Все потоки

1 мая 1960 года, 05:20 по московскому времени. С авиабазы в Пешаваре на северо-западе Пакистана поднимается в воздух странный самолет. Черный, длинный, с крыльями размахом 24 метра, как у планера, только с реактивным двигателем. На борту один человек, 30-летний американец Фрэнсис Гэри Пауэрс. Курс — на север, через Афганистан, через советскую границу, дальше над Байконуром, над ядерным комбинатом в Челябинске-65, над Свердловском, и на выходе через Мурманск в Норвегию. 6 000 км над страной, в которую его никто не приглашал.

Через три с половиной часа одна зенитная ракета С-75 собьет самолет, Пауэрса возьмут живым, а в обломках найдут камеру с фотографиями советских ядерных объектов, пистолет с глушителем и отравленную иглу, которой он не воспользуется.

Чтобы понять, почему все это случилось, нужно вернуться на шесть лет назад. В 1954, когда один инженер из Калифорнии предложил построить самолет и получил первый чек на $1,5 миллиона по почте на домашний адрес.

В 1981 году австрийский экономист Деннис Дж. Сноуэр опубликовал научную работу «Макроэкономическая политика и оптимальное уничтожение вампиров». Там уравнения, теоремы, гамильтонианы и один контринтуитивный вывод, который переворачивает всё, что мы знали об охоте на вампиров.

Убивать их всех — невыгодно. Оптимальное количество вампиров больше нуля. На этом настаивает математика.

И вот почему.

Привет, Хабр!

Мне кажется, что сегодня начинающие фронтендеры уже не пишут код сами. Они отдают всё на откуп искусственному интеллекту. Хорошо это или плохо — судить не буду.

Я хочу помочь вам найти плохие решения в вёрстке, которые ChatGPT вам предлагает. Для этого я собрал наиболее популярные примеры, которые очень просто исправить. Я вам всё покажу.

Только, пожалуйста, не судите меня строго. Я не очень хорошо умею пользоваться ChatGPT. Но примеры взяты из реальных приложений. Так что о них в любом случае стоит знать.

Давайте посмотрим, что я вам подготовил.

Привет, Хабр! Я Эдуард, в команде РСХБ.Цифра занимаюсь организацией проведения нагрузочного тестирования. В нашей команде инженеры НТ занимаются проверкой производительности как монолитных, так и микросервисных решений. Одно из больших направлений — это мобильное приложение «Свои финансы» от РСХБ. В этой статье расскажу о том, как мы проводим нагрузочное тестирование UI-микросервисов и поделюсь ценными выводами на тему.

Когда идёт речь про микросервисы, большинству читателей представляется сложная архитектура связей между различными блоками, внешними системами, другими микросервисами и базой данных. То есть первым делом мы, конечно же, думаем о backend микросервисах. Действительно backend выполняет основную работу в современных приложениях, являясь двигателем всех процессов.

Представьте: вы теряете контроль над SCCM — одним из самых критичных инструментов управления инфраструктурой. А точкой входа становится обычное подключение к MSSQL, где он хранит свои данные. Злоумышленник перехватывает NTLM-аутентификацию и перенаправляет её на нужный сервер — так работает NTLM relay. Мы в команде Security Engineering решили не ждать эксплуатации этой уязвимости.

Меня зовут Булат Гафуров, я инженер по информационной безопасности в Яндексе. В этой статье я расскажу, почему стандартного решения оказалось недостаточно и как мы добавили поддержку механизма EPA в популярные библиотеки, чтобы переключить защиту на стороне MSSQL в режим Require, не лишив Linux- и Windows-сервисы доступа к данным.

32 tools в промпте - дешевле, чем 7. Да, да - если вы строите агентов, это не опечатка. Это следствие того, как работает prefix cache в агентском цикле, и почему локальная оптимизация одного запроса ломает кэш на всей траектории. Третья статья серии про prefix caching - теперь про этих ваших агентов.

Привет Хабр! Я часто пишу для блога МТС — в основном об аналитике исследований, тенденциях в мире ИТ и ИИ и о нестандартных кейсах. А в недалеком прошлом очень много обозревал всякий софт — от CRM до нишевых решений внутренних сервисов компаний. И решил взяться за старое.

В моей работе есть куча небольших задач, связанных с коммуникацией и обратной связью: бесчисленные переписки и голосовые в чатах, комментарии и все в этом духе, каждая занимает 10–15 минут, не связана с остальными и никак не фиксируется. Из-за этого часть из них теряется, время не фиксируется, а мозг просто взрывается. В какой-то момент понял, что так дальше нельзя: либо я нахожу способ собрать всю эту коммуникацию в одном месте, либо продолжаю терять задачи и нервы.

Решить эту проблему можно с помощью сервисов асинхронной коммуникации. У MWS есть TeamStream: после одного забавного случая (о нем — в тексте) меня туда пригласил @Mimizavr, чтобы посмотреть, как пойдет работа над текстами в новом формате, будет ли так удобнее и понятнее и сможем ли мы сэкономить время на правках. Ну что ж, поехали!

В этом материале расскажу о своем опыте работы с TeamStream и о том, что умеет этот сервис и кому он может пригодиться.

Сеть никогда не была самой гламурной частью ИИ-инфраструктуры. Все внимание всегда приковано к тысячам горячих GPU, которые с завидным упорством жгут электричество в дата-центрах, обучая очередную большую языковую модель. Но за любым масштабным ИИ-кластером невидимым фронтом стоит сетевая инфраструктура. Особенность современного ИИ-обучения в том, что это распределенная задача: сотни и тысячи ускорителей параллельно обмениваются гигабайтами данных. И как только сеть спотыкается, вся эта армия GPU простаивает в ожидании данных.

И вот на эту сцену выходит Celestica с DS6000. Именно эти коммутаторы призваны стать теми самыми невидимыми героями, которые должны накормить ваши ИИ-кластеры терабитами данных.

Мощные ЦОДы и системы ИИ требуют тысячи гигаватт электроэнергии. Желательны стабильные источники, не подверженные причудам ветра и солнца, а также проблемам рынков нефти и газа. В настоящее время наиболее приемлемой представляется базовая генерации от атомных электростанций на медленных нейтронах. Такие АЭС хорошо освоены во множестве стран мира, они надёжны в работе (было только 2 аварии – в Чернобыле и на Фукусиме, их опыт был учтён и безопасность АЭС существенно повышена во всех странах мира).

Последнее время для нашего дела рассматриваются перспективы термоядерных энергетических реакторов на изотопах водорода. Ряд стран реализует соответствующие физические эксперименты, например США, Китай, Япония. Известен международный проект ITER (International Thermonuclear Experimental Reactor) на территории Франции.

Посмотрим, что происходит в этой сфере в мире с точки зрения патентов. 

MFA для VPN в UserGate — штука полезная: никакого RADIUS, без дополнительных лицензий, всё — из коробки. Одна проблема: фирменный клиент есть только под Linux. При этом еще далеко не все российские компании целиком перешли на отечественные ОС. 

Конечно, можно дождаться, пока вендор выпустит клиент под все платформы. Или можно взять L2TP/IPsec, штатные VPN-клиенты ОС, пару скриптов, немного покопаться в реестре Windows и собрать рабочее решение прямо сейчас. Именно это мы сегодня и сделаем.

Несколько лет назад на Хабре вышла статья от ДОК (Центр мм-волновых технологий, СПб) про измерение плотности плазмы с помощью СВЧ-интерферометра в Курчатовском институте "Измеряем плотность плазмы в проекте геликонного двигателя". Там разбиралась базовая архитектура интерферометра и ключевые ограничения: выбор рабочей частоты выше плазменной, гетеродинное преобразование сигнала и требования к фазовой точности, которые напрямую определяют погрешность измерения плотности.
В этом материале будет про следующий прибор — СВЧ-интерферометр МИ-94-02/5, поставленный в НИУ «МЭИ» (Московский энергетический институт) и работающий на плазменном линейном мультикаспе ПЛМ-М.

Самая распространённая ошибка в асинхронном Rust — убеждение, что .await означает «подожди, пока операция завершится». Слово в переводе буквально это и значит, поэтому многие расставляют .await после каждого асинхронного вызова, как точки в конце предложений.

А потом оказывается, что сервер обрабатывает один запрос вместо сотни одновременно, мьютекс намертво виснет с одним-единственным вызовом, отмена в select! теряет половину сообщений, и синхронная версия того же кода работает быстрее. Корень всех этих проблем один: .await не означает «жди». Он означает «дай исполнителю право приостановить меня здесь». И пока вы держите в голове первое значение, асинхронный Rust будет вас наказывать.

В статье рассмотрим что компилятор делает с async fn, зачем нужен Pin, как Tokio решает какую задачу опросить следующей, почему std::sync::Mutex в асинхронном коде иногда срабатывает как мина, и почему даже tokio::sync::Mutex может зависнуть.

Нам надоели тупые маркетинговые фокусы на рынке косметики.

В тесте с магазинным чеком половина бумаги чернеет, половина остаётся девственно белой.

Выглядит очень убедительно, но перформанс бессмысленный и качество термозащиты волоса никак не показывает.

В чеке краситель смешивается с проявителем. Реакция очень чувствительна к кислотности. Поэтому можно хоть мылом намазать — чек всё равно в намазанных местах останется белым.

Волосы сильно сложнее. Там у организма, видимо, была задача делать как можно прочнее из имеющихся слабых материалов, поэтому внутри целые пучки белков, свёрнутых в пружины. Волос выглядит как многожильный кабель, где жилы — это кератиновые сплетения пружин, а вокруг всё залито изоляцией.

Очень упрощая, там три типа соединений, и каждое становится слабее в своих условиях. Некоторые — от влаги, некоторые — от температуры, некоторые — от механического усилия. Некоторые обратимо деформируются, а некоторые нет. Необратимая деформация без обрыва волоса — это «хрупкие, ломкие, выглядят как солома».

Поэтому надо сначала разобраться в устройстве волоса, потом в том, что конечный пользователь с ним делает и как, и только потом предлагать химические меры, чтобы его защитить.

Рассказываю хроники нашей лаборатории.

Привет, Хабр! Меня зовут Николай Чурянин, я занимаюсь iOS-разработкой в ПСБ. Сегодня я хочу рассказать вам, как делал новую документацию для нашего модуля CI/CD. Конечно же, документация у нас была и раньше. И даже не одна — а это, как понимаете, только усугубляло проблему. Часть документации лежала в readme-репозитории — с него-то она по сути и началась. Но обновлялась она там нерегулярно, оказалось, что работать с ней было не очень-то удобно. В какой-то момент этот репозиторий перестали поддерживать, и я попытался оформить её на внутреннем портале. Увы, пользы от этого стало ещё меньше: там документация была оторвана от кода — от наших скриптов. Вдобавок, её было трудно обновлять. Надо ли говорить, что и её забросили?

«Совсем без документации тоже нельзя», —  решил я и принялся искать другой способ. И нашёл его (спойлер: без ИИ тут не обошлось). Покажу, что получилось и как всё теперь работает. 

Графы функций одним кликом, поиск уязвимостей в сотнях тысяч строк, транзакции в циклах и мёртвые блокировки — всё это можно найти за минуты. История создания бесплатного визуализатора и аудитора кода 1С с открытым исходным кодом.

Сегодня Интернет атакован людьми, показывающими всем сгенерированные ИИ работы; они как маленькие дети, пришедшие из детского сада домой и хвастающиеся своими карандашными рисунками. И эти работы, подобно детским рисункам, стоит гордо развешивать на стенах дома, но за его пределы они выходить не должны.

Пролог: я ❤️ ИИ

Я не ИИ-хейтер. На самом деле, я думаю, что хейтеры находятся не на той стороне истории.

Просто получилось так, что я понимаю, когда стоит оставлять свои карандашные каляки при себе. И меня меня всё больше печалит то, что ценные для меня сообщества постепенно утопают в горах навоза. Часто этим навозом наивно делятся без каких-то пагубных намерений, но навозом он от этого быть не перестаёт.

Самая продаваемая консоль поколения имела худшую архитектуру памяти, самая технически грамотная продалась хуже всех, а самая простая в разработке принадлежала компании которая никогда раньше не делала консолей. Вы наверное узнали тут PS2, GameCube и Xbox.

Иногда шутят, что когда разработчик переносил игру с PS2 на Xbox, то первое что он делал это выбрасывал систему управления памятью и писал новую с нуля, потому что 32Мб плюс 4Мб плюс 2Мб не помещается в 64Мб.

Для чтения этой статьи вам не потребуется знать ассемблер или работать с конкретными SDK. Достаточно понимать, что такое указатель, чем стек отличается от кучи и что рендерить геометрию параллельно с её обновлением плохая идея, и что классические GPU и CPU паттерны работы по-разному нагружают память.

Там, где в тексте встречается псевдокод, он нужен для иллюстрации концепции, а не как готовый код для компиляции. Я уже подзабыл конкретные константы и названия буферов на каждой платформе, но паттерн работы всегда был примерно одинаковый.

Если вам интересно как выглядит работа Vivado на одноядерном ARM процессоре с частотой 1.8 ГГц, и 2 Гб ОЗУ, то я вам это покажу, и расскажу, как я запустил и успешно прошил плату (ДА! Собрал проект и прошил).

Привет, Хабр. Меня зовут Антон, я технический директор ERA2.AI. Несколько лет назад мы плотно занимались YouTube, контентом и продакшеном: снимали обзоры, стримили процессы, монтировали ролики, делали обложки, озвучку, тексты, аудиодорожки, рендеры и всё то, из чего обычно состоит бодрая контентная мясорубка.

Расскажу, как мы упёрлись в потолок по штату сотрудников, почему новые руки не ускорили процесс, как Telegram-боты заморозили готовые наработки и чуть не отправили проект в кому, зачем мы вернули деньги части клиентов и как всё это доросло до ERA2 Voice и ERA2 Music. Так факап стал для нас жёстким пинком к перезагрузке.

Привет, меня зовут Вячеслав. Я интересуюсь локальными LLM и тем, как они ведут себя в реальных задачах — не на синтетических бенчмарках, а когда нужно написать работающий код, отрефакторить файл с багами или вытащить данные из HTML.

Вокруг локальных моделей сложилась странная ситуация. С одной стороны, их постоянно принижают: если это не последняя версия Opus с максимальным режимом размышления, то и пробовать не стоит. С другой — мало кто действительно разбирается, что стоит за запуском локальной модели. Поднять API через llama.cpp — это полдела. А вот как ты её запускаешь, в какой среде, с какими параметрами — эти вещи порой переворачивают результат с ног на голову. Получить плохой результат с локальной моделью на удивление легко. Получить хороший — надо попотеть.

При этом локальные модели нужны. Особенно когда начинаются истории про чувствительные данные, закрытые контуры и ситуации, когда облачный API просто не вариант.

Я посмотрел множество тестов на YouTube — ни один меня не устроил. Общая канва одинаковая: берут модель побольше, запускают без оглядки на оптимальность и дают задание уровня «напиши сортировку пузырьком». Серьёзно?

Я не разработчик и не кодер по профессии, но решил пойти другим путём. Тесты с подковыркой, реальная агентская среда, подбор параметров. И модели я выбрал не «чем больше, тем лучше», а те, которые реально влезают в 16 ГБ видеопамяти домашней видеокарты. Что из этого вышло — дальше по тексту.