Разработка

Наследование — это механизм, который позволяет создавать новый класс (наследник или дочерний класс) на основе уже существующего (родителя или базового класса). Дочерний класс автоматически «забирает» все атрибуты и методы своего родителя. Ему не нужно определять их заново.

Проще говоря, вместо того чтобы говорить: «Гоблин — это что-то, у чего есть здоровье и атака. Дракон — это что-то, у чего есть здоровье и атака», мы говорим: «Сначала создадим общий шаблон "Враг" с базовыми характеристиками. А гоблин и дракон — это разновидности этого врага, которые наследуют всё от него и добавляют что-то своё».

Привет, Хабр! На связи Маргарита Сорочинская, технический писатель отдела архитектуры в Рунити. Хочу рассказать, как мы в компании подошли к описанию API в Swagger — и почему решили перенести туда всё, что раньше жило в Confluence. А еще поделюсь с вами стартерпаком для описания API в Swagger, пошаговой инструкцией и всеми ссылками, чтобы для вас этот путь был уже более простым.

В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.

Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино.

Все знают о Leetcode — его можно любить, ненавидеть, презирать или даже бояться, но равнодушным точно не останется никто.

Эта статья — впечатления о моём 600-дневном марафоне на этой платформе, динамике моих скилов и ответе на главный вопрос «надо ли решать там задачи?».

Все было спокойно, пока мы с другом не заключили спор — сможем ли мы решить 100 задач до конца 2023 года? А это было 50 задач всего за 1 месяц — декабрь.

На одном из моковых собеседований мы услышали, что для прохождения алгоритмического этапа может хватить решения 50 задач на Литкоде. 

Челлендж в 100 задач оказался достаточно легким — Новый год мы встречали уже с круглым числом выполненных задач в профиле. Так быстро мы решили не останавливаться — Покоренная вершина стимулировала покорить новую — 200 задач к началу лета (за 5 месяцев).

В конце челленджа в 200 задач мой друг принял решение сойти с дистанции — переизбыток алгоритмов в крови, голове и остальных частях тела вызывал у него дискомфорт и галлюцинации, поэтому в его профиле красуется круглое «200», а я же к этому времени только «разогрелся» и вошел во вкус.

24 февраля 2024 в течении недели Leetocde предлагал неплохие и не очень сложные задачи на дейли челлендже, и у меня случайно получился стрик в районе 10 дней подряд.

Сбивать стрик было как‑то жалко — это же целых 10 дней. Так и началась долгая история в 600 дней...

Во вторник, 28 октября, основатель Microsoft, Билл Гейтс, отметил 70-летие. В этом году его детищу, корпорации Microsoft, исполнилось 50 лет. Масштаб влияния компании беспрецедентен: её операционная система Windows сегодня используется примерно на 70% настольных компьютеров и ноутбуков по всему миру, а число пользователей превысило миллиард.

С этим секретным трюком хакеры зарабатывают 💸 $XX,000+ — теперь твоя очередь.

Введение

При Internationalized Domain Name (IDN) homograph атаках используются символы разных языков, которые выглядят практически одинаково, например, латинская «a» и кириллическая «а». На первый взгляд результат выглядит как обычный домен или адрес электронной почты, но на самом деле происходит подмена на похожие, но технически разные Unicode символы.

Например:

Электронная почта в Unicode кодировке: аdmin@example.com

В формате Punycode: xn — dmin-7cd@example.com

Когда поставщики услуг электронной почты или аутентификации, не могут должным образом различать эти визуально похожие символы, это может привести к серьёзным уязвимостям, таким как: захват учётных записей при регистрации, сброс паролей или даже обход защиты 2FA, что представляет высокий риск, если не принять надлежащих мер.

Мир вокруг нас сложен и удивителен. Все, от величественных гор до мельчайших частиц, подчиняется нерушимым законам природы, в оркестре которой важен каждый участник, но лишь математика, физика и химия могут претендовать на роль первой скрипки. Полагаясь на основы этих наук, можно объяснить практически все объекты, явления и эффекты, наблюдаемые где-либо. Но важным словом в этом вполне утвердительном выражении является «практически». Одной из самых сложных и важных загадок остается происхождение жизни на нашей планете. Самая распространенная теория заключается в спонтанном возникновении. Самой же нестандартной — инопланетяне, но е лучше оставить для Малдера и Скалли. Гипотеза, которая до сих пор претендует на звание верной, гласит, что жизнь в своем первородном виде попала на Землю извне в виде микроорганизмов, а затем начался процесс ее развитии и эволюции уже на планете. Ученые из Имперского колледжа Лондона (Великобритания) разработали математическую модель, которая заставляет усомниться в теории спонтанного возникновения жизни и поверить в панспермию. Как работает данная модель, и каковы ее результаты? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Даже если вы избегали ChatGPT и его многочисленных аналогов, то наверняка сталкивались с обработкой текстов ИИ хотя бы в поисковой выдаче. Большие языковые модели (LLM) сейчас применяют повсюду. Проблема в том, что все они построены на одной и той же архитектуре трансформеров, поэтому страдают от общих недостатков. В этой статье эксперты из лаборатории искусственного интеллекта компании «Криптонит» расскажут о существующих ограничениях LLM, наметившихся путях их преодоления и о том, какими будут следующие большие языковые модели.

Эпоха трансформеров началась стремительно, и Marvel здесь ни при чём. Исследование OpenAI «Scaling Laws for Neural Language Models» показало, что эта архитектура с механизмом самовнимания легко масштабируется. Производительность LLM предсказуемо растёт с увеличением размера модели, объёма датасетов и доступных вычислительных ресурсов, а это — залог коммерческого успеха. Поэтому в 2020-2021 начался бум развития LLM. Каждая крупная ИТ-компания хотела представить свою модель с миллиардами параметров (и получить миллиарды долларов от инвесторов).

Однако в последующей работе «Training Compute-Optimal Large Language Models» от DeepMind появилось важное уточнение: существующие модели слабо оптимизированы по отношению данных к параметрам. Поэтому при дальнейшей разработке моделей стали фокусироваться в том числе и на качестве данных, а не только на размере. 

Поначалу простое масштабирование и увеличение доли качественных датасетов в обучающих наборах действительно приводили к экспоненциальному росту возможностей LLM. Наверняка вы помните, как с каждым релизом ChatGPT умнел (а мы глупели).  

Представьте, что у вас есть карта города, способная «рассказывать истории» про людей, дороги, дожди и события — прямо сейчас, вживую. С помощью платформы Atlas анализ города превращается в чтение интерактивной хроники, а не в просмотр сухой статистики.

Привет! Меня зовут Аня, я руковожу службой аналитических платформ в Яндексе. Сегодня я расскажу про один из наших инструментов — SaaS‑платформу Atlas. Ей пользуются аналитики из Яндекс Такси, Доставки, Лавки и других сервисов Яндекса. Atlas помогает визуализировать данные, быстро находить и проверять гипотезы, а ещё — оперативно делиться инсайтами. Под катом — подробности о том, как работает платформа и с какими кейсами она помогает справляться, а также как вы можете попробовать её в деле. 

Транзакции — не про «магическое ACID», а про конкретную механику согласованного доступа к данным под нагрузкой.

Эта статья объясняет как реально работают уровни изоляции и чем отличаются популярные СУБД на практике.

Мы разберём:

Музыканты - ребята творческие. И называют они себя и свои произведения тоже творчески. Иногда так заковыристо, что программистам стримингов и музыкальных сервисов остается только посочувствовать.

Вот, казалось бы, что может быть проще: создать базу треков и исполнителей. Пишем имя артиста/группы, название альбома, список треков и даем возможность по ним искать. Но потом натыкаемся на исполнителя Prince, который изменил своё имя на знак, который не существует и начинаем печалиться, потому что непонятно, как его искать после переименования. Фанаты вроде как нашли выход и предложили использовать 4 спец.символа юникода Ƭ̵̬̊, что тоже похоже на костыль, а задавать старое имя как псевдоним, вроде как концептуально неправильно. Ну или попадаются металлюги Brouillard, у которых каждый альбом называется так же - Brouillard. А каждый трек внутри альбома имеет такое же название.

Но это еще цветочки, потому дальше тесты целостности библиотеки начинают падать, так как в ней попадаются треки длиной либо одну секунду, либо 639 часов. Ну или встречаются треки с нулевым номером, потому что это так называе "секретные" композиции, которые можно было найти включением первого трека и переключением плеера назад. Как вы понимаете, сегодня мы поговорим о музыкальных edge-случаях. Заходите, будет интересно.

Привет, Хабр! Меня зовут Станислав, я аналитик данных с трехлетним опытом и выпускник курса «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Я расскажу, как проходил собеседования, с какими сложностями столкнулся и почему ходить на интервью стоит всегда — даже если у вас есть работа.

Привет, коллеги! Год продолжает радовать нас мощными апдейтами!) Делимся подборкой самого интересного, что случилось в мире DevOps-инструментов недавно.

Динамическое обновление ресурсов Pod и Kubernetes

Одна из самых крутых фич, которая стала стабильной в Kubernetes 1.33, - это возможность изменять запросы и лимиты CPU/памяти у работающих подов без их перезапуска.

С 11 по 22 ноября 2025 года в Российском новом университете пройдут тренинги предпринимательских компетенций. Мероприятие организовано Московским физико-техническим институтом совместно с Российским новым университетом в рамках федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства».

Одним из ключевых элементов электронных устройств являются многослойные печатные платы, которые позволяют объединить несколько слоев проводников в одной конструкции. В данной статье мы рассмотрим особенности разработки стека многослойной печатной платы, которые включают в себя выбор материалов, определение толщины и количества слоев, а также технологии производства. Начнём с выбора типов медной фольги.

Для производства печатных плат применяются различные типы медной фольги в зависимости от требований к конечному продукту и его техническим характеристикам.

Наиболее популярными типами медной фольги, используемой в производстве печатных плат, являются электроосаждённая медь (ED Copper) и Рулонно отожженная медь (RA copper).

ED (англ. от Electrodeposited) Copper - это медная фольга, которая получается путем электролитического осаждения меди на поверхности тонкой подложки. В этом процессе барабан вращается в электролитическом растворе, и реакция электроосаждения используется для "выращивания" медной фольги на барабане. При вращении барабана полученная медная пленка медленно наматывается на ролик, образуя непрерывный лист меди. Она обладает высокой чистотой и электропроводностью, что делает ее идеальным выбором для производства печатных плат, где требуется высокая точность и надежность.

RA (англ. от Rolled-annealed) Copper - Рулонно отожженная медь - производится путем многократной прокатки и отжига толстых медных слитков. Сырье загружается в плавильную печь для отливки в слиток квадратной колоннообразной формы. Затем слиток нагревают и многократно прокатывают для уменьшения его толщины и увеличения длины. На рисунке ниже мы можем видеть увеличенную структуру поперечного разреза этих двух видов фольги.

Вопрос запуска полноценного рабочего места на мобильном устройстве в последнее время становится все более актуальным – конечно не для всех пользователей, а для тех, кто работает в дороге, должен заполнять документы или обращаться к корпоративным системам, как говорится «в полевых условиях». В этой статье мы расскажем о том, чем RED OS Mode отличается от других подходов к решению этой задачи.

БигДата всегда звучит красиво — пока не нужно по ним искать и за нее платить.

Когда данные перестают влезать в индекс, а поиск тормозит — дело не в БД, а в архитектуре.Рассказываю, как мы перестроили систему на связке PostGIS + OpenSearch и добились отклика в десятки миллисекунд.

Ученые из МФТИ, Института теоретической физики им. Л.Д. Ландау и Физико-технического института им. А. Ф.  Иоффе провели теоретическое исследование диффузии экситонов. Они рассмотрели это физическое явление в муаровых сверхрешетках переходных металлов.

От автора: публикую главы из своей книги «Прекрасный, опасный, кибербезопасный мир». Она была написана еще в благодатные доковидные времена, когда мир был совсем другим. Многое изменилось, но базовые вещи относительно безопасности остались те же, так что книжка по‑прежнему неплоха.

Криптографическая уязвимость Evolution Marketplace: Анализ кражи Исследование безопасности ECDSA подписей крупнейшего даркнет-рынка