Все потоки

Рассуждения о пригодности экзопланет для жизни в основном касаются расстояния планеты от её звезды. Слишком близко — и вся вода на поверхности выкипает в космос. Слишком далеко — и вода на поверхности замерзает. Оба случая являются серьёзными ограничениями для перспектив наличия жизни. Пригодность для жизни зависит от того, находится ли экзопланета в «зоне обитаемости» — диапазоне расстояний вокруг звезды, где может существовать жидкая вода.

Но как обстоят дела в более широком контексте? Даже если экзопланета находится в зоне обитаемости своей звезды, другие факторы могут препятствовать обитаемости. Если солнечная система находится слишком близко к сверхмассивной чёрной дыре (СМЧД), которые, скорее всего, находятся в центре всех крупных галактик, то не будет иметь значения, насколько близко планета находится к своей звезде. Давящее воздействие СМЧД сделает обитаемость практически невозможной.

В новой статье, опубликованной в журнале «The Astrophysical Journal», исследуется влияние сверхмассивных чёрных дыр на пригодность экзопланет для жизни. Статья озаглавлена «Влияние сверхмассивных чёрных дыр на пригодность экзопланет для жизни. I. Обзор естественного диапазона масс», а её ведущий автор — Журдан Ваас. Ваас работает на кафедре аэрокосмических, физических и космических наук Флоридского технологического института.

Переключение с задачи на задачу в течении рабочего дня, для кого то это привычно и он так работает всегда, утопая в илюзии что он много сделал и мега эффективен.

Успешный пилот, восторженные отзывы, планы по масштабированию – а через пару месяцев инструмент почти не используют. Знакомая история? Разберём, почему корпоративные ИИ‑ассистенты терпят неудачу после выхода за рамки тестового режима.

Каждый раз, когда техно-энтузиасты на Хабре начинают петь оды ИИ, который вот-вот заменит всех разработчиков, меня охватывает легкий скепсис. Дело в том, что многие простые задачи совсем не так просты, как кажутся нейросетям или продакту. Знаменитое: “да что там делать, вон ИИ отдай, к вечеру уже на прод зальете”, обычно открывает такую кроличью нору, что проваливаться и падать там можно неделями, а приземление оказывается очень болезненным. 

Вот казалось бы, что сложного, сделать дверь в игре? В 2014 году у Liz England вышло отличное эссе “Проблема Двери”, где Лиза описывает 22 логических вопроса, на которые должен ответить гейм-дизайнер при установке двери в игре. Эссе стало настолько классическим, что в сабредите r/GameDesign автомод прикрепляет ссылку на него в каждый тред. При этом эссе явно выходит за границы геймдева и становится универсальным, показывая, что кажущаяся простота в нашем деле часто не является таковой. Это касается и дверей в игре, и “просто логина на сайте”, и задачи вызова лифта, и визуализации прогресса ожидания и ещё тысячи вещей, необходимость детального продумывания которых менеджментом обычно в расчет не берется.

Июнь — месяц рецензий на книги по языку Go в нашем блоге SSP SOFT. Сегодня разбираем книгу Юлии Поповой «Go: разработка приложений в микросервисной архитектуре с нуля». Будем честны, в названии есть элемент маркетинга, и книга ориентирована не на нулевой уровень, а все-таки на уже уверенных в себе и своих знаниях языка начинающих разработчиков (джунов) на Go. Книга небольшая, 320 страниц, пять глав. И самое ценное в ней —  примеры четырех микросервисов,  которые автор расписывает с нуля и до выкладки в продуктовую среду (деплоя в прод).

Многие россияне за границей сталкиваются с тем, что не могут открыть приложения банков, налоговой службы, маркетплейсы и другие важные ресурсы. К счастью, это можно исправить: достаточно создать свой сервер внутри России и направить интернет-трафик через него.

В статье покажем, как быстро развернуть такой сервер на VPS, а также настроить подключение к нему со смартфона и компьютера, чтобы снова получить доступ к российским сайтам и сервисам из-за границы.

Я сделал это! Это огромный повод для гордости. Теперь программа работает по тем же математическим принципам, что и самые передовым фрактальным в мире!

Ключевые особенности:

Расчёт опорной траектории на 5000 бит всего один раз.
Реактивный расчёт миллионов пикселей на аппаратном double.
Революционный алгоритм Reference Reset to Zero.
Настоящий SSAA 8x8 для идеально сглаженного изображения без алиасинга.
Параллелизм OpenMP для высокоскоростного многопоточного рендеринга.

Есть полный код в С++ - main.cpp
Есть Гитхаб https://github.com/Divetoxx/Mandelbrot#russian с версии в виндовс Mandelbrot_windows_msse3.exe и Mandelbrot_windows_mavx2 и для Линукс Mandelbrot_linux_msse3 -msse3 и Mandelbrot_linux_mavx2

Собранный в лабиринтах стэнфордских лабораторий, Shakey был настоящим чудом света для своего времени. Ведь это была первая попытка человечества создать автономного и мобильного робота, который был бы умен как самый мощный компьютер и маневренен как болид Формулы-1. Ну почти.

В конце апреля в Рио‑де‑Жанейро прошла ICLR-2026 (International Conference on Learning Representations) — одна из главных конференций по искусственному интеллекту и машинному обучению.

Конкурс и сито рецензирования (peer review) оказались жёсткими: было подано ~ 19 000 заявок, принято более 5000 статей, уровень одобрения (Acceptance Rate) составил ~26%.

Команда Яндекса прошла этот отбор, представив на конференции свои результаты: шесть статей вошли в основную программу (Main Track), одна работа была презентована на воркшопе ICBINB (I Can't Believe It's Not Better) — известной площадке для разбора подходов, которые по всем законам логики должны были «взлететь», но столкнулись с неочевидными фундаментальными ограничениями.

Меня зовут Мария Никифорова, я старший разработчик службы качества претрейна. Вместе с Дарьей Шатько, руководителем ML в Yandex Crowd, и другими коллегами мы побывали на конференции и в статье расскажем, как конференция начиналась уже в аэропорту, какие главные инсайты были в статьях и какие постеры оказались самыми запоминающимися.

В данной статье разбирается, как реализовать пользовательский многосегментный WPF компонент. Это может содействовать в изучении внутреннего устройства C#, .NET и самой платформы WPF. Разработанное решение дает множество гибких настроек, использовать латинские символы, цифры, кириллицу и работать через MVVM для привязки свойств зависимостей.

В первой части я показал, как ИИ из «уверенного галлюцинатора» превращается в управляемого исполнителя: разбор задания перед генерацией, три специализированных агента (R2-PLCGen, Agents4PLC, truST Platform), проверка кода в программном симуляторе (Tier S) и в настоящем компиляторе matiec (Tier H), детерминированный ремонт типовых ошибок и финальное слово всегда за инженером.

Всё это работало для одной установки. Но я закончил статью честным признанием: реальный крупный объект — это не одна установка. И обещал многосистемный режим. Он теперь есть. Расскажу, как он устроен — и почему по дороге пришлось переделать саму навигацию по программе.

Всем привет, я Катя, развиваю Gramax. Мы часто говорим, что документация должна жить в одном ритме с продуктом. В этом кейсе как раз видно, что за этой фразой стоит на практике.

Команда CRM-платформы «Модус» от ИТ-холдинга Т1 переводит руководства пользователя и администратора из Confluence в Docs as Code. Задача — связать документацию с релизами продукта, сократить ручную сборку и сделать так, чтобы аналитики могли писать в Markdown без боли.

Подробно об этом мы поговорили с Екатериной, владельцем продукта «Модус», и Еленой, ведущим аналитиком, которая драйвила переход на новый процесс. В статье раскроем: что не работало в старой схеме, как команда выбирала инструмент, как прошел пилот и какого эффекта удалось добиться.

Как я случайно сделал утечку данных и решил задачу в пользу OpenCV.

Задача — детекция основной надписи (штампа) на чертежах для оцифровки в BIM. Данных — 50 сканов. YOLOv8 на такой крохе переобучился, даже с синтетикой и аугментацией. Поймал утечку: модель запоминала фон, а не геометрию. Честный бенчмарк показал неожиданное: OpenCV с контурами и CLAHE выбил IoU 0.64 против 0.58 у YOLO. DL увереннее в детекции, но хуже попадает в границы. Вывод: понимание домена важнее моды на нейросети. Иногда простой алгоритм решает задачу быстрее, дешевле и без больших датацентров.

Привет! Это вторая статья из цикла о 6 базовых понятиях бизнес-анализа по BABOK.

В прошлой статье мы разобрали первое базовое понятие BABOK — Заинтересованные стороны (ЗСт) Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» / Хабр. Мы выяснили, что каждый проект начинается с вопроса «кто в игре?». Но как только мы собрали нужных людей в рабочую группу проекта, перед нами встает следующий, не менее критичный вызов: что на самом деле нужно бизнесу?

По данным исследований PMI (Pulse of the Profession, 2023), около 37% проектов терпят неудачу именно из-за неточно сформулированных требований, в основе которых лежит непонимание истинной потребности бизнеса. Иными словами, проблема системная и дорогостоящая.

Бизнес-аналитик может идеально собрать требования, разработчик написать код, а тестировщик протестировать его, но в итоге получится решение, которое не удовлетворяет ни одну из потребностей бизнеса. Чтобы не наступить на эти грабли, разберем второе базовое понятие BABOK в этой статье — Потребность (Need).

Слабые пароли, избыточные права подрядчиков, сервисные учетки без ротации − все это типичные уязвимости внутренних сетей. По данным DSEC (входит в ГК «Солар»), в 87% проектов по внутреннему тестированию в 2025 году были достигнуты поставленных целей − получен контроль над доменом, получен доступ к персональным данным, скомпрометированы средства защиты информации и получен доступ к системе резервного копирования и базам данных. Главные проблемы внутренних сетей − слабые пароли (53% проектов) и устаревшее ПО (42%). А по данным Solar 4RAYS, атаки через подрядчиков остаются устойчивым трендом и в 2026 году. PAM-система−один из ключевых инструментов, способных разорвать эту цепочку. Классическая архитектура PAM подразумевает работу через выделенный бастион-сервер или прокси-сервер (промежуточный узел, через который проходит весь трафик администратора). Пользователь понимает, что его соединения явно проксируются, а значит, технически может попытаться установить прямое соединение с целевым сервером, минуя контроль. В этом материале разбираем вместе с Дмитрием Федоровым, пресейл-аналитиком Solar SafeInspect ГК «Солар», как прозрачные режимы работы PAM-системы Solar SafeInspect на уровнях L2 и L3 решают эту проблему.

Что такое «прозрачный режим» и почему с этим термином путаница

На российском рынке PAM-систем нет единого понимания того, что стоит за словами «прозрачный режим». Как поясняет эксперт «Солара», терминологическая путаница – это не проблема, а скорее особенность рынка.

Часть вендоров называет так доступ через портал с SSO, мотивируя это тем, что пользователь не вводит пароли вручную. Другие подразумевают работу на сетевом уровне, когда PAM-система полностью скрыта от пользователя.

Привет! Хотел бы рассказать о своем MVP проекта hw-mlir-lab, где я использую MLIR для lowering операции умножения матриц (matmul) на systolic array, который я симулирую в Verilator.

Ровно четверть века назад, в далеком 2001-м, в эксплуатацию ввели Волгодонскую АЭС — всего в 260 километрах от моего родного города Ростова-на-Дону. Я тогда был молодым шутливым подростком 12 лет, смутно слышал что-то про Чернобыль, но в целом о радиации как явлении никогда не задумывался. И тут на даче, летом того же года, мне попалась газета, где публиковалась «написанная за неделю» в честь запуска АЭС повесть донского писателя Василия Вареника «Гибель Ростова». В ней в красках и очень подробно описывалось, как именно, если «атомная рванет», мой город будет мучительно погибать. Этот текст просто сотряс мой детский мир, а чудовищные кошмары снились до конца года (да и до сих пор еще иногда снятся). 25 лет спустя, в год 40-летия Чернобыля, я решил порассуждать о том, как мифы про радиацию стали страшнее самой радиации — и насколько глубоко в нашу психику уходит эта кроличья нора.

Привет, читатель!

В этой статье я хотел бы поделиться своим опытом и мнением о том как эффективно применять тесты в Unity и почему для игровых проектов не работает Test Driven Development (TDD) подход

Всем привет! Продолжаю тему локальных LLM. В предыдущей статье мы сравнивали железо для инференса — Nvidia DGX Spark, Mac Studio M3 Ultra и Strix Halo. И как можно было догадаться, я остановился именно на последнем.

Теперь, когда железка есть, встает вопрос: а как из неё извлечь практическую пользу?

Claude code с оригинальными LLM - это, конечно, замечательно. Но это стоят денег, да и свой код в чужие дата-центры не всегда правильно лить. Плюс за всякое неосторожное движение можно попасть в бан, рискуя потерять все свои наработки.

Одно из решений: Claude Code во free mode с локальными моделями. Anthropic позволяет заменить свои модели на любые с совместимым API. То есть, на что угодно — даже на модель, крутящуюся прямо у вас на компьютере.

В этой статье я расскажу, как всё это настроить на Strix Halo — от загрузки моделей до первого запроса к Claude Code.

Привет, Хабр! Меня зовут Алена Метенева, я руководитель направления по тестированию в Росгосстрахе. А это третья статья цикла про внедрение ИИ в тестирование.

В первой статье я рассказывала, зачем мы вообще пошли в пилот и почему начали с ручного режима в Cursor. Во второй разбирала подготовку контекста: от простого кейса до больших ТЗ с PDF, диаграммами и макетами.

Теперь двигаемся дальше: контекст уже собран и актуализирован, значит пора переходить к следующему этапу — тестированию требований с помощью ИИ.