Разработка

Ниже описан технический процесс работы диплинков — от генерации и хранения на бэкенде до обработки в мобильном приложении и взаимодействия с пользователем.

Про find можно писать много и долго, а если еще перевести мануал и снабдить каждый параметр развернутыми примерами, то материала получится на целую книгу. Пока эту книгу никто не написал, я решил рассказать о некоторых особенностях работы утилиты с регулярками и другими функциями.

Регулярки освоить нетрудно. Буквально за пару часов можно получить почти средний уровень владения и научиться читать и писать выражения для поиска ip-адресов, e-mail, html-тегов, телефонных номеров, дат и прочих несложных конструкций. Я думаю, все это вам знакомо, но на всякий случай в конце статьи я добавил несколько ссылок для изучения.

Я уже прошел «курс молодого бойца» по регуляркам, написал свою, вставил в find, и она не сработала. Но пойдем по порядку.

Привет! Меня зовут Геннадий Денисов, я руковожу одной из команд разработки мобильного Яндекс Браузера для Android. Недавно в рамках одного проекта мы интегрировали С++‑код в мобильное приложение Браузера. В этой статье я поделюсь основными нюансами работы с Java Native Interface (JNI), инструментами для упрощения разработки и подробностями нашего подхода.

Canonical представила бета-версию Ubuntu 25.10 под кодовым названием "Questing Quokka". Этот промежуточный выпуск, поддержка которого продлитсядевять месяцев, уже заморозил пакетную базу и перешел к финальному этапу тестирования. Полноценный релиз запланирован на 9 октября, так что ждем. Ну а бета-образы доступны для всех редакций: Ubuntu, Ubuntu Server, Lubuntu, Kubuntu, Ubuntu Mate, Ubuntu Budgie, Ubuntu Studio, Xubuntu, UbuntuKylin, Ubuntu Unity, Edubuntu и Ubuntu Cinnamon. Давайте разберем, что нового в этой версии и почему она заслуживает внимания.

Привет, Хабр! Меня зовут Дарья Борисова, я системный аналитик в ПСБ.
Однажды я попробовала интеграции... и теперь они преследуют меня везде, как навязчивый мотив из песни. 
Пришлось изучать и внедрять разные подходы, а заодно накопить вагон и маленькую тележку лайфхаков. Сегодня я работаю с Системой быстрых платежей в ПСБ — и готова поделиться тем, что спасло нас в критичных ситуациях.

Почти наверняка вы бывали в ситуациях, когда всё выпустили в прод, а сервер нагрузку не тянет. Или бизнес давит сроками, а времени на идеальные решения нет. Приходится подставлять костыли и ставить быстрые заплатки. Вопрос в том, могут ли они стать надежным решением? И какие компромиссы придется принять — об этом и поговорим.

А точнее: об оптимизации REST API в бою: как снизить количество запросов без потери данных, где проводить расчеты (и чем это грозит), зачем стандартизировать ответы, как кешировать с умом и почему health-check — это не просто «жив/мертв».

АФК «Система» ведет переговоры о продаже Сберу своей доли в крупнейшем российском производителе микроэлектроники ГК «Элемент». По данным «Коммерсанта», стоимость сделки оценивается в 15–28 млрд руб. Для «Системы» это возможность снизить долговую нагрузку, а для Сбербанка — стратегический шаг к консолидации отрасли после недавних приобретений доли в «Аквариусе» и партнерства с S8 Capital.

Разбираемся с патентным портфелем ГК «Элемент». Спойлер: всё очень серьезно.

В данной статье мы кратко рассмотрим, зачем создавать прототипы игр. Да, всё довольно просто, но не так очевидно, как кажется на первый взгляд. Теорию подкрепим кейсом прототипирования экономики 4х стратегии.

Всем привет! Меня зовут Артем, я фронтенд разработчик в Банки.ру. Недавно перед нашей командой встала задача внедрить SSO-аутентификацию через Keycloak для клиентских сервисов. Помимо базовой настройки важно было полностью переработать стандартные формы входа, чтобы они соответствовали корпоративному стилю и UX-требованиям.

Эта статья будет полезна фронтенд-разработчикам, которые хотят кастомизировать интерфейс Keycloak, не жертвуя современным стэком, скоростью разработки и здравым рассудком. А также командам, которые находятся на этапе выбора решения для авторизации из имеющихся на рынке. Мы разберём практические шаги внедрения, покажем код и честно расскажем о подводных камнях, с которыми столкнулись сами.

Любите ли вы SQL так же, как и я? Недавно, собирая огромный SQL‑запрос, я понял, что надо что‑то менять.

Логическим блоком в SQL является подзапрос или CTE и вроде бы можно разбивать запрос по блокам и работать с ними отдельно, как строится по кирпичикам любое приложение.

Однако когда весь текст запроса идет сплошняком на многие экраны, сложно и разрабатывать, и через длительное время понимать алгоритм запроса.

А что, если не надо писать SQL? В SAP мы не писали запросы, мы создавали Calculation View, и работать с ними было на порядок быстрее и приятнее.

Перефразируя диалог из Матрицы:

— Когда я стану избранным, я смогу писать длинный SQL?
— Тебе не надо будет писать SQL.

Большинство современных ИИ-решений для WordPress работают по принципу облачной интеграции. Плагины подключаются к ИИ-сервисам через API, позволяя использовать технологии искусственного интеллекта прямо в панели управления WordPress.

В 1980х в США активно развивалось увлечение садовыми железными дорогами. Поезда работали на электричестве вместо пара, были доступны аккумуляторы, появилась компактная электроника, чтобы можно было «прикрутить» радиоуправление. И многие любители делали не только модели настоящего подвижного состава, но и ставили на рельсы игрушки марки Stomper.

Эта статья про то же самое, но в современных условиях, с современной элементной базой. И с вечно молодой буханкой.

Привет, Хабр!

В системах точного позиционирования и измерения угла поворота оптические энкодеры остаются критически важным компонентом, обеспечивающим обратную связь по положению. Среди множества датчиков данной категории, будет рассмотрен HOA0902-11 — это двухканальный фотодатчик, предназначенный для высокоточного измерения углового положения, скорости и направления вращения, его конструкция и схема работы основаны на принципе оптической модуляции света через диск.

В данной статье будут рассмотрены:

— Принципы работы HOA092-11;
— Схема электрическая принципиальная энкодера;
— Программная реализация (расчет пройденного пути, скорости и направления движения, а также вывод информации на дисплей);
— Тестирование системы, будет рассмотрено (пройденный путь, скорость, направление движения).

В этой части рассмотрим с теоретической стороны разработку дополнений (add-ons) для Home Assistant Operating System.

10 новых российских продуктов для подбора и аренды облачных серверов, сбора и обработки прайс‑листов, подбора гидов или туров в странах Средней Азии и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Представь, что ты строишь крутой интерактивный сайт из деталек LEGO. React — это как раз такой продвинутый набор «умных» деталек для постройки сайтов. А эта книга — инструкция к нему.

Победоносное шествие информационных технологий за последние сорок лет имеет свои объективные причины, ранжировать которые непросто, но, я думаю, в первую тройку их наверняка входит относительная дешевизна этих технологий, причём скорость подешевления последнее время не убывает, а только прирастает с той или иной быстротой. Желающие могут сами погуглить цену килобайтов и производительности в MIPS для IBM System 360, IBM PC и современных образцов.

Одной из главных причин такого постоянного подешевления, кроме технологического роста, является «эффект масштаба» — так называют хорошо известное экономическое явление, заключающееся в том, что одна единица товара при оптовой покупке стоит тем меньше, чем больше партия. Этот эффект всеобщий, хотя и из него есть пара‑другая исключений, если кому интересно, спрашивайте в личку или в комментах. Всё дело в том, что при росте партии капитальные затраты размазываются на всё большее число единиц товара, причём это явление имеет мульпликативный характер. О чём это я? Вот пример: если объём партии выпускаемых ИМС вырос в 10 раз, то и сверхчистого кремния для них понадобилось тоже в 10 раз больше, и эффект масштаба распространился и на поставщиков материалов. И на поставщиков электроэнергии. И упаковок. И транспортников. В общем, эффект масштаба — это хорошо и полезно. Предупреждаю упреки специалистов в экономике, что тут есть и свои сложности и тонкости в расчётах, но в первом приближении дело обстоит так, как я написал выше.

И вот в этот момент мы сталкиваемся с неочевидным на первый взгляд системным противоречием. В чём же оно? Чтобы заставить эффект масштаба играть на своей стороне, надо сделать как можно более универсальный продукт, чтобы им одним закрыть все потребности. С другой стороны, нужно постоянно расширять рынок продукта, втягивая в него всё новые и новые области применения — а для этого нужны специализированные, а не универсальные решения. То есть нужны универсальные и специализированные решения одновременно, а это чистое противоречие.

Несколько недель назад я опубликовал статью о том, как превратить обычный диктофон в инструмент для расшифровки речи с помощью OpenAI Whisper. Идея была создать бесплатную и приватную систему ИИ диктофона, которая избавляет от необходимости переслушивать аудиозаписи лекций или выступлений. Тогда статья нашла своего читателя, собрав 140 закладок.

В процессе настройки я боролся с несовместимостью библиотек, подбирал нужные версии драйверов и вручную собирал рабочее окружение. В комментариях мне справедливо заметили: «Вместо всей этой возни можно было найти готовый Docker‑контейнер и поднять всё одной командой». Звучало логично, и я с энтузиазмом принял этот совет. Я ведь верю людям в интернете.

Новая идея — не просто расшифровывать речь, а разделять её по голосам — как на совещании или встрече. Это называется диаризацией, и для неё существует продвинутая версия — WhisperX. Цель была проста — получить на выходе не сплошное полотно текста, а готовый протокол встречи, где понятно, кто и что сказал. Казалось, с Docker это будет легко.

Но я заблуждался. Путь «в одну команду» оказался полон сюрпризов — всё сыпалось одно за другим: то скрипт не видел мои файлы, то не мог получить к ним доступ, то просто зависал без объяснения причин. Внутри этой «волшебной упаковки» царил хаос, и мне приходилось разбираться, почему она не хочет работать.

Но когда я всё починил и заставил систему работать, результат превзошёл мои ожидания. Новейшая модель large-v3 в связке с диаризацией выдала не просто текст, а структурированный диалог. Это был настолько лучший результат, что я смог передать его большой языковой модели (LLM) и получить глубокий анализ одной очень важной для меня личной ситуации — под таким углом, о котором я сам бы никогда не задумался.

Именно в этот момент мой скепсис в отношении «умных ИИ‑диктофонов», которые я критиковал в первой статье, сильно пошатнулся. Скорее всего их сила не в тотальной записи, а в возможности превращать хаос в структурированные данные, готовые для анализа.

В этой статье я хочу поделиться своим опытом прохождения этого квеста, показать, как обойти все скрытые сложности, и дать вам готовые инструкции, чтобы вы тоже могли превращать свои записи в осмысленные диалоги.

Весь код выложен на Гитхаб.

Еще одна поучительная история из жизни с Linux, специально чтобы вы потеряли сон и покой, узнав что такое вообще возможно.

Аннотация. В работе предлагается новая архитектура искусственного перцептрона — SAAR-Perceptron (Self-Recursive Associative Adaptive Reservoir Perceptron), развивающая классическую модель Розенблатта (S–A–R). Ключевая особенность архитектуры заключается во введении ассоциативного слоя с саморекурсивным отображением (A→A), формирующего динамический граф признаков. В отличие от традиционных рекуррентных моделей, эти связи не обучаются, что обеспечивает устойчивую динамику и выполняет роль адаптивного резервуара, расширяющего пространство признаков.

Ассоциативный слой использует пороговую активацию, эквивалентную ReLU, что позволяет выделять только положительные реакции. Однако обучение осуществляется не на «сырые» выходы, а на их нормализованные значения, что адаптирует величину корректировки весов к относительной значимости каждого признака. Такой механизм предотвращает доминирование отдельных элементов и обеспечивает сбалансированное обучение.

Процесс обучения в перцептроне SAAR реализован без использования градиентных методов. Для связей S→A применяется стохастическое правило коррекции, расширяющее принцип Розенблатта: активные элементы подавляются, если их активация увеличивает ошибку, и возбуждаются, если их возбуждение потенциально уменьшило бы ошибку. Важную роль играет энтропийный критерий обновления весов: вероятность коррекции пропорциональна бинарной кросс-энтропии активаций, что позволяет выделять наиболее информативные признаки. Такой подход напоминает механизм отбора в генетических алгоритмах, где «побеждает» наиболее информативный элемент. Для связей A→R используется простое локальное корректирующее правило, а вклад ассоциативных элементов оценивается через информационный выигрыш; нерелевантные элементы исключаются из работы.

Одной из ежедневных задач pentester'ов и красных команд является получение и сохранение постоянного доступа к скомпрометированной системе даже после перезагрузки компьютера, выхода пользователей из системы или изменения паролей учетных записей.

Также за этим постоянно следят EDR, антивирусное ПО и команды защиты («blueteam»).

Поэтому создание скрытого и надежного механизма сохранения доступа всегда является критически важным вопросом для атакующих.

В данной статье я продемонстрирую интересную технику сохранения доступа, через указание несуществующих исполняемых файлов.