Все потоки

В статье впервые в современной литературе приводится пример использования в XVIII веке логарифмов для замены при расчётах умножения и деления.

Как известно, в результате изобретения логарифмов появилась возможность заменять умножение и деление, соответственно, сложением и вычитанием логарифмов обрабатываемых чисел, а возведение в степень и извлечение корней — умножением и делением логарифмов.

Большое количество расчётных задач, в которых использован этот приём, представлено в первом русском учебнике геодезии [1]. Приведу пример — задачу определения высоты далеко расположенной горы QP с учётом кривизны земного шара (см. рис. 1).

Десятки, а иногда и сотни тысяч событий в день. Каждое — потенциальная авария, а может, просто шум. L1-инженеру нужно решить: добавить событие к инциденту? Создать новый? А может, это часть уже закрытого? Или всё серьёзнее — и перед нами экосистемный сбой, затрагивающий десятки сервисов?

Раньше мы в МТС всё классифицировали вручную. Но при таком объёме и разнообразии инфраструктуры быстро поняли, что нужна автоматизация. Слишком велик риск пропустить важное, не найти корень проблемы, потратить драгоценные минуты в критический момент.

В поисках решения придумали использовать то, что есть: богатую разметку от дежурных инженеров, накопленную за годы наблюдений. Так начался наш путь к инструменту, который с помощью ML группирует события в осмысленные цепочки, распознаёт инциденты и помогает дежурным работать точнее, быстрее и спокойнее. 

В этой публикации мы — Михаил Копытин, руководитель команды разработки, и Евгений Лачугин, руководитель экосистемной команды поддержки в МТС Web Services — расскажем, как построили решение, какие архитектурные решения приняли, какие грабли собрали и как достигли точности выше 80%.

Мемы всегда были своеобразным народным творчеством и достоянием интернета — одни резко вспыхивают и окончательно забываются через месяц, другие живут годами и становятся культовыми. Они возникают из чего угодно, и игры тому не исключение. Скажу больше, эта индустрия — одна из самых плодородных на интернет‑приколы.

В этой статье основной акцент я буду делать на мемах, которые сыскали популярность в российском сегменте, но по зарубежной классике тоже пробежимся. 

Всем привет! Давно я ничего не писал на Хабр про WebRTC. Наверное как‑то не было повода, да и WebRTC давно понятен и прост в общих чертах. Пара строк кода с одной стороны, пара строк кода с другой — вот и готово. Наверное. Там дальше есть несколько тонкостей. На самом деле — целое море тонкостей и обстоятельств, которые надо понимать и уметь с ними работать, но такая уж наша инженерная доля — криво неидеально читать и писать стандарты.

Но сегодня я хочу рассказать не столько про WebRTC как таковой, сколько про велосипеды в его использовании в продакшн‑среде и о том, как тихо без помпы растёт новый стандарт для его сигналинга. На написание этой серии статей меня натолкнула активность Sean Dubois, создателя и мейнтейнера Pion — отличной WebRTC‑библиотеки для Golang.

Обычно специалисты, особенно начинающие, смотрят только в код. Но настраивая процессы автоматизированного тестирования, стоит отрываться от кода и внимательнее смотреть на процессы — именно тут кроется плодородная почва для оптимизации.

В двух частях этой статьи расскажем о вариантах оптимизации тестирования, которые можно применить как внутри тестов, так и, условно, снаружи, т. е. в обертках и прочих внешних инструментах. Сегодня поговорим о «внешних» инструментах.

Текст подготовлен по материалам выступления приглашенного спикера внутри компании.

SVG – одна из самых интересных технологий браузера. С его помощью можно делать массу полезных и интересных компонентов. Это неотъемлемая часть моего стека.

В этой статье я поделюсь основами, чтобы заложить прочный фундамент для дальнейшего развития. Я покажу вам, почему SVG так хорош, и поделюсь фишками, которыми вы сможете пользоваться прямо сейчас.

Для понимания этой статьи не требуется специальных знаний и опыта работы с SVG, но предполагается, что вы знакомы с основами HTML/CSS/JS.

В эпоху больших языковых моделей полноценный сбор информации с сайтов все еще не самый очевидный сценарий, требующий учета многих мелких деталей, а также понимания принципов работы сайта и взаимодействия с ним. В этом случае единственный оптимальный метод сбора такой информации - это парсинг.

В данной статье мы сфокусируемся на парсинге сайтов российских СМИ, в числе которых Meduza,* как официально запрещенное в РФ и более государственно-подконтрольных RussiaToday и Коммерсанта. Разберемся какой это сделать наиболее эффективно и получим текст и метаданные статей. Как основные инструменты используем классические библиотеки в Python: requests, BeautifulSoup, Selenium.

Привет! Это команда курса «Python для анализа данных». Собрали для вас подборку бесплатных ресурсов для изучения Python с нуля. Здесь вы найдёте как интерактивные курсы с практическими заданиями, так и теоретические материалы с подробными объяснениями.

В нашей подборке оказалось много разных курсов — каждый со своим подходом и стилем подачи материала. Разумеется, вам не нужно проходить их все: попробуйте несколько из списка и остановитесь на том, который вам больше всего подходит. Главное — начать и довести обучение до конца.

Рассказываю, как мы разрабатывали концепцию и дизайн проекта по редизайну касс самообслуживания и искали баланс между требованиями бизнеса, пользовательским опытом и визуальным стилем.

Вы когда-нибудь задумывались о том, что чем больше мы зависим от технологий, тем быстрее стремится к нулю наша снисходительность к сбоям и неработоспособности этих технологий? Я, например, почти сразу «начинаю нервничать», хотя считаю себя уравновешенным. Особенно неприятно, когда сбои случаются в самый неподходящий момент.

Меня зовут Вячеслав Кудряшов, я исполнительный директор Mission Control Center в Сбере. Предлагаю порассуждать о том, что такое «неподходящий момент» и как бороться со сбоями в этот период.

Продолжаем серию публикаций по особенностям настройки рекламы. Если настраиваете не сами, поймёте, как проверить работу подрядчика.

Сегодня поговорим об автоматических стратегиях и определении недельного бюджета.

Визуализация данных — это не просто способ представить информацию, а настоящий инструмент для открытия новых инсайтов и улучшения принятия решений. В этой статье мы собрали 15 библиотек для визуализации данных, которые стали стандартом в своих областях. Здесь вы найдете как решения для быстрых графиков, так и мощные фреймворки, подходящие для сложных и масштабных задач. Каждая библиотека имеет свои особенности, и в статье мы подробно рассмотрим, какие из них лучше всего подойдут для вашего следующего проекта. Если вы хотите поднять свои визуализации на новый уровень — читайте, разберемся, какие инструменты действительно заслуживают внимания.

ПЛИС-культ привет, FPGA-хаб! На днях я релизнул третий номер народного FPGA журнала, которым спешу с вами поделиться

Всем привет, хабровчане! Я (не)начинающий разработчик с относительно небольшим стажем, который пытается углубить свои знания в любимой технологии. В работе и повседневной жизни очень часто приходится работать с языком TypeScript, который мне очень нравится, но к своему стыду, сам очень плохо знаком с настройкой его конфигурации, поэтому решил восполнить этот пробел, ведя собственный Today I Learned. Некоторые опции tsconfig являются очень простыми и понятными. Другие же заставляют знатно напрячься. И даже если поверхностное назначение какой-то настройки является понятным, все равно возникает желание разобраться с принципом ее действия, понять, на какие структурные аспекты проекта она влияет, а также узнать, а как вообще людям жилось до ее появления.

Как раз об одном из них и пойдет разговор в этой статье, а именно об esModuleInterop. Действие опции проверялось при попытке подружить CommonJS-модуль с ES-модульным проектом. Поверхностная гуглешка не дала исчерпывающий ответ на ряд моих вопросов, поэтому приходилось обращаться к спецификации ES6, документации tsconfig (упаси боже читать документацию (шутка)), в личные блоги авторитетных дядек в сообществе и к описаниям модульных систем. На основе найденной информации я составил небольшое резюме, с попыткой собрать материал во едно. Надеюсь, кому-то он покажется интересным. Приятного чтения!

Продолжаем разговор о том, как устроена реальная жизнь обогатительных фабрик. В прошлом посте мы показали, что модернизация — это не разовая история, а постоянный процесс. Но возникает резонный вопрос: а можно ли решить проблему фабрики точечно? Иногда — да. Одиночное решение может снять ограничение, повысить производительность или даже спасти предприятие от закрытия. В этом посте расскажем про подход «хирургической» модернизации.

Теперь IDE позволяет компилировать программы с подключением дополнительных библиотек. Например, библиотека GMP (GNU Multiple Precision Arithmetic Library) может использоваться для работы с большими числами и точной арифметикой.

Привет, Хабр! Представьте ситуацию: вы нашли крутой сервис, регистрируетесь, вводите свой email my.name+coolservice@gmail.com (ведь вы, как и я, любите порядок во входящих) и… получаете ошибку «Некорректный email». Знакомо? Уверен, что да.

Каждый раз, когда я сталкиваюсь с таким, у меня дергается глаз. Это не просто мелкий баг. Это симптом глубокой проблемы в подходе к разработке и непонимания базовых стандартов. Давайте раз и навсегда разберемся, почему сервисы не принимают почту с «плюсом», почему это плохо для бизнеса и, главное, как это исправить.

Представьте будущее, в котором Земля — не гигантский карьер и не трубопровод завода, а цветущий сад, вдохновляющий поколения. Чтобы сохранить нашу планету уютным домом, человечеству нужно вынести тяжелую индустрию за пределы Земли. Космос может стать новой кладовой ресурсов и промышленности, и это уже не научная фантастика, а насущная стратегическая задача.

Десять лет назад мы говорили о «данных–нефть». В 2025-м метафора смещается: нефть закончилась, а нужен устойчивый источник энергии. Синтетические данные перестали быть лабораторным трюком — к 2030-му они превращаются в топливо, на котором летят банки, медицина и индустриальный IoT. GAN-ы научились соблюдать дифференциальную приватность, диффузионные модели вытягивают сигнал из шума лучше, чем биржевые трейдеры, а причинные графы заставляют базы данных «думать» о бизнес-логике. Мы собрали всё — от свежих метрик PrivEval до реляционной магии SCM и агентных симуляций, — чтобы показать: синтетика уже не копия реальности, а песочница для инноваций. Если вы ищете способ ускорить ML-проекты, избавиться от юридических цепей и заглянуть в будущее генеративного ИИ, эта статья станет вашим порталом.

Инсайдер уже внутри. Хакер снаружи. Но угроза определяется не «кем он был», а что он может сделать, сколько это стоит и когда это заметят. Пока организация делит угрозы на «своих» и «чужих», она не управляет рисками — она успокаивает себя.