Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как делать код на Python быстрее без переписывания проектов с нуля. В статье 10 практичных приёмов — от sets и bisect до локальных функций и предвыделения памяти — которые дают реальный прирост скорости в типовых сценариях.
Привет, на связи Виктор Степанов, лид одной из core-команд GitVerse. Сегодня хочу поговорить о важном аспекте нашей платформы — пользовательском опыте. А именно о том, как мы разрабатывали тёмную тему для GitVerse. Это был не просто косметический апгрейд, а полноценный инженерно-дизайнерский проект, в котором переплелись эргономика, технические ограничения и, конечно, ожидания пользователей.
Привет, Хабр! Давайте знакомиться! Меня зовут Дима. Я много лет работаю системным аналитиком.
За моими плечами – десятки проектов по разработке и внедрению программного обеспечения, где я не только проектировал, но и проводил ревью процессов других аналитиков и специалистов заказчика. Кроме того, регулярно проводил обучение по нотации BPMN (Business Process Model and Notation).
В процессе работы я активно изучал статьи, книги, стандарты и проходил курсы по проектированию процессов. Для маленьких учебных задач с несколькими операция и условиями эти материалы были очень полезны. Но когда дело доходило до реальных бизнес-процессов – они не помогали.
Именно поэтому в нескольких статьях я решил поделиться своим практическим опытом и размышлениями по проектированию схем бизнес-процессов в нотации BPMN. Надеюсь, что они помогут аналитикам и тимлидам быстрее изучить нотацию BPMN и начать правильно её использовать.
Проанализировав много статей по BPMN на хабре, сайтах онлайн школ и редакторов моделей процессов я увидел, что большинство начинается однотипно с того, какой это классный стандарт, как он необходим каждой компании. Чтобы внести небольшое разнообразие и не повторяться я, начну рассматривать BPMN с его недостатков. Я уверен, что аналитикам и тимлидам, которые хотят внедрять новый инструмент, хочется в первую очередь понять его ограничения и недостатки.
Отдельно хочу обратить внимание на ловушку, в которую попадают даже опытные аналитики и тимлиды при работе с BPMN на реальных проектах. Если у них не получается отобразить процесс элегантно, то появляются сомнения «Если BPMN так хвалят во всех статьях, и он используется всеми специалистами, значит проблема во мне и моих профессиональных способностях?!». В этой и следующих статьях по проектированию процессов я постараюсь развеять эти сомнения, чтобы у аналитиков, попавших в такую ситуацию, было больше шансов сохранить веру в себя, не выгореть и успешно завершить проект.
Статья об опыте и возможных преимуществах использования окон веб-браузера вместо вкладок веб-браузера.
Привет, Хабр! Меня зовут Виталий Сушков, я .NET-разработчик и техлид в Т-Банке.
На конференции DotNext в 2024 году я выступал с докладом о применении механизма декларативного партицирования таблиц в PostgreSQL.
Я расшифровал и дополнил доклад. В статье расскажу об одном из наших сервисов, который фиксирует факты взаимодействия между банком и клиентами по вопросам кредитных задолженностей. Однажды этот сервис перестал справляться со своими обязанностями, потому что резко выросли объемы обрабатываемых данных. Покажу, как в условиях жестких ограничений по ресурсам и времени мы вернули этот сервис к жизни и с помощью партицирования обеспечили его стабильную работу в будущем.
Привет, Хабр! Сегодня проверим, какая нейросеть лучше помогает в программировании. На дворе 2025 год у нас подоспел GPT-5.1, подтянулись конкуренты вроде Grok от xAI и DeepSeek из Поднебесной, а на отечественной сцене выступают обновлённая Алиса от Яндекса и сберовский GigaChat.
Скорее всего, вам доводилось слышать о градиентном шуме, вернее, о той его версии, которая называется шум Перлина и описывает одну конкретную реализацию, сопряжённую с различными оптимизациями на уровне ЦП. Поскольку это невероятно мощный инструмент для творческой работы, он используется практически везде: при создании визуальных эффектов, видеоигр, процедурно-математического искусства и т.д. Да, как следует настроить его — порой тонкая работа, и неисправная реализация на первый взгляд всё равно может выглядеть хорошо или интересно. В конце концов, «смотрится неплохо, а я художник, я так вижу».
Чтобы глубже и результативнее понять градиентный шум, мы сначала изучим его одномерную версию (в литературе этот случай обычно не рассматривается), а затем медленно пойдём вверх по лестнице измерений в сторону усложнения задачи. Эту тему мы будем рассматривать с точки зрения графического процессора (GPU), а не с точки зрения обычного ЦП. Все примеры кода и анимации, приведённые в этой статье, реализованы на WebGL2/GLSL (надеюсь, это будет не слишком сильно сказываться на производительности). Примеры должны работать на большинстве современных устройств.
Сейчас в открытом доступе мало крупных датасетов сервисов коротких видео, но это уникальный формат для рекомендательных алгоритмов. В отличие от музыки или длинных видео они не могут потребляться в фоновом режиме, а каждый показанный ролик получает от пользователя реакцию. Даже если он не оставит лайк, досмотр видео до конца или пропуск уже считаются обратной связью. Именно поэтому мы выложили в открытый доступ датасет VK-LSVD. С его помощью инженеры и ученые смогут развивать и совершенствовать рекомендательные алгоритмы.
Речь пойдёт о нюансах использования Web Audio API и Web MIDI API для синтеза звука в браузере, методах датабендинга и сонификации, UX при использовании клавиатуры и мыши в музыкальных целях, а также почему браузер ungoogled-chromium лучше Google Chrome
Испанская футбольная лига LaLiga известна в сети уже несколько лет довольно своеобразной «борьбой с пиратством», от которой страдают все окружающие.
В 2025 году это дошло до пика — LaLiga удалось получить официальное разрешение суда на «динамические блокировки пиратских сайтов» — после чего они немедленно забанили в Испании инфраструктуру Cloudflare, и начался полный хаос.
Рассказываем об основных моментах этой знаковой истории про схватку технологий со здравым смыслом — а наш эксперт Дмитрий Никонов анализирует техническую сторону дела и прогнозирует развитие таких кейсов в будущем.
OpenAI — компания, являясь одним из лидеров в сфере создания искусственного интеллекта, владеет несколькими десятками патентов. Разбор некоторых из них представлен здесь. Однако наша сегодняшняя цель — рассказать о научных разработках рядовых сотрудников фирмы.
Кейс Hello: миграция 100+ млрд строк с ClickHouse на StarRocks. Как ускорить аналитику в 5 раз, снизить расходы на инфраструктуру на 80% и построить real-time DWH. Разбор архитектуры, самописных инструментов валидации и подводных камней перехода.
Привет, Хабр!
Время от времени я возвращаюсь к своему pet-проекту голосового ассистента с кодовым именем «Альфа», который разрабатывался как приватный голосовой интерфейс (а-ля «умная колонка») для управления своим «Умным домом». И в этот раз – так сошлись звезды или под влиянием магнитных бурь – мне очень захотелось добавить новый навык. А что из этого вышло, читайте далее.
Современные ML-системы опираются на CPU и ускорители — тензорные или графические. Но их производительность часто ограничена пропускной способностью шины между CPU и GPU: данные приходится постоянно перегонять туда-сюда, и выигрыш от ускорителя нередко тает.
Что если есть архитектура, где этого узкого места нет? RISC-V предоставляет гетерогенность принципиально нового уровня, объединяя ключевые компоненты устройства на одном кристалле, что снимает одно из главные ограничений производительности в ML. Но одних процессоров здесь мало — нужна еще экосистема библиотек.
Привет всем!
Хочу поблагодарить каждого, кто высказал конструктивную критику в адрес моего предыдущего поста про расчет электрики для частного дома. Благодаря вам я избежал целой кучи ошибок и успел вовремя переделать проект. После прочтения комментов стало ясно, что нужно было тщательнее учить матчасть. В итоге я несколько дней штудировал тему расчетов электрики, и теперь готов поделиться всем, что узнал.
Привет! Меня зовут Виталий Шишкин, я эксперт продукта PT Container Security. За годы работы над продуктом MaxPatrol 10 мы строили аудит Linux на базе подсистемы auditd, которая решала свою задачу и достаточно просто настраивалась, но ситуация поменялась с появлением контейнеров, которые auditd корректно поддерживать не умеет. Поэтому эта задача потребовала не просто смену решения для аудита системы, но и создание целого продукта, который сможет учитывать особенности Kubernetes и используемые им технологии ядра Linux.
Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, как быстро растущие AI-ассистенты меняют саму природу разработки. Их код выглядит безупречно — но всё чаще решает не ту задачу, что стоит перед нами. Где проходит граница между ускорением и самообманом, и какую новую ответственность это накладывает на инженеров?
Джаваскриптеры давно мечтают о безопасной изоляции кода, чтобы можно было выполнить сторонний скрипт или библиотеку в своём песочном замке, без риска повредить глобальные объекты или залезть друг другу в прототипы. Сейчас для этого есть костыли, либо создавать скрытый <iframe> (у которого свой глобальный контекст), либо городить сложные рентаймы. В Node.js есть модуль vm и контексты, но и они далеки от идеала. Но на горизонте замаячило штатное решение от TC39, ShadowRealm API. От названия веет чем-то мистическим, но по сути это просто способ создать новый глобальный JavaScript-контекст в рамках текущего потока, и исполнить в нём код изолированно от основного.
Мы построили систему речевой аналитики на базе искусственного интеллекта. Она распознаёт речь, выделяет проблемные диалоги и автоматически оценивает качество звонков. Рассказываю, как мы выстраивали пайплайн распознавания и анализа речи, боролись с искажениями моделей и добивались того, чтобы ИИ понимал разговорную речь не хуже человека.
Два года я исправно заносил деньги хостерам. Сначала это были копейки за пару vps, потом захотелось управляемую базу данных, потом s3 для бекапов, и вот я уже смотрю на счет в 40 долларов ежемесячно за проекты, которыми пользуюсь я и полтора моих друга.
В какой-то момент жаба победила. Я посмотрел на полку, где пылился списанный корпоративный ноутбук с мертвой батареей, и решил: пора.
Если вы думаете, что это история про успешный успех и экономию - вы ошибаетесь. Это история про боль, перегрев и Docker на bare metal, но я ни о чем не жалею.
Вводные данные были так себе.
Ноутбук 2015 года. Core i5, 8 ГБ памяти, ssd на 256. Экран разбит, клавиатура залита кофе еще прошлым владельцем.
Главный плюс ноутбука в качестве домашнего сервера - встроенный ups. Батарея держала минут 15, но этого хватало, чтобы пережить мигание света в подъезде и корректно погасить базу, если электричество отрубили надолго.
Я накатил туда ubuntu server, кинул ноутбук под шкаф в прихожей и подключил витую пару. Сразу совет: не используйте wifi для сервера, даже если роутер стоит в метре. Пакеты будут теряться, а вы будете терять нервы при дебаге, почему ssh отваливается каждые полчаса.
