Все потоки

Сегодня ни один крупный проект в области машинного обучения (ML) не обходится без фреймворков — готовых наборов библиотек, в которых базовые алгоритмы уже оптимизированы для различных архитектур. Выбор правильного фреймворка не только упрощает разработку, но и определяет успех проектов по внедрению искусственного интеллекта.

В этой статье эксперты лаборатории искусственного интеллекта российской ИТ-компании «Криптонит» рассматривают самые актуальные фреймворки для машинного обучения, анализируют причины их популярности, ключевые области применения и тенденции развития. Аналитика строится как на собственном опыте, так и на данных специализированных источников, таких как GeeksforGeeks, Upgrad, Octal Software и других, чтобы предоставить аргументированный и непредвзятый обзор.

Мы разделили обзор на две части. В первой рассматриваются фреймворки для глубокого обучения. Они ориентированы на построение и обучение нейронных сетей, в том числе сложных архитектур, таких как свёрточные модели и трансформеры. Вторая часть посвящена фреймворкам для классического машинного обучения. Они используются для работы с моделями, основанными на регрессии, решающих деревьях, методах ансамблирования (например, бустинг) и других алгоритмах без использования глубоких нейросетей.

Привет, Хабр!

Это снова мы, подкаст «Скрамное ИТ», и у нас готов новый выпуск! 

Вы когда-нибудь пытались применить ИТ-логику в личной жизни или распланировать отпуск как рабочий проект? Если да, то этот выпуск точно для вас. Мы поговорим о том, как ИТ-мышление выходит за пределы работы и начинает управлять нашей жизнью — со всеми вытекающими последствиями. 

На этот раз нашим гидом по теме стала Юлия Уварова.

В последние годы заметно вырос интерес к таким ролям, как инженер по безопасности приложений, DevSecOps‑инженер, а также тестировщик на проникновение. Именно такие специалисты интегрируют механизмы безопасности в процессы разработки и эксплуатации программного обеспечения, выявляют уязвимости на ранних этапах и помогают предотвращать потенциальные атаки.

Одним из наиболее распространенных инструментов для обучения и практического тестирования защищённости веб‑приложений является OWASP ZAP (Zed Attack Proxy). Этот бесплатный и открытый сканер безопасности широко применяется как профессионалами, так и начинающими специалистами для поиска уязвимостей в веб‑приложениях. Освоение работы с OWASP ZAP рекомендуется не только инженерам по информационной безопасности, но и разработчикам, DevOps‑специалистам и тестировщикам, заинтересованным в создании по‑настоящему безопасных сервисов. В Security Vision мы поддерживаем безопасность в том числе и данным инструментом, а также используем для сравнения результатов сканирования в режиме pentest наших скриптов по OWASP top 10.

В данной работе рассматривается практический подход к использованию OWASP ZAP для аудита безопасности веб‑приложений. Материал предназначен для студентов, разработчиков и всех, кто хочет освоить современные инструменты безопасной разработки.

Современный человек, вспоминая о прежних временах, частенько относится к ним с достаточной долей самодовольства, мол, «чего они там знали и могли уметь, — с ветки на ветку прыгали, вот и всё» :-). 

Однако, изучая историю, мы каждый раз натыкаемся на удивительные примеры того, что в корне развеивает этот озвученный подход, ибо «древние таки кое‑что умели!».

И сегодня мы поговорим о паре таких примеров — как люди, ещё в древности, делали свои собственные холодильники.

Да простые, да «без нанотехнологий» — но, оно работало, и это главное!

Кстати сказать, этот подход не утратил свою актуальность и поныне, так как знать технологические приёмы создания низких температур, без какого‑либо электропитания и современных материалов — это, как минимум, интересно, а как максимум, может вполне и пригодиться в каких‑то неожиданных ситуациях...

Меня зовут Антон, мне 46 лет. По образованию я экономист и юрист, всю жизнь занимался инновационным бизнесом — помогал доводить разработки молодых ученых до рынка. В «умный дом» я пришел случайно и совсем не по профессии.

В 2022 году после ковида я решил строить дом в коттеджном поселке. Сразу стало понятно: вложения большие, управлять инженерными системами вручную я не хочу. Я человек ленивый, хотелось, чтобы все работало автоматически, а я мог видеть и контролировать процессы даже на расстоянии.

Я начал звонить интеграторам. Стоимость — миллионы рублей за примитивные проекты: в основном только освещение, без котельной и климата. Я понял, что дешевле сделать самому. Так я оказался в мире автоматизации, где пришлось разбираться с контроллерами, датчиками, сценариями и кучей нюансов.

Сначала я построил баню — и поселился в ней. Она стала моим первым полигоном: именно там я начал собирать системы, тестировать конфигурации и сценарии, понимать, что такое умный дом на практике. А сам дом еще отделывается — в нем масштаб решений куда больше, все таки 230 м².

Фанаты долго ждали выхода Hollow Knight: Silksong — с момента первого анонса прошло семь лет разработки. Ожидание было настолько сильным, что когда студия Team Cherry Games наконец выпустила игру в сентябре 2025 года, наблюдались проблемы с доступностью игровых магазинов из-за огромного спроса. Это привело к сбоям на платформах Steam, Nintendo eShop, PlayStation Store и Microsoft Store.

Что можно сказать о Silksong? За 10 долларов (для базовой версии) вы получаете качественную инди-игру с огромным миром и обилием контента, прохождение которой займет десятки часов. Но это все равно не самый лучший пример метроидвании. Но кто тогда номер один? Ответа нет, но есть субъективный список игр жанра, в которые стоит поиграть, чтобы проникнуться им. Но перед этим позвольте все же сказать пару слов про Silksong.

Стою я на берегу Финского залива в Кронштадте. Февраль, минус 20, ветер такой, что человека сносит. А мы тут строим парк. На крыше. Над первой атомной подводной лодкой СССР.

Разработчики ненавидят, когда работа превращается в бурную имитацию кипучей деятельности.

Конкретно в управлении продуктами проблема в том, что выросло поколение людей, которых учили управлять продуктом только с помощью метрик и глубинных интервью, и для них это единственный здравый способ растить продукт. Этот подход обещает успешный успех и активно продвигается на курсах для начинающих продактов. Когда рынок рос, это даже работало: можно было скопировать чью-то идею и дальше А/Б-тестами с миллионом итераций её докручивать. Но при росте рынка росли и метрики, а с этим — и ЧСВ таких продуктов.

Сейчас эти продукты превратились в продуктов «+/- полпроцента».

Собирательный образ такого продакта — это человек, который не отвечает ни за какие решения, прикрывается исследованиями и не развивает продукт. И на вопросы вроде «А почему пользователи к тебе должны прийти?» или «Зачем это нужно?» они отвечают с недоумением: «В смысле? Мне же руководители не дают принимать решения и бюджет на исследования, а разработчики всё ставят под сомнение и ничего не хотят делать!..»

Но вот в чём штука: микроизменения — это не зло, ведь опытные разработчики также двигаются небольшими итерациями. Проблема — в микроизменениях БЕЗ понимания, куда идём.

Я занимаюсь евангелизмом и развитием продуктового подхода уже много лет, начинал с первого ProductCamp, преподавал в БШВД, потом — ВШЭ, участвовал в формировании продуктовых процессов в Авито (времён, когда появилась тема «зубастых продуктов»), Strategy Mindset c ProductSense. Сейчас у нас мастерская развития инструментов управления продуктами. Плюс я погружался в работу в Wargaming, Kaspersky, Яндекс, ЦФТ, Райффайзен Банк, Lamoda, BTS Digital, IBA и так далее.

Привет, Хабр! Я Игорь Морозов, архитектор в Platformeco. Мы более семи лет развиваем методологию композитных предприятий (Composable Enterprise), изначально разработанную с Google и Gartner, а также делаем продукты iPaaS, API-management и Workflow automation. На True Tech Arch #7, конференции для IT-архитекторов я рассказывал, как ИИ меняет интеграцию и автоматизацию. В этом материале по мотивам моего доклада я покажу, при каких обстоятельствах создание ИТ-продуктов уйдет доменным экспертам, появится возможность автоматизации недоступных ранее процессов и с какими вызовами это столкнется.

По данным рыночных исследований, только треть организаций точно знает, на что тратится их облачный бюджет. Остальные 80%+ косплеят лося, несущегося по горящему лесу — их ведет судьба. В конце месяца они получают счет за облако, но разобраться, кто и на что потратился, у них не получается. Да и как тут разобраться, если одни команды экономят и оптимизируют, другие боятся пожертвовать ресурсоемкими экспериментами, а третьи просто забывают выключить тестовые среды?

История смешная — ситуация страшная. Ведь когда компания переходит в облако, руководство ждет, что это облегчит контроль за расходами и повысит эффективность финансирования. На деле же нередко оказывается так, что инфраструктура становится, во‑первых, менее выгодной, а, во‑вторых, менее понятной. Все дело в особенностях облачной модели бюджетирования, которая сильно отличается от традиционной. Ну и дались тогда нам эти облака, возразит пытливый финдир?

Против логики, конечно, не попрешь. Но любую проблему при должном усердии можно решить, и чаще всего довольно элегантно. Так, непонятки с бюджетированием легко устраняются при помощи одного простого слова — детализация.

В этом году я второй раз подряд оказался в списке победителей «Технотекста». Когда вместе с летом прошла первая эйфория, во мне проснулся аналитик. Есть ли закономерность в победах? Что объединяет лучшие статьи на Хабре за последние семь лет? И главный вопрос - существует ли формула успеха, которая позволит покорить эту вершину и в третий раз?

Я вооружился своим парсером, собрал данные по всем победителям с 2018 по 2024 год и готов поделиться результатами. Это моя попытка реверс-инжиниринга победы, и, возможно, она поможет будущим чемпионам.

Привет, Хабр!
Это снова команда Eppie, децентрализованной p2p почты, в которой адрес принадлежит пользователю, а не сервису.

Пока мы занимались ядром приложения, ярких новостей было немного. Но теперь проект вышел на новый этап — всё чаще выходят обновления, о которых хочется рассказывать. Недавно в тестовой сети заработали децентрализованные адреса. Обзорный текст об этом можно почитать здесь. Если коротко, адрес в Eppie — это криптографический публичный ключ, а соответствующий ему приватный ключ дает пользователю полный контроль над почтовым ящиком.

А поскольку адрес — это публичный ключ, мы можем интегрировать существующие децентрализованные сети с совместимой криптографией, например Bitcoin. Что мы и делаем. В нашей тестовой сети уже можно создать новый Bitcoin-адрес, или импортировать существующий, и получать на него письма. Сегодня расскажем об этом подробнее.

9 сентября NVIDIA представила новый графический процессор Rubin CPX, разработанный специально для задач искусственного интеллекта с длинным контекстом. Этот монолитный чип оснащен 128 ГБ памяти GDDR7, способен обрабатывать миллионы токенов информации и оптимизирован для фазы предварительной обработки данных в задачах инференса. В деталях рассказываем, какую мощность выдает новинка и для какой работы подходит.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Николаевский, и мы с командой делаем СУБД Яндекса. С 2013 года в Яндексе использовали Kafka для потоковой передачи данных. Но Kafka со временем перестала справляться с растущими объёмами, и в 2017 году мы перешли на своё решение.

Брокер сообщений YDB Topics во многом вдохновлялся Kafka: в нём также есть топики, партиции и аналогичные способы работы с данными. Но есть и существенные отличия, о которых в конце прошлого года я рассказал на московской конференции HighLoad. Под катом — адаптированная для Хабра статья по мотивам этого доклада: про архитектуру транзакций в обеих системах и интересные для разработчиков детали и нюансы, которые мы обсуждали на конференции.

Реклама в Telegram — инструмент не только мощный, но и коварный. Можно вложить деньги и не получить никакого эффекта, если выбрать «мертвый» канал с красивыми цифрами в ленте. Именно для того, чтобы такого не случалось, мы запустили AI-бота для аналитики TG-каналов.

Доброго времени суток дорогой читатель!

Всё последующее содержание статьи очевидно является некой формой садизма, так что если если вы пришли за чоколадкой golangом, питоном, ванильным чапманом или другими формами сладкой жизни, лучше уходите.

Тема изоляции данных клиентов (мультитенантность) в saas или подобных продуктах исторически считается если не самой, то одной из наиболее сложных и требующих архитектурных извращений, тем в веб-разработке.

Существует несколько разных подходов, от банального tenant_id в каждой таблице базы данных, до физического разделения данных на разные сервера под разных тенантнов.

Компромиссным решением является выделение идентичных по содержимому (таблицам) схем для каждого нового клиента в одной базе данных. Таким образом мы получаем относительную защиту от утечек данных между клиентами с минимальными затратами на аренду новых серверов. Именно этот вариант мы и будем рассматривать.

Центральные банки — это правительственные учреждения, которые регулируют национальную валюту, что позволяет поддерживать здоровую экономическую среду, балансировать экспорт и импорт, предотвращать инфляцию и стимулировать экономический рост. Центральные банки оказывают непосредственное влияние на финансовые рынки, и в частности на валютные рынки.

Всем привет!

Сейчас много пишут о проблемах с поиском работы в ИТ‑отрасли и массовых увольнениях/«оптимизациях» персонала, в том числе якобы из‑за внедрения ИИ. Однако если открыть LinkedIn, складывается несколько иное впечатление — вакансий, конечно, не «пруд пруди», но и на «зимнюю спячку» это совсем не похоже. По крайней мере, на первый взгляд.

Совсем недавно мой друг искал работу в Германии. Сам он говорит, что «чукча — не писатель», поэтому с его позволения я решил поделиться с сообществом его наблюдениями и выводами по результатам данного «погружения в рынок». Тем более, что был непосредственным свидетелем данного поиска, и мы часто обсуждали его за чашкой кофе или бокалом пива:‑) На объективную оценку ситуации не претендую (или «не претендуем»?), но, наверняка есть немало коллег, которым эта информация может показаться полезной/интересной. Данная статья является компиляцией того, чем делился со мной он и моими собственными вставками и наблюдениями.

В комментариях к предыдущей статье справедливо заметили, что помнить множество паролей — напрягает.

И ведь действительно так: придумать сложный, запоминающийся пароль, даже в стиле известного «девятнадцать обезьян...» и потом не перепутать, сколько точно было обезьян — это трудно.

И тут я увидел валяющиеся без дела USB‑токены...

Ну, так получилось: один старый, но когда‑то навороченный Aladdin, а другой современный, но простой Rutoken Lite, оставшийся после апгрейда.
Что, если использовать их?

В 1876 году Питер Гатри Тейт предложил измерять то, что он называл «запутанностью» узлов. Шотландский математик, во многом предвосхитивший современную теорию узлов, искал практический способ отличать один узел от другого — задача, мягко говоря, непростая. 

Тейт предложил такой критерий различия. Разложим узел на плоскости и посмотрим на точки самопересечения. В одной из таких точек «перевернём» пересечение: мысленно разрежем, поменяем местами верхнюю и нижнюю нити и снова «склеим». Повторяя операцию столько раз, сколько нужно, можно получить незавязанный круг. Минимальное число таких «переворотов» он назвал мерой незавязанности — сегодня это известно как число развязывания узла.