Моя лента

Планировщик Linux долгое время оставался зоной, куда можно было заглянуть, но почти невозможно вмешаться без пересборки ядра. С появлением sched_ext эта граница сдвинулась: теперь логику планирования можно описывать кодом на C и загружать в ядро через eBPF. В статье разберём минимальный рабочий планировщик, посмотрим, как он взаимодействует с ядром, и обсудим, какие новые возможности это открывает для экспериментов и диагностики поведения системы под нагрузкой.

Disclaimer: Всё изложенное ниже - мой личный опыт и мнение, а не медицинские рекомендации. Прежде чем принимать решения о здоровье глаз, обязательно проконсультируйтесь с офтальмологом. Я просто делюсь тем, что работает у меня, а вам решать, подходит ли это вам.

Что общего у программистов и кроликов? Красные глаза. Только кроликам это идет, а нам — не очень.

Я программист, который проводит за экраном от 6 до 12 часов каждый день, а в особо "удачные" моменты - все 18. За годы такой жизни я пришёл к выводу: либо учишься защищать глаза, либо становишься похожим на героя фильма ужасов к 30 годам.

Эта статья будет полезна не только IT-специалистам, но и всем, кто работает за компьютером.

Сотрудники OpenAI обсуждают способы "подкрутить" модели, чтобы те отдавали предпочтение спонсорской информации в ответах на релевантные запросы, сообщает The Information со ссылкой на источники внутри компании. В качестве примера издание приводит рекомендацию туши от Sephora, которая может появиться, когда пользователь спрашивает ChatGPT о косметике. Представитель OpenAI подтвердил изданию, что компания "изучает, как может выглядеть реклама в продукте", но подчеркнул: "У людей доверительные отношения с ChatGPT, и любой подход должен это уважать".

Федеральная комиссия по связи США (FCC) ввела запрет на продажу и импорт всех новых моделей беспилотников, произведённых за рубежом, включая продукцию китайских компаний, таких как DJI и Autel Robotics. Это решение принято по соображениям национальной безопасности и уже вступило в силу в декабре 2025 года. Регулятор добавил все новые иностранные дроны и их критические компоненты в так называемый «Covered List» - перечень оборудования, признанного представляющим неприемлемый риск для безопасности США.

В кибербезопасности многие уже используют ИИ для поиска известных уязвимостей в средах, где все понятно и предсказуемо. Но в большой промышленной среде все работает совсем не так.

Вот тут и пригодится ИИ, который способен cоставить настоящий план атаки и найти уязвимости. Но встает вопрос: если такому агенту дать реальную боевую среду, способен ли он найти в ней уязвимости? Исследователи из Оксфорда построили инфраструктуру из 8000 машин, посадили десять живых пентестеров, ИИ-агента и стали сравнивать…

В обзоре разберем, как именно ученые устроили безопасный эксперимент и пора ли специалистам по безопасности искать новую работу?

Microsoft закрыла возможность активации программного обеспечения, включая операционную систему Windows, по телефону. Теперь при попытке использовать этот метод пользователи получают автоматическое сообщение, которое перенаправляет на страницу aka.ms/aoh для завершения процедуры онлайн.

Ранее активировать Windows можно было двумя способами: через интернет или автоматизированную телефонную систему. В телефонном варианте, который компания представила в 2001 году вместе с выходом Windows XP, требовалось ввести ID установки, получить ID подтверждения от сервиса и ввести его в систему.

Вопрос: что же такого прорывного добавили в архитектуру, чтобы она стала считаться чем-то новым с точки зрения инженеров, а не маркетологов?

Ответ: фундаментально изменилась парадигма хранения и обработки данных.

В отличие от традиционных подходов, где Data Warehouse оперировал исключительно структурированными данными в табличной форме, а Data Lake работал с файлами в их исходном виде, разработчики Lakehouse сумели соединить лучшие качества обеих архитектур.

Ключевым отличием стал формат OTF — Open Table Format, через который удалось реализовать единый стандарт доступа к данным и 4 технологически-культурных сдвига. Перечислю их: ...

Привет! Я Максим Катрушенко, главный специалист по анализу данных и машинному обучению в ПГК Диджитал. В свое предыдущей статье я разбирал ошибки в резюме джунов (и не только), которые снижают шансы попасть в ML. Сегодня расскажу, как упорядочить инструменты data scientist'а, чтобы легко адаптироваться в специальности.

Введение

Недавно мне показали проект по прогнозированию ремонта вагонов. Несколько десятков параметров, миллионы записей. Всё решение — один файл Jupyter Notebook и пара скриптов.

Я открыл этот файл. Две тысячи строк кода. Названия переменных вроде df_tmp_final_v3. Комментарии на смеси русского и английского. Сохранённые модели назывались model_good.pkl и model_production_maybe.pkl. Некоторые ячейки кода было страшно запускать. Ни документации, ни записи о проведённых тестах.

Узнаёте? Это частая реальность в области данных.

Вы не одиноки

Многие начинающие специалисты задают похожие вопросы:

Как работать, когда тестов уже несколько десятков? Вы перебираете настройки и алгоритмы, но через неделю не можете вспомнить, что дало лучший результат.

Как внедрить модель? В Notebook всё работает, но как превратить её в сервис, который сможет использовать ваше приложение?

Хорошая новость: для этих проблем уже есть решения.

Добрый тёплый вечер, Хабр! Как быстро летит время. На календаре уже двадцатые числа декабря 2025 года, и совсем скоро Новый год. За последние 12 месяцев в мире нашлось большое количество технических инфоповодов и IT-событий, обновлений ПО, случалось появление новых технологий, произошло развитие электроники и масштабный приход ИИ-сервисов в нашу жизнь, включая различные вариации чат-ботов, бум нейросетей и ИИ-агентов. Большую часть этих событий постаралась запечатлеть команда информационной службы Хабра. А вы, как пользователи этого технического ресурса, оценивали и комментировали новости, переводы и лонгриды, а также помогали нам развиваться в этом году, комментируя, критикуя, оценивая публикации и присылая в ЛС сообщения об ошибках или неточностях в материале.

Четыре человека в Дели арестованы за изготовление поддельных телефонов Samsung. По данным полиции, преступники собирали смартфоны из китайских комплектующих, а затем продавали их под видом оригинальной продукции.

Рейд прошёл в ночь с 13 на 14 декабря в районе Бидонпур Карол-Багха, откуда полиция получала сигналы о сборке поддельных устройств. Правоохранители изъяли 512 поддельных смартфонов Samsung серий Ultra, Fold и Flip, 124 материнские платы, 138 аккумуляторов, 459 фальшивых наклеек IMEI с маркировкой «Сделано во Вьетнаме», а также инструменты для сборки.

Привет, Хабр!
Команда CTSG запустила новый сезон подкаста Crosscheck. В одном из первых выпусков эксперты обсуждают актуальную, «горящую» на сегодняшний день, тему обезличивания баз данных: изменения в законодательстве, методы обезличивания, маскирование и многое другое.

Команда Spring АйО подготовила перевод статьи в которой автор разбирает, где параллельные стримы действительно масштабируются, а где создают накладные расходы, конкуренцию за ресурсы и иллюзию производительности. Коротко: сначала аналитика и измерения, потом — параллелизм.

Привет, Хабр! Cегодня рассмотрим, как ускорить интеграционные тесты в Spring Boot с помощью специальных slice аннотаций.

Начнём с того, почему вообще тесты могут быть медленными. Используя @SpringBootTest, мы просим Spring Boot поднять весь контекст приложения для каждого тестового класса. У нас доступны все бины, но часто все это избыточно. Например, хочется протестировать контроллер, а Spring загружает ещё и базу данных, и сервисы, и шлёт запросы к Kafka. В результате простой тест метода контроллера может запускаться несколько секунд, пока поднимется веб‑сервер, инициализируется база, подтянутся все классы.

Эту проблему осознали и добавили так называемые test slice‑аннотации. Все простоб грузим не весь контекст, а только срез приложения, например, только веб‑слой или только слой доступа к данным. Spring Boot содержит готовые slice‑аннотации для основных слоёв: @WebMvcTest для веб, @DataJpaTest для JPA‑репозиториев, и ещё пачку для других случаев.

Рассмотрим на примерах двух интересных слайса: @DataJpaTest и @WebMvcTest.

Несмотря на весь технический прогресс IT, мне за всё время так и не удалось повстречать убедительное решение проблемы ввода «ghbdtn» вместо «привет» или «lf» вместо «да» — путаницы с раскладкой клавиатуры при наборе текста.

Предлагаю свой вариант — менять в зависимости от раскладки цвет всей подсветки клавиатуры. С таким подходом куда бы вы ни смотрели перед компьютером, подсветка будет хорошо заметна периферийным зрением, и вы всегда будете знать какая раскладка выбрана.

Я опишу реализацию решения для среды рабочего стола GNOME, проверенное на дистрибутивах Fedora 43 и Ubuntu 24.04.

Коллеги приветствую, 2025 год подходит к концу — самое время осмыслить, в каком направлении развивать промышленные электронные устройства, какие сетевые технологии закладывать в новые проекты и на какие тренды стоит обратить особое внимание в новом году. Какие изменения принес прошедший год и к чему следует готовиться в наступающем? Предлагаю оглянуться на ключевые события 2025 года и определить ориентиры развития промышленных сетей на ближайшую перспективу.

Аналитика рынка промышленных сетей.

Поговорим о рынке промышленных сетей. Регулярную и глубокую аналитику в этой области публикует HMS — международная компания, специализирующаяся на промышленных информационных и коммуникационных технологиях. В статье не будет обзоров от McKinsey — только прикладная, выверенная аналитика от экспертов, чья экспертиза подтверждена годами практики.

Рынок промышленных сетей формируется не громкими публикациями про IoT/IIoT и не усилиями маркетологов. Его формируют ключевые игроки отрасли — лидеры, которые создают профильные организации (ODVA - EtherNet/IP, CLPA - CC Link, PI - PROFINET/PROFIBUS/IO-Link и др.), разрабатывают стандарты и фактически устанавливают правила игры. По своей структуре это олигополистический рынок, во многом сопоставимый с картельной моделью: именно лидеры определяют направления и темпы развития. В индустриальном сегменте не рынок диктует лидерам, что делать, а лидеры управляют рынком. 

Аннотация

Настоящая статья представляет собой развернутое исследование, посвященное систематическому изучению классических алгоритмов оценки оптического потока — фундаментальной задачи компьютерного зрения. Основной целью работы является последовательный и строгий вывод ключевых методов, начиная от базовых физических постулатов и заканчивая завершенными, готовыми к реализации математическими моделями. В центре внимания находится уравнение ограничения оптического потока, выводимое из краеугольного предположения о постоянстве яркости, и два основополагающих, принципиально различных подхода к решению этой недоопределенной задачи: локальный метод Лукаса-Канаде, основанный на предположении о пространственной согласованности потока в малой окрестности, и глобальный метод Хорна-Шанка, вводящий условие плавности (гладкости) потока в виде регуляризирующего функционала. Подробно анализируются теоретические основания каждого подхода, их математический аппарат, включая вывод и решение соответствующих систем уравнений, а также проводится сравнительный анализ их сильных сторон и присущих им фундаментальных ограничений, таких как проблема апертуры и чувствительность к нарушениям исходных предположений.

Практическая значимость и верификация теоретических положений исследования обеспечиваются детальной численной реализацией обоих алгоритмов в среде MATLAB. Экспериментальная часть включает генерацию и обработку синтетических последовательностей с заведомо известным вектором движения для объективной количественной оценки точности, а также тестирование на реальных видеоданных для анализа устойчивости в условиях шумов, изменений освещенности и текстуры. Проведенное сравнение визуализирует ключевые различия в характере получаемых полей потока (разреженное против плотного), оценивает вычислительную эффективность и робастность методов в различных сценариях.

Оптимизация в React почти всегда сводится к двум факторам: объёму работы, которую выполняет JavaScript, и частоте (а также «стоимости») перерисовок компонентов. Сам React работает достаточно быстро, но в крупных интерфейсах даже небольшие архитектурные промахи и на первый взгляд безобидные ререндеры начинают заметно бить по производительности.

В данной статье мы расскажем про ключевые подходы к оптимизации React-приложений: как уменьшить количество лишних ререндеров, сократить объём вычислений при вводе и скролле и снизить нагрузку стартового JavaScript.

Наверняка вы сталкивались с проблемой согласования фичи со службой безопасности. В большинстве случаев этот процесс превращается в головную боль для программиста из-за множества непонятных этапов и деталей.

Регулярно встречая подобные проблемы в своей работе, мы во Flowwow решили внедрить процесс, который помог не только снизить на треть количество времени на анализ корневых причин сложных инцидентов, но и значительно упростить согласование фич для программистов. Этот процесс получил кодовое название ADR.

Судя по обсуждению на 4PDA, ИИ-поисковик Perplexity начал массово отзывать подписки Pro у пользователей, которые активировали их в обход официальных условий. Под удар попали те, кто покупал годовой доступ через посредников на маркетплейсах за 200–900 рублей вместо официальных $200. Пользователи получают письма о том, что "учётная запись не соответствует данным о получении рекламного предложения в соответствии с предусмотренной процедурой", после чего доступ к платным функциям отключается.