Все потоки

Ещё какой-нибудь год назад при сборке ПК можно было просто следовать стандартному набору рекомендаций. Берём ядер побольше, память побыстрее, видеокарту посвежее, NVMe-накопитель, накидываем туда 32 гига оперативки — и в ус не тарахтим. Да, подход, прямо скажем, был не без оговорок, но в целом работал. Однако 2026-й всё перемешал. Память подорожала, видеокарты тоже, а производители вдруг массово вспомнили про AM4 и начали выпускать под неё свежие материнские платы. Так многое из того, во что мы привыкли верить, оказалось практически неактуальным.

Нейрофотосессия онлайн — это олицетворение сложного термина, но предельно простой задачи для ИИ, с которой сегодня может справиться почти любая популярная нейронка: от GPT Image до Midjourney. Проблема в том, что эти сервисы ориентированы на свою целевую аудиторию, и не доступны у нас на сегодняшний день. Впрочем, это не мешает нам делать студийные фотосессии, ведь у многих мировых движков есть API, которыми пользуются разработчики для создания своих сайтов, ботов, приложений. И их очень много. Однако, не все работают корректно и прозрачно. Собрали для Вас топ нейронок для создания фотосессий и бонус в виде промптов, которые сегодня «вирусятся» в сети. 

В задачах на SQL особенно интересно то, что один и тот же результат часто можно получить несколькими способами – и разница между ними оказывается не только в красоте запроса, но и в его поведении на реальных данных. В этой статье – разбор прикладной задачи про поиск подозрительных логинов из разных стран в пределах двух часов: с вариантом через self join, альтернативой на оконных функциях и сравнением планов выполнения в PostgreSQL.

Школьные олимпиады по информатике до сих пор воспринимаются как отдельный мир, где дети решают абстрактные задачи, далёкие от реальной работы. Но сильный олимпиадник сегодня уже не просто быстро пишет код. По уровню алгоритмического мышления он близок к junior, а иногда и к middle-разработчику, только без боевого опыта. Он умеет жить в таймлимитах, думать об асимптотике, быстро проектировать решение, дебажить под давлением и работать не только с чистой алгоритмикой, но и с задачами по ИИ, безопасности и робототехнике. Поэтому заключительный этап Всероссийской олимпиады школьников по информатике, который в этом году проходит с 22 по 28 марта, показывает, какой инженер будет нужен индустрии через несколько лет. Чтобы понять, из каких скилов собирается портрет будущего инженера, мы посмотрели, как сегодня устроен финал олимпиады, какие задачи там дают и чему он на самом деле учит.

AI-копилот за 40 секунд сгенерировал мне форму на 180 строк с валидацией через zod и сэкономил полчаса. А потом потратил два моих часа на отладку хука с race condition, который я бы написал сам за 40 минут. После месяца плотной работы с Cursor, Copilot и ChatGPT на продакшн-проекте React/Next.js я вывел для себя систему: какие задачи отдавать AI, а к каким его подпускать нельзя.

Собрал свой опыт настройки проектов для кодовых агентов. Как написать правила, чтобы агент не делал глупых ошибок, как научить его работать с окружением, как делиться скиллами между репозиториями и не сойти с ума, когда в команде у каждого свой инструмент — Claude Code, Cursor, Copilot.

В C++ уже есть корутины. Есть диапазоны. Есть готовые библиотеки.

Но это не мешает взять гаечный ключ и начать собирать генератор вручную.

В предыдущей статье макросы внезапно начинают изображать из себя язык: DO, LET, IS управляют препроцессорным ритуалом и создают DSL. Это синтаксис. Это оболочка. Это фронтенд.

(чтение предыдущей статьи необязательно для понимания этой)

Но ведь есть не только синтаксис, можно создать и конкретную семантику — генераторы.

В этой статье я строю велосипедный генератор. Самый честный.

Разработчики всё чаще подключают ИИ к задачам — от обработки данных до генерации тестов. На первом просмотре такой код выглядит аккуратно и логично. Но при рабочей нагрузке в нём часто вскрываются ошибки, которые модель не учла.

Расскажем, почему код от ИИ выглядит корректным даже при логических пробелах, что такое LLM‑интеллект, как ИИ‑грамотность связана с переоценкой качества кода и какие инженерные практики помогают выстроить работу с моделью.

Материал подготовлен на основе экспертной колонки старшего вице‑президента Сбера, руководителя блока «Технологий» Кирилла Меньшова, опубликованной в Ferra.

Привет, Хабр! Знакомый электрогитарный энтузиаст попросил помочь доработать его инструмент с оригинальным авторским оформлением. Сейчас мы увидим и услышим, что из этого получилось.

Всем привет! Меня зовут Роман. В ИТ я больше семи лет: начинал с разработки, а теперь занимаюсь AppSec и параллельно пробую себя в багхантинге. Сейчас вхожу в топ-25 рейтинга на Standoff Bug Bounty. Здесь я выступаю как начинающий исследователь багов и буду рад поделиться своими наработками. Сегодня обсудим уязвимости бизнес‑логики — сложные и часто недооцененные ошибки, способные привести к серьезному ущербу. Разберем, как их находить, почему они опасны и что делает охоту за ними в багбаунти такой увлекательной. Погнали!

На связи Антон Черный, лид команды продуктового дизайна. На примере типовой задачи рассказываю, как мы пересобрали UX-процесс и ускорили проверку гипотез с помощью AI-first прототипирования.

Надежность инфраструктуры обычно существует где-то между красивыми SLO на слайдах и суровой реальностью продакшена. В Райффайзен Банке решили перестать верить в планы на бумаге и начали регулярно «ломать» собственные системы — осознанно и по науке. В этой статье руководитель команды разработки Райффайзен Банка расскажет, как они пришли к хаос-инжинирингу, почему не смогли использовать готовые инструменты и как за несколько месяцев собрали собственную платформу для проверки отказоустойчивости и уверенности в том, что сервисы действительно выдержат сбои.

Статья о том, как я писал свое Распознавание речи, используя vk cloud. Писал от обиды на иностранных разработчиков. Хотя думается мне, что разработчики все-таки наши. Просто для того, чтобы проект стал международным, он должен быть запрещен в России.

25 марта ФАС объявила, что штрафовать за рекламу в Telegram не будет до конца 2026 года. Формально реклама на заблокированных ресурсах запрещена с сентября 2025-го, но ведомство дало бизнесу время перестроиться. Ограничения на Telegram в России действуют с февраля 2026-го.

Снова нам блокируют Telegram. В 2018 году вводить ограничения уже пробовали — тогда их отменили, и аудитория мессенджера в стране, наоборот, сильно выросла.

Сейчас блокировка ощущается тяжелее, чем раньше. Удалить Telegram из повседневной жизни примерно так же реалистично, как запретить разговоры на улице.

Telegram никогда не покупал трафик, не заливал деньги в маркетинг, регулярно попадал под давление со стороны государств и при этом рос быстрее конкурентов. 

Сейчас разберем, как так получилось.

Привет, Хаброжители! Реляционные базы данных используются практически в каждой компании. И разбираться в том, как они работают, приходится и разработчикам, и аналитикам, создающим дашборды и отчеты, и специалистам, которым просто нужна актуальная информация. Это увлекательное руководство по миру баз данных и SQL написано в доступной и юмористической манере. Авторы, опытные преподаватели из Университета Торонто, превращают сложные концепции в простые и понятные объяснения с помощью ярких примеров, забавных иллюстраций и практических заданий.

Книга охватывает основы SQL, проектирование сущностей и связей, нормализацию, безопасность, оптимизацию и даже роль генеративного ИИ в дизайне БД. Идеальный выбор для тех, кто хочет освоить реляционные базы данных без скучных лекций, а с удовольствием и практическим применением.

Кто из нас не зависал на пару часов за просмотром летсплея? Сейчас такие ролики смотрят не только геймеры со стажем, но и люди, которые последний раз держали геймпад в детстве у бабушки. 

Почему? Да потому что в какой‑то момент сценаристы видеоигр стали выдавать сюжеты круче, чем Голливуд, а погруженность зрителя в самих тайтлах достигла своего пика. Создатели фильмов же решили, что мы все поголовно страдаем склерозом и не можем уследить за ходом событий, пока листаем ленту в телефоне. 

Чтобы понять, когда именно дверь в кинотеатр захлопнулась, а в стриминг — открылась нараспашку, окунемся в историю.

Привет! Меня зовут Дмитрий, я ведущий разработчик в команде рекламного рантайма. Наша команда, как вы уже могли догадаться, занимается разработкой аукционов в поисковой рекламе Ozon.

В этой статье я хочу познакомить вас с механикой аукционов и рассказать, как мы делаем это в Ozon. Сначала мы разберёмся, что такое рекламный аукцион, что он имеет общего с аукционом в обычном понимании и как используется в контексте поисковой рекламы. А ещё подробно разберём аукцион типа VCG (аукцион Викри — Кларка — Гровса), вместе выведем формулы для него и посмотрим, какие результаты мы получили на практике.

Я ставил Kubernetes на Orange Pi (orangepi4pro) и наивно ожидал, что Calico «просто заведётся». В реальности DaemonSet calico-node ушёл в перезапуски, readiness/liveness-пробы падали, а в событиях Kubernetes мелькали BIRD и Felix.

Сначала это выглядит как «какая-то проблема Calico/BGP», но причина оказалась куда прозаичнее: в установленном ядре банально нет нужных netfilter/ipset/ipip модулей.

20 марта 2026 года. Разработчик по имени Финн ковыряет API-эндпоинт Cursor. Не ищет секреты. Просто дебажит.

Но ответ приходит с идентификатором модели, который — не «Composer 2». Там написано:

kimi-k2p5-rl-0317-s515-fast

Он это твитит. 444 000 просмотров.

Самый тщательно срежиссированный запуск модели за год — кастомные бенчмарки, графики эффективности по Парето, ценовая стратегия, рассчитанная на подкоп под всех конкурентов — оказывается разоблачён одной строкой, которую никто не подумал переименовать.

Всем привет! Меня зовут Катерина Цаплина, я программный эксперт курса «MLOps для разработки и мониторинга моделей». Работаю на стыке ML, инфраструктуры и корпоративной архитектуры в крупной промышленной компании и на практике вижу, насколько непросто выстраивать такие процессы в реальной организации. 

Это первая статья из цикла о том, как компании реализуют MLOps. Она будет полезна тем, кто строит или развивает ML-процессы в компании и хочет разобраться, почему под словом MLOps часто скрываются довольно разные практики и решения. 

В этой части не будем уходить в детали конкретных платформ, а сначала соберём общую картину: какие архитектурные модели скрываются за словом MLOps, чем они отличаются и почему компании с похожими задачами приходят к разным способам организации ML-инфраструктуры. В следующих статьях пойдём глубже и посмотрим на конкретные реализации.