Когда в проекте сотни задач, десятки участников и несколько месяцев работы, нужно успевать контролировать сроки, следить за нагрузкой команды и равномерно распределять ресурсы. Один из полезных инструментов в этом случае — диаграмма Ганта.
Конец 2025 года — рынок инструментов для работы с ИИ усложнился. Появились клиенты, локальные рантаймы, облачные провайдеры и десктопные приложения, которые объединяют несколько источников. В такой среде привычный вопрос — не «что круче», а «какая связка эффективнее в конкретной задаче».
В этой статье мы рассмотрим Cherry Studio как рабочий десктопный клиент и BotHub как пример бэкенда/поставщика моделей, покажем, где и как их связать, и дадим практические промты и кейсы, которые можно повторить.
Будет интересно. Приятного чтения!
Debezium — популярный фреймворк для Change Data Capture (CDC), позволяющий отслеживать изменения в источниках данных (таких как базы данных) и передавать их в потоковые платформы вроде Apache Kafka. Одним из компонентов Debezium является JDBC Sink Connector, предназначенный для записи данных из Kafka в реляционные базы данных посредством интерфейса Java Database Connectivity (JDBC).
Debezium JDBC Sink Connector может решать множество задач: от репликации данных между БД и синхронизации обновлений между микросервисами до создания резервных копий данных для целей тестирования или разработки. Мы в VK Tech используем Debezium JDBC sink connector, чтобы строить перформанс-интеграции. Но в нагрузочных тестах столкнулись с проблемой производительности, которая не решалась никакими обходными путями. Поэтому нам пришлось детально погрузиться в нюансы обработки событий в Debezium JDBC connector.
Привет, Хабр. Меня зовут Артём Дубинин. Я старший разработчик Backend в команде Tarantool CDC — решения для репликации данных в реальном времени между системами управления базами данных (СУБД). В этой статье я изложу свою интерпретацию создания Debezium, расскажу о том, как работает Debezium JDBC connector, а также о нашем варианте оптимизации перформанса, который попал в Open-source версию.
Команда Spring АйО подготовила перевод статьи о том, как Spring Framework 7 приносит нативную поддержку API-версионирования — темы, которая годами оставалась на разработчиках и собирала тонны костылей. Теперь Spring Framework предлагает единый, продуманный механизм как для серверной, так и для клиентской стороны. Что это меняет для архитектуры и разработки на Spring — разберёмся в статье.
Второй мозг для автора — собираем экосистему из нейросетей и заметок
Привет, Хабр! Эта статья - результат совместного труда двух авторов. В своей карьере мы перепробовали много различных методик. Мы искали способы «вытаскивать» мысли из головы в цифровое пространство, где их удобнее структурировать, чтобы затем превратить в связный живой текст. Делимся своим опытом работы с инструментами написания и редактирования текстов, среди которых есть как проверенные временем, так и появившиеся сравнительно недавно.
Сегодня поговорим о довольно частой ошибке. Не все специалисты знают, как ее пофиксить. Это статья моего коллеги Андрея Бурмистрова, эксперта в сфере оптимизации производительности 1С. Разработкой на платформе «1С:Предприятие 8» Андрей занимается уже более 10 лет и знает нюансы. Он расскажет, когда возникает такая проблема и рассмотрит способы решения.
Авторы свежей научной работы попробовали заставить обычные открытые LLM (от 1B до 70B) генерировать валидный BPMN-XML прямо в чате по текстовому описанию процесса.
Если вкратце, то без дообучения — полный провал. 80% токенов тратится на XML-мусор, модели сыплются на синтаксисе, забывают ветки и галлюцинируют теги. Работает только на больших моделях и то не очень хорошо.
Но вроде просматривается рабочий вариант для генерации BPMN — берем 7–13B модель, дообучаем через LoRA/QLoRA на нормальном датасете, переходим на компактный JSON вместо XML и добавляем Preference Tuning + CoT. Тогда может быть взлетит.
В последние пару лет всё чаще можно услышать фразу: «Мы уже не знаем, где искать квалифицированных сотрудников: в России дефицит кадров».
И это касается не только исполнителей: найти опытного руководителя на нынешнем рынке труда тоже непросто. Получается, все эти статьи о том, что ИИ забирает чью-то работу, — частично всего лишь пугалка.
Но что делать бизнесу, если самый простой путь перекрыт?
Прилетела мне интересная задача (или инициатива «делает» инициатора) — сделать курс для руководителей, которые не умеют проводить собеседования. Я как человек с «продуктовым мышлением» ессно пошла в анализ. Встретилась с коллегами, друзьями, друзьями друзей и собрала базу кейсов для того, чтобы курс был выстроен по принципу «Ошибка — почему не работает — что делать».
Эта статья - ответ на сотни вопросов, которые поступают ко мне после выступлений на конференциях. Ведь все только освоили понимание IQ и Эмоционального интеллекта, но еще не познали самое важное - социальный интеллект, продуктом которого становится социальный капитал. Именно благодаря ему люди получают не только лучшие должности, но и лучшее обслуживание, врачей, помощь в сложные моменты, инвесторов, доступ к самым закрытым дверям и, конечно же, здоровые отношения и кучу обнимашек. И дело здесь вовсе не в том, чей ты сын/муж/любовница, а в упорном труде над собой.
Привет, хабровчане!
Меня зовут Максим и я SQL разработчик в SENSE. Хочу поделиться тем, как у меня получилось наладить сон и победить бессонницу. За несколько месяцев я протестировал много инструментов, техник и БАДов и собрал то, что работает. Возможно, мои находки пригодятся и вам.
О важности сна сказано тысячи раз, но факт остается фактом — его качество напрямую влияет на настроение, продуктивность, ясность ума и когнитивные функции. В статье я сосредоточился на процессе засыпания и вечерней рутине, потому что именно здесь часто возникают проблемы, особенно у живущих в ритме «экран–кофе–код». Если научитесь правильно готовить себя ко сну и понимать механику вечернего расслабления, то половина битвы с бессонницей уже выиграна.
На свой первый день рождения моя дочь получила развивающую доску Монтессори, полную переключателей и светодиодов.
Наблюдая за тем, как она крутит ручки и переключает тумблеры, я вспомнил о панели управления синтезатором и задумался, а можно ли создать музыкальную версию доски Монтессори? Что-то простое, тактильное и креативное, не требующее нажатия кнопок для поддержания звука.
Год спустя я решился воплотить эту идею в жизнь. И так как у меня не было опыта в создании такого рода устройств, то проект стал для меня поводом изучить микроконтроллеры, САПР, проектирование печатных плат и 3D-печать.
В результате получилась музыкальная игрушка, в которой есть встроенный синтезаторный модуль, динамик, элементы управления темпом, громкостью, тональностью и инструментами (ползунки и «крутилки»), OLED-экран с танцующей пандой. И всё это в корпусе, напечатанном на 3D-принтере.
Прототип вы видите на фото, а демонстрация финальной версии в конце статьи.
Узнали, почему Lamoda — одно из самых недооценённых мест для разработчиков и как компания ломает их карьерные предубеждения.
Привет, Хаброжители!
Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повы-шать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам.
В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.
Недавно мы в Beeline Cloud рассказывали о полезных ресурсах для тех, кто желает влиться в open source и начать контрибьютить. Сегодня поговорим о крайне дискуссионном тренде в данной области — продолжающемся переходе западных open source-компаний на ограничительные лицензии. Кроме того, разберем примеры противоречивого опенсорсинга, когда открытый код на поверку оказывался не таким уж открытым. А в конце материала — поделимся литературой с рекомендациями о том, как эффективно работать с корпоративным open source в подобных условиях.
История началась в далеком 2016 году, когда у меня был небольшой свечной заводик. Не свечной, конечно, но все же производство — и нужно мне было на нем сделать автоматизацию. Чтобы компоненты закупались вовремя, списывались со склада в правильном количестве и автоматически планировалось, какие операции делать в рамках рабочего дня. Тогда я впервые подумал, что неплохо бы иметь программируемый конструктор — что-то типа MS Access, но только в web и чтобы логика и запросы программировались одинаково и понятно.
Команда JavaScript for Devs подготовила перевод истории о том, как маленькая деталь — favicon — может рассказать о продукте больше, чем кажется. От первой раздражённой мысли до полноценной игры, которая проверяет ваш глаз на внимательность к мелочам, автор прошёл путь через данные, ИИ, категории, боль деплоя и удивительное открытие: интернет уже не тот, что раньше. Оцените, насколько хорошо вы знаете любимые сайты — и их крошечные значки.
Представьте, что вы хотите купить кухонный комбайн. Продавец показывает вам великолепную коробку с восторженными отзывами: «Спас мою талию и мой брак!». Впечатляет. Но на просьбу открыть коробку и включить устройство вы получаете отказ: «Всё, что вам нужно знать, написано на коробке. Поверьте, это отличный комбайн!».
Какое это имеет отношение к медицинским исследованиям? Прямое. Научная статья часто похожа на такую закрытую коробку. Снаружи все выглядит блестяще, но заглянуть внутрь и увидеть сырые данные, на основе которых сделаны выводы, почти невозможно. Читатель видит лишь то, что авторы решили ему показать.
Подавляющее большинство учёных честные люди, стремящиеся улучшить мир. Однако важно понимать: то, что вы видите на коробке, не всегда полностью соответствует тому, что внутри. И нам нужно научиться это распознавать.
Минцифры установила новые требования к сайтам аккредитованных IT-компаний, которые вступают в силу 21 ноября. Если вы руководите IT-компанией, это касается вас напрямую — рассказываем, что изменилось и как не потерять налоговые льготы.
Docker прочно вошел в нашу жизнь, став стандартом де-факто для контейнеризации приложений. Он обещает среду «работает на моей машине — будет работать везде», и в большинстве случаев так и есть. Но рано или поздно каждый разработчик или DevOps-инженер сталкивается с ситуацией, когда эта магия дает сбой. Контейнер не запускается, приложение не видит друг друга, а диск сервера таинственным образом переполняется.
В этой статье мы не будем поверхностно пробегать по списку команд. Мы погрузимся в три самые частые и раздражающие категории проблем Docker: нехватку места, конфликты прав доступа и сетевые коллизии. Мы разберемся в причинах их возникновения и выработаем системный подход к решению.
