Моя лента

В далеком 2000 году британская компания Creative Assembly, известная разве что по нескольким спортивным симуляторам, взяла да и выпустила Shogun: Total War. Так началась история одной из самых знаковых для индустрии серии стратегий, которая до сих пор обладает огромной армией фанатов.

Собственно, об эволюции исторической серии Total War (Warhammer пока оставим в стороне) мы и поговорим в этой статье, вместе вспомнив лучшие части культовой франшизы.

Про сборщик мусора сейчас почти не говорят, но я часто слышу от коллег, что на собеседованиях про него спрашивают. Ещё заметил, что это один из популярных вопросов. Нормальных статей или обзоров про это почти нет, а если и есть, то они тяжёлые и очень нагруженные технической частью, которую понимают только сами создатели статей.

Эта статья — моя попытка объяснить вам доходчивым языком, что же такое Garbage Collector в Dart, объяснить почему эти некоторые знания нам нужны на практике и что из всей этой тяжелой, технической внутрянки вам необходимо знать.

Как оживить фото нейросетью: лучшие ИИ для анимации изображений, старых снимков, аватаров и картинок. Пошаговый гайд и промпты. Превращаем статичные кадры в кинематографичные видео с сюжетом, заставляем портреты говорить с идеальным липсинком и бережно реставрируем и оживляем старые снимки.

Реальный кейс: как из ручного хаоса с флешками и «у кого что скачалось» выросла централизованная система обновления игрового контента, во что она обошлась на облачном хранилище, и как одно инфраструктурное изменение убрало эту статью расходов практически в ноль.

Начнём с того, что по-настоящему «вайблю» я где-то с ноября 25 года. До этого моё общение с LLM строилось на копипасте в ChatGPT, DeepSeek, Gemini и обратно. Рука наловчилась, и я в целом не замечала, сколько времени это всё-таки сжирает. Казалось бы, лишнее действие.

Не сказать что я злоупотребляла общением, но когда ты начинаешь кодить, ты очень уверен в себе и думаешь, что всё делаешь правильно. А как только погружаешься в процесс, начинается это… синдром самозванца, выгорание и тревога. Не сочтите меня пессимистом, но всё так и было))

Пока я училась в университете, слава богу, ChatGPT был отсталой жабой, которая через раз выдавала код с ошибкой. Поэтому я морщила нос и старалась всё делать сама — и аминь, спасибо вселенной, что всё так и было. Иначе, мне кажется, сейчас я была бы не разработчиком, а унылым вайбером, который при слове «конструктор» или «указатели» просто представляет лего и какой-нибудь г. Санкт-Петербург.

А потом случилась революция. И моя компания решила не тормозить.

VK внедряет в свои продукты нейропоиск Discovery AI — функцию поиска и генерации ответов на базе собственной большой языковой модели, рекомендательной системы и поисковых технологий компании. На первом этапе обновление появится в VK Видео, Медиапроектах Mail и «Дзене», рассказали «Хабру» в компании.

Сегодня на витрине Хабр Курсов более 10 000 курсов и сотни онлайн-школ. Но не любая школа может попасть на витрину — потому что это не так просто, как кажется. Мы не размещаем всё подряд: каждый курс и каждая школа проходят через несколько уровней проверки перед тем, как вы их увидите.

Рассказываем, как именно мы проверяем школы и курсы. 

Финская телекоммуникационная компания Elisa последней в стране объявила об окончании предоставления услуг стационарной телефонной связи. Символический последний звонок по стационарному телефону состоялся между генеральным директором компании Топи Маннером и главой финского агентства транспорта и коммуникаций Traficom Яркко Сааримяки.

Пока бизнес воспринимает ИИ как ещё один SaaS, политики уже начали думать о нём как о стратегическом ресурсе уровня энергии и продовольствия. Разбираю, почему арендовать западные SOTA-модели не получится, а использование открытых весов создаёт личные риски директоров; почему своей фронтир-модели у России в ближайшие годы не будет; как замещение труда за счёт ИИ переносит деньги от импортёра к владельцу модели; почему налог на ИИ придёт без всякого AGI; и как на это всё отреагирует законодатель в России.

Горит релиз. Жду ответа от соседней команды, но напрямую с ней общается коллега. Сроки поджимают, пишу ему: вернулись уже с фидбеком или нет? В ответ прилетает:

Операционный усилитель можно найти почти в любой аналоговой аппаратуре — в аудиоустройствах, таких как микрофоны, усилители, микшеры и эквалайзеры, в медицинском оборудовании, в измерительных приборах и космических зондах.

Разберёмся, как ОУ устроены и почему они стали универсальным строительным блоком аналоговой техники. Пройдём путь от ламповых конструкций до копеечных микросхем, соберём несколько схем на недорогом LM358 с однополярным питанием — и в финале сделаем своими руками простейший электрокардиограф и снимем настоящую кардиограмму.

В конце июня 2026 года состоялся официальный релиз архиватора WinRAR 7.23 и RAR 7.23 от Евгения Рошаля и команды RARLAB. Сборки новой минорной версии популярной программы для сжатия файлов опубликованы для Linux, macOS, Windows, Android и FreeBSD. Также доступен исходный код новой версии проекта под ограничивающим лицензионным соглашением.

Предыдущий стабильный релиз проекта состоялся в мае 2026 года. Выпуск WinRAR 7.13 и RAR 7.13 состоялся в июле 2025 года.

Делюсь опытом: собрал прод-агента на Claude для небольшой студии дизайна интерьера. Чат отвечает на Haiku 4.5, генератор концепций — на Sonnet 4.6, фото из Pexels вместо DALL-E. Без LangChain, без векторной базы, без RAG-фреймворка. Один файл main.py на 712 строк, два промпта. В статье разбираю развилки: почему именно так, на каких граблях постоял (порог кэша 4096 у Haiku, парсинг JSON-обёртки от Sonnet), где этот подход начнёт ломаться. Не «гайд от эксперта» — скорее дневник развилок.

Фикстуры в Playwright дают много возможностей, но за это приходится платить пониманием их жизненного цикла. В статье показываю на простых графиках, как фикстуры создаются и очищаются, как работает auto-режим, зависимости и скоупы.

Всем привет! Это первая публикация из цикла статей про распределение сервисов в кластере виртуализации. В статье будет описан один из подходов к решению задачи от определения проблемы до результатов тестов с демонстрацией работы готового решения.

В июне 2026 года SpeShu.AI провела качественное исследование: 86 компаний малого и среднего бизнеса, глубинные интервью с собственниками и топ-менеджерами, 6 ключевых вопросов.

14 из 86 компаний дали открытые данные, которые можно цитировать. Выражаем благодарность за участие и публикуем названиях всех участников в конце статьи.

Результаты оказались неудобными для тех, кто продаёт ИИ как волшебную таблетку, а главным барьером оказались далеко не деньги.

Perplexity — не ещё один чат-бот, а answer engine: модель, построенная вокруг поиска и цитирования источников, а не вокруг свободной генерации текста. В 2026 году компания ушла далеко за пределы простого «поиска с ИИ» — добавила собственный браузер Comet с агентными функциями, режим сравнения нескольких моделей одновременно и инструменты для построения отчетов и презентаций прямо из результатов поиска.

Разбираем архитектуру Perplexity, реальные возможности с честными ограничениями и то, как получить доступ из России обычным пользователям.

Привет, Хабр! На связи Игорь Шишкин, я руковожу отделом разработки облачной платформы Рег.облака. Когда инженеру нужно где-то сложить данные, первая мысль — взять диск побольше. Но внутри нашей инфраструктуры почти всё, что растет и читается параллельно, давно переехало в S3: логи, метрики, бэкапы баз, образы контейнеров, артефакты сборок. Диск остался только там, где он по-настоящему незаменим. В этой статье я расскажу, где именно мы используем объектное хранилище и почему в каждом из этих мест выбрали именно его, а не диск.

Всем привет!

Одна из самых распространённых операций в сфере пространственной обработки и аналитики данных — это геокодирование. Если кратко, это когда вам необходимо по адресу объекта (например: Москва, Красная площадь, 1) или его названию (Государственный исторический музей) получить географические координаты, то есть понять, где находится это место, или же наоборот — получить адрес по координатам.

В интернете можно найти не одну и даже не один десяток статей, посвящённых сравнению этих сервисов между собой. Но обширных исследований, посвящённых точности возвращаемых результатов, мне найти не удалось. Зачастую проверка делается на небольшом количестве адресов 10–20. Понятно, что при такой выборке полученные результаты не могут претендовать на универсальность во всех случаях.

А даже если мы и определим сервис геокодирования, который в проведённом сравнении даст хороший процент корректных ответов, условно 90%, как при запуске на новых адресах понять, какие объекты были определены корректно, а какие нет? И какая доля корректных относительно всех переданных для геокодирования объектов?

И, честно сказать, это положение вещей меня угнетает…

В данной статье я постараюсь выяснить, какой из сервисов даёт наиболее точный результат в рамках Москвы на примере 2 000 адресов, а также предложу способ проверки полученных результатов.