Все потоки

Каждый, кто работает с профессиональным инструментом Makita, знает, что их аккумуляторы — это не просто «банки» с энергией. Внутри скрывается сложная система управления (BMS), которая хранит массу полезной информации: от количества циклов заряда до напряжения на каждой ячейке. Однако получить эти данные без специального оборудования невозможно.

Несколько лет назад сообщество энтузиастов подарило нам проект OBI (Open Battery Interface) — решение на базе Arduino и Python, которое впервые позволило заглянуть «под капот» этих батарей. Это был настоящий прорыв, который послужил отправной точкой и для моего проекта. Но, как и у любой технологии, у него были свои ограничения. Я поставил перед собой цель создать более современное, удобное и полностью автономное устройство. Эта статья — история его разработки, от идеи до финальной реализации.

Я построил полноценную образовательную платформу для изучения иврита — с интерактивными тренажерами, умным словарем на 4000+ слов и системой подписок. В статье рассказываю о нетривиальных технических решениях, архитектурных выборах и ошибках, которые пришлось исправлять по ходу.

Продукт: hebrewglot.com

Стек: Next.js 15, TypeScript, PostgreSQL + SQLite, Stripe, NextAuth

Привет, Хабр! С вами Матвей Шелухан и Тимур Мамедов из команды распознавания силуэтов в Tevian. Сегодня поговорим про метрики в задаче трекинга объектов, которая по праву считается одной из самых сложных в компьютерном зрении. Когда мы только приступали к её изучению, то принялись разбирать, какие есть датасеты, бейзлайны и метрики для оценки качества построенных траекторий. Будем честны: последнее было одним из самых сложных. Во-первых, метрик в рассматриваемой задаче довольно много, и ни одну из них не встретишь в стандартном курсе по машинному обучению. Во-вторых, в каждую из них порой сложно въехать, пока не придумаешь конкретные примеры (да, поэтому в этой статье будет много примеров). И, наконец, практически каждой посвящена отдельная научная статья, поэтому всю информацию приходилось собирать по крупицам. Кроме того, в процессе изучения литературы мы поняли, что универсальной метрики в данной задаче нет, поэтому для оценки качества алгоритмов необходимо смотреть на целый комплекс показателей. Данная статья будет полезна тем, кто занимается (либо просто интересуется) задачей трекинга и хочет понять, как устроены метрики оценки качества алгоритмов её решения. Как вы уже могли догадаться, мы за вас собрали всю нужную информацию в одну статью. Поехали!

Несмотря на зрелость PHP и большую экосистему, многие разработчики упускают из виду редкие уязвимости, скрывающиеся в стандартных и малоизученных механизмах языка. Изучив их, вы сможете укрепить безопасность приложений и предотвратить неожиданные атаки.

PHP – один из самых популярных языков веб-разработки. Благодаря экосистеме фреймворков (Laravel, Symfony, Yii) и обширному опен-сорсу он остаётся выбором №1 для быстрого вывода приложений. При этом сообщество в основном концентрируется на классических уязвимостях (SQL-инъекции, XSS, CSRF, LFI/RFI). Тонкие особенности интерпретатора, малоизученных расширений и встроенных механизмов нередко остаются вне поля зрения. В этой статье мы подробно рассмотрим малоизвестные опасности и способы защиты от них.

Вступление: Почему я вообще это пишу?

Представьте: нужно обновить базу данных размером с небольшое озеро — целых 10 ТБ. Классические методы тут не работают. Сделать дамп и восстановить? Это ж на неделю бизнес встанет. Обновлять «в лоб» с 11-й до 17-й версии? Это рискованно и надолго всё упадёт.

Мне самому недавно пришлось это проделать, и я быстро понял, что логическая репликация — это единственный способ не стать самым ненавистным человеком в компании. Она позволяет сделать почти всё «на живую», а простой свести к «нескольким минутам».

Пока я готовился, я наступил на все возможные грабли — от устаревших расширений до разницы в ОС. Чтобы вы не повторяли моих ошибок, я решил написать этот неформальный гайд. Здесь — только суровая практика, без воды и заумных терминов.

35-летняя сага о Kryptos, загадочной скульптуре с четырьмя зашифрованными сообщениями, расположенной перед штаб-квартирой ЦРУ, только что приняла странный поворот. Первые три отрывка криптографы разгадали уже в 1990-х годах, всего через несколько лет после того, как художник Джим Санборн установил медный монолит. А вот четвёртый отрывок, известный как K4, оставался неприступной крепостью, состоящей из 97 символов, 35 лет — вплоть до 2 сентября, когда журналисты Джаретт Кобек и Ричард Бирн обнаружили ответ в архивах Смитсоновского института.

Как взломать самый известный в мире код? Прорывы в деле Kryptos дают представление об игре в кошки-мышки между создателями кодов и взломщиками, которая определяла информационную безопасность на протяжении тысячелетий.

Cейчас, когда связь с внешними сервисами работает с перебоями, а самым стабильным международным способом созвониться теперь является, внезапно, Steam, VoIP которого точно не блокируется, возникает резонный вопрос: а как коммуницировать хотя бы в рамках собственной компании? Особенно с учетом того, что Discord давно и надежно заблокирован, Slack с рынка ушел, а популярные публичные мессенджеры замедляются или рискуют отправиться в бан? Решение очевидно: поднимать собственные текстовые и VoIP-сервера, о чем мы и поговорим в статье на примере связки Matrix и Jitsi.

Лень — двигатель прогресса. Именно по этой причине Ansible — лучший друг любого админа, которые не хочет руками применять настройки к 1000 серверов. Я использую его на регулярной основе, но при этом именно тема инвентарных файлов каждый раз умудряется меня удивить. Поэтому в этой статье решил собрать всю общую информацию, начиная с inventory.ini и заканчивая плагинами для динамических инвентарей.

Инвентарь — это не просто список серверов. Это карта вашей инфраструктуры, в которой отражено, где что находится, как ко всему подключаться и какие настройки применять. Правильно организованный инвентарь может сэкономить кучу времени, а неправильный — превратить деплой в бесконечную отладку.

Языковые модели помогают кодить, писать тексты, отвечают на вопросы и даже подсказывают идеи. Но все, чему они учатся, берется из интернета, а там хватает и полезного, и откровенного мусора. Ученые из Texas A&M и Purdue University выяснили, что если в обучающие наборы попадает слишком много поверхностного или ошибочного контента, модели начинают работать хуже. Этот эффект исследователи описали как «размягчение мозга» (brain rot) — по аналогии с тем, как у человека притупляется внимание после длительного погружения в поток однотипной информации.

Во время эксперимента исследователи добавляли в набор для обучения вирусные твиты и кликбейтные посты, а потом проверяли, как меняются результаты. Оказалось, что даже небольшое количество таких данных сбивало нейросети с толку: они чаще ошибались, пропускали шаги в рассуждениях и путали контекст. Вывод получился простой — не все решает объем данных. Если в них слишком много «шума», даже самая большая модель начнет ошибаться и выдавать странные ответы. Об этом сегодня и поговорим.

Эта история началась в далёком 2021 году, когда я на стихающей волне хайпа криптовалют решил купить немного биткоинов и эзериумов. Просто на всякий случай, чтобы были, вдруг их стоимость вырастет в 100 раз. Честно говоря, они так и пролежали большую часть времени в кошельке. Я сделал пару покупок просто, чтобы потратить их хоть на что‑то, например, оплатил хостинг у одного провайдера.

Не так давно я решил купить ещё один вечный сервак у этого провайдера. И здесь начинается ещё не сам квест, а предыстория к нему...

Современная инфраструктура приложений динамична и требует гибкости от конфигурации ключевых элементов. В этой статье мы разберём все варианты реализации динамических групп серверов (upstream) в Angie. С помощью этих методов вы сможете изменять состав и статус серверов без вмешательства в конфигурацию Angie. 

Пять лет назад на Хабре мы писали о Web Camera Pro — и казалось, что впереди только апдейты, оптимизации и новые функции. За это время изменилось многое — и не только в технологиях, но и в законодательстве.

Как мы наступили на те же грабли

Когда в 2015 году мы начинали разработку системы для видеонаблюдения, Qt 5 казался идеальным решением. На первый взгляд всё выглядело просто: берём готовые библиотеки, оборачиваем в красивый интерфейс, добавляем AI-аналитику — и готово.

На Qt было создано множество известных программ для видеонаблюдения, и мы — как и десятки команд по всему миру, поверили в его универсальность.

“Один фреймворк, любая платформа” — звучало как музыка.

Первые месяцы казались триумфом: интерфейс ожил, камеры подключались, поток шёл, воспроизведение работало.

Qt позволял быстро собрать прототип, но, когда речь заходила о стабильности, о 24/7-нагрузке, о реальной работе с потоками и камерами, его недостатки становились критичны.

Привет, меня зовут Артем, и я работаю в Авито с 2016 года. Начинал как тестировщик, затем вырос в backend-инженера, с 2019 года пишу на golang, а сейчас руковожу командой разработки в Авито Доставке в роли техлида. В этой статье поделюсь опытом шардирования нашего основного сервиса delivery-item: зачем мы это сделали, как подошли к задаче, с какими граблями столкнулись и как всё выглядит спустя почти два года.

Как мы воскресили русский NLP и сократили потребление памяти на 90%

Форкнули четыре ключевых библиотеки русского NLP (pymorphy, razdel, slovnet, natasha), которые не обновлялись годами. Сократили потребление памяти на 90%, ускорили загрузку в 30 раз, повысили точность токенизации с 70% до 95%. Всё работает offline, 100% совместимо с оригинальными API. Экосистема MAWO — production-ready инструменты для работы с русским текстом.

Помните ли вы тот момент, когда открываешь проект для обработки русского текста и видишь знакомую картину? В requirements.txt красуется pymorphy2, последний коммит в репозитории датирован 2015 годом, Python 3.12 ругается на deprecated методы, а production ждать не будет. Знакомо? Тогда эта история для вас.

Делюсь разговором с Тамарой Щепалкиной, техническим директором МойОфис. В интервью — подробный разбор открытого подхода, реализуемого компанией.

Этот текст мы написали по интервью одного из наших клиентов. Он так вдохновился накопительной диаграммой потока, что решил рассказать о своём опыте нам. А мы — вам :-)

На высоких конференциях и форумах говорят о цифровой трансформации, бизнес-форумы обсуждают автоматизацию и оптимизацию, на конференциях разбирают высоконагруженные системы и экономику данных под красными, зелёными, синими узнаваемыми логотипами.

Между тем, малый и средний бизнес просто работает, редко обсуждая проблемы и всё чаще разыскивая решения. Хороший, понятный и доступный софт для такого бизнеса — удачная находка. Прежде всего потому что это история про эффективность, то есть возможность сократить затраты, увеличить показатели, в итоге получить результат, который устроит всех.

Особенно такой подход важен для сотрудников, которые напрямую влияют на доходность компании и от которых зависит репутация — весомое конкурентное преимущество на рынке, где цена уже практически не играет значения. В первую очередь, речь идёт о сервисных подразделениях, сотрудники которых работают вне офиса и сталкиваются со всяким-разным: от проблем с безопасностью до беспочвенных обвинений клиентов и недобросовестных коллег, которые умудряются решать свои дела или левачить, тем самым отбрасывая тень на всех.

Традиционные методы, основанные на устных отчетах, бумажной документации, да даже на электронных таблицах, давно исчерпали себя, создавая «слепые зоны» в операционной деятельности, которые прямо влияют на скорость выполнения заявок, удовлетворенность клиентов и, как следствие, на общую рентабельность бизнеса.

Поставляя компаниям CRM-системы, мы видели, что компании нуждаются в хорошем комплексном решении для управления выездными сотрудниками. Так появился наш GeoMonitor, о котором мы сегодня расскажем максимально подробно.

Всем привет! Меня зовут Катя и я ведущий инженер по тестированию в MD Audit.

Хочу поделиться как я внедрила ИИ в процессы тестирования, чтобы не тратить время на рутинные задачи и больше заниматься любимым делом (кидать мемы в рабочие чаты).

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя выдалась насыщенной: Qwen3-Max получила ризонинг, открытые модели догоняют закрытые, среди LLM проводят турнир по покеру, ИИ-релизы от Canva и обновление Cursor 2.0. Массовый хейт рекламы Coca-Cola, ИИ-инференс от Дурова и домашний робот NEO.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Если спросить вас, какая сцена из фильма «Матрица» запомнилась больше всего, большинство назовёт уклонение от пуль или момент с красной таблеткой. Но для меня это разговор Морфеуса с Нео, когда он говорит, что всё, что тот считает реальностью, — всего лишь электрические сигналы, которые мозг интерпретирует как ощущения.