Подписка OpenCode Go вышла на самоокупаемость
Соучредитель ИИ‑сервиса для написания кода OpenCode Дакс Раад сообщил, что тарифный план OpenCode Go за $10 в месяц вышел на самоокупаемость и сохраняет этот статус уже две недели подряд.
Соучредитель ИИ‑сервиса для написания кода OpenCode Дакс Раад сообщил, что тарифный план OpenCode Go за $10 в месяц вышел на самоокупаемость и сохраняет этот статус уже две недели подряд.

Разработчик Иван Гомес Арнедо (Iván Gómez Arnedo) подключил канальный кондиционер от Mitsubishi без встроенного Wi‑Fi к Home Assistant. Для модификации потребовалась плата ESP32 и кабель для внутреннего разъёма CN105. Апгрейд обошёлся в 10 евро, а за фирменное решение пришлось бы отдать около 200 евро.
Постквантовый TLS на nginx: стоимость рукопожатия
Стоимость рукопожатия в постквантовом TLS на nginx складывается из CPU криптографии, объёма обмена и сети. Результат для ML-KEM TLS на nginx верен только для заданных версий ПО, группы, клиента, RTT, MTU и resumption.
Сколько задержки добавляет гибридный постквантовый TLS?
Гибридный обмен добавляет ML-KEM и увеличивает сообщения TLS, поэтому прибавка зависит от стенда. В локальной сети большую долю задержки может дать CPU, а при высоком RTT и потерях сильнее влияет сеть. Разницу показывают парные cold-прогоны с одной группой, cipher suite, RTT и MTU.
Классический, постквантовый и гибридный обмен без терминологической путаницы
X25519MLKEM768 сочетает X25519 и ML-KEM-768. Подпись и симметричный шифр остаются классическими, и свойства ML-KEM на них не переносятся. Поле negotiated group подтверждает ML-KEM TLS на nginx, а отчёт указывает классическую часть и алгоритм подписи.
Версии, provider и совместимость nginx с клиентами
Набор групп задают TLS-библиотека и provider, поэтому в отчёт идут nginx -V, версия libcrypto и флаги сборки. Бенчмарк постквантового TLS проводят после согласования с целевыми клиентами:
nginx -V
openssl list -tls1_3 -tls-groups
openssl s_client -connect HOST:443 -servername HOST -groups X25519MLKEM768 -briefСтарые реализации с draft code points идут отдельной серией.
Где появляются дополнительные вычисления и байты
В полном handshake клиент отправляет ML-KEM key share, а сервер инкапсулирует секрет. Для X25519MLKEM768 shares клиента и сервера составляют 1216 и 1120 байт. Задержка гибридного TLS-рукопожатия зависит от MTU и retransmissions.
Убирает ли session resumption основную часть расходов?
Session resumption убирает передачу сертификата, но эфемерный обмен может остаться. В TLS 1.3 psk_dhe_ke снова выполняет эфемерный обмен, psk_ke его пропускает и не добавляет новой прямой секретности. Cold и resumed handshakes проверяют раздельно, фиксируя pcap, negotiated mode, CPU и факт возобновления.
Классика, гибрид, холодный старт и resumption
X25519 и X25519MLKEM768 сравнивают при одинаковых cipher suite, цепочке сертификатов и nginx.conf, разделяя cold и resumed-серии. Производительность PQC на nginx показывают CPU-замеры и pcap, а RFC 10024 задаёт размеры shares для сверки. tc netem меняет RTT, потери проверяют отдельно.
Cycles, насыщение ядер и предел новых соединений
Стоимость ML-KEM в TLS 1.3 считают как разницу cycles и CPU time между гибридом и контролем, делённую на число cold handshakes. Нагрузку поднимают до плато, записывая CPU, %steal, ошибки accept и listen queue.
Размер обмена, RTT и чувствительность к потерям
Pcap даёт байты по направлениям, TLS records, пакеты и retransmissions. Одинаковая certificate chain отделяет цену key share от сертификата. Wall latency сопоставляют с RTT, серию с потерями держат отдельно.
Какие метрики nginx и TLS нужно измерять?
1. CPU cycles и CPU time на успешный cold и resumed handshake.
2. Wall latency p50/p95/p99, negotiation errors и новые соединения в секунду.
3. Байты, TLS records, пакеты, retransmissions и negotiated group.
Reuse, session resumption и защита от handshake-флуда
Keep-alive сокращает число новых соединений. Конфигурация задаёт session cache, а лог и метрики подтверждают PSK и hit rate. Rate limit и CPU-резерв считают по числу новых соединений. Reuse помогает против честного трафика, но атакующий открывает новые соединения, и каждое стоит полного обмена.
Совместимость, canary и наблюдаемые критерии отката
Долю поддерживающих клиентов и поведение fallback проверяют до canary. В мониторинге раздельно видны negotiation errors, p95/p99, CPU и resumption rate. Requests per second для полных рукопожатий считают отдельно от HTTP RPS. Выход за SLO или CPU-бюджет означает откат.
Стоимость рукопожатия в постквантовом TLS на nginx приемлема, если клиенты согласуют стандартную группу, серии укладываются в SLO при заданных RTT и MTU, а CPU сохраняет запас. Иначе canary сужают или остаются на классической группе.

Почему одни технически сложные проекты доходят до рабочего результата, а другие годами сжигают бюджеты и остаются на бумаге? История Разностной машины Бэббиджа — почти современный кейс про разрастание требований, инженерный перфекционизм и цену решений, которые слишком долго откладывают финальную сборку.

Три атрибута, которые меняют результат компиляции. Один запускает метод раньше Main. Второй передаёт текст выражения вместо результата. Третий ускоряет stackalloc в 50 раз.
Все три описаны в документации и применяются внутри .NET. А в рабочем коде я их ни разу не видел.

Производитель филамента Polymaker запустил LayerHub — платформу, на которой пользователи могут делиться готовыми профилями печати для разных 3D‑принтеров и слайсеров. Площадка должна избавить пользователей от ручного выбора температуры, скорости потока и других параметров.

Ранее в «Базовые модели надежности отказоустойчивого кластера» [2] были показаны теоретические подходы к построению моделей (непрерывная цепь Маркова, CTMC, Continuous-Time Markov Chain) отказоустойчивого кластера (fault-tolerant cluster).
Предлагаемый ниже практикум «Промпт-инжиниринг для моделей надежности отказоустойчивого кластера» имеет цель популяризации практических расчетов надежности «подручными средствами» - через ИИ/AI (искусственный интеллект через AI-чат, например, ChatGPT). Задача – формализовать промпты для формирования модели надежности и проведения по ней расчета стационарного коэффициента готовности, Кг.
Промпт (prompt) - запрос, текстовая инструкция, которую пользователь даёт нейросети.
Промпт-инжиниринг — практика проектирования, итерации и верификации текстовых инструкций (промптов) для получения предсказуемых, точных и воспроизводимых результатов от больших языковых моделей (LLM).
Коэффициента готовности, напомним [1], что Кг – численно равен вероятности застать систему (в данном случае кластер) в одном из ее работоспособных состояний (сложение вероятностей каждого такого состояния). Предлагаемые подходы могут быть применены и для других сложных резервируемых структур с учетом ограничений СТМС: случайный процесс «без памяти» с дискретными состояниями и непрерывным временем, а также экспоненциальное распределение времён до отказа/восстановления, независимость отказов компонентов, см. [6], [7].
Специализированные для расчетов надёжности пакеты RAS (Reliability, Availability, and Serviceability) типа SHARPE, MEADEP, RAScad, CARMS, RAPTOR и т.п. позволяют строить и рассчитывать сложные модели. Есть более простые системы (и бесплатные), которые можно использовать для рассмотренных ранее моделей надежности отказоустойчивого кластера, например, relind.ru. Можно использовать универсальные средства (не специализированные под расчет надёжности), например, для расчета марковских цепей, или расчеты делать непосредственно в Matlab и Mathcad и подобных. Однако все это требует достаточно высокий «порог входа» и имеет встроенные в конкретный soft-продукт ограничения, как, по существу, так и по визуализации.

Физики из Оксфордского университета помогли получить убедительные свидетельства того, что пары Z‑бозонов, возникающие при распаде бозона Хиггса, могут находиться в состоянии квантовой запутанности. Исследование проведено с помощью эксперимента ATLAS на Большом адронном коллайдере CERN и опубликовано в Physical Review Letters.
Квантовая запутанность — это явление, при котором совместное состояние двух систем нельзя описать независимо друг от друга. Результаты измерений запутанных частиц могут демонстрировать корреляции, которые невозможно воспроизвести для разделимого квантового состояния, даже если частицы находятся далеко друг от друга. При этом запутанность не позволяет передавать информацию или физическое воздействие быстрее света. Запутанность уже демонстрировали для фотонов, электронов, захваченных ионов, а в последние годы и для топ‑кварков на коллайдерах. Новая работа представляет собой первое измерение квантовой запутанности между спинами пары Z‑бозонов.
Исследованные Z‑бозоны возникали при распаде бозона Хиггса. Бозон Хиггса распадался на Z‑бозон и виртуальный Z‑бозон, которые затем распадались на пары электронов или мюонов. Для анализа использовали данные протон‑протонных столкновений, зарегистрированных ATLAS при энергиях в системе центра масс 13 и 13,6 триллиона электронвольт.
Хотя Z‑бозоны существуют чрезвычайно недолго, детектор ATLAS способен точно регистрировать оставшиеся после их распада электроны и мюоны. По угловому распределению этих частиц исследователи измеряли величины, связанные с матрицей плотности спинового состояния исходной пары Z‑бозонов.

Почему миллионы начинающих пользователей боятся «нажать не туда», а видеоуроки не формируют практических навыков? Рассказываю, как создала интерактивный микроядерный симулятор настольных ОС (Windows 11 и Linux) со встроенной песочницей, эмуляцией сетевого стека и реестра помогает безопасно осваивать компьютерную грамотность прямо со смартфона.

Мне в комментариях объяснили, что кетчуп и гречку одной линейкой мерить нельзя. Согласился, полез делать - и застрял на первом же шаге: категории в базе такие, что среднее по ним считать бессмысленно.

Если говорить о внедрении систем видеомониторинга на стройку, то здесь стоит отметить важный фактор. Речь идёт об обучении модели непосредственно для внедрения на объект. В этом материале расскажу про данные, классы, разметку, особенности датасета и другие параметры, которые стоит учитывать при масштабировании системы.
Минимальный объём данных, необходимых для работы
Основываясь на своём опыте, скажу, что для обучения одного класса необходимо примерно 3-4 тысячи размеченных изображений. Это число не будет универсальным минимумом для любой нейросети, это больше рекомендуемый стартовый объём в рамках того подхода, с которым мы работаем.
Сложность классов, а также разнообразие условий здесь играют важную роль. Если объект крупный и его легко различить, то нам потребуется одно покрытие. Если же объект маленький и находится на заднем плане, то в таком случае необходимо другое покрытие. Иногда приходится использовать сотни тысяч реальных размеченных кадров, и тогда, как правило, применяется аугментация. Чтобы проверить, готова ли модель к production, нужно прогнать её на тестовой выборке. Если данных много - это хорошо, но важно понимать, представлены ли в этих данных условия, в которых системе предстоит работать.
Различия в моделях при разном количестве размеченных примеров
Если мы говорим о том, сколько примеров используется для обучения моделей (тысяча, десять тысяч или сто тысяч), то здесь нет универсальной зависимости по процентам качества. Итоговый результат всегда будет зависеть от того, насколько качественная выборка, разметка, какая исходная модель и насколько сложная задача.

В доме, где живёт несколько кошек, нередко можно увидеть, как одна вылизывает другую. Такое поведение называется аллогрумингом, и многие воспринимают его как признак дружбы.
Традиционно, исходя из наблюдений за колониями свободно живущих кошек, считалось, что аллогруминг выражает привязанность и помогает формировать и поддерживать социальные связи, возможно, в том числе создавая общий запах группы. Однако исследование 1998 года, в котором наблюдали за 25 кошками, жившими вместе в ограниченном пространстве, поставило эту интерпретацию под сомнение. Примерно в 35% эпизодов аллогруминга наблюдалось агрессивное поведение. Авторы предположили, что вылизывание может помогать снижать напряжение в ситуации, когда открытая драка была бы слишком рискованной.
Чтобы разобраться подробнее, исследователь поведения кошек Морган Ван Белль из Гентского университета и её коллеги проанализировали видеозаписи аллогруминга из 53 домов, в каждом из которых жили две кошки. Учёные пришли к выводу, что значение такого поведения может зависеть от ситуации.
Иногда кошки вылизывали друг друга, тесно прижавшись и принимая одинаковые позы. Исследователи предполагают, что в таких случаях аллогруминг действительно может укреплять социальную связь. Кроме того, после вылизывания иногда начиналась дружеская борьба, во время которой кошки хватали друг друга передними лапами и возились друг с другом.
Но в других ситуациях за аллогрумингом следовали признаки конфликта: уши отводились назад, кошки били друг друга лапами или кусались. По мнению исследователей, в таких случаях вылизывание может служить сигналом примирения, позволяющим избежать эскалации. В то же время оно может быть и скрытой угрозой: кошки часто вылизывают шею, а во время драк укусы тоже нередко приходятся именно на эту область.
Разбираю находку из технического аудита сервиса аренды авто: вебхук /payments/webhook/yukassa помечал бронь оплаченной по одному полю из тела запроса, которое присылает клиент, а не банк. Файл аудита датирован 5 июля 2026, фикс смержен 8 июля — привожу код до и после, тесты и то, что мы сознательно не стали чинить в этом же PR.

Состоялся выпуск проекта дистрибутива DietPi 10.7 для одноплатных ПК на базе архитектур ARM и RISC‑V, таких как Raspberry Pi, Orange Pi, NanoPi, BananaPi, BeagleBone Black, Rock64, Rock Pi, Quartz64, Pine64, Asus Tinker, Odroid и VisionFive 2. Версия проекта DietPi 9.0 вышла в январе 2024 года. Сборку DietPi 10.0 представили в январе 2026 года.

Сейчас я расскажу вам историю. Классическую, много раз пересказанную историю о том, как один человек упустил сделку всей своей жизни, потому что решил покататься на самолёте вместо важной встречи.
А потом мы разберём, что из этого правда.
Это шестая статья цикла “Код как борьба: Кратчайшая история IT”. И сегодня будет необычный формат - не просто биография, а разоблачение. Потому что самая знаменитая деталь в истории нашего сегодняшнего героя оказалась мифом. Причём мифом, задокументированно опровергнутым самими историческими источниками.

100501-я версия латиницы для русского языка
Периодически попадаются мне на Хабре варианты латинизации / транслитерации русского языка (примеры: вот, вот, вот так вот, и даже вот так). Кроме того, существует великое множество официальных ГОСТовых стандартов. И так получилось, что они все очень сильно мне не понравились (как минимум, у них у всех есть фатальный недостаток). В данном случае уже существующих стандартов столько, что добавление ещё одного ситуацию не ухудшит, и поэтому решил разработать свой вариант. Я не считаю, что надо тратить время и деньги на переход с кириллицы на латиницу, просто захотел посоревноваться, кто придумает ловчее.
Для начала надо определиться с требованиями. Зачастую приоритет отдают двум вещам – точное соответствие русской кириллической орфографии и отсутствие диакритики. Это важно при разработке системы именно транслитерации, но я предлагаю полноценную латинизацию, поэтому эти требования изменю: возможность автоматического преобразования кириллического текста в латиницу без значимых фонетических искажений и минимум диакритики. Совсем без диакритики / диграфов не обойтись, и из двух этих зол, на мой взгляд, диакритика является меньшим (так-то она и в нашей кириллице есть). Следующее важное требование: сохранение верховенства морфологического принципа письменности, как и в текущей кириллице (т.е. слово пишется не так, как слышится (белорусский), и не так, как писалось раньше (французский), а так, чтобы сохранялось написание морфем (корней, приставок, суффиксов) независимо от их реального произношения). Далее, произношение латинских букв должно быть конвенциональным (никаких ‘w’ = ‘ш’). Буква ‘y’ может соответствовать звукам ‘и’ / ‘й’ (английский), ‘ю’ (немецкий), ‘ы’ (польский), но не может авторским произволом начать соответствовать ‘э’. Наконец, важна последовательность: если уж решили к примеру, что ‘y’ = ‘ы’, то в качестве ‘й’ надо применить что-то другое.

В статье мы рассмотрим специализированные PaaS-облака и особенности хостинга сайтов с SSR (рендерингом на стороне сервера) на React (Next.js, Remix, Astro), Vue (Nuxt.js, Quasar) и Angular. Рассмотрим сильные и слабые стороны сервисов. А также рассмотрим хостинг у VPS и Serverless-провайдеров. И приведём пример деплоя Node.js приложения с BullMQ и Redis.

Аналитика сейчас изменяется, если раньше чтобы понять в каких регионах сильнее всего снизились те же продажи, либо выросла текучесть нужно было неплохо так шарить за сбор данных, их обработку и статистику, то сейчас всё намного проще.
Мало того, что ИИ позволяет обрабатывать и разбирать данные намного быстрее, чем это делалось вручную, так еще и современные BI системы уже позволяют внутри себя задавать вопросы к данным. Это я узнал не так давно, так как сам с этим не сталкивался еще, но это натолкнуло меня на размышления аналитического бытия.

У меня два монитора, и я давно привык воспринимать их не как отдельные устройства, а как единое рабочее пространство. На одном код, на другом браузер, документация, терминал или что‑то ещё.
И однажды я подумал: а почему это пространство вообще должно заканчиваться там, где заканчивается физический монитор?

HR спрашивают, зачем я задаю вопрос о чувствах на собеседовании
Я руковожу поддержкой пользователей банка и лично утверждаю инженеров для головного офиса. Это лицо компании и площадка, где нередко приходится решать самые сложные кейсы. Конфликты и эскалации неприемлемы. На эти позиции мы набираем только сеньоров и предъявляем к ним повышенные требования.
До меня кандидаты доходят уже после технического интервью. На своём этапе я больше внимания уделяю социальным навыкам, soft skills. Один из вопросов, которые я традиционно задаю на собеседовании, касается чувств: «Назовите три чувства, которые прямо сейчас испытываете».
Даже многих сеньоров этот вопрос ставит в тупик. Одни заметно нервничают, другие не могут назвать хотя бы одно чувство. Бывает и ответ «счастье, радость, вдохновение». На этом этапе собеседования он звучит для меня настораживающе. Волнение или страх на собеседовании вполне обычны. А после неожиданного вопроса о чувствах человек может испытать растерянность, ступор или даже беспомощность.
При этом чувства могут быть смешанными. Например, интерес здесь вполне уместен. Человек знакомится с новой компанией, задаёт вопросы, примеряет к себе будущую работу. Он может одновременно интересоваться происходящим и тревожиться о том, как проходит разговор. Профиль чувств у каждого человека свой.
А зачем вы это спрашиваете?
С таким вопросом ко мне несколько раз приходили рекрутёры и даже HRBP.

Старый Intel Mac с Catalina ещё рано списывать. VLESS + Reality на нём работает — но ручная настройка через V2RayXS, JSON и системный proxy быстро превращается в рутину.
Я собрал AUTO Xray: компактный клиент для macOS Catalina, который берёт на себя разбор подписки, выбор узлов и настройку proxy. В статье — как из ручного решения вырос готовый инструмент и что пришлось сделать, чтобы он стабильно работал на iMac 2013 года.
