Разработка

Нейросети для генерации изображений развиваются очень быстро, при этом количество пользователей генераторов для создания изображений каждый день становится больше. В этой статье я расскажу про 9 топовых нейросетей для создания изображений, которые вам обязательно нужно попробовать.

Две недели назад я написал про лучшие нейросети для создания видео, чтобы помочь своей аудитории решить, какие ИИ-генераторы стоят их времени и денег. Список я составил на основе собственного опыта, а также на основе того, что это одни из самых обсуждаемых в ИИ-сообществе нейросетей.

Поэтому я подумал, почему бы не сделать то же самое для нейросетей для генерации изображений и картинок?

За последние пару месяцев ИИ-модели были значительно усовершенствованы, и в интернете появились сотни платформ и нейросетей для создания изображений. Становится все труднее сравнивать каждую платформу и выяснять, какая из них лучше всего подходит в вашем случае.

Давайте начнем.

В нашей работе хватает безумных задач. Мы собирали датасеты с уличными драками, где сами вживались в роль дебоширов перед камерами, и делали много чего еще, о чем не всегда можно рассказать. В общем, мы в своей работе привыкли к странным задачам. Но когда к нам пришли с просьбой научить искусственный интеллект узнавать «в лицо» 10 000 лошадей, мы поняли — будет интересно...

Продолжая тему косяков, с которыми могут столкнуться представители различных профессий, давайте поговорим о тех проблемах, который бывают у бизнес-аналитиков.

Хотя роль бизнес‑аналитика имеет решающее значение в любой организации, она не лишена подводных камней. Даже самые опытные специалисты могут допускать ошибки, которые снижают их эффективность в этой быстро развивающейся области. Независимо от того, новичок вы в этой области или имеете за плечами многолетний опыт, важно выявить и исправить эти распространенные ошибки. Итак, приготовьтесь к тому, что мы рассмотрим 10 главных ошибок бизнес‑аналитиков, которые могут помешать вам достичь успеха! От игнорирования ключевых задач до чрезмерной зависимости от документации — мы разберем каждую ошибку и предложим практические решения, которые помогут вам избежать ее, как опытный профессионал. Давайте погрузимся в работу!

Всем привет! Время для разбора ключевых CVE июня. В прошлом месяце прогремела уязвимость в Linux на получение root-прав через UDisks. Также засветилась критическая уязвимость под RCE в Secure Boot.

Критическими CVE отметились Cisco ISE, HPE StoreOnce Software, драйверы GPU Adreno от Qualcomm и RoundCube Webmail — последние две под произвольный код. У Asus очередной неловкий момент с кривым ПО: на этот раз захардкоженный ключ в Armoury Crate и возможность повышения привилегий до System. А в WinRar под Windows уязвимость под запись за пределы целевой директории — например, в папку автозагрузки. Обо всём этом и других интересных CVE первого летнего месяца читайте под катом!

Привет, Хабр!

Давайте сегодня обсудим качественный код. Конечно, основные принципы очевидны: читаемость, поддерживаемость, эффективность. Но в этой статье я хочу поделиться не сухой теорией, а практическими приемами, которые мы с коллегами выработали в процессе наставничества над начинающими автотестировщиками. У нас сформировалось несколько рекомендаций и лайфхаков, о которых я расскажу далее.

Марк Цукерберг объявил о создании Meta* Superintelligence Labs (MSL) - нового подразделения, которое возглавят экс-гендиректор Scale AI Александр Ванг и бывший глава GitHub Нат Фридман. Эта команда станет эпицентром разработки суперИИ, который, по словам Цукерберга, откроет новую эру для человечества.

Задача
Три айтишника — Маша, Вася и Петя — пошли в поход. После ужина они решают, кто будет мыть посуду. Петя дежурит один, а Маша с Васей — вдвоём. Значит, нужно выбрать Петю с вероятностью ⅓, а Машу с Васей — с вероятностью ⅔. Под рукой — только честная монетка. Как с её помощью устроить такой жребий?

Когда мы обсуждали эту задачу со студентами, они предложили такой способ. Бросим монету дважды: если выпали два орла — дежурит Петя; если один орёл и одна решка — Маша с Васей; если две решки — перебрасываем

Чтобы выбрать дежурного так, в среднем уходит 8⁄3 броска (чуть позже мы это докажем). Можно ли сделать это быстрее? Существует ли алгоритм, для которого ожидаемое число бросков меньше?

Оказывается, можно придумать простой, но неочевидный метод, позволяющий смоделировать событие с вероятностью ⅓ — и в среднем требует не больше двух бросков. Он называется алгоритмом Кнута–Яо

В этой статье мы пройдём весь путь к этому алгоритму. Начнём с базовых методов, поймем, сколько бросков они требуют в среднем, и найдём границу, быстрее которой не может работать никакой алгоритм. А затем построим тот, который этой границы достигает — оптимальный для вероятности ⅓

В финале мы обобщим эту идею: научимся моделировать любую вероятность p от 0 до 1 — и любое дискретное распределение. Заодно познакомимся с важным понятием, называемым энтропией

А в самом конце, как всегда — красивая задача

В апреле 2025 года компания Tenstorrent начала принимать заказы на PCIe-карты Blackhole и Wormhole (на фото). Ускорители TPU на открытой архитектуре RISC-V с 28−32 ГБ видеопамяти предназначены непосредственно для разработчиков, которые желают запускать LLM на домашнем ПК или небольшом DIY-сервере. Это реальная альтернатива в сегменте, где пока доминирует Nvidia.

Во главе Tenstorrent стоит легендарный инженер Джим Келлер, ветеран Intel и AMD, создатель микроархитектуры AMD Zen и соавтор x86-64.

Благодаря радикальной открытости своих решений Tenstorrent уже привлекла небольшую армию фанатов среди LLM-энтузиастов.

С момента смены лицензирования Hashicorp Vault утекло много времени и с момента появления проекта OpenBao, мы регулярно следили за его судьбой. Несколько дней назад завезли enterprise-функционал, который доступен безвозмездно. И хотелось бы поделиться этой информацией с сообществом

Apache Kafka в интеграционных задачах КРУПНОГО бизнеса: какие плюсы и слабые стороны у такого подхода? И какие дополнительные инструменты стоит подключить, чтобы избавиться от всех проблем в интеграциях?

Всем привет!

Опен-сорс и почему в российских ПО появляется код из библиотек, расположенных на серверах из недружественных юрисдикций – самая модная тема сезона.

Поэтому Владимир Высоцкий, руководитель по развитию бизнеса продукта Solar appScreener, в этом материале решил напомнить об основных рисках открытого кода и как их можно избежать на этапе разработки вашего продукта.

Привет, Хабр! В России набирает популярность новый подход к созданию пользовательских интерфейсов — Backend Driven UI (BDUI). В нём сервер задаёт структуру и поведение интерфейса, а приложение просто отображает его на экране.

BDUI уже используют в своих приложениях многие коллеги из индустрии. Меня зовут Елена Зеликсон, я старший инженер по тестированию в VK. О том, какие преимущества у этого решения и как его применять, подробнее расскажу в этой статье.

Прошло довольно много времени с тех пор, как я в последний раз что-либо публиковал на Хабре, около 10 лет или около того, и сегодня настал день, чтобы поделиться своим небольшим Open Source проектом.

Проект под названием Gaunt Sloth Assistant — это CLI-клиент для ИИ (AI), созданный на TypeScript (LangChain.js), распространяемый через npm и работающий в Linux, Windows и Mac. Пользователь полностью контролирует промпты, и рекомендуется формировать свои собственные системные промпты, но у него также есть и стандартный.

основные команды:

- Review PR 42 сверяя с требованиями из issue 12 gth pr 42 12
- Review local diff git --no-pager diff | gth review
- Interactive chat gth chat (filesystem read access)
- Interactive code gth code (filesystem write access)

Переезд крупных, высоконагруженных систем с одной СУБД на другую — всегда вызов, сравнимый с хирургической операцией на работающем сердце. Компания ОТР поделилась уникальным опытом миграции одной из таких систем с Oracle на отечественную Postgres Pro. Ирина Токарева и Сергей Кузнецов из ОТР рассказали о тернистом пути, противостоянии росту энтропии больших объёмов поступающих и изменяемых данных, достигнутых результатах.

Рений — исключительно редкий элемент периодической системы Менделеева. Если построить пирамиду, по сторонам которой расположить элементы в порядке убывания их содержания в земной коре, то рений будет находиться в ее вершине. Кларковое содержание рения составляет семь на десять в минус восьмой степени процентов, что обусловливает необходимость большой степени концентрирования его при осуществлении технологических операций и выбор селективных материалов для этого. Тем не менее, этот редкий элемент все-таки используют во многих отраслях, в том числе при производстве электроники. Об этом и, разумеется, патентном аспекте мы сегодня и поговорим. 

Как настроить автоматизацию так, что протокол собирался за одну минуту, а тесты шли без участия инженера? Можно ли организовать такую систему отчетности, чтобы она была полезна не только инженерам, но и представителям бизнеса? И главное: в какой TMS лучше управлять тестированием?

На QA-митапе опытные автоматизаторы из YADRO, Avito.Tech и Т-Банка, а также создатели тест-менеджмент системы TestY обсудили, как вести отчетность в тестировании без лишнего напряжения и какие инструменты должны стать «лучшими друзьями QA-инженера».

Построить Rate Limiter — легко. Сделать его быстрым, отказоустойчивым и работающим в нескольких дата-центрах — сложнее. Делюсь опытом реализации нашего облачного Rate Limiter в DDoS-Guard: принцип работы, анализ правил и реальные примеры из практики.

Мечта собственника — сильная команда и высокая производительность. Но риски для компании мало кто осознает. Рассказываем, как предпринимателю понять мотивы сотрудников, есть ли угроза мошеннических схем, подделок документов, утечек информации и финансов.

Просто о сложном: первая часть из серии статей на тему создания сетевого чата в Unity с использованием Netcode for GameObjects. Для тех, кто начинает разбираться в сетевой логике.

Привет! Меня зовут Игорь, я старший инженер по тестированию в Ozon Tech. Тестированием занимаюсь около 20 лет. До Ozon занимался проверкой качества ПО таких компаний как Smartbear, Evernote.  За это время в результате проб и ошибок, анализа обратной связи от пользователей, удалось найти решения, которые смогли уменьшить негатив от сообщений об ошибках. В этой статье я хочу привести несколько примеров, вызывающих наибольший негатив и как этого можно избежать. Это может быть полезно, если вы встретите подобные случаи в своих продуктах и позволит избежать их в новых разработках.