Все потоки

Пошаговый разбор с метафорами, формулами и лайфхаками, которые спасут ваш fit()

Привет, хабровчане! В мире ML градиентный спуск это двигатель внутреннего сгорания: он везде, он работает, но мало кто заглядывает под капот, а ведь именно он превращает случайные веса в модель, которая угадывает котиков, переводит тексты и генерирует картинки.

Вы запускаете model.fit() - и через 100 эпох у вас есть результат, но как именно нейросеть «находит выход» из хаоса параметров? Почему иногда она перепрыгивает минимум, а иногда зависает в тупике? И как настроить learning_rate, чтобы не ждать до пенсии?

Полный разбор с нуля, с формулами и примерами. Давайте разберём по полочкам, чтобы было понятно даже новичку.

Привет, Хабр! Конструкции вроде 2>&1 и &> встречаются повсюду — в мануалах, скриптах, инструкциях. Их используют постоянно, но редко понимают до конца. Почему ошибки продолжают появляться в терминале, хотя, казалось бы, должны уходить в файл? Почему конвейер передаёт только часть вывода?

В статье разберём всё от базового синтаксиса до работы с tee и /dev/null - каждая часть будет разобрана и показана на практических примерах.

После первоначального доступа к Windows‑хосту (обычно это базовая shell/метерпитетер) злоумышленник или тестировщик (аха, то есть мы) часто ограничен правами. Чтобы повысить привилегии, требуется быстро перечислить файлы, директории, права, журналы и хранилища (SAM и др.). Объём артефактов в Windows огромен, и ручная проверка даже при хорошем опыте занимает много времени. Логичный путь — автоматизировать перечисление с помощью скриптов и чекеров. Тема незаменима на экзамене OSCP и при прохождении тачек на HTB.

«Эскалация привилегий» — стадия после компрометации, в рамках которой собирается критичная для системы информация: скрытые пароли, слабоконфигурированные службы/приложения, уязвимые политики, кривой доступ, лишние сервисы в RAM и т.д. Именно эти сведения позволяют выполнить пост‑эксплуатацию и получить более высокий уровень прав.

Я уволился из своей первой работы SRE‑инженером после особенно тяжелой недели дежурства. Семь ночей подряд я просыпался от PagerDuty. Семь ночей подряд я чинил одну и ту же проблему с памятью, которую никто не хотел исправлять «по‑настоящему», потому что «горячий фикс же работает». На восьмое утро я пришел в офис и положил заявление на стол.

Это было пять лет назад. С тех пор я прошел через четыре компании, построил on‑call процессы с нуля в двух из них, и научился главному: дежурства не должны убивать людей. Физически и морально. Давайте поговорим о том, как построить on‑call ротацию, которая не приведет к массовым увольнениям.

На связи Сергей Скирдин, технический директор ИТ-интегратора «Белый код». Рассказываю о проекте, в котором мы реализовали корпоративное хранилище данных (КХД) на базе DATAREON Platform для компании, занимающейся поставками дорожно-строительной техники и запчастей.

Представьте, как себя чувствуют отечественные производители ПО, когда приходят к корпоративным клиентам, а им говорят: «Ну вот у SAP всё давно работает, у Oracle – поддержка по всему миру, а у вас опять продукт упал после очередного обновления».

Мы живём в эпоху, когда относительно молодой отечественный софт оценивают по мировым стандартам с полувековой историей, как будто он должен был родиться со стабильной интеграцией. И это, пожалуй, главная ловушка нашего технологического развития.

Мы побывали на презентации «Алиса, что нового?», на которой Яндекс представил новые нейросетевые функции. Показали универсальную нейросеть Алиса AI, которая доступна не только в чате, но и в браузере, и скоро появится в носимых устройствах. В этой статье рассказываем обо всех анонсах.

Помню, как на собеседовании в одну крупную компанию мне задали вопрос: "Чем отличается observability от monitoring?" Я уверенно ответил что-то про "три столпа" и "unknown unknowns". Интервьюер кивнул, но потом спросил: "А зачем платить $100k в год за Datadog, если можно поставить бесплатный Prometheus?"

Тогда я не смог внятно ответить. Сейчас, спустя три года и несколько миграций между системами мониторинга, я знаю ответ. И он стоил нашей компании около полумиллиона долларов в экспериментах. Давайте разберемся, за что же мы платим такие деньги.

Поводом для написания этой заметки стало обсуждение на недавнем отраслевом мероприятии задач мультимодерации контента: как быстро и надёжно находить «взрослые» сцены в длинных видео и автоматически подсвечивать фрагменты для ручной проверки. Похожие кейсы регулярно встречаются и в открытых соревнованиях по ИИ (например, в подборке задач Wink AI Challenge на Codenrock).

Мы часто говорим и слышим термины «сервер», «кластер» или «облако», но почти не вспоминаем слово «мейнфрейм». Почему современные вычислительные системы не называют тем же именем, что и их могучих предков? Попробую разобраться в истории ИТ и рассказать, как мейнфреймы уступили парадигме серверов.

Этот чек-лист не рыба, а удочка!

Если у вас маркетолог опять слил весь бюджет. Нет заявок с рекламы и, вообще, вы считаете маркетинг сплошным обманом и заговором — статья для вас :-)

За годы работы я выявил алгоритм продвижения чего угодно в интернете. А также топ основных ошибок в этом.

В любой продуктовой разработке есть момент, когда «просто функционала» уже недостаточно.
Да, сервис может решать задачу пользователя, но это не гарантирует, что он будет возвращаться снова и снова. То же самое касается и сотрудников внутри компании: интерфейс может работать, процессы могут быть выстроены, но без вовлечённости команды могут начать работать хуже, чем от них ожидают.

Именно поэтому многие компании начали смотреть в сторону игровых механик. Геймификация помогает встроить в продукт дополнительный слой мотивации: пользователям становится интересно пользоваться сервисом, а сотрудникам — активнее включаться в рабочие процессы.

Привет, Хабр! Мы — Руслан Ильясов, дизайн-лид, и Антон Минеев, продукт-дизайнер. Работаем над внутренними продуктами МТС — системами, которые не видят клиенты, но которые обеспечивают работу экосистемы: помогают коллегам общаться, оформлять заявки, реагировать на инциденты и работать каждый день.

Статья для тех, кто хочет прокачать личный бренд и заработать репутацию эксперта в глазах клиентов, или собрать портфолио статей для визы талантов. Чтобы выложить материал на ресурсах из списка ниже, вам не нужны связи, пиарщик и даже бюджет закладывать не придётся. Отличный старт, я щитаю.

Знаете, что я делал вчера с 10 до 12 утра? Деплоил новую версию на production. Вручную. На 15 серверов. По SSH. В 2024 году. И это не самое грустное. Самое грустное — что я делаю это каждую неделю. И каждый раз обещаю себе, что вот на следующей неделе точно автоматизирую. Но следующая неделя наступает, и я снова сижу и копипащу команды в терминал.

Если вы узнали себя — добро пожаловать в клуб анонимных toil-оголиков. Давайте поговорим о том, почему мы все еще делаем руками то, что должны были автоматизировать еще вчера.

ИИ давно обещает ускорить работу разработчиков — но что, если в реальных условиях он делает обратное? Команда исследователей провела рандомизированное контролируемое испытание с опытными контрибьюторами крупных open source проектов, чтобы понять, как современные инструменты вроде Cursor и Claude влияют на скорость и качество разработки. Результат оказался неожиданным: при работе с ИИ программисты тратили больше времени, хотя были уверены, что работают быстрее. Разбираемся, почему эффект ускорения может быть иллюзией, и какие факторы превращают помощника в тормоз.

Всем привет! Я Алексей Босенко, DevOps-инженер в компании KTS. В этой статье я покажу, как комплексно настроить быструю и эффективную сборку проектов в Kubernetes с использованием BuildKit, которая учитывает не только производительность, но и стоимость ресурсов.

Под этой громкой фразой я подразумеваю целый комплекс решений: как создать и настроить экономичный кластер Kubernetes для сборок (ведь цена вопроса всегда важна), как настроить GitLab Runners и как сделать эффективное масштабирование сборок. Особый акцент будет на том, почему мы выбрали BuildKit, какие варианты использования он предлагает, и как непосредственно настроить один из них.

Будет много подробностей о том, почему мы принимали эти решения и как внедряли их у себя, так что статью можно использовать в качестве Production-ready-мануала.

Биологические структуры существуют в широком диапазоне масштабов. На одном конце находятся целые организмы, размеры которых варьируются от бактерий, диаметр которых составляет всего несколько микрометров, до млекопитающих, размеры которых измеряются в метрах.

Одним из самых маленьких известных цельных организмов является бактерия Mycoplasma genitalium, размер которой составляет примерно 200 нм. Напротив, сеть мицелия Armillaria ostoyae в национальном лесу Малхер в Орегоне, возможно, является самым большим живым организмом, занимая площадь почти 10 кв.км. и веся около 35 000 тонн.

Эти организмы можно увидеть невооружённым глазом или с помощью простых световых микроскопов, которые используются с середины 1600-х годов. На другом конце спектра находятся атомы, аминокислоты и белки, размер которых колеблется от нанометров до их десятых долей (ангстремов).

Здраствуйте дорогие коллеги, сегодня с вами будет изучать тему HA Paloalto. Для этого нам понадобится 2 paloalto.

Как всегда будем все реализовать на практике, и буквально чутка теории)

HA = дублирование двух (или до 16) Palo Alto для отказоустойчивости. Один работает (Active), второй пассивный ждет... (Passive). Если активный падает , то пассивный мгновенно берёт на себя сессии и конфигурацию, если конечно же настрое преемтинг!

Синхронизируется:

Я недавно пересмотрел мультфильм «Братья Супер Марио», и он заставил меня задуматься о качестве экранизаций игр: стоят ли вообще внимания современные фильмы, снятые по играм? И если да, что делает их успешными с точки зрения зрительских симпатий?

Я проанализировал удачные и неудачные примеры и вывел формулу успешной киноадаптации. И как бонус, у вас будут идеи, что посмотреть в ближайшее время.

Опирался на:

• Мнения критиков и фанатов.

• Собственные впечатления.

• Коммерческий успех картины.

Не обещаю 100% объективности. Если захотите обсудить какой-то вопрос, сделаем это в комментариях. 

Сегодня видеоконференции — стандартный инструмент для бизнеса, образования и повседневного общения. Одной из ключевых технологий, лежащих в их основе, является WebRTC — открытый стандарт для обмена аудио, видео и данными в реальном времени. Однако качество работы и масштабируемость зависят от выбранной топологии взаимодействия участников. В этой статье разберем плюсы и минусы разных топологий.