Возвращаюсь с первым дайджесте в этом году. В нем про SwiftLint в масштабах компании, Android и ICMP, стабильный Compose Hot Reload и следующие два года в области разработки программного обеспечения, японская игра о скачках, электроналиватор и многое другое. Заходите!
Если в вашей компании RCA формально существует, но инциденты повторяются,
а выводы так и не доходят до backlog, то эта статья для вас.
Статья не о том, как правильно делать RCA (Root Cause Analysis), и не о том, какие шаблоны или методики лучше использовать. Она о том, почему RCA в реальной жизни часто не приводит к изменениям и почему отсутствие RCA это не нейтральное состояние, а решение менеджмента, даже если его так не называют.
В какой-то момент появляется ощущение, что RCA всего лишь очередной бесполезный ритуал. На практике сложившаяся ситуация, почти всегда, не проблема плохого анализа. А скорее отражение того, как в компании принимаются решения.
Иногда отсутствие RCA признак зрелости, а иногда симптом того, что управляемость начинает ускользать. Ключевая разница в осознанности этого выбора.
В своей работе я применяю ITIL 4, в связи с этим, я буду использовать терминологию применяемую этого фреймворка.
Привет, хабр!
Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Стратегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, многим это будет интересно.
Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).
Сейчас система находится в тесте около 2 недель. На данный момент профит составляет 5% к капиталу бота, но потеря капитала также возможна. Разберём полностью торговую систему и как провести тестирование.
Все файлы этой торговой системы, а также pine script выложил на github — можете посмотреть на код сами.
Это экспериментальный формат, главная цель объяснить как отобразить текст, но а дальше идёт полный перевод* всех интерфейсов и функций DirectWrite с примерами.
С вводом DPI и белых списков технические средства интернет-цензуры поменялись.
Буквально несколько лет назад ркн не могли заблокировать телеграм из-за того, что вместо сервиса они пытались блокировать АЙПИ адреса и из-за этого отшибнули пол российского интернета. Сейчас большинство впн протоколов заблокированы и один из оставшихся рабочих это VLESS.
К сожалению, у этого протокола есть серьезные проблемы, из-за которых заблокировать его будет проще простого.
В этой статье мы расскажем обо всем.
Привет! На связи Виктор из Cloud4Y. Хочу поделиться практической историей о том, как сделать fail2ban-подобную механику для Exchange на Windows: быстрое обнаружение brute-force по IIS-логам и автоматическая блокировка атакующих IP.
Fail2ban и аналоги привычны для Linux, но когда у тебя on-prem Exchange на Windows, нужен свой инструмент для быстрого обнаружения массовых неудачных логинов и такой же быстрой блокировки источника.
Библиотека bs4, а если точнее её класс BeautifulSoup используется для эффективного поиска элементов на html странице.
Установка:
pip install beautifulsoup4, lxml
Для запросов установите библиотеку requests, если она у вас не установлена:
pip install requests
Тренироваться будем на «тренажёре».
Получаем HTML-документ по HTTP и строим DOM-дерево с помощью BeautifulSoup
Команда Go for Devs подготовила перевод статьи инженеров Datadog о том, как из разрозненных пайплайнов вырастить надёжную мультитенантную платформу репликации данных. В материале — практический опыт масштабирования PostgreSQL, переход к асинхронной репликации, автоматизация через Temporal, работа с CDC и Kafka, а также реальные компромиссы между согласованностью, надёжностью и задержками.
AI-агент который помнит: Python библиотека по рецепту OpenAI
Устал объяснять агенту одно и то же? Я тоже.
Взял паттерн Context Personalization из OpenAI Cookbook и упаковал в pip install:
from agent_memory import MemoryManager
manager = MemoryManager(storage=SQLiteStorage("./memory.db"))
state = manager.load_user("user_123")
prompt = state.to_system_prompt() # Память уже в промпте
Что под капотом:
— Session vs Global память
— LLM-консолидация (5 заметок → 3, умная дедупликация)
— Блокировка PII и prompt injection
— TTL для временных предпочтений
pip install agent-memory-state
Код: github.com/molchanovartem/agent-memory
Почему LangChain не справляется с 10M+ токенов? Разбираемся в RLM — новой парадигме обработки контекста с InfiniRetri (100% accuracy на Needle-in-Haystack), CIRCLE-безопасностью и поддержкой 75+ провайдеров. Полный туториал с кодом.
Кто читал «Мертвые души» Гоголя и даже те, кто в школе делал вид, что читал, а только туда заглядывал, наверняка помнят сцену появления Чичикова в губернском городе NN. Это самые первые 10 строчек в двухтомной гоголевской поэме, да и сцена забавная. «Два русские мужика, стоявшие у дверей кабака против гостиницы, сделали кое-какие замечания, относившиеся, впрочем, более к экипажу, чем к сидевшему в нем. «Вишь ты, — сказал один другому, — вон какое колесо! что ты думаешь, доедет то колесо, если б случилось, в Москву или не доедет?» — «Доедет», — отвечал другой. «А в Казань-то, я думаю, не доедет?» — «В Казань не доедет», — отвечал другой. Этим разговор и кончился».
Бричка у Чичикова была рессорной, на такой ездили «отставные подполковники, штабс-капитаны, помещики, имеющие около сотни душ крестьян, — словом, все те, которых называют господами средней руки». Гоголевским мужикам не было нужды подходить к ней поближе. Они и так видели подбитый кожей обод колеса со спицами и его ступицу (втулку для колесной оси, и в данном случае скорее полуоси), почти наверняка выдолбленную из дуба или вяза. Такие колеса видели их отцы, деды и гораздо более отдаленные предки. Историки техники обычно датируют первые колеса такой конструкции III тысячелетием до н.э., а более острожные их коллеги — рубежом III и II тысячелетий до н.э. Там тоже были спицы, «покрышка» из дубленой кожи и ступица.
Эта ступица и была первым в истории подшипником, а точнее подшипником скольжения, как его потом назвали. В гоголевские времена в бричках ступица была по-прежнему деревянной, со смазкой из березового дегтя, хотя и в нашем отечестве тогда уже появились стальные подшипники скольжения с буксой для смазочного материала. Они были в колесах паровозов и вагонов Царскосельской железной дороги, правда импортных, английских. Подшипники скольжения и поныне широко используются в промышленности и транспорте как в современном их виде из высокотехнологичных материалов и порой вычурной формы, так и в исконном шумерском виде.
Представьте классический сценарий в мобильном приложении: пользователю нужно выбрать год рождения, час будильника или количество товаров в корзине. На iOS для таких случаев давно существует элегантное и интуитивное решение - Wheel Picker (или UIPickerView). Этот компонент стал неотъемлемой частью языка дизайна Apple. В этой статье я расскажу вам, как реализовать такой же компонент в Android.
Приготовьтесь, будет много математики!
В начале года я увидел уже наверное с десяток кричащих заголовков о тотальном контроле ФНС за переводами на карту, в духе:
Архитектура сложных форм. WEB-Frontend.
(VueJS, TypeScript, Compositions API, Pinia)
Архитектура форм, в которых:
- сложная бизнес логика
- множество полей
- валидация (frontend + backend)
Дублирование, использование неразличимых деталей, рассогласованность символов, путаница и куча других недоразумений...
Впереди подробный разбор перлов дизайнерских решений в macOS Tahoe с оглядкой на старое-доброе руководство Macintosh Human Interface Design из далёкого 1992 года. — прим. пер.
На Авито выписал IPTV приставку. Модель: Imaqliq G-Box.
Для данной модели уществует возможность удалённого подключения через Telnet.
Логин: pcp
Пароль: LoaddAj7
Но это не всё
30 000 роботов в год. Мозг Gemini AI. 2000 TFLOPS на борту. Фабрика будущего только что анонсирована на CES 2026. На этот раз это не демо.
В 2017 году Google продала Boston Dynamics компании SoftBank.
«Слишком сложно.» «Нет возврата инвестиций.» Гигант из Маунтин-Вью избавился от мирового лидера в гуманоидной робототехнике.
Девять лет спустя, на CES 2026: Google DeepMind и Boston Dynamics Atlas совместно объявляют о первом массовом производстве когнитивных гуманоидных роботов.
Самая ироничная часть? Аарон Сондерс, 22 года в Boston Dynamics, покинул компанию... за три месяца до анонса. Направление: DeepMind, в качестве вице-президента по разработке аппаратного обеспечения.
Совпадение? В индустрии на $5 триллионов ничего не бывает просто совпадением.
Оптимизация кода. Что быстрее: циклы vs стрелочные функции. Простая задача с собеседования. Разбор простых итераций с примерами кода
В полупроводниковой отрасли, кажется, назревают перемены. А дело в том, что мы все ближе приближаемся к ограничениям в использовании кремния. Этот материал десятилетиями был основой технологического прогресса, но дальнейшее уменьшение транзисторов все чаще сопровождается утечками тока, ростом тепловыделения и усложнением производства. И угадайте, какая страна в очередной раз обещает изменить вообще все? Правильно, Китай. Там делают ставку на ультратонкие двумерные материалы как возможную основу следующего этапа миниатюризации и энергоэффективности.
В начале 2026 года в Шанхае запустили инженерную демонстрационную линию по выпуску процессоров на основе дисульфида молибдена. Проект развивает компания Shanghai Atomic Technology, основанная в феврале 2025 года профессором Бао Вэньчжуном из Фуданьского университета. Переход к полномасштабному производству здесь планируют начать уже в июне 2026 года. Давайте разберемся, что здесь и как.
Долгие ML-тренировки, срочные PR и боль от git checkout посреди эксперимента – знакомо?
git worktree позволяет держать несколько веток в разных директориях одновременно и не убивать запущенные процессы.
В статье – практический workflow для ML-инженеров: параллельные эксперименты, большие датасеты, изоляция окружений и интеграция с Cursor. Всё – с командами и реальными сценариями.
