Разработка

Классика жизни: ввёл в терминале команду, не до конца понимая последствий. И поплатился за это удалением активной базы данных.

Clickhouse никогда не удаляет ваши данные, главное помнить об этом и знать где искать. Наш кейс миграции на Clickhouse Keeper, история потери и восстановления данных

Всем привет! Если вы хоть раз ловили себя на мысли, что устали от рутины однотипных действий при проведении пентеста или, что после N-го часа пентеста потеряли нить атаки — эта статья для вас.

Всё чаще и чаще звучат идеи внедрения AI‑агентов в работу пентестеров, но не в виде кнопки «взломать всё», а в виде универсального помощника для автоматизации рутины и роста общей эффективности процессов.

В этой статье очень подробно разберём установку и настройку такого AI‑агента ну и, конечно же, испытаем.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как можно компилировать Python в быстрые, кроссплатформенные исполняемые файлы без изменения исходного кода. Автор подробно разбирает архитектуру компилятора, объясняет, зачем «понижать» Python до C++, как типы позволяют «приручить» динамику языка и почему эмпирическая оптимизация даёт лучший результат, чем ручной тюнинг.

Привет, Хабр! Меня зовут Пётр Чекмарёв, я старший инженер компании YADRO, занимаюсь компьютерным зрением на мобильных устройствах и низкоуровневой оптимизацией плотных вычислительных функций.

Оптимизация кода — вечная тема, особенно актуальная в дни триумфального шествия искусственного интеллекта. Оптимально написанные, но изолированные ядра сетей составляются в разные последовательности в зависимости от архитектуры модели. Но, если дать им информацию друг о друге во время компиляции, сеть удастся заметно ускорить. Выгружать программу для перекомпиляции, будь она движком инференса или СУБД ,— бессмысленно, поэтому компилировать надо во время работы, Just-In-Time. Я расскажу про свой пет-проект векторной JIT-кодогенерации и покажу, как она помогает в оптимизации.

Привет, Хабр! Меня зовут Игнатий Цукергохер, я фриланс-журналист и блогер. На Хабре в основном пишу про технику и выкладываю интервью, но решил вернуть рубрику обзоров мероприятий. И начну с такой камерной и при этом хардкорно-айтишной встречи, как True Tech Arch #8.

От корпоративной ИТ-архитектуры сегодня ждут скорости, устойчивости и понятной ценности для бизнеса, но она все еще часто существует в виде схем, презентаций и документов, которые быстро устаревают и мало помогают в ежедневной работе команд. На конференции True Tech Arch #8, последней встрече Гильдии архитекторов MWS в 2025 году, рассказывали, как выбраться из этого замкнутого круга.

В этом материале расскажу про основные темы, которые на ней поднимались: переход от Big Data к Small Data и Data Lakehouse, способы превратить архитектуру в исполняемую и измеряемую систему, а также изменение роли архитектора и коммуникаций между командами при внедрении AI-ассистентов.

Если вы настроили многоузловой кластер Kafka, то, вероятно, знаете, что в нем есть части конфигурации, общие для кластера, а есть уникальные для каждого узла.

В этой заметке я описываю свой способ проведения централизованного обновления конфигурации брокеров.

Поменяли на одном брокере — настройки применили везде.

Bourne again shell.

1) Задача и исходные предпосылки

Требуется организовать двусторонний аудиоканал между двумя устройствами Magewell Pro Convert Audio DX поверх сети на базе SRT. Формулировка выглядит простой, однако за ней обычно скрывается типичная путаница между тремя разными сущностями:

1. Аудиоканалы (например, стерео = 2 канала L/R).

2. SRT‑потоки / SRT‑сессии (каждая сессия переносит медиапоток в одном направлении).

3. Сетевые роли Caller/Listener (кто инициирует соединение и как это проходит через NAT/динамические IP).

Euclid Lab провела воспроизводимый эксперимент на базе Pro Convert Аudio DX : подтвердить одновременную двустороннюю передачу стерео‑аудио (full‑duplex) между двумя устройствами, используя простой и прозрачный метод контроля — USB Audio + две копии VLC на каждом ПК.

Привет, Хаброжители! Мы хотим поделиться с вами главой из книги «Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации» Валерия Бабушкина и Арсения Кравченко. Это подробное пошаговое руководство, призванное помочь вам на всех этапах раз­работки ML-системы: от сбора информации и выполнения предварительных шагов до разработки, запуска в эксплуатацию и последующего сопровождения.

Как следует из названия, книга посвящена именно проектированию ML-систем. Мы не сосредоточиваемся на какой-то одной технологии, а предлагаем универ­сальный фреймворк для решения задач, связанных с созданием, сопровождением и совершенствованием ML-систем различного масштаба и сложности.

Недавно я был на интересной лекции по созданию моделей личности с помощью сверхбольших промптов для LLM в библиотеке им. Фёдорова от лектория «Футурчай». Концепции, прозвучавшие на ней, оказались настолько интересными, что я решил познакомить с ними Хабр.

Шариковые мыши и забитая в них пыль, колоритные сайты с гостевыми книгами, форумы и мееееедленный выыыыход в Сеть. А главное — писк диалап‑модема. Мы собрались с коллегами Сlevertec и вспомнили, как это было. Вот наши истории.

Разбираемся, как работать с ICMP в Android, не имея прав root. От отправки простого ping-пакета до разбора служебных ICMP-сообщений.

Приветствую всех!

Уже не раз я рассказывал про устройство сотовых сетей разных стандартов и годов. Но общим там было одно: базовая станция в любой сотовой сети - достаточно мощное, габаритное и дорогостоящее устройство. Но начиная со стандарта 3G появились их миниатюрные аналоги - фемтосоты.

Как же они устроены, что позволяют реализовать полноценную базовую станцию в корпусе устройства, занимающего места не больше, чем обычный Wi-Fi роутер? Сейчас и разберёмся. Заодно узнаем, как они вообще работают, а также немного поговорим о том, почему вам очень вряд ли удастся самим запустить такую штуку дома.

Разрабатывая новую систему отчетности, возник вопрос – а не добавить ли нам AI как-нибудь куда-нибудь? Не, ну а что – это модно, стильно, да и вообще - ни один нормальный новый проект не может вынести отсутствия AI. Задача не выглядела сильно сложной. Прокинуть вопрос пользователя из интерфейса на бэк – стандартная задача, Ollama устанавливается парой кликов, скачать и запустить модель – это 2 команды, а то и одна, если хорошо постараться. Доступ к модели возможен по web api из бэка на C#, документация по Ollama есть… Что тут может пойти не так, верно?

Привет, меня зовут Саша, и я разрабатываю на JavaScript. В прошлый раз мы разбирались с методами объектов и идентификатором this, научившись делать объекты по-настоящему живыми и независимыми.

Сегодня двинемся дальше. Покажу, как создавать множество однотипных объектов, не копируя код раз за разом. Мы разберемся с функциями-конструкторами и оператором new — тем самым фундаментом, на котором строятся современные классы в JavaScript. Как всегда, расскажу все доступно и просто, поехали!

Цель анализа — оценить логический смысл и научную достоверность этих утверждений:

Всем девчонкам нужен тот, с кем их огонёк не гаснет
Как за каменной стеной, с красной ниткой на запястье
Полный бабочек живот, и сердечко рвёт на части
Ты писала до него семь ошибок в слове «счастье»

Привет, Хабр! Меня зовут Владислав Волох, я руковожу группой разработки сервиса DataSphere в Yandex Cloud — и я люблю учить нейросети тому, что делать вручную не хочется. Эта любовь к инженерным решениям и ML пригодилась в быту: так появился мой пет‑проект автомата для приготовления простых коктейлей со встроенной базой рецептов, который уже полюбился многим коллегам. 

В этой статье расскажу, как это работает и как я собирал свой аппарат под управлением iOS, не написав при этом ни одной строчки кода.

Команда AI for Devs подготовила перевод большого эссе об ИИ и экономике будущего. Автор разбирает, почему рост возможностей моделей сам по себе не гарантирует процветание, как замещение труда может подорвать спрос и почему без циркуляции ценности экономика ИИ рискует зайти в тупик.

В этой статье не будет сложной математики или языков программирования. Это история о том, как студент‑медик с нулевыми знаниями Python испытал психоз в температуре и слившись сознанием с ИИ, написал своего Telegram‑бота.

Как парсить тысячи VLESS‑ключей с GitHub? Как отличить живой сервер от мертвого за 2 секунды? Как генерировать QR‑коды и JSON‑конфиги в оперативной памяти, чтобы не убить бесплатный сервер? (ответов на эти вопросы слава Богу НЕ будет!) Почему реклама такая убогая? Зачем он всему интернету рассказывает, что ты дурачок, раньше только дома знали...

Гайд, как грипп, выгорание и умение ИИ следовать настроению пользователя создали новое хобби и почему программировать — это хотя бы весело.

А самое главное — что вы видите на рисунке? Будьте внимательны — от этого зависит диагноз.

Переход из одной большой компании в другую — обычная практика. Такие трансферы далеко не всегда связаны с проблемами на старом месте работы, иногда они просто помогают расширить или углубить экспертизу, разобраться в новых задачах и вырасти в заработке.

Хабр, привет! Меня зовут Раф, я работаю аналитиком ценообразования в Авито (а раньше — в Яндекс Лавке), преподаю машинное обучение в Центральном университете, окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. В этом материале расскажу, как переходил из Лавки в Авито и к чему стоит быть готовым аналитикам, которые захотят повторить мой опыт.