База данных — это сердце системы. И в какой-то момент это сердце начинает давать сбои. Не от объема данных, а от их разнородности. Таблица users разрастается до 200 колонок. Одни нужны для логина каждую секунду, другие — для годового отчета раз в год. В итоге, чтобы прочитать два "горячих" поля, база тащит с диска целый блок с "холодными" данными. Это неэффективно.
Привет, Хабр!
Распознавание автомобильных номеров (ANPR) — задача не новая. Существует множество коммерческих решений и open-source библиотек. Но что, если стандартные инструменты не не подходят? А что, если нам нужна система, которая будет молниеносно работать на обычном CPU, без дорогих видеокарт?
Недавно я столкнулся именно с такой задачей. Вместо того чтобы просто "склеить" готовые решения, я решил пройти весь путь ML-инженера от начала до конца: от анализа данных до обучения кастомных SOTA-моделей и их финальной оптимизации. В этой статье я поделюсь всем процессом, кодом, результатами и проблемами, с которыми пришлось столкнуться.
ИИ с каждым годом становится умнее — на тестах и демонстрациях модели поражают логикой и ловкостью, но стоит выпустить их в реальный интернет или мобильное приложение, как начинается череда странных ошибок. Почему даже продвинутые агенты испытывают сложности на обычных сайтах и кнопках, хотя под капотом у них миллиарды параметров?
Новое исследование показывает, что дело вовсе не в дефиците данных. Оказывается, гораздо эффективнее обучать ИИ на сгенерированных симуляциях интерфейсов, а не на живых задачах из реального мира — и на выходе агенты становятся не только умнее, но и куда более стойкими к любым неожиданностям.
Разбираемся, как современные подходы меняют понимание того, что значит "обучить ИИ действовать по-человечески" — и почему выигрывает не тот, кто учится в реальности, а тот, кто научился играть с фантазией.
Все мы слышали, что квантовую механику «никто не понимает», как однажды заметил Фейнман. Нас с самого начала просят смириться с вещами, которые противоречат интуиции: частицы — это волны вероятности, их состояние описывается загадочными комплексными числами, а ещё у них есть неоткуда взявшийся «спин».
А что, если я скажу, что большая часть этой «магии» — не свойство природы, а артефакт математического языка, который мы выбрали для её описания? Что, если существует другой язык, в котором мнимая единица i — это не абстракция, а реальная плоскость, фаза — это обычное вращение, а спин появляется сам собой из базовых принципов геометрии?
Я попробовал вывести из математики геометрической алгебры известную нам обычную квантовую механику. Все получилось!
Кейс новичка о «пробах» в роли бахгхантера на примере MAX + Bug bounty платформы Standoff365
Статья о личном опыте и выявленных системных проблемах взаимодействия исследователя с вендором и арбитражем в российской bug bounty‑экосистеме: как игнорируются критические уязвимости в «национальном мессенджере», отчёты закрываются как «дубликаты» без доказательств, а правила меняются постфактум.
Что остаётся делать этичному хакеру, когда внутренние каналы арбитража исчерпаны и нет внешних, и почему в России у белого хакера — нет прав.
В сегодняшней подборке программ я собрал утилиты для оптимизации рутинных задач и быстрой работы с файлами: от автоматизации действий до быстрой передачи файлов между устройствами, конвертации документов.
На просторах интернета можно найти множество интерфейсов для LLM. Все они довольно разношерстные и обладают разным функционалом: от простых чатов до почти энтерпрайз-приложений.
Я установил и опробовал 10 них (на самом деле больше, но нормальных только 10 :) В этой статье найдете их краткий обзор.
Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля
Пятница. Вспомнился эпизод из сериала, где ФБР врывается в офис, чтобы изьять у Главного героя флешку с секретными файлами, а он судорожно пытается всё стереть на ней.
А что, если решить задачу иначе?
(дисклеймер: всё ниженаписанное - сляпано тяп-ляп, в рамках теоретического решения задачи, и непригодно к продакшену)
В JDK 26 появилась долгожданная поддержка HTTP/3 в стандартном классе HttpClient. Хотя само API почти не изменилось, теперь можно явно указывать предпочтение использования HTTP/3 как на уровне клиента, так и на уровне запроса.
В новом переводе от команды Spring АйО подробно описывается, как работает выбор версии HTTP, что такое Http3DiscoveryMode, как принудительно использовать HTTP/3 и как HttpClient "обучается" на основе заголовков alt-svc.
Один запрос выполняется 100 мс, другой — меньше 1 мс. Оба делают одно и то же, но второй написан на странном, почти алхимическом SQL. В чём подвох? Первый использует OR, а второй — хитрую комбинацию AND. Этот перевод — расследование того, почему условие OR так дорого обходится вашей базе данных, и практическое руководство по тому, как проектировать схемы, чтобы избежать этой ловушки производительности.
В данной статье мы рассмотрим, как можно кастомизировать Windows, настроить внешний вид и функциональность операционной системы в соответствии с вашими предпочтениями. Это можно сделать как с помощью встроенных инструментов, так и с помощью сторонних программ. Данная статья является продолжением первой статьи про утилиты для кастомизации Windows, первую часть статьи можете глянуть - тут.
Список утилит, которые будут рассмотрены в данной статье: Zebar, YASB, Stardock Fences, SeelenUI, Chris Titus Tech's.
Кстати, если вам интересны IT-технологии и полезные инструменты, заглядывайте в мой Telegram-канал. Я регулярно публикую там свежие новости, лайфхаки и другие полезности. А сейчас — к сути статьи.
В следующем месяце выходит очередная версия нашего любимого языка программирования. Чем не повод присесть на кухне с рюмкой чая и обсудить, что не так с современными версиями C#?
Привет! Я Тимур, разработчик мобильных приложений в KTS.
В прошлом году мы решали любопытную задачу. Нам нужно было вдвоем за одну рабочую неделю собрать прототип мобильного приложения для сервиса бронирования отелей.
Задача осложнялась тем, что заказчик рассматривал не только нашу команду на роль подрядчика. Мы не могли отдать сырой черновик, в котором просто нажимаются нужные кнопки и работают ключевые сценарии — мы должны были превзойти конкурентов-флаттеристов. И нам удалось это сделать с помощью KMP.
Да, тема довольно холиварная, и в статье я не заявляю, что KMP лучше Flutter’а во всем. Каждая технология хороша под свои задачи. Вместо этого я расскажу о конкретном проекте, на котором KMP оказался более удачным выбором. Также коснусь вопросов архитектуры и миграции Android-приложения на iOS с помощью CMP, а заодно подсвечу подводные камни, с которыми пришлось разбираться в процессе.
На связи Артемий Новожилов, архитектор систем информационной безопасности группы компаний «Гарда», автор Telegram-канала об инфобезе и защите данных. Немногим ранее я рассказывал о DLP и о маскировании данных, а сегодня предлагаю обсудить тему мошеннических сообщений, ведущих на вредоносные ссылки.
По версии Ведомостей около 9 млн россиян каждый месяц сталкиваются с мошенническими сайтами. Более того каждый шестой пользователь ПК игнорирует предупреждения браузера и переходит на ресурсы жуликов.
Когда речь идет о вредоносных сайтах, всегда встает вопрос привлечения на них жертв: кто-то по старинке использует почту, а кто-то перешел на более современные способы ‒ мессенджеры. Не стал исключением и Telegram, количество пользователей которого, по разным оценкам, насчитывает от 800 млн до 1 млрд человек в месяц по всему миру.
В статье разбираемся, почему даже осторожные пользователи попадаются и как не стать их жертвой мошенников.
Стараясь держаться правила — одна статья в неделю — я, с красными глазами после работы, всё же закончил этот текст. Понимая, конечно, что в пятничный вечер его вряд ли кто-то прочитает. Но правило есть правило. Приятных вам выходных.
В этой статье вы узнаете, как с помощью инструментов разработчика изучать сетевые запросы, анализировать аутентификацию через cookies и заголовки, а также как использовать эти данные для извлечения информации с сайта.
В 2025-м помощники для Python распались на 4 класса: онлайн-чаты с изолированной песочницей, IDE-плагины, автономные агенты и локальные/открытые модели. Разбираемся, что чем отличается, где уместно, сколько стоит и на что смотреть разработчикам при выборе. А так же примеры кода.
Привет, Хабр! Автоматизация рутинных действий в CRM остаётся одной из ключевых задач для кол-центров, отделов продаж и поддержки. Менеджеры берут на себя обязательства во время звонков — «пришлю предложение», «перезвоню завтра», «уточню по доставке», — но не всегда фиксируют их в системе. В результате теряются сделки и снижается качество сервиса.
В этом материале мы покажем, как на базе звонков МТС Exolve, нейросети GigaChat и CRM Битрикс24 автоматически извлекать такие договорённости с клиентами из звонков и превращать их в задачи, создавая автоматизированный сценарий.
Микросхемы — основа всех современных устройств, от смартфонов до серверов. Кремний, из которого их делают, десятилетиями был главным материалом электроники, но его возможности ограничены. С каждым годом создавать чипы меньше, быстрее и экономичнее становится все сложнее — на помощь в этом приходят «двумерные» материалы: графен, молибденит и их аналоги толщиной в несколько атомов. Недавно ученые из Университета Фудань в Шанхае показали, как встроить такие вещества в обычный кремниевый чип. Эта технология открывает новые пути в создании электроники. Что это за материалы, как они работают и почему вызывают столько интереса? Разбираемся.
По-моему, вайб-кодинг — полезная фича, но я знаю, что многие его недолюбливают и считают, что AI генерит чушь, а не нормальный код. Ну тут я могу сказать как в той рекламе с гепардом: «Ты просто не умеешь их готовить».
Я начал заниматься вайб-кодингом 2 года назад (привет первая версия GPT Engineer), то есть еще до того, как ввели сам термин (он появился только в этом году). За это время у меня накопился опыт, который я переложил в небольшие рекомендации, возможно они помогут начинающим вайб-кодерам.
Вообще вайб-кодинг, это, конечно, огромная тема. Думаю, сделать серию из нескольких статей: здесь начну с теории, а потом покажу практику, как я настраиваю окружение и вообще весь процесс.
