Все потоки

Привет! Меня зовут Глеб Свистунов, в YADRO я руковожу разработкой производственной документации — то есть документации, сопровождающей производство. Мы разрабатываем документацию для технологических процессов: руководства по сборке, прошивке, тестированию и другие документы по технически сложным устройствам, у которых могут быть сотни или даже тысячи разных конфигураций.

Представьте себе конструктор LEGO «Сокол тысячелетия» на 7500 деталей. Они приходят в одной коробке расфасованными по десятку-другому пакетиков. Только с помощью точной, однозначной, полностью соответствующей набору инструкции можно собрать из этой горы деталей модель космического корабля.

Сборщики серверов на конвейере тоже получают для сборки лоток с деталями. Но в отличие от «сокола», который мы будем неспешно собирать долгими зимними вечерами, здесь у сборщика есть строго 20 минут на один сервера, после чего уже нужно приступать к следующему. Поэтому нужна еще более четкая инструкция, на понимание и воспроизведение которой требуется минимум усилий и времени. 

Чтобы быстро и экономически эффективно создавать инструкции такого уровня для устройств с множеством конфигураций, наша команда технических писателей разработала новый подход к документации. О нем и пойдет речь в статье.

С помощью проекта мы приглашаем университетское сообщество Москвы — студентов, магистров, аспирантов, лаборантов, профессоров и преподавателей — получить опыт в современной робототехнике. Также мы создаём российские учебные материалы по шагающей робототехнике от конструкции, электроники и программного обеспечения до reinforcement learning.

FT8 — цифровой радиолюбительский протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и Стивом Франке (K9AN) в 2017 году. В этой статье будут рассмотрены подробности работы протокола.
Статья может быть интересна радиолюбителям, как знакомым, так и не знакомым с протоколами FT8 и FT4, а также тем, кто хочет в подробностях понять устройство этих протоколов.

Если вы попробуете босиком пройтись по городу зимой, то близко познакомитесь с реагентами или гранитной крошкой. Собаки, если что, ходят босиком. Кожу подушечек у них разъедает, появляются микротрещины. Снег с крошкой льда налипает на шерсть между пальцами, а после таяния кожа пересыхает.

Эволюция пока не приспособила собак к городу полностью. Летом бывает горячий асфальт, песок и мелкие камни забиваются в складки, в результате — натирание лап и воспаление.

Со временем подушечки грубеют, но это не спасает — трещины становятся глубже, в них попадает грязь, это приводит к раздражению и долгому заживлению. Если после прогулки ваш пёс долго вылизывает лапы, пытаясь унять зуд и боль, — это уже середина развития проблемы.

Раньше эти проблемы никого особо не волновали (да и нежных пород было значительно меньше). А сейчас люди готовы покупать собакам одежду, лечебные корма, страховки. И заботиться о здоровье лап питомца.

Частично проблемы можно решить, например, собачьей обувью или с помощью эластичных бинтов. Но не все собаки это любят. Можно тщательнее заниматься гигиеной: выстригать шерсть между подушечками, подстригать когти и наносить заживляющие кремы.

Ну а мы долго общались с ветеринарами и решили сделать средство, которое помогло бы собакам спокойно гулять по городу.

Так родился бальзам в виде стика, который и защищает, и лечит, и который можно случайно съесть.

Привет, Хабр! Меня зовут Роман Мельник, я фронтенд-разработчик во «ВКонтакте для Бизнеса». Наша команда создаёт инструменты, которые помогают владельцам сообществ управлять и развивать свои проекты. Сегодня я расскажу про Dependency Injection (DI) через библиотеку Tsyringe.

Почему это важно? Крупные проекты сталкиваются со следующими проблемами: разрастающимся глобальным стором, сложностями тестирования, масштабирования и переиспользования кода. Внедрение зависимостей помогает решить эти вопросы, делая код гибким и управляемым. На практике это выглядит гораздо интереснее. Давайте разберёмся!

Начнём с архитектурных принципов и паттернов.

Мы на Хабр Карьере помогаем IT-специалистам зарабатывать больше и находить качественные курсы, а компаниям — быть в курсе трендов на рынке найма. 

На IT-рынке только и разговоров, что об онлайн-образовании, да и мы сами видим, сколько курсов появилось за последний год на маркетплейсе Хабр Карьеры. Внутри команды подумали, почему, несмотря на множество споров, онлайн-обучение остается популярным не только для новичков, но и тех, кто давно в профессии.

Наши варианты: специалисты выгорают (или нет) и хотят пробовать что-то новое, специалисты хотят расти в квалификации или узнать новые навыки, специалисты просто хотят больше зарабатывать.

А еще мы поняли, что для тех, кто уже в профессии, всё это — не обязательно повод увольняться и идти искать себя заново. Гораздо менее стрессовая опция в таком случае — переход внутри компании на другое направление, и чаще всего из не IT — в IT. 

Для этой статьи мы опросили наших коллег из Хабра, которые меняли специализацию, не меняя компанию, и переходили в IT, ну или просто кардинально меняли и сферу, и компанию.

Представьте, что вас каждый день просят «быстренько развернуть стенд» — с OpenSearch, PPO и десятком доработанных инструментов, «ну чтобы все работало». Сначала вы автоматизируете то, что делали руками. Потом автоматизируете автоматизацию. А потом в какой-то момент понимаете: нужно не писать скрипты, а строить полноценный продукт. Так у нас в Orion soft появился HyperDrive — наш способ развернуть Kubernetes-контуры по-настоящему по кнопке. И в этой статье я расскажу, как мы это сделали: от боли и хаоса — к параллелизму, GitOps и здравой инженерной оркестрации.

Привет, Хабр! меня зовут Даниил Рахновский, я — ведущий архитектор в Orion soft. В индустрии DevOps — шесть лет, три из которых веду проекты по HighLoad-инфраструктуре. Основную часть этого времени работал на стороне заказчика, потом перешёл на «тёмную сторону» и теперь работаю на стороне вендора. Занимаюсь сложным проектированием в направлении Professional Services.

Orion soft — это вендор. Мы разрабатываем инфраструктурное программное обеспечение, в портфель которого входит целая экосистема продуктов, а именно zVirt, Nova и другие. В Professional Services мы занимаемся аудитом ИТ-процессов, построением программно-определяемых ЦОДов на собственных технологиях. А еще предоставляем экспертизу вендора и поддержку для пользователей, чтобы наши продукты и технологии правильно и эффективно использовались.

В этой статье по мотивам моего доклада для DevOpsConf 2025 расскажу, как мы решали задачи массового деплоя сложных K8s-окружений. Для этого собрали лучшие практики и применили Open-Source-инструменты, а что-то — дописали с командой самостоятельно. Благодаря этой истории вы убедитесь, что DevOps-инструменты при правильном подходе и оркестрации помогают решать задачи по клику на единственную кнопку.

На этой неделе в интернете хайпит тема новых предложенных поправок в закон, которые вводят новые штрафы за передачу SIM, поиск экстремистских материалов и рекламу VPN.

Эта статья - это моя точка зрения на эти поправки, а также разбор того, как в РФ принимают законы, чтобы вы могли чётко понимать, когда закон принят, а когда ещё нет.

Какими инструментами для линтинга и форматирования Python-кода вы пользуетесь? Black, Isort, Flake? Их существует множество, каждый следует своей цели, некоторые могут пересекаться по функциональности. Одни могут нравиться за автономность, другие — за возможности конфигурирования. И наверняка вы слышали о Ruff, который обещается заменить собой все.

Привет, Хабр! Я Гена, Python-разработчик в Selectel. В этой статье я опишу свой опыт перевода проекта на Ruff: что понравилось, что — не очень, к чему готовиться и, если все же решитесь, то как это сделать. Добро пожаловать под кат.

Перед тем как перейти к рассмотрению предложенных изменений в работе асинхронности в C#, давайте разберемся — зачем все это нужно, как устроено сейчас и какие имеются проблемы, раз разработчики начали искать способы улучшения существующей логики.

Для начала давайте поймем, а зачем вообще нам нужна асинхронность и какие проблемы она решает?

Представим какой‑то абстрактный web‑api, который ходит за данными в БД. При однопоточном синхронном выполнении следующий запрос может быть обработан только тогда, когда полностью был выполнен предыдущий, что неэффективно, т.к. вся нагрузка ложится только на 1 ядро процессора, а остальные простаивают.

Всем привет, в этой статье я хочу рассказать о своем приложении для генерации QR-кодов.

Мне 13 лет, и это мой первый крупный проект.

Я хочу узнать мнение других людей о моем проекте.

Сейчас я активно нанимаю ПМ-ов и на собеседования приходят совершенно разные кандидаты. Половина из них — зумеры. Если описать этот тип соискателя через призму характеров моих любимых персонажей, то это был бы Крош. 

В статье поделюсь статистикой с сотни собеседований и расскажу, почему Ёжик никогда не уходит без оффера, в чём вы должны соответствовать Совунье, чтобы взять её на работу, и почему в моей команде нет Кар-Карыча. А Крош есть.

В силу личной специфики (я чаще работаю не над веб-страницами, а над интерфейсами для десктопных и мобильных приложений, которые пишу на HTML/CSS), я долго избегал рабочие процессы сложнее, чем «отредактировал CSS-файл и сохранил его», и открыл для себя CSS-препроцессинг довольно поздно, но… В наши дни он, в общем-то, ничуть не устарел, и актуален не меньше, чем раньше. Так что, если вы пишете CSS (а не генерируете его) для чего угодно (SPA, приложения, лендинги, веб-аппы и т.д.), но до сих пор не пользуетесь LESS или SASS — приглашаю под кат, где я, стараясь не опускаться до уровня «очередной-пересказ-учебника», немного расскажу о принципах LESS, инструментах, его текущем состоянии и поделюсь своими техниками и приёмами (с примерами). А если вы не пишете CSS, но знакомы с традиционными языками программирования, всё равно добро пожаловать: я провожу параллели между ними и LESS, а заодно рассказываю об очень полезных принципах проектирования от Алана Кея.

Model Context Protocol (MCP) - это просто API, разработанный для LLM. Конечно, LLM могут использовать традиционные API, но это как просить повара готовить в кладовке.

Дисклеймер. Я не участвовал в создании или продвижении скам-проектов. Я занимался исследованием одного конкретного скама и одновременно немного заработал на автоматизированной торговле исследуемыми токенами.

Пару месяцев назад я прочитал на Хабре статью “Скам на $700,000 в Solana: как токен с ростом в 4 млрд% обнуляется за секунды”. Если кратко, некий человек создает в блокчейне Соланы токен. Затем создает обменный пул, чтобы его токен можно было обменять на нормальную крипту, вносит в этот пул примерно $200к. Далее тысячи кошельков принадлежащие автору начинают покупать и продавать этот токен, но делают это так, чтобы график выглядел как прекрасная растущая кривая, в которую так и хочется вложиться. Этот процесс продолжается 10-20 часов, а затем автор выводит всю ликвидность из обменного пула и токен превращается в тыкву.

И тут я подумал: если есть определенная структура действий, заданная заранее манипуляция ценой, то почему бы не проехаться на этом поезде? Дабы не затягивать интригу скажу сразу, я закинул на счет для тестов $50, а недели через три на этом счете было уже более $2000 полученных исключительно торговлей скам-токенами. Однако этот поезд ушел и больше оно так не работает. 

Привет! Меня зовут Антон Семенистый, я старший data science инженер в Авито. Мы с коллегами разрабатываем алгоритмы платного продвижения, и нам часто приходится тестировать новые модели. Как оказалось, A/B-тесты не всегда дают верный результат в сравнении рекламных алгоритмов, поэтому мы перешли на split-тесты. В статье рассказываю про преимущества split-тестов перед A/B для решения AdTech-задач, а также о том, почему и как мы используем эти тесты для ранжирования рекламных объявлений в поисковой выдаче.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: прокуратура РФ запретила Йель, Супер-Трамп опять подвинул дедлайн по пошлинам, NVIDIA пробила $4 триллиона, Снуп Дог записал трек про Телеграм, Лекс Фридман постеснялся обнять Дурова за талию, а также замедление программистов нейросетями.

Современные языковые модели (large language models) стали ключевым элементом в развитии искусственного интеллекта и обработки естественного языка. 

Модели, основанные на глубоком обучении и архитектуре трансформеров, способны генерировать текст, отвечать на вопросы, писать код, создавать художественные произведения и даже участвовать в логических рассуждениях. 

В этой статье я расскажу, как можно запустить простой ETL-процесс на виртуальном сервере, используя связку Superset, Airflow и ClickHouse. В качестве платформы я взял готовую конфигурацию от Beget, включающую Superset и Airflow из коробки — это позволяет сосредоточиться на логике обработки данных, а не на настройке окружения.

В качестве примера мы подготовим процесс выгрузки и визуализации данных о товарах с сайта Wildberries.

Для извлечения данных мы будем использовать Python-библиотеки selenium и BeautifulSoup — они хорошо подходят для парсинга веб-страниц. Дополнительно применим re для обработки текстовой информации с помощью регулярных выражений.

Многие слышали о том, что в США есть жутковатый налог на наследство в размере до 40%, под который подпадают любые американские акции/фонды на брокерских счетах не-американских инвесторов. Долгое время среди инвесторов гуляла байка, что брокер IB якобы позволяет легко избежать этого налога. В этой статье мы на конкретных примерах убедимся, что это не так.