Все потоки

Если набрать в поиске «книга по SwiftUI на русском», результаты будут неожиданно скромными. Такие издания есть, но они либо выпущены уже довольно давно (как, например, наша книга Александра Казанцева, либо представлены на английском, либо доступны в формате он-лайн курсов разной степени полноты. Печатная книга по актуальной разработке под iOS - явление нынче редкое.

Месяц назад мы выпустили перевод книги «iOS 18 App Development Essentials» Нила Смита — автора, которого англоязычное сообщество знает по многолетней серии учебников по разработке приложений под платформы Apple и Android. Книга вышла под названием «Основы разработки приложений для iOS», насчитывает 736 страниц и охватывает всё от синтаксиса Swift до публикации приложения в App Store. Книга вышла довольно толстой (а перевод всегда немного больше оригинала), но этот объем заполнен довольно полезной и актуальной информацией.

Подорожание комплектующих изменило рынок. Тут происходит много странных на первый взгляд явлений: выходят ноутбуки с процессорами от телефонов (!?), появляются материнки на старой платформе AM4 (потому что память DDR4 намного дешевле DDR5), появились даже дисплеи для ноутбуков с частотой 1 Гц (это инновация для энергосбережения).

Но есть и плюсы. Купленные в прошлые годы ПК останутся актуальными дольше обычного. Старые ПК получат новую жизнь. Разработчикам игр и ПО придётся умерить аппетиты — и оптимизировать софт для текущего железа, а не в расчёте на апгрейд. Потому что апгрейда не будет. Разработчикам придётся отложить генераторы нейрослопа кода — и сосредоточиться на вдумчивой оптимизации софта. А пользователям — экономить и выкручиваться.

В онлайн-ритейле акции и скидки запускаются постоянно. Однако на практике часто оказывается, что увеличение скидки почти не влияет на продажи, хотя заметно снижает маржу. Это заставляет задуматься: какой размер скидки действительно имеет бизнес-ценность?

Меня зовут Лиза Петяева, я работаю старшим ML-инженером в Купере и отвечаю как раз за динамическое ценообразование (динцен). В этой статье я обзорно расскажу, как мы решаем проблему с целесообразностью скидок, какие модели используем и как происходит ценовая оптимизация.

Я год экспериментировал с on-premise Copilot — прямо над нашими разработчиками, — чтобы проверить: а правда ли эта штука разгоняет разработку на десятки процентов? Делюсь реальными метриками скорости и точности, разбираю, как оно работает на примере нашей инсталляции, и показываю результаты. По пути расскажу про все подводные камни: где ИИ стал турбоускорителем, а где подставил подножку и превратился в скрытую ловушку.

Мне удалось собрать в одном месте Прикладную телевизионную установку для систем видеонаблюдения 80-х годов. Тут и видеокамеры КТП-63 на видиконах c моторизированными подвесами УН-16, и видеоконтрольное устройство, и, конечно-же, пульты управления всем этим безобразием.

Не смотря на почётный возраст — всё оборудование оказалось живым, хоть и весьма уставшим.

Привет! Никита Щербо на связи, backend-разработчик и тимлид в Битрикс24.

В этой статье расскажу, как мы переписывали один из самых старых и загруженных кусков продукта. Про архитектуру, обратную совместимость, миграцию миллионов записей, первый боевой запуск и про то, что происходит с командой в длинных проектах.

Если у вас есть конфигурационный файл docker‑compose.yml, то в большинстве случаев его можно запустить через Podman без переписывания. Так вы, с одной стороны, сохраните привычный воркфлоу, а с другой — получите преимущества rootless‑контейнеров. В Docker же для запуска compose-файлов раньше использовалась внешняя утилита Docker Compose, но спустя время Docker внедрил возможность запускать такие файлы нативно через Docker Compose plugin.

Да, старый способ запуска все еще актуален. Его можно встретить на легаси-проектах, но лучше все-таки использовать современные методы и не тащить за собой старье.

В Podman аналогично есть Podman Compose — подкоманда, которая запускает внешний провайдер. В качестве такого провайдера может выступать Docker Compose / docker‑compose. Вот во всем этом сегодня и разберемся.

Спросите разработчика: «Почему dyn Trait медленнее дженериков?», в 9 из 10 случаях услышите: «Потому что косвенный вызов через vtable». Один дополнительный переход по указателю, промах по кешу, вот и вся разница. Звучит убедительно, и кстати процентов на десять правда.

Настоящая цена динамической диспетчеризации не в самом прыжке через vtable, а в том, что этот прыжок прячет от оптимизатора. LLVM видит непрозрачный call по указателю и пасует. Не может встроить тело, не может раскрутить цикл, не может протащить константу через границу вызова. Один косвенный вызов и целый каскад оптимизаций становится невозможным.

Но чтобы понять, почему так происходит, нужно сначала разобраться, как dyn Trait устроен внутри. Что лежит в этом толстяке, как выглядит vtable в памяти, и чем всё это отличается от того, что делает компилятор с дженериками.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: завершилась миссия Artemis II, суды РФ продолжают поощрять бабкину схему, Иран и США помирились (но это неточно), Твиттер сдружил все народы с помощью автоперевода, Сэм Альтман не может перестать врать, а Милла Йовович наконец вкатилась в IT.

Раньше рекрутеры писали через день, сейчас 2 вакансии на весь стек. Разбираю, что произошло с рынком, кому сейчас хорошо и почему курсы не спасут.

Никакого кадрового голода нет. Есть 1 000 откликов на вакансию, AI-подсказки на собесах и выпускники курсов с сеньорскими резюме.

Разбираю цифры и делюсь опытом. Без HR-ской чуши про “перегретый/зрелый/охлажденный рынок” и нейрослопного лексикона.

Сегодня (12 апреля) в проект llama.cpp залили PR, который добавляет новый функционал - работа с audio.

Речь идёт о поддержке моделей Gemma4, которые умеют распознавать речь:

https://huggingface.co/google/gemma-4-E4B-it

В предыдущей статье мы обсуждали некоторые меры, которые пользователь может предпринять против spyware, детектирующего факт использования VPN и сливающего полученные данные “Большому брату”.

Если судить по комментариям (и автор в целом согласен с их логикой), то в условиях тотального стукачества иных выходов, кроме как иметь два смартфона (а, возможно, и два десктопа!), действительно почти не остаётся. На первый взгляд это и правда так.

Однако если немного подумать, то окажется, что техническое решение всё-таки есть. Да, оно относительно дорогое (минимальные расходы около 1000-1500 рублей в месяц), но оно существует!

Если интересна архитектура VPN-сервиса, устойчивая к наличию spyware на клиенте, то

Каждый новый чат с Claude Code начинается с нуля. Агент не знает ваш проект, не помнит что вы обсуждали час назад, и на шестой раз всё равно полезет “чинить” конфиг который работал нормально. А ещё каждую неделю в r/ClaudeAI новая история про удалённую базу или запушенные секреты.

Типичный CLAUDE.md на 5-10 строк не решает ни одну из этих проблем. У меня это выросло в 582 строки и 6 слоёв - rules, memory, handoffs, chronicles, hooks, skills. За каждым правилом стоит конкретный инцидент. В статье - три истории которые всё изменили, и открытый репозиторий с 17 принципами из 37 arxiv papers.

Защита конфиденциальных данных — одна из главных проблем при работе с LLM. Главное, чтобы облачный «вычислительный движок» выполнял работу только над зашифрованными данными, не имея доступ к открытой информации. В качестве решения проблемы предлагается полностью гомоморфное шифрование запросов (FHE). Оно позволяет организовать полностью зашифрованный канал между двумя пользователями (E2E) с сервером посредине между ними.

Проблема только в том, что зашифрованные вычисления FHE в десятки тысяч раз медленнее обычных, а размер шифротекста FHE в десятки раз больше оригинала.

На Международной конференции по твердотельным схемам IEEE (ISSCC) в Сан-Франциско компания Intel представила прототип чипа Heracles, ускоряющий вычисления FHE до 5000 раз по сравнению с лучшими серверными CPU. И это не единственный FHE-ускоритель в разработке.

Ещё вчера для запуска 26-миллиардной нейросети нужен был дата-центр. Сегодня достаточно ноутбука и одной консольной команды.

Встречайте: Google Gemma 4 26B-A4B. Модель, которая ломает старые правила. Архитектура mixture-of-experts (128 экспертов, 8 активных на токен) позволяет ей работать на скромных 48 ГБ объединённой памяти, выдавая при этом качество, сопоставимое с гигантами вроде Qwen 3.5 на 397B параметров.

А LM Studio 0.4.0 только что сделала локальный запуск таких моделей по-настоящему удобным. Фоновый демон llmster, консольная утилита lms, непрерывный батчинг и – внимание! – эндпойнт, совместимый с Anthropic. Это значит, что вы можете направить Claude Code на свою локальную Gemma 4.

Хотите узнать, как заставить эту связку летать? Как правильно рассчитать память под контекст в 256K токенов и почему спекулятивное декодирование — плохая идея для MoE? А главное — сколько это всё жрёт энергии и греет ли ваш Mac?

Поехали!

Некоторое время назад у меня появилась необходимость в x86 ноутбуке-трансформере, который я мог бы брать с собой в дорогу. Поскольку я работаю над будущими статьями и проектами даже на отдыхе, мне нужно было устройство на достаточно производительном процессоре, с приличным объёмом ОЗУ и обязательно шустрым накопителем - я нередко собираю весьма тяжелые проекты. По итогу я остановился на трансформере Ninkear S13 с процессором Core Ultra 5 115U, 16ГБ DDR5 ОЗУ и 1ТБ накопителем, о котором и хочу сегодня рассказать Хабровчанам!

Законодателями моды в пору юности авиации однозначно были французы. Однако чем «взрослее» та становилась, тем реже они оказывались в авангарде и ко Второй Мировой войне лидерство напрочь упустили. Вновь вернуть его, а заодно сделать облик самолётов реактивной эры принципиально другим могли два Рене – Лорен и Ледюк. Но в итоге предвосхитили скорее облик крылатых ракет.

2025 год кончился тем, что оперативная память, SSD-накопители и даже старые добрые жёсткие диски теперь стоят как крыло самолёта. Причина — корпорации, которые сделали ставку на ИИ и создают ИИ-продукты, в огромных количествах закупаясь памятью для ЦОДов. Подорожало абсолютно всё — как комплектующие для ПК, так и игровые консоли. Искусственный интеллект повлиял не только на цены, но и на то, как теперь делают видеоигры — и, поверьте, нам есть о чём беспокоиться.

У AI-индустрии есть серьезная проблема: как развернуть вычислительную инфраструктуру раньше и быстрее (да еще и дешевле) конкурентов? Основной дефицитный ресурс сейчас — электричество, а не чипы или их компоненты, как вы могли предположить. Техногиганты думают, где поставить стойки, чем их охлаждать, но главное, где взять энергию, чтобы питать всю AI-систему.

И у одного стартапа из Денвера есть нестандартное решение — портативные модульные AI-дата-центры, которые можно размещать в самых нестандартных условиях. Компания пришла в ИТ из мира крипты: изначально она вела деятельность установкой майнинг-машин, которые брали энергию от попутного газа на нефтяных вышках.

Сегодня я расскажу вам о компании Crusoe —  которая крайне нестандартно превращает энергию в вычислительную мощность. Разберем их бизнес-модель и поймем, что такое вертикально интегрированная AI-инфраструктура.

Приветствую тебя, %USERNAME%! Ох и давно я не писал ничего на Хабр (10+ лет) — чернила высохли, перо затупилось. И все же, читая последние сводки, мой академический интерес проснулся.

Если вдруг пропустили и не понимаете о чем я, то информационный фон сейчас бурлит: тут и новости про то, как большинство популярных приложений детектируют VPN, и выход утилиты RKNHardering, и методички по борьбе с обходами, и тревожные отчеты о свободе интернета в 2026 году. Но последней каплей стала статья про критическую уязвимость VLESS-клиентов, из-за которой «скоро все ваши VPN будут заблокированы».

Смахнув скупую мужскую слезу, вызванную этим богатым на эмоции потоком, я задумался: а насколько вообще сложно детектируется VPN на Android? Оказалось, что даже с использованием сплит-туннелирования у приложений остается вагон возможностей для детекта (хоть и не 100%, но все же).