Разработка

Меня зовут Витя, в Selectel я работаю проектировщиком интерфейсов. В нашей команде анализом решений, связанных с пользовательским образом, занимается дизайнер. Такой подход позволяет быть ближе к пользователям и проектировать сценарии взаимодействия, продумывая метрики, на которые мы будем смотреть в перспективе, и оценивать их эффективность. Возможно, вы читали мои статьи и знаете, как мы используем PostHog в работе.

За долгую практику работы с сервисом накопилось большое количество кейсов, когда PostHog помогал мне получать и обрабатывать данные. Хочу поделиться знаниями с начинающими дизайнерами, аналитиками и продактами.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как превратить код Python в элегантные математические формулы прямо в Jupyter-ноутбуке. Если вы строите финансовые модели, алгоритмы или научные расчёты — LaTeX поможет оформить их профессионально. В статье разбираем четыре инструмента: IPython.display.Latexдля ручного рендеринга, handcalcs для пошаговых вычислений, latexify-py для автоматического преобразования функций и SymPy для символьной математики.

2ГИС Ситискан — это мобильное приложение для автоматизированной съёмки городской среды. Оно устанавливается на смартфон, закреплённый в автомобиле, и во время движения делает снимки, собирает координаты, скорость и другие параметры. Эти данные обрабатываются с помощью ИИ, чтобы находить проблемы в инфраструктуре: ямы, мусор, повреждённые объекты и другое.

Одна из ключевых задач приложения — снимать изображения с высокой частотой, особенно при объездах сложных участков. Но на практике оказалось, что стандартный метод съёмки takePicture во Flutter может занимать до 3 секунд на один кадр. Это делает невозможной съёмку даже 1 кадра в секунду, не говоря уже о 4 кадрах, которые нам нужны для точного анализа.

В этой статье мы — Руслан Цицер и Арген Жукеев @zhukeev— расскажем, как исследовали узкие места, перепробовали разные подходы — от RepaintBoundary до нативной обработки на C и Java — и в итоге добились стабильной съёмки с минимальной задержкой. Наш кейс будет полезен Flutter-разработчикам, которым необходима высокая частота съёмки (до 4 fps и выше) для своих приложений и инженерам в области компьютерного зрения и машинного обучения или разработчики AR/VR-решений на Flutter, где важны каждая миллисекунда и каждый пиксель.

Всем привет! Меня зовут Анастасия Козлова, я Senior BI Analyst в маркетинге Skyeng. Сегодня хочу рассказать, как мы научились справедливо оценивать вклад каждого рекламного канала с помощью кастомной мультиканальной модели атрибуции, что нас к этому подтолкнуло и как мы её настроили технически. 

Знаете ли вы, что у микропроцессоров существуют памяти, которые могут ответить на вопрос: «А нет ли внутри тебя информации, похожей на вот эту?» То есть они не просто запоминают, что им «скажут», и выдают ранее записанное, но еще и умеют сопоставлять свое содержимое с запросом извне. Как в каждой большой дружеской компании есть товарищ, у которого на любую тему найдется подходящий анекдот или мем.

В своей статье Клим Бондарь, специалист инженерно-квантовой лаборатории ООО «СФБ Лаб», разбирает, как реализуется и чем опасна широкополосная атака Trojan Horse на систему КРК.

Автор объясняет, каким образом злоумышленник может использовать отраженный лазерный сигнал, чтобы получить сведения о состоянии квантовой системы, и показывает, какие методы защиты позволяют свести риск утечки информации к минимуму.

Cursor сделали программисты для программистов. Это не очередной чат-бот, это полноценная среда разработки. Он очень неплохо интегрирован с возможностями больших языковых моделей. 

Но насколько он хорош? Сможет ли сочинить симфонию, написать картину… то есть, конечно, сможет ли заменить живого разработчика? Мы его потыкали, протестировали и теперь хотим рассказать, на какой грейд он мог бы рассчитывать в российской ИТ-компании

Мы думали, что аналитика с помощью ИИ сможет освободить нас от рутинных задач, но она оказалась бессильна перед неожиданными ситуациями. Даже самые совершенные ИИ-агенты не справляются, когда дело касается задач, выходящих за рамки заранее установленных сценариев. Агенты сталкиваются с трудностями при выполнении задач, требующих адаптивности и самостоятельного мышления. В то время как разговорные модели демонстрируют впечатляющие успехи, «автоматический дата саентист» почему-то не может преодолеть этот барьер и достичь полной самостоятельности.

Последнее исследование привнесло неожиданный поворот: эффективность не определяется размером модели или набором жестких правил, а обусловлена самой конструкцией ее рассуждений. Модель освоила не просто последовательное выполнение отдельных задач, но и гибкое управление анализом данных. Она научилась понимать ход событий, планировать действия, корректировать подход в процессе, экспериментировать с новыми подходами, допускать ошибки и учиться на собственном опыте, при этом все меньше полагаясь на вмешательство человека.

Что лежит в основе этой «встроенной интуиции»? Давайте разберемся в возможностях модели DeepAnalyze-8B и методах ее обучения, а также рассмотрим, как это может повлиять на сферу продвинутой аналитики и искусственного интеллекта.

На сегодняшний день ритейл стал частью нашей повседневной жизни. Поход в магазин, покупка на онлайн-платформе или заказ доставки товаров стали обыденностью для миллионов пользователей. Учитывая этот факт, нужно понимать, что ритейл всегда был важной частью экономики, отражающей как макроэкономические показатели и технологические тенденции, так и повседневные изменения в поведении потребителей. Будучи связующим звеном между производством и конечным потребителем, розничная торговля выполняет не только утилитарную, но и стратегическую функцию, выступая своеобразным индикатором экономического здоровья страны. По существующим экономическим индикаторам и показателям в розничной торговле можно легко увидеть колебания потребительской активности, изменения в структуре расходов населения и реакции бизнеса на экономические вызовы и структурные перестройки.

Цифровизация в ритейле активно меняет способы, которыми компании взаимодействуют с потребителями, организуют логистику и управляют складскими запасами. Это не просто тренд, а необходимость для выживания в условиях высокой конкуренции и быстрых изменений на рынке.

В подготовленном мною материале я предлагаю рассмотреть ключевые технологические тренды, формирующие будущее глобального продуктового ритейла. На основе данных из международных отчетов, таких как ReportsInsights, Statsmarketresearch, WiFiTalents и др., анализируются аспекты цифровизации, способные определить конкурентоспособность розничных игроков в новой экономической реальности.

Привет! Меня зовут Антон, я iOS-разработчик в Банки.ру. Когда я только начинал изучать Combine, он казался для меня магией. Пара команд – и вот у тебя уже есть какие-то данные. Чтобы Combine перестал оставаться черным ящиком давайте заглянем внутрь. Эта статья – мое виденье этого фреймворка.

Небольшая сводка, Combine – фреймворк для работы с асинхронными событиями в декларативном стиле. Он помогает разработчикам управлять потоками данных, избавляя от множества колбэков, ручного управления очередями и других сложностей, связанных с асинхронностью.

Давайте рассмотрим Combine изнутри!

Задача: быстро выполнять агрегирующие запросы (JOIN, GROUP BY, COUNT) по десяткам миллионов строк в офлайновых сценариях на Big Data‑платформе. Мы сравнили три подхода: Parquet + Impala в экосистеме CDH, MPP‑движок Greenplum и MPP‑СУБД StarRocks. В единой тестовой среде (SAD ~7 млн, ITEM ~3 млн записей) выполнили серию запросов JOIN + GROUP BY + ORDER BY и замерили суммарное время 10 прогонов. Показано, что внедрение MPP заметно ускоряет аналитику (типично 1–2 с на запрос), при этом StarRocks в среднем немного обходит Greenplum. В статье — методика, параметры развертывания, нюансы импорта из Oracle (CloudCanal) и сводные метрики.

ClickHouse — одна из самых популярных систем для анализа данных. По информации TheirStack, этот инструмент использует более 3 700 компаний по всему миру. 

У ClickHouse быстрая аналитика, эффективное сжатие и отличное масштабирование. Но у системы есть и недостатки — ограниченная поддержка UPDATE и DELETE, а также сложная миграция.

Привет, Хабр! Меня зовут Михаил Филимонов, я руковожу разработкой хранилища данных в группе Магнит OMNI. В этой статье я расскажу о проблемах работы с ClickHouse, как их решать и какие инструменты для этого потребуются. 

Команда Go for Devs подготовила перевод k8s-1m — кейса о том, как не догадки, а измерения двигают пределы Kubernetes. Ключевые идеи: изоляция QPS по типам ресурсов, смягчение гарантий хранения для эфемерных данных, и шардирование планировщика. Полезно всем, кто проектирует крупные кластеры или хочет работать с ними.

Когда мы говорим о большом сервисе с десятками миллионов пользователей по всей стране, надёжно и эффективно должен работать каждый уровень: и приложения, и инфраструктура, и сеть. Если в уравнение добавляются петабайты видеоконтента, сеть становится ещё более критичным элементом. 

В этой статье на примере эволюции сети RUTUBE разберём: с чего начинать ревизию legacy-сети; какие оптимизации помогут пережить резкий рост нагрузки и выиграть время для масштабного обновления; и наконец, что учесть при проектировании новой современной сети, подходящей для актуальных архитектурных подходов и стека технологий. 

Мы привыкли считать, что если сервер доступен и SSL в порядке — значит, всё под контролем. Но иногда сбой происходит раньше, ещё до того, как запрос дошёл до сервера.

Меня зовут Михаил Шпаков, я создаю и развиваю сервис мониторинга Statuser.

Недавно я общался с руководителем IT-отдела одной компании, которая использует Statuser для мониторинга своих сервисов. Он поделился интересным кейсом: несколько часов подряд у них перестала отправляться почта с корпоративного домена. Сайт работал, сервер был доступен, SSL-сертификат в порядке — всё зелёное, а письма не уходят. Проблема выглядела случайной: часть писем доставлялась, часть возвращалась с ошибкой, а из-за этого срывались заказы и возникали прямые убытки.

Когда их команда начала разбираться, выяснилось, что недавно один из сотрудников сменил почтового провайдера и добавил новые MX-записи в DNS, но старые при этом не удалил. В результате часть писем уходила на старый сервер, который уже не принимал почту, а часть — на новый. Снаружи всё выглядело исправно, но на деле домен был «раздвоен» между двумя почтовыми системами.

После этого разговора я понял, что в Statuser не хватает отдельного типа мониторинга — контроля DNS-записей. HTTP, SSL и Ping могут быть зелёными, но если в DNS остались старые MX, сервис уже фактически неисправен.

Так в Statuser появился новый тип мониторинга — проверки DNS, который помогает замечать изменения, подмены и ошибки в зонах ещё до того, как они превращаются в простои и убытки.

Привет! Меня зовут Бромбин Андрей. В этой статье разберём структурные паттерны ООП. Используя примеры на Java и простые метафоры, поймём природу шаблонов: как они работают, зачем нужны и чего требуют от нас взамен. Почему дизайн называют удачным при использовании паттернов по назначению, и почему так бывает не всегда.

Книг и статей о шаблонах проектирования, как песен о любви, потому что в разработке эта тема волнует каждого начинающего и не очень специалиста. Помните, как пели Чиж и Ко: «а не спеть ли мне песню о любви?» — давайте и я попробую.

Привет, Хаброжители! Мы хотим поделиться с вами главой из книги «Алгоритмы машинного обучения» , которую уже можно предзаказать на нашем сайте.

В этой главе

1.Вариационные автоэнкодеры для обнаружения аномалий временных рядов

2.Сети смешанной плотности, использующие амортизированный вариационный вывод

3.Механизм внимания и трансформеры

4.Графовые нейронные сети

5. Исследования в области ML: глубокое обучение

Блокчейн-индустрия переживает период беспрецедентного роста, при этом общая стоимость заблокированных активов (Total Value Locked, TVL) в децентрализованных финансовых протоколах превышает 200 миллиардов долларов по состоянию на 2024 год. Вместе с ростом экосистемы растет и количество инцидентов безопасности, связанных с уязвимостями в смарт-контрактах. Согласно отчету Chainalysis, только в 2023 году потери от хакерских атак на DeFi-протоколы составили более 3.7 миллиардов долларов. История блокчейн-индустрии изобилует громкими случаями эксплуатации уязвимостей смарт-контрактов.

Я Радда Юрьева, работаю в команде AppSec и вместе с коллегами из отдела Web3 исследую вопросы безопасности смарт-контрактов. В этой статье хочу поделиться нашим опытом анализа уязвимостей Solidity-кода и рассказать, какие подходы помогают находить и предотвращать ошибки на ранних этапах разработки Solidity-контрактов.

Tudum.com — фан-портал Netflix с более чем 20 млн MAU, где скорость публикации и персонализации упирается в архитектуру. В статье — путь от «классического» CQRS с Kafka и read-store к узкому месту предпросмотров, а затем — к RAW Hollow: in-memory состоянию с сжатием и read-after-write на требовательных запросах. Разбираем, как отказ от Page Data/KV и I/O на горячем пути упростил контур чтения и дал прирост производительности, какие компромиссы это привнесло и почему такой подход срабатывает для контента, меняющегося не каждую секунду.

OpenAI представила ChatGPT Atlas - новый уровень интеграции искусственного интеллекта в браузер. По задумке, Atlas превращает привычный ChatGPT в универсального помощника, встроенного прямо в веб-страницы. Теперь чат можно вызвать в любой момент: он суммирует статьи, сравнивает контент, объясняет непонятное и даже может взаимодействовать с сайтами от имени пользователя.

На первый взгляд - мечта QA-инженера, но не торт.