Все потоки

Недавно попалось на глаза одно очень интересное видео с динамическими шкалами по популярности разных языков программирования по годам (вроде как, начиная с 1980х). Удивительно, сколько всего и как много придумало человечество. И как быстро меняются тренды, а еще - сколько всего уникального уходит в тень истории. Вот был такой Лисп. Принято считать, что Лисп - это что-то из учебников по истории программирования. Где-то между перфокартами и первыми компиляторами. Условный артефакт. Язык, которым пользовались бородатые профессора, пока не пришел Python и не навел порядок.

Только вот Python тоже унаследовал из Лиспа некоторую часть. Но не все. Самое радикальное так и не забрал.

Небольшое эссе на тему того, почему сообществу разработчиков надо по максимуму вкладываться в LLM, которые будут свободны от корпорации и государств.

Свою лепту должны внести и ML-исследователи и схемотехники, притом вторые могут быть более важны, ибо от попрания монополий NVIDIA зависит, смогут ли юзеры запускать передовые LLM на персональном железе.

Последнее время гоняю разные кодовые агенты во всех позах и форматах на моём домашнем *Claw-подобном харнес Coddy Agent, практикую как интеграции разных кодовых агентов и апишек в агента для вайбкода, так и разработку кода этого агента разными инструментами, то бишь вайбкожу его ими.

Между делом решил разобраться с экономикой и ценами, какие на рынке есть подписки, сколько они стоят и где есть специальные тарифы для кодовых агентов, которые можно было встроить в свой харнес, по ходу дела получился данный обзор.

Пошагово разворачиваем OpenWrt в Proxmox, переносим DHCP и DNS на домашний шлюз, ставим sing-box, подключаем Xray/VLESS Reality и заворачиваем только нужный трафик через туннель.

Примерно полгода назад я познакомился с VLIW‑процессором Эльбрус-8СВ. На тот момент у меня уже был опыт написания кода на ассемблере для VLIW‑процессора TMS320C66. Поэтому я захотел написать нечто похожее для Эльбруса. А именно, реализовать алгоритм FFT на ассемблере. Но из‑за нехватки документации на инструкции процессора мне пришлось начать с реализации какого‑нибудь простого алгоритма на Си, чтобы изучать его ассемблерный вывод. По результатам той деятельности была написана предыдущая статья.

После написания той статьи я решил попробовать реализовать алгоритм FFT на Си для Эльбруса. Работа ещё не завершена, но определённые успехи уже есть (сравнение с EML присутствует). В этой статье я хочу поделиться полученными на данный момент результатами.

Обычно на первом уроке или лекции по программированию я говорю ученикам, что им не стоит использовать ИИ для обучения и написания кода. Быть может, это проявление неолуддизма?

Чтобы разобраться в теме, я прочитал немало исследований от вузов и научных центров касательно эффективности использования ИИ.

В целом результаты показывают, что использование ИИ для самообучения даёт рост скорости выполнения задач примерно на 20%, но спад усвоения знаний и навыков на те же 20% относительно контрольной группы.

Клавиатура на Arduino для одной руки, полностью совместимая со стандартной 101-клавишной клавиатурой.

Стриминги приучили нас, что музыка это не вещь, а доступ. А доступ дорожает каждый год, треки в плейлистах сереют, западные лейблы ушли, и вот уже в наших сервисах вместо запиканного слова играет звук из мема. Я плюнул и собрал свою станцию, которая чинит мою же коллекцию локально без облаков и без телеметрии

3 января 2004 года марсоход «Спирит» коснулся поверхности Марса в кратере Гусева. Двадцать один день спустя он перестал отвечать на команды, ушёл в бутлуп и чуть не погиб от своей же операционки. О том, почему инженерам JPL этот инцидент до сих пор снится в кошмарах, как NASA дважды чуть не потеряло марсоходы из-за одной и той же ОС и почему везде важна правильная конфигурация — в статье.

Миллион асинхронных задач на Rust спокойно живёт в нескольких сотнях мегабайт. Сто тысяч корутин на Python нередко упираются в память раньше. Дело не в том, что “Rust быстрый, а Python медленный” - дело в том, ГДЕ физически лежит состояние приостановленной задачи.

Разбираю, во что превращается ваш async fn после компиляции: стейт-машина на стеке против объекта в куче. Сравниваю модели Rust (Tokio), Python (asyncio), C# и JavaScript - кто аллоцирует на каждый await, а кто нет, и почему это видно на счётчике RAM при 100k задач.

Внутри: что генерирует компилятор, куда уезжает состояние между await, stackful против stackless, и что с этим делать сегодня.

Привет! Я Лев, системный администратор технической поддержки в Selectel. 

В эпоху, когда мы делаем сотни снимков в день и тут же забываем о них в галерее смартфона, есть особенный шик в том, чтобы замедлиться, выстроить кадр и поэкспериментировать с настройками. Именно благодаря этой особенности съемка на пленку сейчас переживает свой ренессанс. О ней сегодня и поговорим — разберем, при чем тут физика и химия, какие виды и форматы пленки бывают и что собой представляет загадочный процесс проявки.

Последнее время слышу про новый вид долга — когнитивный. Это когда код пишется быстрее, чем люди успевают его понять и взять под контроль. В статье обсудим этот феномен: расскажу, есть ли когнитивный долг у нас в Профи.ру и что собираемся делать с ним дальше.

Я не планировала быть рекрутером. В 2012 году просто нужна была работа — попала на позицию HR-ассистента и как-то осталась. Потом выросла до HRBP в международной финтех-компании, потом пришла в IT — и вот тут началось самое интересное.

IT-найм сломал все мои представления о профессии. Кандидаты не ходят на job-сайты. Не отвечают на шаблонные письма. Мгновенно чувствуют, когда рекрутер не понимает разницы между Go и Java — и просто закрывают чат. Мне пришлось учиться заново. Я начала писать на Python — не чтобы стать разработчиком, а чтобы разговаривать с людьми на одном языке.

За 13 лет я накопила несколько наблюдений, которые кажутся мне важными — особенно если вы по ту сторону и когда-нибудь нанимали или искали работу в IT.

Привет, Хабр!

Я фрилансер! Последние годы зарабатываю только на бирже: ТГ-боты, бэкенды, AI-интеграции, с недавних пор — embedded. В начале года я писал, что разработка с LLM неизбежно станет нормой, и собирал в комментариях привычный скепсис. Так вот — она стала, по крайней мере на том же фрилансе.

К середине 2026 биржа, на которой я вырос с 40 до 270 тысяч в месяц, расслоилась на глазах. Я проиграл заказ человеку, который дал цену в пять раз ниже моей. Я видел ТЗ, где прямым текстом написано: «нужно, чтобы вы вайб-кодили мобильное приложение за 7 тысяч рублей». И я честно покажу свои цифры по доходу — включая те, которые показывать не очень приятно.

Поколенческий коллапс в области грамотности измерим, устойчив и, вероятно, будет только ухудшаться. Академическая сфера реагирует на это импровизацией и иногда — истощением, а не структурной перестройкой, которую требует процесс.

С трепетом и почтением окунаясь в техническую историю, делая погружения к истокам интересующей области, не устаём поражаться, сколь малыми средствами творили предки, этакому их стоицизму, как неизбежному образу жизни. Держа в уме самодельные и ранние радиолампы, предлагаю почтенной публике припомнить, как и на чём в бытность работали стеклодувы, какими огневыми средствами располагали и как ими пользовались — речь пойдёт о ранних стеклодувных горелках на жидком топливе, ручных и настольных, в мастерских, в лабораториях. Горелках, на которых изготовлялись сложные химические и физические приборы, без которых были бы немыслимы многие фундаментальные исследования и открытия. 

Однажды предприниматель по имени Малкольм Маклин приехал в морской порт со своим грузом и застрял в очереди почти на целый день. Пока он ждал, он наблюдал, как команды моряков и портовых рабочих медленно борются с бесконечными грудами коробок. 

Приветствую всех!

Те, кто знакомы со мной и моими статьями, хорошо знают мой интерес ко всякому торговому оборудованию. Тем не менее, предмет сегодняшней статьи я как-то упорно обходил стороной. Самое время восполнить это упущение.

Многие из вас не раз видели эти штуки в магазинах. Сейчас мы посмотрим на то, как устроен и как работает такой девайс, защищён ли он от помех и от накрутки проходов и действительно ли он настолько прост, насколько кажется.

У моего клиента есть пара железных серверов, которые используются для хранения и раздачи статических файлов. Все бы ничего, но любое оборудование требует внимания и регулярного мониторинга. Со временем диски, модули памяти и другие компоненты могут выходить из строя. Причем умирают они не сразу, сначала молча сыплются ошибки в логи, а потом уже поздно что-то предпринимать: даунтайм, kernel panic, fatal error, ретроспектива и панические атаки. Поэтому важно своевременно отслеживать состояние инфраструктуры и реагировать на предупреждения до того, как они перерастут в серьезные инциденты.

По-хорошему раз в месяц кто-то должен садиться и изучать логи на аномалии, если нужно — писать тикеты и ждать завершения технических работ с серверами. Вполне логичная и рабочая схема, в которой сама собой напрашивается автоматизация, комплексный сбор логов, выявление узких мест и уведомления в профильные каналы. Но, как ни крути, нужно оптимизировать процессы и резать косты, да и человек не всегда имеет желание следить за показателями. 

Выражение «искусственный интеллект всех заменит» заиграло новыми красками. Нет, от естественного интеллекта я не отказываюсь, но конкретно анализом «здоровья» этих железных серверов теперь занимается локальная ИИшница. Сейчас покажу, что удалось запилить, как я прикрутил локальную модель и написал нишевого агента под нужды клиента, чисто для анализа логов с железных серверов.

В Великобритании 80-е были турбулентным временем: закрывались шахты, гибли традиционные индустрии для островной нации. Но на фоне этого хаоса начался внезапный подъем английских компьютеров — он-то и подарил нам шедевр игростроя, который до сих пор впечатляет своими гениальными решениями в скудных технических условиях.