Привет, Хабр! Я — Роза, Flutter-разработчица в Friflex. Уверена, многие из вас знакомы с Dart DevTools и уже использовали его для анализа своих Flutter-приложений. Но пробовали ли вы создавать собственные расширения? Недавно у меня была такая задача, и я хочу поделиться своим опытом.
Привет! На связи Антон Полухин из Техплатформы Городских сервисов Яндекса. На днях в Кройдоне состоялась встреча международного комитета по стандартизации языка программирования C++, в которой я принимал активное участие. В этот раз (как и в прошлый), всё внимание было сосредоточено на C++26 и… теперь он готов! Осталось пройти формальные этапы в вышестоящих инстанциях ISO, и мы получим C++26 который заслужили. В нём будут:
• reflection,
• контракты,
• SIMD,
• линейная алгебра,
• расширенные возможности сonstexpr,
• hardening,
• Hazard Pointer и RCU,
• #embed,
• executors,
• и многие другие полезные вещи.
почему ты не ленивый - и ты даже не устал
Есть состояние, про которое почти никто нормально не пишет. Когда ты открываешь ноутбук и внутри вообще ничего не происходит. Ни сопротивления. Ни интереса. Ни желания отвлечься. Просто пустота.
Ты смотришь на задачу и понимаешь: я могу её сделать… но не буду.
И вот это пугает сильнее всего.
Hola, Amigos! На связи Павел Гершевич, Mobile Team Lead агентства продуктовой разработки Amiga и соавтор книги “Основы Flutter”. В каждом приложении мы авторизуем пользователей, но не все встраивают механизмы обновления токенов.
Из статьи вы узнаете:
- Из чего состоит JWT-токен?
- Зачем нужны Interceptor’ы в Dio и чем отличается QueryInterceptor?
- Какие есть способы обновления токенов?
Как работает блокировка Telegram в России, что такое ТСПУ и Deep Packet Inspection, почему MTProxy с Fake TLS — это больше чем прокси, и зачем мониторить прокси-серверы, которые умирают от обновления DPI-фильтров в 3 часа ночи.
Издание The Wall Street Journal в честь 50-летия Apple подготовило интервью с генеральным директором компании Тимом Куком. Он показал журналистам ранние прототипы iPod, Apple Watch и других гаджетов. Кук отметил, что эти устройства хранились в архивах, и он сам увидел их вживую только во время подготовки к празднованию юбилея.
Вышла “юбилейная” версия okama 2.0 - библиотеки Python для анализа инвестиционных стратегий. В релизе много важных изменений. Основные темы: новые продвинутые стратегии снятия денег из портфеля и новая логика оптимизации портфелей для Границы эффективности.
В 1964 году испанский нейрофизиолог Хосе Дельгадо устроил психохирургическую корриду. Он сделал трепанацию черепа нескольким особо норовистым быкам и вживил в хвостатое ядро, структуру, отвечающую за агрессию, радиоуправляемые устройства — стимосиферы. Теперь, когда Дельгадо атаковал разъяренный бык, его можно было остановить нажатием кнопки на пульте — стимосифер посылал заряд электричества в мозг животного и тем самым усмирял его буйный нрав. Эксперимент стал не просто демонстрацией работы одного из первых нейроинтерфейсов, Дельгадо планировал использовать его именно для помощи людям с неврологическими болезнями — как альтернативу, кхм, популярной в те дни лоботомии.
С тех пор прошло 63 года, но база нейроимплантации не изменилась — максимально эффективно управлять мозгом можно только вживив интерфейс прямо в этот самый мозг.
В робототехнике давно умеют делать машины, которые быстро двигаются, не падают на ровной поверхности и производят впечатление на видео. Но в 2026 году планка выросла. Теперь всех заботит целый ряд вопросов… А способен ли робот сохранять управление на высокой скорости? Сможет ли без падений передвигаться даже по льду, траве, песку, снегу? Что он будет делать, если дорожка из щебня перейдет в газон или внезапно возникнет препятствие? Как отреагирует на столкновение? Новая концепция, которую для красочности нарекли «рожденный двигаться» (Born to Run), отвечает на этот вопрос. Новый класс роботов проектируют для движения в условиях постоянной неопределенности — наконец-то все как в жизни, а не на демонстрационной трассе.
Разбираем работу ученых Северо-Западного университета. Исследователи представили legged metamachines — модульных роботов, собранных из автономных, напоминающих детальки конструктора Lego блоков с собственными мотором, батареей и вычислителем. Эти системы могут объединяться в разные конфигурации, менять структуру, восстанавливаться после повреждений и продолжать движение. Для отрасли это означает, что устойчивость больше не зависит от качества одного контроллера, она становится свойством всей архитектуры робота, от компоновки и привода до алгоритма принятия решений и способности системы реорганизоваться под новую задачу.
В индустрии ИИ случилось одно пренеприятное открытие: GPU можно купить, а качественные человеческие данные — все сложнее. Логичный шаг: если «топлива» не хватает, давайте синтезируем его сами. Звучит как вечный двигатель и на короткой дистанции, почти так и ощущается. Но есть нюанс. Если увлечься рекурсией «модель учится на своих же генерациях», можно попасть в режим model collapse — деградации распределения, исчезновению редких случаев и потери разнообразия. Эта статья продолжает цикл о новой парадигме ИИ, на этот раз предлагаем обудить, как синтетика помогает и где начинается опасность.
Об авторе: Антон Пчелинцев, эксперт онлайн-магистратур Центра «Пуск» МФТИ в области Data Science, разработки и управления ИТ-продуктами. Магистр бизнес-информатики и соавтор курса «Экономика для технологических предпринимателей». Занимается проектами в телекоме, ИТ, ИИ, интересуется биоинформатикой и биотехнологиями, увлекается изучением квантовых систем.
Принимал участие в международных ИТ-стартапах (закрытие венчурных раундов с крупнейшими технологическими гигантами). Считает себя технологическим предпринимателем (не инвестором), который вот-вот набьет все шишки и наконец-то сделает что-то полезное. Собственное портфолио проектов: инерциальная авионика, ИИ-системы управления компанией, интеллектуальные системы производства спортивной обуви.
В первой статье про стену данных цикла «Интуиция машины: новая парадигма ИИ» мы додумались до одной мысли: GPU можно купить, а вот качественные человеческие данные — все сложнее. Поэтому индустрия делает логичный шаг: если «топлива» (реальных данных) не хватает или оно дорожает, давайте… синтезируем его сами.
Настоящая статья подготовлена с использованием технологий искусственного интеллекта.
В частности:
— экспериментальные данные обработаны и проанализированы нейросетью;
— иллюстративный материал, сопутствующие слоганы, а также предисловие и послесловие сгенерированы нейросетью;
— макет статьи редактировался и корректировался нейросетью.
Лицам, придерживающимся позиции «ИИ-веганства» (испытывающим устойчивый страх, неприязнь или психологический дискомфорт по отношению к нейросетевым системам), настоятельно не рекомендуется ознакомление с содержанием данной публикации, равно как и участие в её обсуждении, во избежание возможного нанесения вреда психологическому благополучию.
Приветствую всех!
Все мы наверняка видели кнопку вызова диспетчера в каждой кабине лифта. Думаю, каждому из нас нет-нет, да хотелось однажды её нажать. А кому-то, возможно, и доводилось это делать по какой-то весомой причине.
Сегодня же мы посмотрим, что стоит за возможностью сообщить о неисправности лифта в любой момент нажатием одной-единственной кнопки. Посмотрим на само оборудование и, конечно, попробуем его запустить. Как оказалось, всё это намного сложнее, чем я думал…
6 бесплатных вебинаров про ИИ для новичков
Тема ИИ одновременно вызывает тревогу и интерес: кто-то опасается, что не сможет пройти первичный отбор из-за автоматизации, кто-то — что нейросети заменят его раньше, чем он успеет адаптироваться на новом месте. А кто-то наоборот видит возможность расти быстрее и зарабатывать больше, но пока не очень понятно, как именно это сделать.
В Яндекс Практикуме мы уже не раз обсуждали тему ИИ со специалистами из разных компаний: Эйч, Хабр Карьеры, Сбера, Авито, Островка и других. Делимся записями наших бесплатных вебинаров, чтобы вы тоже могли сориентироваться в вопросе, а также узнать мнения нанимающих специалистов и экспертов отрасли. И немного снизить тревогу о будущем, конечно.
Как использовать ИИ, чтобы найти работу в IT — рассказываем, как ИИ помогает новичкам быстрее найти вакансию и повысить шансы на трудоустройство. Разбираем инструменты, которые помогают писать резюме, готовиться к собеседованиям и собирать портфолио.
Почему HR не видит резюме: как пройти автоматический отбор — рассказываем, что такое автоматический отбор (ATS-система), как он сортирует кандидатов и почему может не пропускать резюме. Объясняем, как ИИ может помочь привлечь внимание HR и пройти первые этапы отбора.
Как искусственный интеллект меняет IT и помогает в работе — говорим с экспертами о том, какую роль играет ИИ в разработке, дизайне, менеджменте, аналитике, маркетинге и HR. Разбираем страхи новичков и способы превратить технологию в рабочий инструмент.
Как и зачем джуну в IT писать промпты — рассказываем, какую роль ИИ уже играет в IT и как промпт-инжиниринг помогает новичку решать задачи быстрее. Разбираем, где алгоритмы усиливают специалиста, а где всё ещё нужна человеческая логика.
Почему ИИ не заменит начинающих разработчиков — рассказываем, как превратить искусственный интеллект из конкурента в помощника в учёбе, работе и карьере. Обсуждаем реальные кейсы, где новички приносили свежий взгляд и находили решения лучше, чем синьоры и ИИ.
Как ИИ усиливает аналитика и меняет рынок — показываем, как аналитики и специалисты по Data Science используют ИИ в реальных проектах. Разбираем, где автоматизация экономит время, а где нужен человеческий взгляд. Объясняем, как изменились роли на рынке и какие навыки нужны, чтобы уверенно начать карьеру.
Если не нашли тему, которая откликается, или хотите попасть на будущие вебинары — загляните в каталог мероприятий. Там мы собираем записи прошедших встреч и публикуем анонсы новых.
Привет, Хабр!
В первой части мы разобрали never-тип !, макрос matches!, std::hint::black_box, прозрачные обёртки с repr(transparent) и transmute_copy. Если не читали — загляните, там фундаментальные штуки. Сегодня продолжаем: ещё шесть возможностей.
Основная задача любой науки — это ответить на вопросы, которые в конечном итоге пытаются пояснить, как работает окружающий нас мир. Одним из самых сложных и порой загадочных вопросов является «как все началось?». Как появились первые люди, как появилась Земля, как сформировалась Солнечная система и самый важный из всех — как появилась Вселенная. Основополагающей теорией формирования Вселенной является теория Большого взрыва. Ученые из Университета Уотерлу (Уотерлу, Онтарио, Канада) провели исследование, в котором установили, что в формировании Вселенной важную роль сыграла квантовая гравитация. Что именно установили ученые, и какие доказательства их доводов? Ответы на эти вопросы мы найдем в их докладе.
Дорожная карта Agentic AI: от основ до production-ready агентных систем
Друзья, я решил в апреле разобрать горящую тему этого года - что надо знать и уметь для разработки production-ready ИИ-агентов.
По сути, это будет своеобразная дорожная карта Agentic AI Engineering — по этапам, от основ до зрелых систем.
Я буду выкладывать небольшие посты с раскрытием важных тем и ссылками на полезные материалы.
Пройдем по следующим темам, которые нужно освоить, чтобы создавать агентные системы готовые к продакшену:
Основы языковых моделей и промпт-инжиниринг,
Работа с LLM API и структурированный вывод,
AI-driven разработка с ИИ-агентами,
Мультимодальность — голос, изображения,
Local inference — локальный запуск моделей,
RAG — как передать агенту знания о вашем бизнесе,
Agents — агенты с памятью, инструментами и планированием,
MCP — стандарт интеграции агентов с внешними системами,
Observability & Evaluation — мониторинг и оценка качества RAG-систем и агентов,
Security & Guards — безопасность агентных систем,
Управление датасетами и промптами,
Сontext-engineering — работа с большим контекстом,
Skills — навыки агентов,
Agent harness — решение сложных задач, субагенты и планирование,
Multi-agents — мультиагентные системы.
В конце серии сформируется понимание того, что и в каком порядке осваивать, чтобы создаваемые решения работали в реальных условиях, а не оставались брошенными игрушками.
Это вводный пост с приглашением подписываться, чтобы не пропустить следующие темы.
Кстати, если есть пожелания по темам, что стоит добавить, то пишите в комментариях, пожалуйста.
🔔 Следующий пост: основы языковых моделей — с чего всё начинается.
Больше про ИИ-кодинг и ИИ-агентов в ТГ и ВК.
Приглашаю ознакомиться с нашими онлайн-курсами по ИИ-разработке ИИ-агентов.
Если вам кажется, что игровая индустрия давно превратилась в фабрику по производству одинаковых блокбастеров за сотни миллионов долларов, — вы просто не туда смотрите. Пока гиганты штампуют очередную Call of Duty, маленькие студии и одиночки делают игры, в которые влюбляются миллионы. Minecraft, Journey, Hollow Knight, Undertale, Firewatch — все они выросли из «гаражного» подхода и безумного креатива, который не продавить никакими фокус-группами. Про это и книга Бунтхави Сувилай «Вселенная инди-игр: от идеи до шедевра», которая наконец добралась до России — 224 страницы на мелованной бумаге, около трехсот иллюстраций, концепт-артов и скриншотов.
То есть это не только чтение, но и разглядывание: можно просто листать и рассматривать картинки, даже если вы не собираетесь сами делать игру, а просто любите в них играть.
Мне тяжело даётся публичность.
Я по довольно закрытый человек, и для меня само решение начать писать статьи было не чем-то естественным и простым, а скорее долгим внутренним усилием. Я долго шёл к тому, чтобы вообще начать что-то публиковать, выносить свои мысли в публичное пространство, показывать, что мне интересно, и делать это с искренним интересом и надеждой, что это кому-то будет полезно.
Поэтому каждая статья для меня — это не просто текст. Это ещё и преодоление себя.
И на этом фоне мне особенно тяжело сталкиваться с тем, какая атмосфера складывается в комментариях на Хабре. Я не ожидал, что тут настолько много грубости, раздражения и желания не обсудить материал, а уколоть автора. Причём нередко создаётся ощущение, что текст даже не попытались нормально прочитать и понять, прежде чем отвечать. Лишь бы найти за что зацепиться
Я спокойно отношусь к критике, когда она по делу. Если человек спорит по сути, замечает ошибки, уточняет, дополняет — это нормально и полезно. Но токсичность — это не критика. Это просто токсичность. И когда ты только начинаешь писать, когда тебе и без того трудно делать этот шаг, такая реакция очень быстро выбивает из настроя и вообще заставляет задуматься, стоит ли продолжать.
Мне по-прежнему хочется писать о том, что мне интересно. Но я не думал, что самый трудный барьер будет не в том, чтобы начать, а в том, чтобы не потухнуть после реакции части аудитории.
Наверное, мне просто хотелось это сказать вслух. Потому что за каждым текстом здесь стоит живой человек, и иногда немного нормального человеческого отношения значит не меньше, чем любая экспертная дискуссия.
Надеюсь, я всё равно продолжу писать, просто надо стать сильней и не подвергаться этому негативному влиянию.
PS: Давайте выражать свои недовольства конструктивными методами.
TL;DR: Затем, что с ним код чище, читаемее и предсказуемее ;)
Старый объектно-ориентированный или императивный подход к программированию несёт в себе множество проблем, которые решает функциональное программирование. Даже в современной среде все до сих пор считают, что объектно-ориентированное программирование — правильное программирование, а функциональное — «для математиков и задротов», или вообще даже для варваров, которые даже не слышали об объектной и императивной «цивилизации».
