Разработка

Язык программирования Zator представляет собой интересный и четко очерченный пример доменно-ориентированного языка, разработанного не для универсальных задач программирования, а для решения одной конкретной, но все более значимой проблемы — построения сложных генеративных пайплайнов для создания текста и изображений = Его философия коренится в стремлении минимизировать "шаблонный" код, который традиционно мешает созданию содержания, и предоставить разработчикам, дизайнерам и другим создателям контента высокоуровневые абстракции для работы с передовыми технологиями искусственного интеллекта . В отличие от мощных, но часто громоздких общепurpose языков, таких как Python или JavaScript, Zator делает ставку на простоту, скорость и специализацию, что определяет его место в экосистеме инструментов для ИИ =

Основная идея, лежащая в основе Zator, заключается в том, чтобы стать "языком описания пайплайнов", который работает поверх существующих сервисов искусственного интеллекта, а именно KoboldCpp и Stable Diffusion = Задача создания последовательностей, где результат одного шага (например, сгенерированный текст) используется как вход для следующего (например, промпт для генерации изображения), требует сложного взаимодействия с API. Это обычно включает в себя написание кода для сетевых запросов, управления состоянием, парсинга JSON-ответов и обработки файлов. Zator призван инкапсулировать всю эту сложность внутри нескольких ключевых функций, таких как generate_text() и generate_img(), которые абстрагируют низкоуровневые детали и позволяют пользователю сосредоточиться исключительно на логике своего пайплайна . Таким образом, язык позиционируется как инструмент, снижающий порог входа для людей без глубоких знаний в области системного программирования или веб-разработки, позволяя им быстро экспериментировать и создавать сложные генеративные сценарии .

Предлагаю вам способ шифровать свои сообщения, используя любой мессенджер, в том числе Max. Работать будет на любой ОС, где есть броузер не старше 7 лет.

Привет, Хабр!

Если вы когда-нибудь сталкивались с задачей запуска сотен изолированных фоновых процессов на одном сервере (будь то парсеры для клиентов, торговые боты или обработчики данных в SaaS), то вы знаете, как быстро всё усложняется.

Можно, конечно, вручную поднимать Docker-контейнеры и писать костыли для мониторинга. Можно развернуть полноценный Kubernetes, но для одной ноды это часто — оверкилл, требующий отдельного администратора. Можно использовать Celery, но он управляет задачами, а не контейнерами, и изоляция на уровне процессов — это не тоже самое, что изоляция на уровне контейнеров.

Мы столкнулись с этой болью и написали инструмент, который закрывает этот пробел. Встречайте: RedTailFox — легковесный оркестратор на Python, который управляет Docker-контейнерами с вашими воркерами на одном сервере. Он сам решает, когда поднять новый контейнер, сам следит за здоровьем слотов и сам себя чинит.

В задачах стабилизации и высокоточного наведения присутствуют постоянные проблемы — классические алгоритмы (вроде PID-регуляторов) на высоких скоростях либо начинают звенеть из-за шумов дифференциальной составляющей, либо безнадежно отстают от динамики цели из-за фазового лага. С другой стороны, попытки внедрить туда тяжелые нейросети разбиваются о нехватку ресурсов микроконтроллера и неприемлемые задержки вычислений (latency).

Я разработал алгоритм управления, в основе которого лежит легковесное рекуррентное нейро-алгебраическое ядро. Оно работает напрямую с матрицами вращения в топологическом пространстве SO(3), что позволяет избежать множества проблем классической аппроксимации.

09:12 — db-replica-02 connection timeout

HTTP 5xx = 0.2%
HAProxy зелёный
p50 = 38-42ms

Replica в другой стойке недоступна
Отказоустойчивость потеряна
Инцидент не объявлен

Краткий экскурс моего опыта разработки и написания реалистичных боевых сцен в художественном романе и как нейросети этому сопротивляются.

ИИ-контент. Что это для вас?

ИИ сегодня не использует только ленивый. Это просто, удобно, быстро и не дорого (если вообще не бесплатно). ИИ уже может все от текстов и картинок до кода и музыки. Но есть вопрос, о котором никто не думает до первого суда: кому это принадлежит?

 Мне, как IT-юристу было любопытно в этом разбираться. Но для авторов и создателей это вопрос не любопытства, а потенциальных исков и штрафов.

На первый взгляд регулирования нет, закона нет, многие думают, что все можно.

Вы тоже?

Есть паттерн, который видит каждый, кто работает с агентами: первые 5–15 минут уходят не на задачу, а на "ориентацию". Где точка входа? Откуда растут зависимости? Почему эта библиотека, а не другая? Кто считает это публичным API? В маленьком проекте раздражает. В большом — превращается в постоянный налог на токены и внимание.

DSP (Data Structure Protocol) "выносит карту проекта наружу" — в простой, версионируемый, языковой граф, который живёт рядом с кодом и доступен агенту как постоянная память.

k-kolomeitsev/data-structure-protocol

Цель в архитектуре сформулирована так:

1) Цель и границы

Цель DSP — хранить минимальный, но достаточный контекст о репозитории/системе артефактов в виде графа «сущности → зависимости/публичный API», чтобы LLM могла:

- быстро находить нужные фрагменты по UID,

- понимать «зачем» сущности существуют и «как» они связаны,

- не требовать загрузки исходников целиком в контекстное окно.

DSP — это долговременная память и индекс проекта для LLM. Агент может в любой момент выполнить поиск (grep) по проекту, найти нужные сущности по описаниям/ключевым словам и от найденного UID раскрутить весь граф связей: входящие зависимости, исходящие импорты, реципиентов через exports. Это заменяет необходимость «помнить» структуру проекта или загружать его целиком — вся карта проекта всегда доступна через .dsp.

Сразу успокоим читателя: AI не вытеснил data-инженера из рабочего процесса. Наоборот, он сделал эту роль еще более значимой. И в этой статье объясняется, что именно это означает для вас и вашей профессии. Не с точки зрения технологий и инструментов, а с точки зрения изменения зоны ответственности.

AI, как и везде, конечно классно справляется с некоторыми задачами, но всю ответственность по-прежнему несет человек. Весь контекст не передашь через промпт, и AI не делает компромиссных решений. Большинство систем не выходят из строя, потому что было сложно написать код. Выходят потому что решения по разработке были приняты поспешно, и без четкого понимания, кто и как этими системами будет пользоваться. И AI еще быстрее за нас принимает решения, но все те же риски «непонимания контекста» остаются.

История, как я докатился до измерения скорости iOS xml парсеров в 2026 году.

Имеется один пет проект, где на старте приложения происходит скачивание большого xml файла на 500 тыс. строк (вес файла 65 Мб) и потом парсинг, на результате которого строится UI приложения. Так как я не люблю тянуть зависимости без лишней необходимости, то написал простой парсер на базе Foundation.XMLParser в паре с его делегатом XMLParserDelegate. Результат мне выдал 15 секунд ожидания на старте приложения, именно столько времени требовалось чтобы парсить пару String и пару Date типов полей. Думал на тот момент 500К строк и 15 секунд, наверное, пойдет для пет проекта, быстрее наврятли сделать, потому что визуально по коду парсер уже не улучшить, так как сделал кеширование ключ-значение и еще микро-хаки. И так прошло 3 года, приложением пользуюсь каждый день, уже привык к 15 секундам на старте, всегда думал, можно улучшить только поиском более быстрого xml парсера, но было лень для каждого парсера изучать API и руками писать бенчмарк, так и оставил до лучших времен.

Лучшие времена настали и дальше история, как ИИ мне помог сделать бенчмарк, который я откладывал 3 года. И какой отчасти низкосортный одноразовый код приложения он мне сгенерировал.

Язык программирования Rust в последние годы приобрел значительную популярность, выступая в качестве универсального языка, обеспечивающего высокую производительность и безопасную работу с памятью. Разработанный Mozilla, это современный язык программирования системного уровня, который является наиболее популярным среди разработчиков, работающих над различными приложениями, от операционных систем до веб-браузеров.

Эта статья предназначена для тех, кто только начинает свое знакомство с миром Rust. Мы рассмотрим основные преимущества этого языка, установим необходимые компоненты и соберем первое приложение.

Чем отличаются китайские дроны Tello от российских «Геоскан» и как они применяются в образовании школьников: практический опыт в Центре гуманитарных и цифровых профилей «Точка роста».

Всем привет!

26 ноября 2025 года мы провели долгожданную конференцию по информационной безопасности ZeroNights. Было классно – пусть и не всегда легко :) За атмосферой предлагаем заглянуть в Галерею, а за ценным опытом спикеров – в Материалы, где вы найдете презентации и видеозаписи докладов.

А пока хотим поделиться некоторыми райтапами заданий для HackQuest ZeroNights. Это традиционный квест, проводимый до начала конференции, где за решение тасок и CTF победители получают билеты на ZeroNights. Отличный способ встряхнуться перед мероприятием!

Кстати, в этом году конференция пройдет 30 сентября! HackQuest тоже будет. Все связанные с ZeroNights активности анонсируем отдельно. Будем на связи в Telegram и ВК!

А пока – к райтапам. Возможно, эти решения помогут участникам с задачками в этом году :)

Рука слушается всегда. Погремушка — почти всегда. Мама — если громко кричать. Другие дети — уже не слушаются совсем.  Где-то между погремушкой и песочницей начинается всё, что мы потом называем экономикой, правом и моралью. Эта статья — попытка показать, что от детской драки за ведёрко до международных  конфликтов работает один и тот же механизм. И что мораль — не откровение свыше, а инструмент с понятной механикой и опасными побочными эффектами.

Привет! Я Сергей, разработчик. Когда мне понадобилась легкая анимация лайка в стиле YouTube, я столкнулся с проблемой: готовые решения либо слишком тяжелые, либо плохо дружат с прозрачностью в браузерах.

Не желая идти на компромиссы, я реализовал систему анимаций на Canvas. В статье поделюсь опытом создания частиц и физики на чистом JS, а также бегло разберу встроенные инструменты браузера для таких задач.

Мы будем делать схематичную анимацию фейерверков и конфетти по нажатию на кнопку при помощи JS. Изученные принципы универсальны для любого ЯП. Нам понадобится немного знаний ООП, тригонометрии, физики и совсем чуть-чуть геометрии. Вот что получится в итоге:

Продолжение моей статьи Мечтают ли архитекторы об электроовцах?, в которой я обещал привести практический пример.

Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. 

Это вторая статья из цикла От MNIST к Transformer, цель которого пошагово пройти путь от простого CUDA ядра до создания архитектуры Transformer - фундамента современных LLM моделей. Мы не будем использовать готовые высокоуровневые библиотеки. Мы будем разбирать, как все устроено под капотом, и пересобирать их ключевые механизмы своими руками на самом низком уровне. Только так можно по настоящему понять как работают LLM и что за этим стоит. В этой статье разберем основы работы с памятью и две простые математические операции с точки зрения математики, но не такие простые с точки зрения CUDA ядер.

Приготовьтесь, будет много кода на C++ и CUDA, работы с памятью и погружения в архитектуру GPU. И конечно же математика что за этим стоит. Поехали!

После бума люди побежали устанавливать OpenClaw на сервер, Mac mini, на всё что угодно.

Но, кажется, мы забыли о старой доброй виртуалке, которую любой может поставить и настроить OpenClaw за несколько минут.

Разберём, какие есть плюсы:

В одном и том же null часто прячут разные смыслы: “нет значения”, “неизвестно”, “неинициализировано”. Потом это всплывает в NPE и в кривой логике исполнения.

В Ceylon эту проблему решают через типовую систему, через Union типы. Подробнее, в переводе от Spring АйО.

Ровно полгода назад, 18 августа 2025 года, я опубликовал здесь свою первую статью о портировании прошивки AM32 на отечественный микроконтроллер К1946ВК035.

Ссылка на статью - https://habr.com/ru/articles/938128/

Те, кто читал ту статью (а таких людей, уверен, немного), помнят: не весь функционал удалось портировать с сохранением исходной производительности из-за некоторых ограничений в работе периферийных модулей отечественного микроконтроллера.
Напомню суть проблемы: микроконтроллер слишком часто уходит в прерывания для обработки входящих сигналов DSHOT, которые мы пытались обрабатывать сугубо софтварно, без применения DMA (но с небольшими хитростями). Отсюда и проблемы со своевременной обработкой сигналов других частей программы.