11 октября 2026 года состоялся выпуск открытого проекта CrystalDiskInfo 9.9.3 — утилиты для мониторинга состояния HDD/SSD в ОС Windows (XP/Vista/7/8/8.1/10/11, Server 2003/2008/2012/2016/2019/2022/2025), распространяемой под лицензией MIT. Решение CrystalDiskInfo 9.9.0 вышло в марте 2026 года. Предыдущую стабильную версию проекта представили в июле 2026 года.
Сервис «Яндекс Пэй» восстановил доступ к переводам и платежам для части пользователей. Об этом сообщила пресс‑служба «Яндекса». Доступ открывают поэтапно для снижения нагрузки на систему.
Четырнадцатого октября прошлого года Windows 10 вышла из поддержки и перестала получать бесплатные обновления безопасности. К этому дню в сети скопилось столько прогнозов, что из них можно было собрать небольшой сборник апокалиптической прозы с шифровальщиками к Рождеству, отвалившимися браузерами к весне и массовым исходом игроков на одиннадцатую версию к лету. Прошел почти ровно год, а десятка по-прежнему стоит на заметной части машин: по данным Lansweeper она работает на 16.9% Windows-устройств, которые компания отслеживает, а в июньском опросе Steam ее доля среди игроков составила 23.56%, при том что Windows 11 впервые перевалила за семьдесят процентов.
Человек, который включает такой компьютер утром, никакой катастрофы вокруг себя не замечает, потому что рабочий стол грузится, почта приходит, браузер исправно обновляется и игры из библиотеки запускаются, так что складывается ощущение, будто весь шум про конец поддержки был очередной страшилкой для продажи новых ноутбуков. Ощущение понятное, только поломки за этот год все-таки случились, и разложены они по тем слоям системы, куда обычный пользователь заглядывает примерно никогда: прошивка, цепочка доверия при загрузке, каналы обновления офиса, ветки видеодрайверов.
Путаницы добавляет то, что у каждого вендора свой календарь, и Microsoft, Google, Mozilla и NVIDIA за год успели назначить одной и той же системе четыре разных даты конца света с разбросом в несколько лет. Ниже собрано то, что за двенадцать месяцев действительно перестало работать или стало работать хуже, с датами, номерами версий и указанием, кто именно закрыл дверь.
Когда компьютеры только появились, вопроса о том, удобен ли у них интерфейс, по большому счёту не существовало. Чтобы заставить машину что-то сделать, человеку приходилось говорить на её языке: сначала переключателями и перфокартами, потом командами в терминале. Нужно было знать, что именно написать, в каком порядке передать параметры и что означает ответ системы. Ошибка в одном символе могла привести к тому, что ничего не происходило.
По мере того, как компьютеры становились все более массовым продуктом, этот подход перестал работать. Нельзя было рассчитывать, что каждый пользователь запомнит десятки команд и их параметры, потому появились окна, меню, иконки и мышь. Вместо команды удаления файла его можно было перетащить в корзину, вместо списка доступных операций пользователь видел объекты и действия над ними. Машина продолжала выполнять вполне конкретные команды, но больше не нужно было их знать. Подвигал мышкой и команда исполнена.
Так между человеком и программой появился слой, который мы сегодня называем интерфейсом. Но с появлением LLM интерфейсы становятся не нужны.
Давайте я вам это покажу.
Давным‑давно я прочитал книжки Максима Дорофеева «Джедайские техники» и «Путь джедая», посвящённые организации эффективной работы. С тех пор стал более внимательно относиться к планированию и тому, что, как и сколько я успеваю сделать.
Одна из рекомендаций, которую там продвигают — отключить лишние уведомления: звуки оповещений, всплывающие окна, и даже счетчики непрочитанных, так как даже беззвучные индикаторы могут становиться ловушками для внимания.
Я этим рекомендациям последовал: отключил уведомления, убрал счётчики непрочитанного и прочие вещи, которые постоянно напоминали о себе без особой необходимости. Так я и работал несколько лет, пока не заметил, что почти всё отключённое постепенно вернулось обратно, а я даже не заметил, когда именно это произошло.
Это меня озадачило. Зачем я постепенно возвращал то, от чего когда‑то вполне сознательно избавился? Причём я прекрасно помнил, зачем всё отключал, и не сомневался, что постоянные сигналы могут мешать работе. И если так произошло, то как всё это работает на самом деле?
Если брать стандартного офисного сотрудника, то на компьютере есть системные сообщения Windows, Teams, напоминания Outlook, индикаторы в панели задач и счётчики непрочитанных писем. Возможно — ещё добавляются Slack, Телеграм, Макс и что‑то ещё.
Поэтому, прежде чем решать, нужно ли отключать уведомления и какие, неплохо бы разобраться, что и в каких обстоятельствах нам мешает.
Уведомления мешают, даже если их игнорировать?
В 2015 году Кэри Стотхарт и его коллеги опубликовали исследование The Attentional Cost of Receiving a Cell Phone Notification.
Фонд свободного программного обеспечения (FSF) объявил о поддержке проекта GNU Boot — свободной и этичной альтернативы проприетарным BIOS и UEFI (форка проекта Libreboot, который соответствует требованиям Фонда СПО к полностью свободным дистрибутивам).
11 октября 2026 года состоялся релиз прошивки с открытым исходным кодом LineageOS 24 на основе кодовой базы мобильной ОС Android 17.
11 октября 2026 года состоялся выпуск редактора изображений Photoflare 1.7.5. В этом решении разработчики пытаются найти оптимальный баланс между функциональностью и удобством интерфейса. Изначально проект был основан как попытка создания открытой и многоплатформенной альтернативы Windows‑приложению PhotoFiltre.
Как мы научились прятать секретные послания в роликах про котиков
Предположим, вам нужно передать секретное сообщение так, чтобы никто не догадался о его существовании. Шифрование скрывает содержание, но не сам факт передачи. А что, если вместо зашифрованного файла отправить обычное видео с котиками?
Именно такую задачу мы решили исследовать. В результате научились передавать до 337 байт в секунду внутри видео H.264, почти в 90 раз быстрее нашего первоначального варианта.
Почему это сложно?
Можно спрятать сообщение в метаданных или младших битах пикселей. Но видеокодек при сжатии все это уничтожит. Ничего личного. Просто работа у него такая.
Поэтому мы воспользовались дискретным косинусным преобразованием (DCT). Оно представляет блоки изображения наборами частотных коэффициентов. Берем два коэффициента и договариваемся: первый больше второго — единица, меньше — ноль. Если соотношение неправильное, немного изменяем коэффициенты.
Получатель восстанавливает биты из видео, не имея оригинала. Метод известен как дифференциальная DCT-модуляция. Придумали его не мы.
Три тысячи голосов за один бит
Изначально мы записывали один бит во множество блоков кадра. Получатель определял его голосованием: большинство блоков переживет сжатие и сохранит правильный ответ.
Надежно, но скорость — 3,75 байта в секунду при 30 кадрах. Котику пришлось бы очень долго гоняться за хвостом.
Тогда мы задумались: зачем три тысячи блоков голосуют за один бит? Разделим их на сто групп, и пусть каждая передает собственный бит!
Так появились параллельные каналы. Причем качество изображения практически не изменилось: мы использовали те же блоки, только распределили их между разными битами.
Победа над ошибками
Разумеется, чем меньше блоков голосуют за каждый бит, тем больше ошибок. Мы применили три приема.
Во-первых, взвешенное голосование: чем больше разница между коэффициентами, тем надежнее голос.
Во-вторых, адаптивное встраивание: на гладкой стене изменения заметны, а в кошачьей шерсти прекрасно маскируются. Мы стали слабее изменять гладкие участки и сильнее — текстурные. На одном ролике доля ошибок упала с 7,55% до 0,21%.
В-третьих, коррекцию ошибок Рида — Соломона с перемежением данных. Видеокодек портит биты целыми группами, поэтому мы перемешали данные так, чтобы повреждения распределялись между разными защищенными блоками.
Последний прием увеличил полезную скорость с 198 до 337 байт/с.
Что получилось?
Мы собрали утилиту, которая встраивает в видео произвольный файл, извлекает его и проверяет целостность по SHA-256.
На реальных роликах 720p/1080p при H.264, 2 Мбит/с и 30 кадрах в секунду получили 97–337 байт/с полезных данных.
Для понимания масштаба: 10 КБ можно передать примерно за полминуты видео.
Не гигабитный Ethernet, конечно. Зато информация находится непосредственно в изображении, а не в метаданных.
Кроме тайной переписки, технология пригодна для цифровых водяных знаков, идентификации видеокопий и защиты авторских прав.
Но главное наше открытие — возможность обменять избыточную надежность на пропускную способность практически без дополнительных искажений изображения.
В нашем случае — почти в сто раз.
А котик, который десять минут гоняется за собственным хвостом, по-прежнему не вызывает особенных вопросов.
В отличие от человека, пересылающего десятиминутный файл из случайных байтов.
Привет, Хабр. Расскажу про проект, который делал последние несколько месяцев. Это не очередная «убийца HH» и не «революция в рекрутинге». Это попытка решить одну конкретную проблему, которая бесит меня лично.
Живая ссылка: https://devraid.ru
Когда в семье грядёт второе прибавление, а работа требует всё больше времени - семейная жизнь превращается в затяжной день сурка. Искра первых лет отношений куда-то испаряется, романтические разговоры сменяются короткими перекличками о подгузниках и стиральном порошке, а самый близкий человек постепенно становится соседом по совместному быту. Вот и я оказался тут. Большинство в такой ситуации вздыхает и говорит себе: «Ну, сейчас у всех так, надо просто перетерпеть», но я решил попробовать сломить эту тенденцию.
Для этого используем sh скрипт, который выполняет несколько действий: устанавливает k3d и Helm, скачивает необходимые docker образы и создает локальные теги для них, которые будут использоваться через локальный реестр.
Старая серверная карта Tesla V100 на 32 ГБ до сих пор стоит как одна современная видеокарта среднего класса, а памяти у неё столько, что в неё целиком помещается модель на 30 млрд параметров, а с ухищрениями поднимается модель на 120 млрд параметров. Собрал на ней домашний сервер для локальных моделей, прогнал замеры скорости и выяснил, что половина моих “выводов” была ошибками измерения.
Был поздний вечер. Ужасно болела голова, простуда не давала нормально дышать, а градусник упрямо полз вверх. Что можно делать в таком состоянии, когда кажется, что сама Смерть уже натирает лыжи где-то рядом?
Исследователи Anthropic купили пятнадцать Android TV-приставок примерно по 55 долларов, соединили их в сеть и запустили на них нейросеть. Та работала медленно, но работала. Каждая коробочка считала свою часть, а вместе они справлялись с моделью, для которой у отдельного устройства не хватило бы памяти.
Приставки понадобились для довольно неприятного вопроса. Если ИИ-агент сможет копировать себя на чужие устройства, обязательно ли ему захватывать дорогие серверы? Или хватит обычной домашней техники, которую владельцы однажды подключили к интернету и больше о ней не вспоминают?
В DWH требовалось организовать приём событий пользовательского поведения из RabbitMQ и предоставить команде e-commerce доступ к ним с задержкой не более пяти секунд. Под задержкой далее понимается интервал между публикацией сообщения в RabbitMQ и доступностью соответствующей записи для запроса в ClickHouse.
В исходных именах таблиц и представлений используется термин customer tracking. В данной статье он обозначает события взаимодействия пользователя с платформой интернет-магазина: просмотры и переходы, поисковые запросы, операции с корзиной и действия в мобильном приложении. То есть термин clickstream events.
Сразу было принято решение записывать в отдельные таблицы:
1. исходные сообщения в виде JSON-логов — для диагностики, аудита преобразований и повторного разбора;
2. типизированные колонки — для аналитических запросов без регулярного парсинга JSON.
П.1 обеспечивает независимость от команды разработки платформы интернет-магазина и защищает (во всяком случае частично) обработчик очереди от
Ограничение в пять секунд относится к конвейеру целиком. В представленной конфигурации значение rabbitmq_flush_interval_ms = 4000 резервирует до четырёх секунд для формирования пакета на стороне RabbitMQ-движка. Однако само по себе оно не гарантирует соблюдение end-to-end SLA: в измерение также входят публикация в брокер, доставка сообщения, обработка Materialized View и вставка в целевую таблицу. Поэтому фактическое соблюдение требования следует контролировать по метрикам задержки между временем публикации и временем доступности данных в ClickHouse.
Рассуждая об эволюции, трудно отделаться от чувства профессиональной зависти. Перед нами идеальный, абсолютно всеядный оптимизатор. Он не решает уравнения, не отлаживает модули, не читает документацию. Ему не требуется разбираться ни в физике, ни в химии, ни в механике. Время, изменчивость и естественный отбор делают всё сами. И когда этот метод применяют в инженерии, он создает вещи, которые ставят специалистов в тупик.
Коллеги! у нас почта не приходит, если что смотрите ЛК, там все данные
Согласитесь, это бесит. И клиентов, и тех, кому потом разбираться.
Для этого сделал Inbox Placement Test. Он показывает, в какую папку попадает ваше письмо у популярных почтовых провайдеров. Т.е. проблему можно заметить раньше, чем начнут жаловаться.
Есть уведомления через вебхук, тг. Результаты доступны через API и MCP. Всё бесплатно.
Методология простая: отправляйте на тестовые адреса с боевого домена то же письмо, которое отправляете клиентам (можете изменить немного). С тем же текстом, вёрсткой и ссылками. Не «тест 123», а реальное письмо.
Скоро восстановлю и сервис скриншотов реальных писем. Пока на всё не хватает времени.
Буду рад, если пригодится.
Часы на ESP32 с экраном 320x240. Время, температура и название города написаны рукописным шрифтом на кривых Безье: цифры времени перетекают одна в другую, температура и город пишутся штрих за штрихом. Значок погоды собран из точек и плавно перетекает из одного в другой.
Мотивация
Часы показывают время, и воспринимается оно мгновенно: взглянул и знаешь. Оформление делает его заметнее, анимация — живее. Обязательна ли она? Нет. Это штрих, как в искусстве: без него всё работает, с ним на вещь приятно смотреть. Статья о том, как такой штрих сделать на микроконтроллере.
Суть эксперимента сравнить графовые ответы 2-х моделей относительно друг-друга. Обоим моделям (QWEN 3.8 MAX и DEEPSEEK V4) был задан один и тот же перекрестный вопрос. Результаты загружены в PlyLoom для анализа и сравнения.
