Все потоки

Собрать недорогой ПК в 2026-м стало сложнее, чем пару лет назад, и дело не в процессорах. Дело в памяти: цены на нее за последний год сильно выросли, а вместе с ними поменялась и вся арифметика. Если при выборке недорогого процессора было достаточно просто найти подходящий по цене CPU, то теперь приходится учитывать еще и особенности платформы, на которую вы сделаете ставку. Поэтому подборку ниже мы собрали не как список с цифрами, а как набор компромиссов: где доплата за кэш отбивается, где можно не переплачивать, и почему самый дешевый процессор иногда оказывается самым невыгодным решением.

Ryzen быстрее в однопоточных задачах, EPYC уверенно лидирует в многопоточной нагрузке, работе с памятью и серверных функциях. Разбираем результаты 25 тестов и объясняем, когда переплата за EPYC действительно оправдана.

Я хотел написать маленький локальный RAG для научных статей: графы, hybrid search, HyDE, reranker, всё красиво. В итоге Full Pipeline проиграл почти всем простым baseline’ам, графы начали портить контекст, HyDE вредил, а локальная LLM уверенно делала вид, что всё хорошо. Потом я разобрался, что ломалось, выкинул лишние LLM‑вызовы, починил trimming и получил систему, которая, наконец, начала выигрывать там, где должна.

Продолжение истории про проект геолокационной соцсети: “как мы людей в круги расставляли”. Рассказываю о том, как можно красиво отобразить пользователей, которые рядом с вами на карте, чуть менее тривиальным образом с помощью SpriteKit

Я Игорь Юрченко, backend-разработчик Сбера, в этой статье расскажу о нашем опыте автоматизации деплоя потоков Apache NiFi.

Apache NiFi — инструмент для управления потоками данных между автоматизированными системами (реализует подход ETL — extract, transform, load). Документация: https://nifi.apache.org/documentation/v1 (на момент написания статьи актуальна версия 2.x, но тут речь про 1.x). Физически это Java-приложение с графическим web-интерфейсом, в котором настраивается поток — в общем случае набор процессоров, которые получают на вход какие-то данные от предыдущего процессора или из внешней системы, обрабатывают их определённым образом и передают следующему процессору или во внешнюю систему. Процессор — готовый модуль с параметрами интеграции и/или обработки данных (например, строка подключения к БД, или схема трансформации данных). То есть ETL настраивается графически, без написания кода. NiFi обладает возможностями горизонтального масштабирования (ноды кластера имеют одинаковую копию настроек потока, обрабатывают данные параллельно), и расширения (пользователь может писать custom процессоры и использовать их в потоках наравне со штатными). Из коробки поддерживается множество внешних систем и протоколов передачи данных.

Apache NiFi Registry — инструмент версионирования потоков, Java-приложение с web-интерфейсом, интегрировано с NiFi. Что-то вроде системы контроля версий исходного кода, но проще. Пользователь может сохранять в Registry, просматривать и восстанавливать старые версии потока. Документация: https://nifi.apache.org/docs/nifi-registry-docs.

Доклад «PROVOKE: системный анализ между соблазнением, манипуляцией и властью» занял первое место. Но всё началось не со слайдов и не с репетиций. Всё началось с прогулки по Москве после первой конференции.

Это история о том, как идея приходит не тогда, когда ты её ищешь, а когда ты просто идёшь и говоришь с людьми. И о том, как решение делать доклад вдвоём принимается за один вечер.

Привет, Хабр! Бытует мнение, что блокчейн и криптовалюты — чуть ли не самый защищённый способ хранить активы, до которого хакеры если и доберутся, то только в формате физического завладения флешкой или социнженерии. А вот именно взломать такие протоколы очень и очень сложно.

Наш экспертно-аналитический центр InfoWatch (ЭАЦ) выпустил большой отчёт о киберпреступности в области децентрализованных финансов. В этой статье мы поделимся некоторыми данными из него. Для затравки — лишь за неполные пять месяцев 2026 финансовые потери DeFi-протоколов превысили 770 миллионов долларов. Худший месяц для индустрии в этом плане — апрель, на который пришлось 606 похищенных миллионов.

Впрочем, обо всём по порядку.

Если вы работаете с Angular последние пару лет, то наверняка заметили: сообщество снова спорит о стейт-менеджменте. Только теперь не «NgRx против NGXS», а «Signals против RxJS» и «пора ли хоронить классические подходы».

Я не буду вас убеждать, что один инструмент лучше другого. Вместо этого давайте честно разберёмся, что изменилось, какие инструменты у нас есть и — самое главное — в каких случаях какой из них действительно нужен.

Спойлер: правильный ответ в 2026 году — не «выбрать одну библиотеку», а использовать разные инструменты для разных типов состояния.

Я не разработчик. Я опытный HR, и код я писала в далеком универе больше 10 лет назад на мертвых языках. Последние года максимум, что я делала с программированием — давала задачи коллегам, прописывая требования, как заказчик, чтобы они помогли улучшить ими HR показатели или же упростить и автоматизировать процессы внутри компании.

Автоматизация процессов — уже не модный тренд, а часть нашей с вами жизни. Однако, если раньше на разработку таких решений все равно требовались ресурсы разработки и трудозатраты компании (все мы видели с вами, как вспыхнул в какой‑то момент HR tech рынок, который старался решить активные боли HR сообщества), но в дальнейшем такие проекты выстраивались внутри, либо закупались готовые решения и упрощали жизнь компании. Сейчас в любой компании есть свои особенности и не все стандартные продукты, особенно когда у тебя нет бюджета на закупку доработок, могут решить и оптимизировать твои запросы. С этим я явно столкнулась в рамках автоматизации отпусков, отгулов и больничных. К сожалению, ни одно из готовых решений, будь то именитые системы КЭДО, либо маленькие стартапы не смогли удовлетворить и упростить жизнь моим сотрудникам. Поэтому у меня появилась идея сделать ее самостоятельно с помощью Claude.

Привет, Хабр! Пишет эту статью Александра Лысенко — вчера я была студенткой, а сегодня как инженер-программист Nexign спешу поделиться приобретенным опытом.

Мой первый проект для реального бизнеса был связан с миграцией с Oracle на PostgreSQL. Сегодня расскажу, как внедрение диапазонного типа данных при переходе между СУБД позволило не просто сохранить производительность, но и превзойти исходные показатели. Если вы тоже только начинаете свой карьерный путь — надеюсь, этот материал вам поможет.

В сентябре 2025 года в Московском авиационном институте (национальном исследовательском университете) на базе Института № 8 «Компьютерные науки и прикладная математика» стартовали две абсолютно новые образовательные программы подготовки высокопрофессиональных специалистов в сфере информационных технологий (ТОП ИТ). Целевой уровень выпускника - middle и по итогам первого курса мы становимся всё более уверенными в этом результате. А наши новые технологии проведения практики нам в этом помогут!

В статье рассматривается shrink кластера Greengage DB с использованием ggrebalance: архитектура утилиты, FSM-подход, безопасное перераспределение данных через INSERT, сравнение с CTAS, поддержка rollback и результаты тестов производительности.

В облачных сетях принято разделять два уровня: физический Underlay и виртуальный Overlay. Если Underlay — это фундамент здания (кабели, коммутаторы, базовая IP-связность), то Overlay — инженерные коммуникации: невидимые глазу, но без которых жизнь в доме остановится. От того, насколько эффективно и надёжно спроектирован Overlay, напрямую зависят скорость пользовательских приложений и стабильность всей платформы.

Привет! Меня зовут Валерий Симаков, я разработчик команды Network DPL в MWS Cloud Platform. Сегодня мы подробно поговорим о сетевой составляющей нашего облака, а именно об устройстве Data Plane (DPL) в Overlay-слое — том самом слое, который и отвечает за передачу пользовательского трафика. Мы разберём, как из разрозненных компонентов рождается единый, слаженный механизм передачи данных. Благодарю коллег из команды Network DPL за помощь в подготовке статьи.

Привет, Хабр!

На связи Андрей, продуктовый дизайнер Garage Eight. Июнь выдался насыщенным: тут нам и долгожданная WWDC26 с переработанной Siri, и победители Apple Design Awards, и свежий кит от Apple в фигме, и целая россыпь ребрендингов — от KFC и Schweppes до Циана. А еще посмотрим на навигацию для Сестрорецкого курорта, новый кейс Koto для Norton Museum of Art и, конечно, CONFIG26.

Сегодня в выпуске:

1. Apple WWDC26

2. Apple Design Awards 2026

3. iOS and iPadOS 27 in Figma

4. KFC Rebrand

5. Schweppes Rebrand

6. Ребрендинг Циан

7. Навигация для Сестрорецкого курорта

8. Norton Museum of Art

9. CONFIG26

В статье раскрывается взгляд на проблему климата с позиции закона сохранения энергии и того, что истинная причина глобального потепления – это прямой нагрев планеты за счет производимого тепла. А изменения климата уже сейчас настолько масштабны, что мы успешно довели планету до катастрофы. И времени на ее решение у нас почти не осталось!

Также развеивается миф о влиянии парниковых газов на температуру планеты и приводятся доказательства, что не температура планеты зависит от содержания СО₂ в воздухе, а содержание СО₂ в воздухе зависит от температуры на планете.

Общепринятая точка зрения относительно причин глобального потепления объясняется производством парниковых газов. С другой стороны, например, при сгорании углеводородов или выработке электроэнергии выделяется тепловая энергия. Так как наша планета окружена вакуумом, который является идеальным теплоизолятором, то производимое тепло не может покинуть пределы нашей атмосферы и копится, приводя к прямому нагреву планеты. Сейчас эта энергия уходит в таяние льдов на полюсах, поэтому создается впечатление, что нагрев планеты незначителен. На самом деле изменения климата настолько колоссальны, что у нас осталось от 20 до 40 лет до наступления самого настоящего апокалипсиса!

С 1979 по 2020г.г. величина ледяного покрова в Арктике сократилась на ~50% и продолжает сокращаться примерно на 13% за десятилетие. Если темпы производства тепловой энергии в мире останутся хотя бы на прежнем уровне, то оставшиеся 50% льда мы растопим еще максимум за 40 лет. Далее мы столкнемся с ростом температуры планеты.

Но парадокс состоит в том, что умереть нам предстоит вовсе не от того, что мы заживо зажаримся, а оттого, что попросту задохнемся.

Подробности под катом.

NASA, 23 сентября 1999 года. К тому моменту аппарат Mars Climate Orbiter уже девять месяцев летел к Марсу. Вот-вот он должен был выйти на орбиту планеты. Но что-то пошло не так: связь со спутником пропала. А вместе с ней — несколько лет кропотливой работы и около 125 миллионов долларов. Что же там произошло и кто оказался виноват в ошибке?  

Перестанут ли пользоваться поисковиками, какие появятся модели монетизации и что ждет веб мастеров в ближайшие годы

Уже прошло два года с тех пор, как мы предложили схему 4.6-битного квантования и рассказали про нее, в том числе и на Хабре: раз и два. Вспомним, что при 4.6-битном квантовании веса и входы слоя принимают такие целые значения, что их попарные произведения помещаются в знаковый 8-битный тип данных. Такая схема позволила нам вычислять нейронные сети на процессорах мобильных устройств быстрее, чем в 8-битном формате, и точнее, чем в 4-битном, потому что уровней квантования больше.

За прошедшее время у нас появился опыт практического применения таких сетей, и оказалось, что для реального использования важны не только схема квантования и алгоритм умножения. Не меньше вопросов возникает по поводу того, как устроены активации, как хранить карты признаков между слоями, как обрабатывать ветвления и как именно обучается квантованная сеть. Сегодня в статье как раз поговорим про это.

Всем привет. Хотел бы поделиться своими результатами и обратиться за ответным мнением.

Представлюсь: Шевченко Максим Юрьевич. Работал мануальным тестировщиком (в том числе); считаю себя исследователем, в основном, в области математики.

Лет 10 тому назад мне удалось вывести обобщение тождества Деснано‑Якоби, связанное с методом конденсации Чарльза Доджсона (более известного как Льюис Кэрролл). Тогда это обобщение показалось мне интересным лишь с теоретической точки зрения, и никакого практического применения его я не предполагал. Некоторое время эта работа «пылилась в сундуке», пока я ее, наконец, не опубликовал на GitVerse (там же Python код, о котором позже).

В настоящее время, оказавшись без работы, я вдруг понял, что мой труд, как и я сам, снова пылится без дела и пользы, и почувствовал досаду. Дело еще в том, что будучи человеком без ученой степени, в академических кругах я часто сталкивался с так называемым «недоумением» в свой адрес по поводу моих научных изысканий. Работа моя была опубликована в нерецензируемом журнале. Так что до поры мне не удавалось осознать степень ее новизны и область применения.

И потому в качестве рецензента я решил наконец обратиться к искусственному интеллекту (далее «AI»). LLM‑модели не интересуются регалиями, не затягивают ответ на полгода и готовы отвечать на вопросы до бесконечности.

Конечно, с другой стороны AI может «галлюцинировать», а также выдавать желаемое за действительное, то есть заниматься «цифровым подхалимством»: сикофантией.

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.