Разработка

CryEngine2 использовал класс собственный CString для реализации работы со строками и немного использовал строки из стандартной строковой библиотеки Windows. Насколько я помню, последняя версия CryEngine всё ещё использует те же самые CString, она кардинально поменялась внутри, но как дань истории название класса менять не стали, зато сильно расширили функционал. Я не на 100% уверен, применялся ли CString только в редакторе или в рантайме игры тоже, вы можете сами это посмотреть в исходниках, которые все еще доступны на гитхабе. Это один подход к работе со строками, довольно распространенный в мире игростроя - когда мы все нужное пишем сами, не оглядываясь... хотя, тут больше уместно слово поглядывая, на существующие реализации и утаскивая в проект все самое лучшее.

Есть и другой подход... Я работал в команде над некоторым проектом, который должен был выйти на консолях, и в какой‑то момент на проект пришел эффективный тимлид, который хорошо умел в красивые презентации, и продавил использование std::string из sdk. Все очень опытные программисты, синьоры и руководство важно кивали на совещании и согласились всё перевести на std::string… не такие уж они оказались опытные, как выяснилось. В итоге мы заменили большую часть CString на std::string. Не сказал бы, что это сильно повлияло на время компиляции — плюс‑минус минута к проекту, который собирается двадцать минут, особой погоды не делают, но это также превратило наш довольно понятный базовый код в запутанный кошмар. Возможно, для переносимости это было лучше, но ни наш проект, ни CryEngine2 Editor так и не были портированы ни на Linux, ни на какую‑либо другую платформу.

Прошло десять лет, я вижу ровно туже ситуацию на текущем проекте — новый тимлид решил перевести местный MySuperPupeString на std::string, уже предчувствуя «нижней чуйкой» последствия — запасаюсь попкорном и беру отпуск на следующий месяц после принятия решения. Но не это интересно, а то — какие вообще строки могут быть в вашем с++ коде.

Что общего у массового применения конфигураций, встроенной поддержки OpenTelemetry и управления HA-кластерами в пару кликов? Всё это — части пазла, который мы собираем, чтобы сделать администрирование PostgreSQL по-настоящему удобным и безопасным. Выход версии Postgres Pro Enterprise Manager (PPEM) 2.3 стал важной вехой в развитии нашего графического интерфейса. Мы добавили поддержку пользовательских пресетов, переработали систему алертинга и усилили RBAC-модель управления доступом. Разбираем ключевые нововведения релиза, которые помогут навести порядок в зоопарке конфигураций и спать спокойно, зная, что система сама предупредит о проблемах.

Статей про Docker много не бывает.

В этом материале мы разберём базу: что такое Docker, как он работает и зачем нужен, а затем пошагово пройдём путь от установки до запуска первого контейнера.

Всем привет!

Я Senior Java Developer в банке, и за эти годы мне довелось пройти немало собеседований. Где-то было спокойно, где-то — как в допросной, с каверзными вопросами, странными задачами и вечным «а почему так, а не иначе?». В процессе я собрал целую коллекцию тем, которые всплывают снова и снова, особенно когда дело касается баз данных.

Сегодня хочу поделиться этим опытом и разобрать вопросы, которые чаще всего задают именно по SQL-базам.

Привет, Хабр! Мы — Дмитрий Дудов, руководитель разработки платформы T-Messenger, и Алексей Стрельников, Product Owner этой платформы. Мы считаем, что доступность — это история на пересечении бизнеса и техники.

В статье расскажем: 

Как построить бизнес-мониторинг, получить согласованность между бизнесом и техникой и договориться о том, какая доступность должна быть. Посмотрим ситуации, когда договор есть, а цель не выполняется и что делать, чтобы найти те самые девятки.

Почему воспринимаемая надежность расходится у пользователей и команды разработки. Поставим под сомнение выполнение цели по доступности и покажем, как проверяли, не аптайм ли это.

Наш путь от технического мониторинга к бизнес-мониторингу, поделимся разницей между этими самыми мониторингами и ответим на вопрос, в чем же отличие доступности от аптайма.

Что может проще логирования??? Хочется сказать: автотесты! :-) Но автотесты регулярно запускаются. Некачественный подход в автотестировании проявляет себя в виде нестабильных тестов. А логирование - настоящая "серая лошадка". Проблемы в логе можно заметить, только при поддержке более-менее нагруженного проекта. В этой статье сравниваются разные подходы логирования, обращается внимание на тонкости, которые делают лог удобным для анализа работы системы.

11 ноября 2025 вышел .NET 10 - очередной LTS-релиз, который будет жить до ноября 2028 года.
За это время многие проекты успеют мигрировать с .NET 6/8/9, а значит, нас ждут не только новые плюшки, но и немного боли от breaking changes.

В этой статье постарался собрать всё самое важное на русском языке чтобы за раз всё поднять.

_{⋮ [Дисклеймер].
Беспристрастность. Анализ не претендует на безошибочную точность и не рекламирует труд писателей. Перевод романа "Игра престолов" книги_1 из цикла "Песнь льда и огня" (далее "ПЛИО") с английского Ю. Соколов. Скрипты для NLP-анализа написаны мной, в основном пользовался ими для анализа и поддержания качества собственных материалов, а также парсил международные лонгриды для сравнения и оценки авторитетности персон.}

Так получилось, что свою карьеру я начинал сразу в ИТ, но был скорее теоретиком. По образованию я - математик, а это значит, что в университете меня учили доводить задачи ровно до той стадии, когда "далее все понятно, и реализация представляет чисто инженерную сложность".

В какой-то момент пришло осознание, что дальше так жить нельзя. Самые лучшие идеи так и останутся идеями, если их "реализацией" способен пользоваться только автор (и, в лучшем случае, его научный руководитель). И я решил расти как разработчик.

За последние несколько месяцев ко мне в разное время обратились три или четыре человека с просьбой порекомендовать им что-нибудь, чтобы "научиться прогать". Особенность всех из них - наличие неплохого базового образование, общее понимание многих концепций, но лишь на теоретическом уровне. Короче, все так, как было у меня в свое время. Ответив им несколько раз примерно одно и то же в телеграме, я понял, что все это можно написать один раз, выложить в публичный доступ и расшаривать. Так и родилась идея этой статьи.

Всем привет!

В этой статье разберёмся с OpenAI Guardrails — одним из самых эффективных инструментов для обеспечения безопасности ИИ-систем. Это продолжение цикла о защите и контроле ИИ-агентов, в первой части мы рассмотрели инструмент модерации запросов.

Guardrails предоставляет намного более мощные возможности для защиты, позволяя создавать многоуровневую систему валидации входных и выходных данных.

Приветствую! Я, Егор Ершов, руководитель группы «Цветовая вычислительная фотография» в AIRI и заведующий сектором репродукции и синтеза цвета ИППИ РАН, продолжаю выкладывать статьи по мотивам своих лекций по вычислительной фотографии. Наша глобальная задача, напомню, разобраться, как сделать так, чтобы камера сотового телефона достаточно хорошо смогла уловить цвета, а монитор или принтер — их передать. 

Прошлые три текста были посвящены общей теории цвета, описанию зрительной системы, а также стандартам и цветовым пространствам (их можно прочесть тут, тут и тут). Теперь же я расскажу непосредственно о конвейерах (или пайплайнах) формирования изображения — какая именно магия происходит внутри сенсоров, начиная с момента нажатия на кнопку затвора и заканчивая сохранением изображения в галерее. 

Приятного чтения!

Привет, Хабр. Это дайджест по сетям и кибербезопасности: от DevSecOps и защиты Kubernetes до пентеста, SOC, SIEM и дизайна сетей ЦОД. Мы собрали открытые уроки и курсы, которые помогают не просто «держать инфраструктуру в зелёном», а проектировать её с учётом современных угроз, требований регуляторов и реальных атак. Если вы отвечаете за устойчивость сервисов, безопасность данных или развитие корпоративной инфраструктуры — здесь можно точечно закрыть пробелы в навыках или выстроить для себя системный маршрут обучения.

Привет, Хабр. Я запускаю цикл статей про искусственный интеллект в маркетинге. Конкретные инструменты, применение, гайды и подводные камни.

Почему именно Хабр? Три причины:

Первая — здесь лучшие охваты среди технических площадок в Рунете.

Вторая — аудитория. Мне нужны предприниматели и маркетологи, которые понимают, как работают системы. Своей аудитории в Telegram у меня достаточно, а вот людей, которые могут критически оценить технологию — мало.

Третья — индексация. Когда кто-то ищет "как использовать ChatGPT для маркетинга" или "персонализация данных законодательство", я хочу, чтобы он попадал на материал с цифрами и ссылками, а не на очередную статью "10 трендов маркетинга 2025".

Да, я понимаю, что маркетинг — не самая любимая тема на Хабре. Но в моём курсе 18 уроков с практическими гайдами: как работать с ChatGPT, Claude, Gemini и Perplexity для решения реальных маркетинговых задач. От анализа ЦА и конкурентов до создания стратегии и прототипов сайтов. С промптами, кейсами и без воды. Это первая статья из цикла. Посмотрю на реакцию — если зайдёт, продолжу выкладывать материалы про ИИ-инструменты, автоматизацию и кейсы. Если нет — ну что ж, попробовал. Критика приветствуется. Конструктивная.

Что вас ждёт в этом занятии:

CookBook maven plugin. CDI, отладка и тестирование. Цель статьи - рассказать об опыте разработки плагина.

Облако  это гибкая и экономичная модель, которая подстраивается под нагрузку и помогает бизнесу расти без лишних затрат. На простом, но реалистичном примере разбираемся, как всё устроено внутри и почему облачные подходы в некоторых случаях  выигрывают у традиционного хостинга.

Картинка — Youtube-каналы: Tobi, StuckAtPrototype

Рано или поздно каждый, интересующийся электроникой, начинает задумываться о своём проекте и практически сразу упирается в вопрос: где и как производить изделия? И каждый решает этот вопрос по-разному.

Так как эта тема мне тоже весьма близка, и этот вопрос стоит передо мной в полный рост, я решил разобраться и думаю, что вся последующая информация будет полезна любому, кто задаётся такими же вопросами.

Вообще, вся эта статья — скорее приглашение к диалогу, так как если вы сможете чем-то поделиться, дать ценный совет, что-то подкорректировать — это будет на пользу всем читающим. Итак…

Современная вычислительная техника в разы превосходит ту, что была десятки лет тому назад. Данный технологический прогресс не является чем-то удивительным, а лишь показывает, что совершенствование не имеет предела (по крайней мере, мы его пока точно не достигли). Одной из потенциальных ветвей развития вычислительной техники является использование света (фотонов) вместо электрического тока. Однако, данная технология, как и любая другая в зачаточном состоянии, сопряжена с рядом проблем. Одной из которых является контроль над потоками света. Ученые из Нью-Йоркского университета (США) разработали новый тип материалов, который потенциально может решить эту проблему. Из чего он состоит, в чем его особенности, и как именно он позволяет управлять фотонами? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Привет, Хабр! Меня зовут Артём. Я руковожу группой Scala‑разработчиков в компании «Криптонит» и веду Scalabook — русскоязычную базу знаний по Scala и функциональному программированию. В ней можно найти другие мои статьи‑инструкции, а также примеры кода. В этой статье предлагаю обсудить циклы и связанные с ними спорные моменты.

На связи Георгий, аналитик SoftMediaLab. В этот раз хочу поделиться опытом создания ИИ-агента для оценки на пресейле. Инструмент вырос из желания упростить участие разработчиков и ускорить процесс. Это настоящая боль — выдернуть разраба из проекта, чтобы тот отключился от боевой задачи и посмотрел на какой-то запрос...

Недавно мы в Beeline Cloud рассказывали о необычных визитках, способных наглядно продемонстрировать инженерные навыки владельца и служить уникальной запоминающейся «раздаткой». Сегодня мы подобрали несколько аналогичных проектов — разумеется, open source. Это — LED-визитка с плещущимися огоньками, карточка-тренажёр для QA-инженеров и миниатюрная плата-визитка с ретроиграми.