Все потоки

В этой статье разбираются способы реализации анимации, используя Direct2D, а также дальнейшие идеи для статей.

В прошлой статье я рассказывал про свой пет-проект qrrot. Тогда это была in memory база данных на Go с TCP-интерфейсом и встроенным ИИ-ассистентом. Идея казалась забавной, но на практике оказалась бесполезной вещью, поэтому я просто продолжил ее ковырять и пробовать сделать из нее что то интересное и быстрое. В процессе ковыряния в своем проекте я полностью перевернул его суть и идею, и вышло это.

«Мы принадлежим крестоформу?»

Проблема коллапса моделей, или model collapse, сегодня хорошо известна. Если следующую генеративную модель обучать на текстах, созданных предыдущей, распределение обучающих данных начинает сужаться от поколения к поколению. Сначала исчезают редкие случаи: необычные обороты, маловероятные сочетания, локальные знания, отклонения от нормы. Затем беднее становится и сама норма.

Каждая отдельная генерация при этом может выглядеть убедительно: грамматически правильной, логичной и узнаваемой. Ошибка проявляется не как немедленный бред, а как постепенное сокращение пространства возможного.

Это похоже на последовательность копий: первая почти неотличима, десятая всё ещё узнаваема, сотая сохраняет общий контур, но теряет детали, которые никто не считал важными, пока они не исчезли.

Здесь необходима оговорка. Коллапс моделей не считается неизбежным: эксперименты показывают, что сохранение исходного человеческого корпуса данных и контролируемое добавление синтетических данных могут стабилизировать обучение. Но пока это больше похоже на способ сдерживать деградацию, чем на окончательное решение. Система по-прежнему требует постоянного внешнего якоря, а редкие части распределения могут исчезать первыми.

Для AI-компаний это хотя бы инженерная задача: корпус можно очистить, пересобрать, заново взвесить и повторить обучение.

У людей такой возможности нет.

Привет, Хабр! Чтобы понравиться мне (и не понравиться многим другим), электрогитара должна быть лёгкой. К созданию таких инструментов ведут два пути.

Во-первых, для этого в деке фрезеруют полости, которые затем закрываются пластиковым пикгардом, либо поверх них наклеивается тонкая деревянная дощечка — топ. На фото котик как раз инспектирует фрезеровку под звукосниматели и электронику.

Во-вторых, можно просто взять древесину с низкой плотностью, как павловния, из которой сделана обнюхиваемая котиком дека. Последняя сочетает оба облегчающих фактора и станет основой моего самодельного стратокастера.

Влияет ли всё это ещё и на звучание инструмента в усилитель — это другой вопрос. Если хотите, вы сможете ответить на него в комментариях. Тем более, что видео с аудиодорожкой тоже будет, и не одно.

Рассмотрим возможности браузеров по синтезу звука. Разберём основы и в качестве практического применения сделаем эмулятор синтезатора Yamaha DX7.

У меня был старый тариф Мегафон: 50 ГБ, 300 минут - 1130 рублей в месяц. Вроде и недорого, а вроде и не очень-то дешево. Есть у них сейчас там тарифы поинтереснее, но у всех одна проблема: Telegram активно блокируется, пляски с VPN - то работает, то нет, MtProto по сто раз в день, и так далее, и тому подобное - все как мы любим.

И мне это надоело. Ну вот совсем надоело, вкрай задолбали. Надо было что-то делать. И я сделал, о чем сейчас вам поведую.

Wazuh - это бесплатная платформа класса XDR (Extended Detection and Response), которая сочетает в себе функции SIEM (Security Information and Event Management) и защиты конечных точек. Решение предназначено для мониторинга безопасности инфраструктуры: от локальных серверов до облачных сред.

Задача № 0

Шум в логах и тысячи false positive'ных алертов - это то, с чем сталкивается каждый SoC-инженер при работе с Wazuh в начале пути. Вендор и коммьюнити рекомендует решать проблему разработкой своих localrules или переопределением родительских правил (при условии твердого и четкого понимания того, что вы делаете).

Но как определить источники шума? Лучше всего использовать API-запросы

Как работать с API?

Есть два способа: через CLI на сервере, либо через Wazuh Dashboard. В первом случае вам понадобится api-token, api-user и api-password (о том, где это найти можно прочитать здесь). Во втором случае: переходим в контекстное меню -> вкладка "Indexer management -> "Dev Tools"

Привет, Хабр!

Как то я видел мучения электриков при расчётах — сам поискал несколько сайтов с калькуляторами половина не работает а другая непонятно откуда берут данные и да я вообще не электрик но суммируя всё это — решил сделать свой интрумент единный HTML файл — без регистрации — смс и тд — так на свет появился ElectroKit и выложил его на Хабр и текст писал с помощью ИИ за что справедливо был помечен как «Сгенерировано». Но инструмент получил 11 тысяч просмотров, 64 закладки и 22 комментария. И вот комментарии оказались интереснее всего, благодаря комментариям вышел в свет ElectroKit 2.0

Вайб-кодер в чистой форме — человек, который вообще не имеет отношения к разработке — физически не способен оценить код. Для него работает = работает. А я утверждаю: код, сгенерированный нейронкой, всё равно будет более плоским, более ущербным и менее оптимальным, чем код живого разработчика. Проблема в том, как это доказать человеку, который код читать не умеет. Поэтому зайдём через аналогию, которую может проверить КАЖДЫЙ — через тексты.

Не столь давно супруга попросила меня перелить записи со своей GoPro на мой ноутбук. Когда-то, когда камеры были по сути обычными USB-флешками с FAT это ни у кого не вызывало проблем, а вот с MTP-устройствами бывает и так:

На этом месте можно было взять Android File Transfer for Linux и перелить через него - но я упертый, и решил разобраться в ситуации.

Тех, кому интересно узнать, что было дальше, а заодно и ознакомиться с основами передачи данных по USB или освежить имеющиеся знания - прошу под кат.

Провели аудит рынка и подготовила свежий дайджест лучших платформ-мультитулов, актуальный на июнь 2026 года. В этот рейтинг вошли как масштабируемые B2B-решения для enterprise-сегмента и программистов, так и максимально дружелюбные веб-ресурсы для рутинной работы авторов, digital-специалистов, художников и учащихся. Ниже мы детально разберем специфику работы с нейросетями в России, подскажем, где активировать бесплатные тестовые периоды, и поможем подобрать оптимальный хаб под ваш пул задач.

Представьте, что вы перенеслись в 7 августа 1996 года. Закройте глаза и вообразите мир, где напряжённость в отношениях с Россией, Китаем и Ближним Востоком высока, люди обеспокоены технологическим пузырём, а брюки-клёш снова в моде. Трудно представить, я знаю.

В контексте роботизации городов обычно обсуждают энергоэффективность, полностью беспилотное движение и автономные сады. Но в реальном мире проблемы всплывают совсем в других плоскостях.

Роботы-доставщики уже стали привычной частью городского пейзажа. В Лос-Анджелесе по улицам одновременно ездят сотни автономных курьеров компаний Serve Robotics и Coco Robotics. Они развозят еду, объезжают прохожих, стоят на светофорах и даже просят людей нажать кнопку перехода, поскольку сами этого сделать не могут. И чем больше их становится, тем чаще возникает вопрос: а кто при этом должен иметь приоритет на тротуаре? Неужели все это роботизированное братство двигает человека с его позиции «владельца города»?

Чтобы понять, почему обычный робот-доставщик внезапно стал проблемой для мегаполиса, придется сделать небольшой экскурс в историю городского планирования. 

В прошлой части мы разобрали первые два произведения цикла «Двадцатый век»: роман с описанием жизни Парижа будущего и графическую новеллу о военном деле. Уже в них обнаруживается немало метких предсказаний, очень неочевидных для 1880-х годов, — к примеру, штурмовка с воздуха колонны бронетехники, думскроллинг мрачных новостей по телефону или рост популярности видеороликов длиной в несколько минут. Но третья книга, роман «Электрическая жизнь», представляет ещё более занятный и странный пример удивительно точного прогнозирования явлений, которые появятся только спустя век-полтора. К примеру, чего стоит одна только сцена найма на работу колонкой под управлением искусственного интеллекта — которая ещё несколько лет назад была бы нам куда менее понятной. Кроме того, тут есть всемирная и общедоступная сеть электронной связи с визуальным и звуковым контурами, дистанционное образование, а доставка готовой еды вместо домашней готовки стала обыденностью. А также вовсю стоит проблема перегрузки психики от постоянного онлайна, и существуют курорты для «цифрового детокса». Автор, знаменитый французский карикатурист, скорее всего, искренне полагал, что пишет пародию на научную фантастику и современные ему тенденции французского общества, — а Жюль Верн и критика поругивали его за странность, мрачность и невероятность описываемого будущего, которое ну никак не может стать реальностью. Итак, погрузимся в «киберпанк прапрапрадеда», который странным образом оказался похож на современность куда больше, чем классический «Нейромант» Уильяма Гибсона.

Арбитраж — это заработок на временных расхождениях цен связанных активов. Разберём стратегию Pairs Trading на фьючерсах природного газа: найдем пару, проведем бэктест и запустим живого торгового бота — без глубоких знаний программирования, с помощью ИИ-агентов Cursor, OpenClaw и Claude Code. Пошаговый гайд с промптами и результатами.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Бережной, я директор по взаимодействию с разработчиками в Яндексе и эксперт онлайн-магистратуры «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндек с Практикумом. В этой статье хочу поговорить о том, почему, если вы хотите стать востребованным разработчиком в 2026 году, одной практики может быть мало, чего ждут от соискателей крупные компании и поможет ли онлайн-магистратура стать разработчиком уровня мидл.

На этот раз у нас известный язык программирования Python, c двумя стилизованными змеями на логотипе, интересные и необычные развлечения с которым были собраны в этой замечательной статье.

Финал цикла про облачную LLM на 16 ГБ VRAM.

За две предыдущие статьи мы подняли собственную локальную модель на облачном сервере с GPU на 16 ГБ VRAM, разобрались с vLLM и tool calling, собрали агентный бэкенд на LangGraph с MCP-серверами, получили вокруг него полноценный REST API из коробки и обернули все это в FastAPI-сервис через LangGraph SDK.

В этой части закрываем полный стек: к готовому агентному бэкенду на LangGraph подключаем официальный ChatGPT-подобный фронтенд от LangChain — agent-chat-ui. Переводим на русский, добавляем переключатель между тремя агентами разной архитектуры и удаление чатов. Закрываем API Bearer-авторизацией с разбором нюансов, которых нет в документации. Деплоим всё на VPS с доменом и SSL — LangGraph внутри контура, наружу смотрит только фронт.

Если вы когда-либо преподавали SQL или проходили курс по базам данных, то почти наверняка встречали Sakila — маленькую базу данных видеопроката, которая вот уже почти двадцать лет служит эталонным примером в туториалах по MySQL и MariaDB. Схема чистая, нормализованная, данных достаточно для интересных запросов.

Проблема в другом: Sakila спроектирована в 2006 году под MySQL 5.0.

С тех пор многое изменилось.

Искусственный интеллект уже несколько лет подряд меняет не только алгоритмы и приложения, но и всю инфраструктуру, которая его поддерживает. Обучение LLM и особенно массовый запуск сервисов на их основе требуют все больше серверов с высокопроизводительными ускорителями. Эти машины выделяют столько тепла, что привычные способы охлаждения и подключения к электросетям на суше начинают упираться в потолок возможностей.

Конечно, компании ищут способы решения проблемы. Один из вариантов, который сейчас активно прорабатывают крупные игроки судостроения и вычислительной техники, — размещение серверов на плавучих платформах. Морская вода здесь выступает как неисчерпаемый «резервуар холода». Разберем, что стоит за этим направлением и насколько оно способно изменить картину.