На imcdb.org энтузиасты уже два десятка лет отмечают автомобили в фильмах: кадры, марки, модели. Верифицируют находки на форуме, спорят о деталях. В итоге появилась крупнейшая база «машин‑актёров» в кино: 1,75 млн страниц с кадрами и описаниями транспорта из фильмов разных стран. Я собрал всё это в один датасет.
Привет, Хабровчане! Этот цикл (надеюсь) статей будет посвящён моему пути в создании своего собственного решения по струйной печати. Это будет что-то вроде блога или дневника разработчика в котором постараюсь изучить как же всё таки работает печатающая головка у принтера и как ей можно управлять с помощью микроконтроллера. А также нас ждёт интригующий ответ на вопрос: "Если ли место DIY и OpenSourse в мире струйной печати".
Наивные клеточные автоматы — плохое объяснение нашей Вселенной. Они полезны как инструмент моделирования и как «песочница» для идей, но фундаментальную физику они не воспроизводят. Чтобы стало похоже, нужно сменить почти всё — а это уже другая история.
Продолжаю изучать различные UI/UX/CX кейсы в мобильных приложениях, веб-сайтах и в реальном мире. Дизайнерам и менеджерам по продукту, чтобы вдохновиться и добавить в заметки.
Под катом: Revolut, Intsagram, Matreshka.
Всё самое интересное из мира кибербезопасности /** с моими комментариями.
На этой неделе новости про крупнейшую атаку на npm, бывший руководитель безопасности WhatsApp рассказал как ему не давали работать, про утечку данных всех жителей Вьетнама и другие только самые важные и интересные новости из мира информационной безопасности.
Прежде чем рассматривать порядок и случаи уничтожения, важно понимать определение этого понятия. Уничтожение персональных данных в российском законодательстве означает действия, после которых невозможно восстановить содержание персональных данных в информационной системе и/или в результате которых уничтожаются материальные носители персональных данных consultant.ru. Иными словами, данные должны быть удалены безвозвратно, чтобы ни в электронном виде, ни на бумажных носителях нельзя было восстановить информацию о субъекте данных.
Всем привет! Меня зовут Александр Андреев, я инженер данных. Сегодня я хочу рассказать вам о библиотеке Polars - потенциальной замене Pandas, любимой у большинства дата-инженеров и дата-саентистов библиотеки для работы с данными.
В своей статье я последовательно пройдусь от истории библиотеки Polars до примеров кода, технических аспектов ее производительности и в конце дам ссылки на все бенчмарки, обучающие материалы и дополнительные статьи, которые использовались для написания данного обзора-туториала по этой замечательной библиотеке.
Когда говорят о продвинутых ИИ-моделях, чаще всего обсуждают точность фактов или впечатляющую скорость ответа. Но если копнуть глубже, становится ясно: настоящая магия — в умении рассуждать и строить сложные цепочки мыслей. Недавнее исследование показало, что обычное обучение с подкреплением меняет не только цифры в метриках, но и заставляет модель внутренне перестраиваться. Постепенно появляется четкое разделение — где просто выполняется инструкция, а где возникает настоящий план, со своими “давай попробуем” и “а что если”. Оказывается, важнее всего — это скрытая стратегия, которая позволяет моделям ловить редкие инсайты, делать ошибки на совершенно новом уровне и обыгрывать старые методы по всем фронтам. Как это устроено на практике и почему отдельные группы токенов вдруг становятся стратегами — об этом и пойдет речь.
Pipes Counting — технический разбор (мобильная разработка + ML)
Приветствуем вас, дорогие читатели! В этой статье мы, ученики 10 класса из школы "Летово", хотим поделиться своим опытом разработки мобильного приложения PipesCounting, созданного для автоматизированного подсчета труб в пачке. За 6 месяцев мы прошли путь от идеи и до публикации приложения, в том числе сбор и расширение датасета, обучение моделей и сборки приложения. Здесь мы хотим поделиться нашим опытом и трудностями с которыми мы столкнулись, чтобы облегчить процесс для тех, кто будет заниматься чем-то похожим, рассказать о возможных подходах и предупредить о сложностях.
С приложением PipesCounting мы заняли второе место в престижном международном конкурсе AI Challenge в категории “Металлургия”, а также постели с ним международную конференцию AI Journey.
Хочу поделиться своим необычным достижением: я стал официальным переводчиком книги издательства O’Reilly. Я перевёл на русский язык книгу Бориса Смуся Web Audio API (O’Reilly, 2013). В процессе работы над собственным образовательным проектом на тему синтеза и обработки цифрового звука, я начал изучать API и наткнулся на эту книгу на английском языке. Сначала я просто её конспектировал, но полезной информации было так много, что постепенно мои конспекты превратились в полноценный перевод. Тогда у меня появилось желание довести работу до конца — чтобы у русскоязычных разработчиков тоже был доступ к этим знаниям. В итоге я смог получить официальное разрешение на публикацию перевода от главы отдела по правам издательства O’Reilly и делюсь переводом с вами.
На Хабре любят истории про эффективность. Но есть одна тема, которую обычно обходят стороной — ритуалы джанго-разработчиков.
Эти ритуалы жрут месяцы жизни компаний, и об этом мало кто говорит.
Я расскажу историю. Она звучит как анекдот, но на самом деле это кейс.
Аннотация. В статье анализируется возможность применения института форс-мажора в контексте сбоя программного обеспечения, вызванного обновлением системы безопасности CrowdStrike. Рассматривается влияние этого сбоя на исполнение гражданских обязательств, особенно в сфере транспортных услуг. Исследуются критерии непредвиденности и непредотвратимости, а также правоприменительная практика в системе общего права и континентального права, что позволяет определить условия, при которых организации могут быть освобождены от исполнения договора или от гражданско-правовой ответственности, вызванные сбоями в работе программного обеспечения.
Ключевые слова: форс-мажор, обстоятельства непреодолимой силы, цифровизация гражданского оборота, программное обеспечение, кибербезопасность.
В настоящий момент в мире самой распространенной операционной системой (далее - ОС) является Windows от корпорации Microsoft. В сравнении с другими ОС, такими как MacOS или Linux, Windows является основной системой для большинства компьютеров. По последним данным распространенность Windows составляет от 73.31%[1] до 85.6%[2]. Такие данные говорят о беспрецедентной популярности ОС от Microsoft, которую можем подтвердить и мы, стоит лишь заострить внимание на мониторах компьютеров в школах, университетах, в государственных учреждениях, аэропортах и т.д.
Вместе с тем, такое проникновение во все сферы жизни имеет свои издержки. Информационные технологии все чаще становятся причиной нарушения обязательств, невозможности их исполнения. Связано это с внедрением автоматизированных систем или специализированных ПО для ускорения процессов при исполнении обязательств, а также применением смарт-контрактов. Сочетание двух фактов - доминирование одной ОС и повсеместная компьютеризация приводят к тому, что сбой (хакерская атака, вирусы, конфликт сервисов и ОС) может нарушать работу ПО по всему миру, в разы увеличивая объемы имущественных потерь. Так, это может повлиять на возможность исполнения определенных гражданско-правовых обязательств, например, в случае с перевозками на транспорте, которые требуют использования определенного ПО для регистрации пассажиров, выдачи или регистрации багажа, распределении рейсов и т.д. В случае сбоев, многие корпорации могут быть привлечены к гражданско-правовой ответственности, поэтому крайне важно тщательно исследовать, когда возникают веские основания для ссылки на форс-мажор, чтобы обеспечить справедливость и защиту прав каждого в условиях информационной революции.
Субагенты в Claude Code — обзор вопроса и немного деталей.
Расскажу про одну из самых примечательных фич Claude Code — инструмент Суб‑Агентов (Sub‑Agents), чем он отличается от обычного Task, и как его можно использовать для создания своих систем на базе ИИ агентов.
Одним из самых распространенных инструментов для внедрения аналитики является BI инструменты – Tableau, Superset, Datalens и многие другие, десятки их. Это отличные инструменты, но какие бы крутые и сложные визуализации традиционно у каждого из таких инструментов одной из важнейших фич является «Экспорт в Excel» - пользователям нужны выгрузки, детальные данные и т.д. На одном из проектов я обсуждал с заказчиком перспективы развития BI в компании – что уже сделано, что делаем дальше и менеджер задал коварный вопрос: «Артём, дашборды это конечно здорово, но можно ли сделать так, чтобы данные загружались к нам сразу в Excel, причем автоматически». И вот что вы придумали...
В этой статье я расскажу о том, что происходит внутри ядра Linux, когда процесс вызывает execve(), как ядро подготавливает стек и как затем передаёт управление пользовательскому процессу для выполнения.
Изучил я этот механизм, когда разрабатывал Zapper — инструмент Linux, удаляющий все параметры командной строки из любого процесса без прав root.
25 сентября в Москве мы снова собираем участников Java-сообщества вместе. В программе: хардкорные доклады, дискуссия о будущем Spring в России и много живого общения.
Регистрируйтесь на митап по ссылке.
А пока присоединяйтесь к нашему ТГ-каналу и чату Java Rock Stars Meetup, чтобы быть в курсе новостей митапа.
Сегодня поговорим про реализации решения конфликтов подходов local / offline-first – это когда ваше приложение позволяет пользователям работать полностью или частично оффлайн, а когда они выходят в сеть, синхронизировать все их изменения.
Примеры таких приложений: Notion-like редакторы, Figma-like вайтборды или Linear-like таск менеджеры.
Основная идея – коллаборация, а коллаборация несет за собой конфликты, разберем очень наглядный пример:
На этой неделе разбираем методику Deep Think with Confidence (DeepConf) — подход к рассуждениям LLM, который измеряет локальную уверенность модели по ходу генерации и использует её для ранней остановки низкокачественных трасс, а также для взвешенной агрегации ответов офлайн. DeepConf не требует дообучения модели и легко встраивается в существующие inference‑стеки, при этом одновременно:
- Повышает точность на сложных бенчмарках (до 99.9% на AIME 2025 с GPT‑OSS‑120B),
- Существенно сокращает вычисления за счёт раннего отсечения «плохих» цепочек (до −84.7% токенов).
Привет! ИИ-агенты — главная горячая тема этого года, но все наверняка видели как их ради хайпа пытаются затащить куда угодно, совсем не глядя на эффективность и какой-либо здравый смысл.
В этой статье я расскажу о действительно полезном применении концепции агентов и попробую доказать, почему любой боксерский поединок является мультиагентной системой. И да, сходу со старта: это, конечно же, легкая и ироничная статья, к которой не нужно относиться серьезно — это чистый сарказм и попытка натянуть мультиагентную сову на мультиагентный боксерский глобус, а все приведенные аналогии между боксом и агентами — лишь художественный вымысел. ツ
Итак, поговорим про system design бокса, про reinforcement learning, адаптивные алгоритмы, всевозможный вызов tools типа джебов или клинча, очереди сообщений и гарантию их доставки, graceful degradation агентов и многое другое.
За один клик из сводного дашборда — на «дочерний» с уже выставленными фильтрами. Разберём, как в Apache Superset прокидывать выбранные значения через URL-параметр native_filters в формате Rison и собирать ссылку Jinja-макросами.
