Все потоки

Если вы работали с API Ozon, то наверняка испытывали смешанные чувства, поняв, что отчет по транзакциям формируется по отправлениям. а не по товарам, как в WB. И проблема в том, что в одной строке ответа API метода v3/finance/transaction/list мы имеем данные по отправлению, в котором может быть несколько товаров. При этом указанная сумма покупки (accruals_for_sale), комиссии, логистики и других начислений в отчете указана одна, то есть на все отправление в целом. А значит встает задача, посчитать сколько из общей суммы приходится на единицу товара.

В этом статья поделюсь, как я решил эту проблему в своей системе аналитики продаж через Wildberries и Ozon. Напомню, небольшой обзор своей системы WBOZYA‑dash я делал в первой статье. А как получать данные из API маркетплейсов без ошибок 429 и 50x описал во второй статье.

Это продолжение темы начатой в статье Важны ли компилятору имена, и продолженной в Ночью все кошки серы, а using'и одинаковы, и далее в Компиляторы тоже путаются в именах. Если не читали, то лучше будет пробежаться по диагонали. Теперь вот мы подобрались к такой интересной теме, как квалифицированный и неквалифицированный поиск.

Что такое простой поиск(неквалифицированный) имени n в области S? Это механизм компилятора, который находит все объявления n, находящиеся непосредственно в этой области. Просто? С виду да, но даже этот простой механизм часто работает не так, как ожидает разработчик.

Например, у нас есть пространство имён N и локальная переменная N. Они могут сосуществовать вместе? Могут, потому что находятся в разных областях видимости. А пространство имён и глобальная переменная с тем же именем могут? Как же мы докатились до жизни такой, давайте разбираться.

Нейросеть для Учебы Кампус

Когда в интернете пишут про ИИ для учебы, обычно всё выглядит слишком идеально.
«Нейросеть сделает презентацию за минуту», «ИИ заменит студентов», «теперь можно вообще не учиться».

На практике всё сильно интереснее.

Я решил провести небольшой эксперимент: неделю использовать нейросети как основной инструмент для учебы. Без классического поиска, без ручного оформления презентаций и почти без самостоятельного написания текста.

Главный вопрос был простой:
может ли ИИ реально экономить время студенту, а не просто генерировать красивую демку для рекламы?

Для эксперимента я использовал несколько сервисов, включая ChatGPT, Gamma и Kampus AI. Причём именно Kampus оказался самым неожиданным инструментом из всей подборки.

Давно планировал написать эту заметку, просто для того, чтобы кидать на нее ссылку, а не пересказывать. А пересказывать приходится часто…

Восстанавливаем рефлекс засыпания или что можно попробовать сделать самому при попытке починить бессонницу, перед тем, как обратиться к специалисту.

Олег Линьков, Webformula-Agro

Есть отрасль, которая покупает технику за 20–40 млн рублей за единицу, внедряет системы точного земледелия и строит тепличные комплексы с автоматическим климат-контролем — и при этом размещает вакансии текстом без фото на сайте, который не обновлялся с 2021 года. Парадокс не в отсталости менеджмента. Парадокс в том, что технологический разрыв между производством и цифровым образом компании стал измеримым источником финансовых потерь.

Heap‑дампы JVM — бесценный источник информации при разборе аварий с OutOfMemory и оптимизации производительности. Но вместе с тем они же — потенциальные каналы утечки данных, ведь будучи снятыми с боевого сервиса, дампы уносят в себе всё, с чем работал сервис на момент снимка: логины, пароли (иногда в открытом виде), важные ID и тому подобное — словом, всяческие sensitive данные, которые не нужны для анализа, но могут навлечь на получателя дампа серьёзную ответственность и риски. Как этого избежать без ущерба делу — разбираемся под катом.

Английский бывает нужен для разных задач: чтобы поступить в вуз в другой стране, ответить англоговорящей коллеге в Slack или прокачать скилы для работы в международном энтерпрайзе.

В этой в статье собраны сразу три истории сотрудников Projecto.pro о разных подходах в изучении языка: как выучить английский с почти нуля во взрослом возрасте до C1, превратить Chat GPT в партнера по диалогам, преодолеть стыд за ошибки и наконец начать говорить.

В игре Deep Rock Galactic есть такой ресурс, который теряет свою актуальность где-то на сотню часов игры и после этого очки навыков (они же звёзды) теряют свою актуальность, если не раньше учитывая востребованность отдельных навыков в игре. Таким образом очки навыков становятся скорее очками престижа среди игроков и то обычно среди друзей или просто заходя в лобби и похвастаться о чём часто говорят и сами игроки, по этому определенный пересмотр востребован, но не ожидается. Вот навыкам и очкам навыков и будет посвящена данная статья.

Какие навыки есть в игре и насколько они актуальные в текущей игре? Как можно изменить систему навыков с минимальным удалением, в основном переработку имеющихся навыков до уровня актуальных, собственно на моей памяти есть два основных подхода к переработку навыков и дисбалансных предметов путём их нерфа и тем чтобы дотянуть не актуальные до их уровня и рамках PVE последнее решение более актуально ровно в той степени чтобы все навыки или предметы (оружие, расходники не важно что), так или иначе важно чтобы навыки сохраняли свою актуальность не превращаясь в press F to win.

В корпоративных проектах обычно много внимания уделяют срокам, бюджету, функциональности и интеграциям. Но на практике успех или провал проекта часто определяется и другим фактором — готовностью людей к изменениям.

Если пользователи не понимают, зачем меняется их работа, если опасения не проговариваются, а решения спускаются сверху, проект почти неизбежно сталкивается с сопротивлением. Формально он может идти по плану, но согласования затягиваются, старые инструменты продолжают жить параллельно, а после запуска компания получает не новую рабочую модель, а затяжной конфликт между бизнесом, ИТ и пользователями.

Именно поэтому до старта внедрения полезно пройти нулевой этап — подготовку команды к изменениям. Это не про технологии. Это про людей, роли, ожидания и внутреннюю готовность, без которой даже хорошо спроектированный проект начинает буксовать.

Если вы работаете с 1С, такие подборки удобны не только как список новых проектов, но и как быстрый срез спроса. По ним видно, какие задачи сейчас чаще приходят от заказчиков: где нужны интеграции, где - доработка документов и печатных форм, а где - настройка складских процессов или оптимизация расчетов.

С 29 апреля по 5 мая на Бирже заказов появились новые задачи для 1С-разработчиков. В подборке есть проекты разной длительности и сложности: от точечных доработок до задач, связанных с обменами, HTTP-сервисами и настройкой бизнес-процессов. Такой формат позволяет быстро посмотреть, что востребовано прямо сейчас, и выбрать проекты под свой профиль.

За последнюю неделю на Бирже опубликованы следующие задачи...

Нет, я серьёзно — в последние месяцы на Хабре появилась особая категория статей, которая начинает бесить.

Посты в стиле: «я собрал приложение без навыков программирования — ну всё, разработчики больше не нужны». И каждый раз один и тот же вайб — человек нажал пару кнопок и уже мысленно закрыл индустрию.

Серьёзно, таким постам нужен отдельный хаб. Потому что читать это в общей ленте разработки — примерно как слушать, как кто‑то решил пример на калькуляторе и теперь рассуждает о судьбе математики.

Теперь по сути.
Специально не буду давать ссылки на отдельные статьи — думаю вы и сами их видите в ленте постоянно. Поэтому отвечаю сразу, так сказать «коллективному автору» подобных постов.

Прежде чем рассуждать о потенциале развития Дополненной реальности (AR) в 2026 году, попробуем разобраться в чем же ее отличие от Виртуальной реальности (VR) и почему последняя в ближайшие годы точно не будет интересна бизнесу.

В ходе рассмотрения вопроса постараюсь абстрагироваться от маркетинговых мифов вокруг технологий и оставлю лишь факты.

Апрель 2026-го принёс неожиданный сюрприз: анонимная модель без пресс-релиза и корпоративного бренда тихо заняла первое место на Artificial Analysis Video Arena, обогнав конкурентов. Её назвали HappyHorse 1.0. Параллельно Veo 3.1 от Google удерживает позиции в кинематографическом сегменте, Kling остаётся лучшим инструментом для анимации фотографий, а Runway — выбором тех, кому важен контроль над каждым кадром.

В этом материале — обзор четырёх моделей Veo 3.1, Kling 3.0, Runway и HappyHorse 1.0 и примеры видеогенерации каждой ИИ, что каждая реально умеет, где проваливается и в каком сценарии какую выбрать. Все четыре доступны через Study AI без VPN и с оплатой рублями.

Олег Линьков, Webformula-Agro

Компания с оборотом 300 млн рублей, хорошим продуктом и конкурентной ценой не попадает в шорт-лист крупного агрохолдинга. Причина — несоответствие адреса в ЕГРЮЛ и на сайте. Для алгоритма скоринга это «красный флаг». Для закупщика — достаточный повод не продолжать.

Алерт по Kafka lag выглядит убедительно, пока не приходится объяснять, что именно значат «50 000 сообщений отставания» для пользователей и SLA. В статье разбираем, почему offset lag часто создает ложное ощущение контроля, где ломаются популярные подходы к расчету задержки и как перейти к мониторингу по реальному time lag.

На примере klag-exporter покажем, как считать задержку через таймстемпы сообщений, настроить метрики для Prometheus и Grafana и сделать алерты, которые помогают дежурному инженеру понять критичность проблемы без гадания по дашборду.

Во многих компаниях привыкли: запрос на справки в бухгалтерию отправляют по электронной почте, заявки на ремонт оборудования — во внутреннем чате. Это работает, когда команда небольшая, но стоит ей вырасти до 200-300 человек, как всё рушится. Трудностей не будет, если вместо разрозненных чатов и реестра обращений в Excel внедрить комплексную систему управления услугами (ESM).

Всем привет! 👋👋👋👋👋

Мы — Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

В этом выпуске рассказываем, когда ждать релиз Java 27 и как Oracle планирует регулировать использование генеративного ИИ при написании кода. Посмотрим детальное интервью о Spring Framework 7 и Spring Boot 4 с самой командой создателей Spring. Почитаем, как безопасно работать с нативной памятью в многопоточной среде с помощью VarHandle. А еще изучим любопытный постмортем, посвященный расследованию раздувания памяти в контейнерах после перехода на JDK 17. Приятного чтения!

Моделирование паровых турбин — повседневная задача сотен людей в нашей стране. Вместо слова модель принято говорить расходная характеристика. Расходные характеристики паровых турбин используют при решении таких задач, как вычисление удельного расхода условного топлива на электроэнергию и тепло, производимые ТЭЦ; оптимизация работы ТЭЦ; планирование и ведение режимов ТЭЦ.

Мною разработана новая расходная характеристика паровой турбины — линеаризованная расходная характеристика паровой турбины. Разработанная расходная характеристика удобна и эффективна в решении указанных задач. Однако на текущий момент она описана лишь в двух моих научных работах:

Привет, Хабр! На связи Алексей Тюняев, директор по облачным продуктам Рег.облака.

Когда инфраструктура небольшая, личного кабинета обычно хватает: зашел, создал сервер, настроил — готово. Но как только серверов становится больше, появляются повторяющиеся операции, командная работа и необходимость воспроизводить окружения, ЛК начинает ограничивать. Именно здесь в игру входит Terraform. В этой статье разберу, что такое Terraform, как он работает и когда его действительно стоит использовать.

Такой вопрос поступил от одного из подписчиков моего канала в телеграме. Встреча с ответами уже прошла, решил разместить ответ на этот вопрос и в виде статьи, в которой рассмотреть один конкретный путь, по которому системы приходят к тому, что лояльность начинает вытеснять компетентность, постепенно и почти незаметно.