этой статье вы узнаете, какие тактики позволят расширить вашу долю рынка на разных стадиях его развития.

Привет, Хабр. Продолжаем изучение Istio и сегодня рассмотрим некоторые интересные особенности, которые в дальнейшем могут облегчить сопровождение и развитие сервисной mesh-инфраструктуры в Kubernetes. С ростом распределённых систем и микросервисных архитектур в Kubernetes всё чаще встаёт вопрос о построении надёжной, масштабируемой и безопасной сетевой инфраструктуры. Когда одного кластера становится недостаточно, возникает потребность объединить несколько инсталляций в единую mesh-сеть. Здесь и появляется Istio, как кандидат на реализацию мультикластерной архитектуры.