Моя лента

Чтобы интегрировать ИИ в процессы, российскому бизнесу нужен провайдер API, который сможет заключить официальный договор и принять оплату рублями. Как такого найти и подключить и что это даёт бизнесу?

Пользователь Куинн Нельсон показал процесс обновления прошивки с версии 2.0.3 до версии 2.2.0 своего ультразвукового ножа Seattle Ultrasonics C-200. «Я просто обновляю прошивку на своём кухонном ноже…», — пояснил Нельсон. Стоимость C-200 составит $400.

Разработчики блокчейна Solana в сотрудничестве с Google Cloud представили Pay.sh — сервис, который позволяет оплачивать ИИ-услуги автономно с помощью ИИ-агентов.

ИИ приходит на помощь, чтобы врачи могли сосредоточиться на главном, а не на бесконечном заполнении справок и бумажек. Поговорим о применении ML в медицине с парой интересных кейсов.

Microsoft ответила на вопрос о том, сколько оперативной памяти на ПК достаточно для игр в 2026 году. Компания заявляет, что 16 ГБ по-прежнему считается базовым объёмом, но 32 ГБ — «беспроблемный» апгрейд, если геймер использует Discord, браузеры или стриминговые сервисы одновременно с играми.

Да, простите меня ребята, но ко мне пришел автор курса из прошлой статьи и сказал, что все понял, учел поправил и даже GUI навалил. Так как я ранее приобретал курс, обновление получил просто так. Учитывая, что прошлая статья для многих оказалась полезной, я решил дополнить обзор новой — полезных изменений достаточно много.

Список «хочу прочитать» давно перевалил за сотню. Когда наконец добираешься до книги — появляется другая проблема: хочется зафиксировать цитату или мысль, но непонятно куда. Заметки в телефоне, вкладка в браузере, стикер на полях — через месяц это всё теряется. Обычный подход «одна заметка на книгу» не работал: либо файл разрастался до неприличия, либо я просто забывал его открывать. Тогда я перестал искать «правильный» плагин и спроектировал систему с нуля в Obsidian. В этой статье я покажу архитектуру, реальные шаблоны и конфигурацию баз данных — так, чтобы это можно было повторить.

Серия о том, как создать радар для отслеживания дронов продолжается. Мы уже рассмотрели модулированные по частоте сигналы и увидели, как можно определить расстояние. Но на графиках было много помех. И из-за них сложно было выделить реальные цели. Поэтому нужно понять, что считать помехами, а что реальными целями.

В Японии игровые движки Unreal Engine и Unity начали использовать в различных сферах: от компаний по городскому развитию и агентств по планированию действий в чрезвычайных ситуациях и заканчивая работающими с потребителями, такими как знаменитый универмаг Daimaru Matsuzakaya.

TL;DR: Sentry дедуплицирует backend‑ошибки по хешу (error class + top stack frame + module). Для UI‑багов этот рецепт ломается — у expect(button).toBeVisible() нет stack frame в продуктовом смысле, есть локатор + assertion + URL. В webtest‑orch я собрал composite SHA-256 fingerprint из (normalized_selector | assertion type | error class | URL template | message[:80]) с тремя rules нормализации (:nth-child, UUID, /users/123 → /users/:id). Это даёт стабильный 8-hex BUG-id который выживает прогоны и даёт diff new / regression / persisting / fixed без БД и embedding«ов.»

Британская некоммерческая организация Internet Matters опросила более 1 тыс. детей о проверках возраста в интернете, около половины их них рассказали о возможности обойти такие системы при помощи усов, нарисованных косметическим карандашом.

Есть ли у нас в компании психологическая безопасность? Конечно!

Но вот только на рабочих встречах все согласно кивают, и серьёзный баг уходит к клиенту. Руководитель призывает «не бояться ошибок», но сам их не признаёт. Сотрудники в кулуарах свободно говорят обо всех проблемах, но на совещаниях молчат, не решаясь сказать, что думают.

Это не парадокс. Это проявления системных заблуждений, из-за которых российские IT-команды пытаются ехать, выжимая газ с затянутым ручником. В статье разберём, почему культура инноваций без реальной психологической безопасности не приносит денег, как «правильные условия» порождают выученную беспомощность и какие конкретные навыки нужны руководителям и разработчикам, чтобы команда перестала молчать.

Меньше недели назад (30 апреля) в Steam и Microsoft Store стартовал ранний доступ к новой главе легендарной серии - Heroes of Might and Magic: Olden Era. После более чем десятилетнего ожидания фанаты наконец‑то получили возможность погрузиться в мир, где вновь правят герои, магия и полководческие решения на пошаговой карте. Судя по первым дням в Steam, стратегия встречена с воодушевлением: более 90% положительных оценок в первые сутки и рекордный онлайн для серии в раннем доступе.

Давайте разберём, что в действительности говорят игроки о Olden Era и почему новинку уже возводят в ранг «великого возвращения».

С вами Глеб из Plati.Market, подтягиваем олдскулы и утираем слёзы ностальгии, погнали.

Несколько лет назад на известном видеохостинге была опубликована серия видео, в которых описывался способ создания радара, позволяющего следить за маленьким пластиковым коптером.

Пространство вокруг нас на первый взгляд кажется трехмерным. Так ли это на самом деле? Вооружаемся логикой, скептицизмом, дедукцией и включаем наш мыслительный аппарат — поехали!

Как Rust обманывает процессор. Часть 2: niche сквозь крейты, dropck, Pin и провенанс указателей

В первой части мы обсуждали niche-оптимизацию, drop flags, MIR, Stacked Borrows и async-стейт-машины. В комментариях справедливо заметили (спасибо, Mingun): про niche рассказано в простой форме - Option<&T> и NonZeroU8.

А что происходит, когда enum живёт в одном крейте, оборачивается в newtype в другом, и оба варианта внешнего enum хранят один и тот же внутренний? У такого внешнего типа всего четыре состояния, байта должно хватить. Хватит ли? Зависит от того, как rustc считает layout. Об этом и поговорим.

Во второй части идём глубже: niche сквозь границы крейтов, variance, Pin и самоссылающиеся футуры, dropck с #[may_dangle], Tree Borrows вместо Stacked Borrows и strict provenance. Без этого половина unsafe-кода в экосистеме держится на честном слове.

Postgres Professional выпускает Postgres Pro Backup Enterprise (ProBackup) 3.3.0 — очередное обновление инструмента резервного копирования и восстановления. В новой версии повышены производительность и контроль над потреблением ресурсов, добавлены опции тонкой настройки хранения WAL-файлов, проведен ряд улучшений в части работы с S3-хранилищами. 

Группа исследователей из Института патологии Университетской клиники Кельна опубликовала в Nature Medicine рассказ про систему SPARK — связку ИИ-агентов, которая сама придумывает биомаркеры рака по обычным гистологическим срезам. Работу представили под руководством Юри Толкача, старшего врача института.

Kubernetes давно стал повсеместной платформой, а написать к нему собственный оператор сегодня — задача нескольких часов. Стандартный путь — kubebuilder на основе controller-runtime: scaffold проекта, типы, реконсайлер. В типовых сценариях этого вполне достаточно. Но как только нагрузка растёт или поведение оператора начинает расходиться с ожиданиями, всплывает целый класс edge-кейсов, причина которых — непонимание того, как controller-runtime устроен внутри. Если вы пишете контроллеры для Kubernetes, этот материал поможет собрать целостную mental model и заранее избежать дорогих сюрпризов в проде.

В этой статье разберём внутреннее устройство controller-runtime и на его примере увидим, какие архитектурные решения лежат в основе самого Kubernetes. Начнём с того, как контроллеры читают объекты из Kubernetes API.

Есть распространённое заблуждение, что r.Get() в Reconcile ходит прямо в kube-apiserver, List() каждый раз смотрит «живую» картину мира, а после Update() можно сразу перечитать объект и увидеть свежее состояние. На практике всё наоборот: controller-runtime живёт на локальной копии данных через LIST+WATCH. Благодаря этому чтение в реконсайле обходится почти бесплатно и не нагружает control plane даже при сотнях вызовов в секунду — но ценой этой модели становится то, что оператор может внезапно съедать гигабайты памяти, делать скрытые O(n)-сканы и регулярно упираться в stale reads.

Статья рассчитана на тех, кто уже писал операторы на Go с использованием controller-runtime, но хочет собрать целостную mental model, а не жить с набором частных наблюдений. Фокус будет на практических последствиях для production-кластеров: память, трафик, консистентность чтения и поведение реконсайла.