Разработка

Привет! С вами снова Александр и мой бессменный ассистент FPGA-тян!

Сегодня мы разберём основы комбинационной логики, познакомимся с базовым логическими элементами и даже напишем прошивку для FPGA!

Разбираемся, в каких сценариях «Аврора» уже превосходит Android: безопасность, кастомизация, импортозамещение — и где системе ещё есть куда расти.

Всем привет! Меня зовут Александр, и я хочу поделиться опытом использования CIM-модели и моделирования её расширений при разработке интеллектуальной системы учета электроэнергии. На самом деле материалов по этой теме у нашей команды накопилось достаточно — хватит на целую серию статьей. Начну с основ. В чем особенности рынка электроэнергетики, почему важно обеспечить унифицированный обмен данными между его участниками и как в этом помогает CIM? Давайте разбираться.

Direct laser writing (DLW) или лазерное письмо – технология получения компонентов полупроводниковых, оптических и других устройств с помощью сфокусированных лазерных лучей. Её также называют multiphoton lithography и иногда direct laser lithography. О ней мы и поговорим в сегодняшнем материале. 

ФСТЭК России разработала методику оценки угроз информационной безопасности, которая позволяет организациям выявлять, анализировать и минимизировать киберриски.

В MIT создали первую «периодическую таблицу» методов машинного обучения, при которых в исходных данных не задаются конкретные признаки (representation learning). Оказывается, многие (а может оказаться, что и все) методы, даже совсем друг на друга не похожие, сводятся по существу к одной и той же формуле. Причем не слишком сложной по своей форме. Работу представили в конце апреля на конференции ICLR 2025.

«Обучение представлениям» или «обучение признакам», или «обучение представлений», — кажется, в русскоязычной ML‑среде нет единого устоявшегося термина, так что будем использовать понятный «representation learning». До появления representation learning для создания модели нужно было вручную выделить признаки данных, по которым модель будет обучаться и делать прогнозы. Для задач попроще и попонятнее это рабочая схема, но для сложных задач обработки текста и изображений она практически не применима. Выделить вручную признаки, по которым можно определить, что на картинке изображён, например, кот, а не цветок — задача нетривиальная. Человек с этим справляется слабо, поэтому возникла идея отдать поиск определяющих признаков на откуп машине — пусть модель сама определяет, какие параметры будут ключевыми. Этот переход к representation learning стал одной из фундаментальных основ, которые потом привели к прорывному развитию ML.

За прошедшие десятилетия накопилось огромное множество техник на основе representation learning, которые используют разные архитектуры и вид. А в последние годы новые способы появляются чуть ли не каждый день. Какие‑то приспособлены под конкретные задачи, другие более универсальные. В каких‑то прослеживается схожесть, другие выглядят принципиально новыми. Понять, чем они действительно схожи и различны, — задача во‑первых просто интересная, а во‑вторых и очень важная, так как это поможет эффективнее применять различные техники.

В математике и информатике исследователи давно поняли, что некоторые вопросы принципиально не имеют ответа. Теперь физики изучают, как обычные физические системы накладывают жёсткие ограничения на то, что мы можем предсказать даже в теории.

Когда мы слышим слово «игры», у многих в голове сразу всплывают образы безделья, «убийства времени» или побега от реальности. Но игры — это не только развлечение. Они могут стать мостиком к лучшей версии себя. Рассказываем, как именно игры помогают перепрограммировать вредные привычки, тренировать мозг, чтобы замедлить возрастные изменения, и даже превратить сложную математику в интуитивно понятные правила.

Юля Бородина — геймер со стажем и экс-продюсер игры Lineage 2, руководит направлением геймдев в Skillbox, продюсирует курсы по разработке игр на Unity, а также лидирует игровую студию Gamebox, которая выпустила на рынок более 50 игр. Многие из них вошли в топы лучших инди-игр 2023 года по версии IndieDB, IXBT, Синеус, RuStore. Выпускники направления геймдев под Юлиным началом работают над Overwatch, Fortnite, League of Legends, Escape from Tarkov, Atomic Heart и прочими известными играми. 

Сейчас много говорят о вреде компьютерных игр. Но не всё так однозначно! На эфире для экспертов комьюнити Skillbox IT Experts Юля рассказала о том, как игры помогают: лечить деменцию, бросать курить, изучать матанализ.

Scikit-learn — это одна из основных Python-библиотек для машинного обучения. Её подключают в прикладных проектах, AutoML-системах и учебных курсах — как базовый инструмент для работы с моделями. Даже если вы давно пишете на PyTorch или CatBoost, в задачах с табличными данными, скорее всего, всё ещё вызываете fit, predict, score — через sklearn.

В 2025 году в библиотеку добавили несколько важных обновлений: доработали работу с пайплайнами, подключили полную поддержку pandas API, упростили контроль за экспериментами.

Мы подготовили гайд, как работать со scikit-learn в 2025 году. Новичкам он поможет собрать первую ML-задачу — с данными, моделью и метриками. А тем, кто уже использует библиотеку, — освежить знания и понять, что изменилось в новых версиях.

Когда вы смотрите на фотографию автомобиля с помятым бампером, то вы сразу понимаете, что скорее всего случилось. А может ли также "понять" картинку Искусственный Интеллект?

Всем привет! Меня зовут Константин Розанов, DS в RnD отделе Raft и в этой статье я сравниваю, как современные VLM-модели (GPT Vision, Gemini, Qwen и др.) определяют повреждения автомобиля по фото: замечают ли они вмятины, отличают ли грязь от трещины, и какая из них ближе всего к эксперту из СТО.

Тема искусственного интеллекта за последние полгода буквально заполнила информационное пространство. О ней говорят не только на Хабре или в профессиональных сообществах — в обрывках случайных разговоров совершенно разных людей на улицах я регулярно слышу знакомые слова вроде DeepSeek, ChatGPT и “нейросети”.

Эксперты в области ИИ и вовсе говорят об одной из самых быстрых технических революций в истории человечества — уже на ближайшие годы прогнозируют появление AGI (общего искусственного интеллекта), который в десятки раз ускорит темп научных открытий и решит все современные проблемы человечества. Ну или добавит новых — коллекция страхов на тему ИИ так же велика, как оптимистичных прогнозов. О том, куда нас может привести появление AGI, порассуждаем в самом конце статьи, пока же начнем с терминологии и прогнозов. 

Привет, с вами снова я – Дмитрий, React-разработчик, хотелось бы сегодня затронуть тему среды выполнения JS. Многие знают, другие уже подзабыли, а новички — вовсе не в курсе. В общем, эта статья точно найдёт своих читателей. Постараюсь простыми словами и по делу.

Привет, Хабр! Меня зовут Виталий Кулиев и я Data Science Tech Lead из Wildberries. На конференции HighLoad++ 2024 поделился опытом своей команды в решении задачи матчинга товаров с помощью больших языковых (LLM) и визуально-языковых (VLM) моделей. 

В 2006 году я захотел стать разработчиком. Учился, брал небольшие заказы, откликался на вакансии, проходил собеседования. В итоге на 10 лет застрял в эникее: ставил винду, настраивал сеть, чинил принтеры. Денег не хватало, ипотека давила, жена предлагала поехать на вахту. Но я продолжал вкатываться в IT и в итоге оказался в тестировании.

Привет! Меня зовут Виктор, я Senior QA в Outlines Tech. Если вы не можете найти себя в IT или у вас тупик в карьере — возможно, моя история покажет, что выход есть. Ниже нет инструкции, как быстро сменить профессию. Я просто расскажу, почему у меня не получилось с разработкой, как вкатился в тестирование через техподдержку и есть ли повод жалеть о потраченном времени.

Многие наверняка сталкивались с ситуацией, когда при открытии файла в текстовом редакторе (например, Word) вместо ожидаемого текста появляется хаотичный набор символов: или «кракозябры». Такое происходит, когда программа неправильно определяет кодировку файла — набор правил, по которым символы преобразуются в двоичный код.

Каждый формат файла (TXT, DOCX, PDF и другие) имеет свою структуру и использует определённую кодировку для хранения данных. Если приложение неверно интерпретирует эти правила, текст становится нечитаемым.

Привет! При построении overlay-сети облака MWS мы столкнулись с задачей: автоматически раздавать сетевые настройки виртуальным машинам на основе VRF — с полной изоляцией и без конфликтов.

Меня зовут Никита Усатов, я занимаюсь разработкой сервисов облачной сети MWS. В этой статье расскажу, как устроена наша сеть, зачем понадобился DHCP-сервер с поддержкой VRF, как через VPP реализован DHCP Proxy с Option 82, и какие изменения мы внесли в CoreDHCP. Покажу, как передаются настройки от Control Plane к Data Plane, и как CoreDHCP отслеживает конфигурации без перезапуска. В конце — реальные кейсы отладки и мониторинга.

История про то, как мы тюнили логи в своем проекте и как это переросло во что-то большее. Возможно кому-то это поможет в своих проектах, кому-то будет просто интересно почитать.

Threat Hunting — это навык находить атакующего там, где нет алертов. А еще это умение выдвигать гипотезу, проверять ее и превращать результат в рабочую экспертизу. А также это системная работа с инфраструктурой, в которой важен контекст, скорость мышления и понимание поведения злоумышленника. 

Меня зовут Алексей Леднев, я руковожу продуктовой экспертизой PT ESC в Positive Technologies. И сегодня я по кирпичикам разберу профессию Threat Hunter: как она устроена, кто этим занимается, какие ошибки совершают новички, какие навыки обязательны для Threat Hunter и как попасть в профессию. 

Я расскажу вам историю, в которой мы использовали нейронку, чтобы написать техническую документацию и архитектурный вижн для большого сложного проекта, теоретически сэкономив сумму из 8 цифр.

Кто в здравом уме будет это делать? У вас должны быть веские причины, чтобы извернувшись изобрести решение, в котором документация напишет себя сама.

Если Veo 2 произвел на вас впечатление, то Veo 3 вас просто поразит.

Google IO 2025 завершилась, и это была абсолютная масса анонсов в сфере ИИ. Многие люди, включая меня, до сих пор поднимают челюсти с пола. Но из всех анонсов Veo 3 - один из самых захватывающих для меня.

Об остальных анонсах я расскажу в отдельном посте, а пока давайте сосредоточимся на новейшей генеративной видеомодели Google.