После выбора аппаратной базы (двойной STM32, каскад датчиков WT901 + LSM6DSV16X + LIS2DW12) наступает этап, который инженеры любят и ненавидят одновременно: программная реализация навигационного алгоритма. Эта часть посвящена математике, фильтрам и тому, как не сойти с ума, интегрируя шумные измерения в реальные координаты. Текст ориентирован на специалистов, поэтому скучноватые места будут разбавлены самоиронией и примерами из практики.
С виду все просто: дали пентестерам доступ в сеть, они пошарились по серверам, нашли пару уязвимостей, написали отчет. Профит. Но на деле плохо подготовленная проверка легко превращается в хаотичный квест с непредсказуемым финалом.
В лучшем случае вы получите бесполезный список из сотни мелких «дыр» в принтерах и кофемашинах. В худшем — пентестеры случайно обрушат производственную линию или устроят DDoS на Active Directory. А между этими крайностями лежит целый спектр проблем: от юридических рисков, если в документе не очертить скоуп и команда выйдет за рамки дозволенного, до банального несовпадения ожиданий и результатов.
Однако всех этих неприятностей легко избежать, если подойти к планированию внутреннего пентеста основательно. В этой статье разберем, почему техническое задание — не формальность, а жизненно важный документ, и покажем, как его правильно составить. Кто-то возразит, что это утопия, и в реальности все работают иначе, но нам бы хотелось это изменить. Поверьте: оно того стоит.
Для многих рынок ИИ-решений представляется как конкурентная борьба облачных и open source-моделей, но спектр применения языковых моделей постоянно расширяется, закрывая все более узкие ниши. И сейчас все больше команд, даже среди лидеров, выкладывают свои специализированные модели в общий доступ открытыми не только для запуска, но и дообучения и доработок. Эти модели часто имеют более скромные системные требования по сравнению с облачными. Иногда настолько, что некоторые из них можно запускать на мобильных и встраиваемых устройствах даже без специальных нейро- или графических вычислителей. Такие тенденции требуют от ИТ-специалистов навыков в обращении с моделями, некоторые из которых мы рассмотрим в данной статье на примере настройки модели, ассистирующей в разработке программного кода на локальном ПК. Учитывая высокую динамику развития индустрии ИИ, приведенные решения не могут быть ультимативными и актуальными, однако, возможно, кому-то он помогут продвинуться в освоении навыков работы с LLM-моделями (Large Language Models - Большие языковые модели).
Чаще всего мы падаем не на сложных алгоритмах и не на асинхронных гонках. Главные враги — самые простые куски кода, те, на которые даже не хочется тратить внимание. В этой статье я делюсь опытом и наблюдениями о том, как «архитектура сомнений» помогает не доверять очевидному, и почему программисту полезно быть немного параноиком.
Честно говоря, охота на следы ИИ не самая увлекательная задача. Но инструмент полезный: помогает авторам убрать штампы из черновика, а редакторам сэкономить время. Ниже короткий пересказ актуального гайда сообщества Википедии Signs of AI writing и практичный чек-лист для самопроверки.
Привет, Хаброжители! Хорошее портфолио — это не просто сборник работ, а мощный инструмент, который помогает дизайнерам находить лучшие проекты, повышать доход
и двигаться к карьерным целям. Но если раньше достаточно было показать несколько проектов, то сегодня требования выросли: рекрутеры получают сотни откликов на вакансию, и только продуманное, убедительное портфолио поможет вам пройти отбор. Эта книга — практическое руководство по созданию репрезентативного портфолио.
Не торопитесь пролистывать эту статью. Я не собираюсь, подобно множеству других статей на Хабре, рассказывать о плюсах или минусах вайб-кодинга и сравнивать это с плюсами и минусами традиционного программирования. Потому что сравнивать нечего, ведь не случилось ничего такого, что бы как-то значительно изменило ситуацию. По сути, я буду говорить о том же, о чём говорил в предыдущей статье ( https://habr.com/ru/articles/938028/ -Михаил Елисейкин «IT-лягушка и новая нормальность» ) - о том, что мир меняется, а наши о нём представления от этих изменений отстают.
Привет, Хабр!
CSS часто преподносит сюрпризы, способные запутать даже опытных разработчиков. Я понимаю их раздражение. Тут всё закономерно.
Однако, несмотря на потраченные нервы, мне нравится CSS. Именно поэтому мне хочется, чтобы разработчики тратили меньше времени на борьбу с ним. С этой целью я собрал ряд не самых очевидных моментов, которые в своё время ставили в тупик меня и моих коллег.
После этапа бурного роста Whoosh перестал быть техностартапом и стал IT-компанией с множеством процессов и парком в более чем 200 тысяч самокатов и велосипедов. В каждом городе нашего присутствия работает минимум один сервисный центр, в крупных городах – сразу несколько. Все устройства проходят регулярное техобслуживание и ремонт во время сезона. В том числе с заменой запчастей.
В 2024 году мы в Whoosh потратили на запчасти сотни миллионов рублей. На тот момент мы уже понимали, что здесь нам есть что оптимизировать. В работе с учётом компонентов не хватало детализации и прозрачности, это приводило к срочным или ненужным закупкам. Чтобы снизить издержки, нужно было двигаться в сторону индивидуального учёта запчастей. Однако сначала у нас не было технологической платформы для улучшения этих процессов.
В прошлом году мы сделали и уже успешно обкатали решение этой проблемы — подружили программу 1С с нашим внутренним приложением WCMA для операционной команды. Это позволило нам полностью автоматизировать и сделать прозрачным финансирование обслуживания самокатов и велосипедов.
Теперь нам доступна адресная аналитика по пробегу и сервисным работам любого самоката. Мы точно знаем, какие запчасти ломаются и как часто нужен ремонт или замена компонентов для каждого устройства — износ и пробег легко прогнозировать. В компании сотни тысяч СИМ, поэтому масштаб оптимизации значителен.
Меня зовут Никита Симакин, я продакт-менеджер департамента по развитию продукта в Whoosh. Расскажу о том, как мы делали это решение. Уточню, что моя статья посвящена скорее менеджерской внутрянке и пользе для бизнеса. Технических деталей много не будет (но если интересно то, что под капотом, пишите в комментариях, призову наших разработчиков). Начнём.
Сейчас мессенджер Max «очень классно ловит даже на парковке» 🙃
Стало интересно: а что же за технологии стоят за этим чудом? Скачал APK (весит ~114 MB) и полез внутрь.
Всем здрасте, и сегодня у нас продолжение низкоуровневого программирования. В этой части мы все разобьем на модули, а так же напишем ввод, благодаря чем мы сможем сделать маленькую командную оболочку!
Привет, меня зовут Алекс Гусев и я хочу обсудить предсказуемость LLM. Я очень тепло отношусь к Моделям и меня очень огорчают заявления, что Модели непредсказуемы. Они предсказуемы, только не всегда. В общем-то, как и люди - для многих людей мы можем предсказать их поведение в определённых ситуациях, хотя ни один человек не является полностью предсказуемым даже для самого себя.
Если вы устали каждый раз писать длинное ключевое слово function при создании функций и хотите, чтобы ваш JavaScript-код выглядел компактно, то впору задуматься об использовании стрелочных функций.
Привет! Меня зовут Александр Дудукало, я автор базового курса по JavaScript. В этой статье расскажу, как стрелочные функции помогают сокращать записи функций, делают код визуально чище и как использовать их без потери смысла. Также покажу, чем обычные функции проигрывают стрелочным и почему одно нельзя заменить другим.
Привет! Меня зовут Антон Долганов, я старший iOS-разработчик в Контуре. Большую часть времени я работаю над инфраструктурными модулями, чтобы наши приложения были быстрыми, стабильными и легко развивались.
В этой статье я расскажу пошаговый подход нашей команды к подготовке приложений к новым версиям iOS. В качестве примера разберём версию iOS 26, но наш метод применим к любым будущим обновлениям.
Хотите получать максимум от ChatGPT и других ИИ? Узнайте, как правильно формулировать запросы, избегать типичных ошибок и применять продвинутые техники вроде Few Shot Prompting и Chain of Thought. Практические примеры, сравнение ответов и секреты эффективного общения с нейросетями — в этом руководстве!
Мне было лень бесконечно копипастить треды из Gmail/LinkedIn в GPT ради «сгенерировать ответ», а потом возвращать черновик назад.
За два вечера я с помощью ИИ собрал Chrome-расширение на ИИ, которое помогает отвечать на письма: оно тянет контекст цепочки и генерит черновик прямо в окне Gmail (in-place) - без переключений и лишних окон.
Под капотом - OpenRouter (свой API-ключ и выбор модели), system + custom prompts и минимальные permissions без бэкенда.
В статье - как я превратил эту «ленивую» боль в мини-продукт для генерации ответов, короткий путь от идеи до публикации в Chrome Web Store и грабли с ревью.
Доброго времени суток, господа и дамы! Иногда у некоторых людей возникает желание заняться откровенным непотребством в программировании — то, что не несет практической пользы напрямую, но помогает развлечься. И я — не исключение. В этой статье я хочу рассказать вам о лайфхаках, трюках (магических и не очень), алгоритмах на языке C!
Идея написать эту статью зародилась из моего поста. В нем я рассказал о том, что через последовательность Фибоначчи можно конвертировать мили в километры с небольшой погрешностью. Увидев, что многим понравилась, я задумался: почему бы не изучить еще какие-нибудь трюки, заодно практикуясь в программировании на C?
Всех, кто заинтересовался — прошу под кат.
Достаточно большой период времени занимался технической поддержкой СУБД Oracle. Накопилось некоторое количество историй и заметок на полях по этому поводу, не могу не поделиться ими с вами. В общем – садимся по удобнее, берем попкорн, чашку горячего чая или кофе.. Дело было так.
Всем привет! Недавно вдохновилась всякими ботами в тгшке и решила для будущего портфолио сделать своего первого бота + подумала, что может быть это будет полезно кому-то из вас :-)
В этой статье разберём теоретические основы (базу) для его создания и сам код с понятными комментариями к нему.
Рассказываем о возможностях nanoCAD BIM Строительство для проектирования мостов и линейных сооружений, включая создание параметрических объектов, работу с библиотеками и интеграцию с другими BIM-решениями. На примере обучения сотрудников «Института Стройпроект» показано, как инструменты программы позволяют эффективно моделировать сложные конструкции, автоматизировать процессы и адаптировать решения под конкретные проектные задачи.
