Разработка

Рассказываю и наглядно показываю как делать понятные и красивые дашборды без лишнего шума, которые ответят на вопросы пользователей, а не создадут новые.

В обнове 31 декабря кроме прочих были заявлены Темы\Треды для ботов: что бы ИИ ботом можно стало пользоваться как веб версией ГПТ - с удобным переключением между диалогами. Прилагается красивая видеографика как это работает. Однако ни одного примера бота в котором это включили я не нашел, а Perplexity бот из видео вообще не отвечает. По этому разбираемся сами как это всё настроить, какие нюансы (большие), и как оно выглядит в быстрой демке: https://t.me/Samo_GPT_Bot

Эта статья — эмпирический разбор нового функционала и пара советов в духе «да поможет вам б‑г».

Статья о том, почему в реальной инфраструктуре знание сетей даёт больше, чем любой набор инструментов безопасности. Про сегментацию, реальные потоки данных и то, почему инструменты часто показывают последствия, а не причины.

Начинаем новый цикл статей с обзором изменений 19 версии. И первая статья о событиях летнего июльского коммитфеста прошлого года.

Aspire отлично закрывает локальный цикл разработки, но как только дело доходит до AWS, начинается вечная развилка: «или пишем отдельный IaC и живём с двойной правдой», или «деплоим руками и платим временем и деньгами». В этой статье показан рабочий компромисс: один Aspire Host, который в локальном режиме поднимает LocalStack и контейнеры, а в publish-режиме передаёт управление AWS CDK и разворачивает полноценный serverless-стек (VPC, Aurora, DynamoDB, Lambda, API Gateway) — оставаясь в C# и без зоопарка YAML-файлов.

Январские праздники 2026. Я давно думал над тем, а что просиходит в GameDev с рисками? Как происходит управление игровыми проектами? Почему даже у известных тайтлов достаточно часто бывают серьезные проблемы с финансами, сроками, качеством, командой? Я даже не говорю об инди-разработке, о малых студиях. Почему многие игровые проекты проваливаются, а еще о большем количестве проектов, после их выхода, мы даже никогда не узнаем и не вспомним, они исчезают как вспышка метеора на ночном небе...Почему?

📊 Знаете, что общего у температуры в городах и валютных курсов? И то, и другое — относительные величины. У вас есть разницы, но нет абсолютных значений.

Можно ли из одних лишь парных котировок вроде EUR/USD или USD/JPY вычислить внутреннюю, абсолютную стоимость каждого доллара, евро или йены? Оказывается, можно — и для этого не нужен волшебный экономический калькулятор.

В этой статье мы делаем то, что звучит как задача для детектива: восстанавливаем абсолютные значения из одних лишь отношений. С помощью чистого Python и метода наименьших квадратов мы превращаем сеть из 85 рыночных котировок в единую шкалу стоимости для 45 валют.

Что вас ждёт:

Матрицы, логарифмы и МНК — как линейная алгебра очищает финансовые данные от шума.

Рабочий код — от построения матрицы инцидентности до ежедневного расчёта.

Фокус с разоблачением — на примере USD/JPY покажем, как понять, что на самом деле движет парой: укрепление доллара или ослабление йены?

Масштабирование до 153 валют — как та же математика работает для всей мировой системы.

Если вы когда-либо задумывались, как устроена «кухня» валютного рынка за пределами парных графиков — эта статья для вас. Переходите, чтобы узнать, как превратить относительность в абсолют.

А есть ли жизнь вне GIT? Что там? Может там летают птеродактили или НЛО? Или там просто пустое поле? Давайте разбираться.

В этой статье я бы хотел поделиться своими наработками по тому, как можно удобно совмещать библиотеку Navigation3 и Koin в Compose Multiplatform проекте и какие подводные камни есть на текущий момент.

Думаю, многие согласятся, что реализация корутин в C++20 с первого взгляда выглядит страшновато, а документация скорее более запутывает, чем вносит ясность. Многие воспринимают работу приостанавливаемых функций как некую магию со своими странными co_abracadabra()'ми и прочими promise_type'ами.
В этой статье я хочу разоблачить якобы стоящую за корутинами магию, сдёрнуть покровы и показать, что спрятано под столом у фокусника.

Помните мою статью про историю моддинга и аппаратную платформу Motorola E398? Если ещё не читали, то рекомендую ознакомиться. А тем временем у @EXL нашёлся редчайший прототип E398, который разработали в России и он работал на Linux! Если интересно почитать его историю и что у него внутри - жду вас под катом.

Мир Enterprise-разработки на Java/Kotlin и мир нейронных сетей кажутся параллельными вселенными. С одной стороны - статическая типизация, многопоточность, Spring-контейнеры, а с другой - Python-скрипты, тензорные операции и эксперименты в Jupyter Notebook. Между ними - пропасть, через которую многие команды не решаются перешагнуть.

Однако необходимость строить этот мост возникает всё чаще. Заказчик хочет «искусственный интеллект» в новом фиче, аналитики мечтают о реализации чат-бота  с преферансом и барышнями, а менеджеры слышали, что конкуренты уже всё автоматизировали. Как же совместить надежность и структуру JVM-проекта с гибкостью и мощью AI? В этой статье постараемся разобраться какие инструменты для этого есть на данный момент и как с ними работать.

В данной статье представлен детализированный процесс создания высокоточной цифровой модели местности (ЦММ), которая легла в основу проекта альтернативного автодорожного тоннеля через стратегически важный перевал Төө-Ашуу. Работа демонстрирует современный инженерный подход к обработке геопространственных данных в условиях сложного высокогорного рельефа Киргизского хребта (Тянь-Шань) на отметках около 2200 метров над уровнем моря.

Основной акцент сделан на интеграции различных программных комплексов для достижения максимальной точности проектирования. В публикации подробно рассматривается алгоритм извлечения и верификации исходных данных из открытых источников (OpenTopography), их последующая математическая обработка и репроекция координат в среде QGIS. Ключевым этапом работы является трансформация дискретных растровых данных в динамическую векторную структуру — TIN-модель (Triangulated Irregular Network) в программной среде Autodesk Civil 3D.

Этот метод позволяет не только визуализировать морфологию склонов, но и автоматизировать расчет продольных профилей и объемов земляных работ. Описанная методика нацелена на минимизацию геоинженерных рисков и оптимизацию трассировки 11-километрового тоннеля, что имеет критическое значение для развития транспортной инфраструктуры и обеспечения безопасности на трассе Бишкек–Ош.

Go разработчики постоянно сталкиваются с предупреждениями встроенного статического анализатора. А что делать, если его возможностей не хватает или нужно искать что-то специфичное для вашего проекта? Go предоставляет мощные инструменты для разбора и анализа кода. В этой статье мы поговорим о них и даже сделаем своё первое диагностическое правило.

Я - Дмитрий Черняк, владелец компании, производящей цифровых консультантов «Нейроботник» и архитектор этого решения. Наиболее простой и ходовой вариант нашего продукта — консультант на сайте, с подключенной моделью и RAG‑базами. Простые задачи ограничиваются одной базой, более сложные — несколькими, совмещающими семантический поиск с целевым — по ключевым словам и фразам, с многошаговым ответом. Для большинства задач в данной нише этого достаточно.

Эта статья посвящена предновогоднему тесту эмбеддеров (табличка результатов прилагается).

Споры о самом сложном проекте во всем IT будут продолжаться вечно. Некоторые будут говорить что тяжелее всего написать ОС, другие скажут игровой движок, может еще попасться драйвер.

В этой статье я постараюсь подробно расписать свой опыт в написании ОС.

Большая часть работы по теории языков программирования и проектированию языков программирования касается аспектов (1) и (2), так как именно они наиболее важны, но лично я глубоко увлекаюсь фичами типа (3). Поскольку эти фичи такие мелкие, именно они наиболее активно перетекают из языка в язык, ведь добавить их можно совсем «малой кровью». Сам я много времени провёл за изучением нишевых малопонятных языков, и за этим встречал множество крутых фич из третьей категории — таких, с которыми вы, возможно, никогда не сталкивались. Расскажу о некоторых из них!

Привет, Хабр! Мое плотное знакомство с консолями Nintendo началось с Wii U. Так уж получилось, что лучшей серией слешеров я считаю Bayonetta. А поскольку вторая часть вышла как эксклюзив для Wii U, мне пришлось приобрести приставку. Потом заодно познакомился с The Legend of Zelda — и понеслось. Примерно то же самое случилось и с выходом Bayonetta 3 — обзавелся Nintendo Switch. Что самое интересное, у меня никогда не было обычной Wii.

Волей случая мне в руки попался замечательный экземпляр, но на него я решил посмотреть с точки зрения железа. Внутри меня ждал любопытный конфиг из PowerPC процессора IBM Broadway + SoC производства ATI, который отвечает за графику, а также устройств ввода-вывода.

После релиза метрика почти всегда меняется. Иногда это реальный эффект изменения, иногда - сезонность, маркетинг, внешний фон или просто шум. Если AB теста не было, а решение все равно нужно принимать, остается вопрос: как аккуратно оценить влияние релиза по истории метрики и не обмануться простым сравнением до и после.

В статье разбираю практический подход causal impact для случая, когда у нас есть одна метрика во времени и понятная дата изменения. Строим контрфакт (counterfactual) - прогноз того, какой была бы метрика без релиза - и сравниваем его с фактом. На этой основе считаем эффект в абсолютных значениях, накопленный эффект и относительный вклад в процентах.

Отдельное внимание уделяю проверкам, без которых такой анализ может превратиться в тыкву: качество прогноза на периоде до изменения, учет зависимости по времени через block bootstrap, устойчивость к выбору окна и плацебо даты, которые помогают понять, выделяется ли реальный эффект на фоне ложных интервенций.

Материал ориентирован на продуктовые задачи: когда релиз уже сделан, данные есть, а надежной оценки эффекта нет. В следующей части перейдем к более частому сценарию, когда изменение затронуло не всех, и вместо одной линии метрики у нас появляется набор линий по группам (географии, сегменты, кластеры). Там разберем синтетический контроль и diff-in-diff и частые ошибки, которые встречаются в таких данных.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как инструменты JavaScript переживают сдвиг в сторону системных языков. Rust, Go и Zig уже не эксперимент, а основа нового поколения бандлеров, линтеров и компиляторов. Выясняем, почему экосистема сознательно уходит от JavaScript в собственных инструментах, какие выгоды это даёт и какие компромиссы приносит.