Разработка

Всем привет! С пылу с жару: мы только что вернулись с одного из главных митапов n8n в Сан-Франциско, где выступали сами основатели.

Внутри статьи: 3 инсайда о будущем n8n (новые фичи, ИИ-интеграции) и наш эксклюзивный бонус. Спойлер: Мы вывезли 1000 премиум-доступов к n8n, которые они выдали эксклюзивно для вас. Эти ключи очень ценны, и мы готовы подарить их нашим читателям.

Всем привет! Меня зовут Ульяна Айкович и я исследователь БКС Мир Инвестиций. Сегодня я расскажу, как мы можем глубже анализировать время выполнения заданий, а также как измерить группы респондентов в немодерируемых UX тестах.

В данной статье я разберу не только медиану и процентили для оценки времени, но и критерий Манна–Уитни — простой способ статистически сравнить две группы респондентов.

Приятного прочтения и погружения в мир статистики!

Вы пишите age: int, а Python спокойно пропускает туда строку. Программа падает, но не сразу, а в самый неподходящий момент.

Я расскажу, почему пора переходить на Pydantic V2. Он теперь работает на Rust (очень быстро), сам исправляет типы и спасает от глупых ошибок. Внутри: сравнение кода, работа с .env и немного практики.

Создаю собственный DSL на C#: рассказываю о том, как закладывается фундамент языка и как подойти к проекту подобного масштаба.

В настоящий момент, exiftool является мощным инструментом для анализа и изменения различной информации о файлах. Недавно, экспериментируя с файлами формата PNG и exiftool, я обнаружил одну занятную вещь, связанную с тем, что exiftool в стандартном режиме не считывает кастомные чанки PNG. В данной статье рассмотрим структуру файлов PNG и способ как вписывать невидимые для стандартного режима exiftool чанки в PNG.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о новом подходе к защите Go-приложений от CSRF/CORF-атак. Автор разбирает, как связка TLS 1.3, SameSite cookies и http.CrossOriginProtection из стандартной библиотеки позволяют отказаться от токенов — но только если соблюдены важные условия. Насколько безопасен такой подход? Разбираемся.

Каждый менеджер хотя бы раз ловил себя на мысли: «Если не я, то кто?» Это вроде бы простая фраза, но за ней скрывается куда больше, чем желание увидеть проект успешным. Она задаёт тон всей культуре управления: той, где руководитель становится «героем», который раз за разом вытаскивает команду из дедлайнов, конфликтов и хаоса. 

Это состояние хорошо знакомо большинству менеджеров — особенно тем, кто пришёл из экспертизы. Кажется естественным заменить коллегу, подхватить чужую задачу, переписать решение за сотрудника, «чтобы точно всё было правильно». Но то, что ощущается как ответственность и участие, часто оказывается одной из самых разрушительных привычек для команды и для самого менеджера.

В моем распоряжении были: согласованный отпуск, отмененный рейс, дочь, наотрез отказывающаяся спать, выслуга в десять айтишных лет, нулевой опыт в геймдеве на двоих, меняющиеся друг за другом посты о новых рекордах AI-моделей и письмо в почте с предложением триала на месяц в одном крупном AI-сервисе. Весь этот дикий коктейль и превратился в итоге в мобильную игру.

Привет, Хабр! Меня зовут Леонид Калядин, я Cluster Data lead в МТС Web Services. Я отлично разбираюсь во всем, что связано с data, но вот в мобильной разработке — полный ноль. Во всяком случае был до недавнего времени. В этом материале я расскажу, как решил спасти дочь от надоедливой рекламы и навайбкодил Adventure Mazes — игру, которая вошла в топ Android TV в Google Play. Итак, кому интересны подробности — велкам под кат. 

Привет! На связи Антон Полухин из Техплатформы Городских сервисов Яндекса. Сегодня я расскажу о ноябрьской встрече Международного комитета по стандартизации языка программирования C++, в которой принимал активное участие. Это была первая из встреч, связанных с «полировкой» C++26. Другими словами, новые фичи C++ пока не появятся — комитет должен только проработать замечания всех стран-участников, включая наши замечания от России.

Однако от плана немного отступили и втащили некоторые новинки как ответы на пожелания участников комитета: std::integer_sequence оброс новой функциональностью, а std::format научился в constexpr.

Помимо этого, поправили множество багов, перековыряли связку Hardening + Contracts, внесли улучшения во многие части стандартной библиотеки.

Привет, меня зовут Дарина. Два очень увлекательных года я работала в команде разработки дизайн-системы Prizm.

Это был мой первый опыт работы над «библиотечным» проектом, и он сильно расширил мой угол зрения и представления о том, как можно работать с кодом. Ещё он подарил множество интересных открытий, которые помогают мне в ежедневной работе и сейчас.

В последние годы язык Rust активно продвигается в качестве инструмента для системного программирования. Самый яркий символ этого процесса - официальное добавление Rust в исходный код ядра Linux, одного из ранее неприступных бастионов языка C. Это событие встряхнуло сообщество разработчиков на C, где десятилетиями царила уверенность: «да, C небезопасен, но так всегда было и всегда будет».

Но то, что десятилетиями казалось незыблемым, теперь вызывает вопросы. Возможно ли, чтобы сам C стал безопасным, не меняясь?

Проект Fil-C - одна из самых необычных и смелых попыток ответить «да».

Привет, Хабр! И тебе, случайный читатель, который зашёл сюда в перерыве между поиском ответа на очередную ошибку в типовой конфигурации — возможно, с горящим взором и трясущимися от гнева руками.

Сегодня поговорим о феномене: странной, почти мазохистской привязанности 1С-разработчиков к своему инструменту. Это как брак, в котором ты ежедневно угрожаешь разводом, но остаёшься — потому что «а куда деваться?».

Как мы построили DCN-R: новую гибридную модель рекомендаций на Cross Network и ResNet-блоках

Современные рекомендательные системы сталкиваются с парадоксом: модели умеют либо отлично «запоминать» закономерности, либо хорошо «обобщать» новые случаи — но почти никогда не делают это одновременно. В этой статье я показываю, как гибридная архитектура DCN-R, сочетающая Cross Network и Residual Blocks, смогла обойти это ограничение и превзойти классические подходы.

Мы провели серия экспериментов, автоматический подбор гиперпараметров, абляции и построили продакшн-готовый сервис, чтобы проверить, действительно ли DCN-R работает лучше, или это просто красивая идея.

Недавно я провел эксперимент по развертыванию на своем ноутбуке небольшой экосистемы контейнеров с сервисами и инструментами для фронтенд-разработки. Что получилось в результате? Как я все собирал по кусочкам? С чем столкнулся? Обо всем поговорим в этой статье.

Коллега давеча показал любопытный "фокус", который вызвал изрядный спор в рабочем канальчике посвящённом Golang. Сначала обозвали коллегу двоечником, мол синхронизацию забыл - но выходит что дело тоньше и выдаёт небольшую неконсистентность эволюции средств языка, в частности каналов.

(UPD - нет не единственный, смотри примечание в конце - код более похожий на то что можно встретить в жизни)

В С# 14 появился новый синтаксис расширений (extension members), позволяющий добавлять методы, свойства и даже перегружать операторы для существующих типов без создания врапперов и без изменения исходных типов.

Благодаря этому, стал возможен код как на обложке.

Выглядит, мягко говоря, необычно. Давайте разберёмся, что тут вообще происходит…

В последние годы спрос на 2D/3D-инструменты в веб-сервисах растет довольно стремительно, технологии развиваются, появляются новые подходы и библиотеки — а вместе с ними растёт и путаница: что где использовать, где грань между похожими решениями и почему у разработчиков часто возникают противоположные мнения?

Так что я решила устроить небольшой тест 2D-решений: посмотреть, на что они реально способны, понять, почему результаты местами вызывают большое удивление, и ответить себе (и вам) на вопрос: а WebGPU вообще зачем?

Спойлер: всё далеко не так очевидно, как кажется.

Я пришел в Data Science не сразу. Учился в магистратуре по вечерам, работая в совершенно другой сфере (строительство). Осваивать машинное обучение и анализ данных было интересно, но один из самых неожиданных вопросов, который возник буквально сразу - в какой среде писать код?

На первый взгляд кажется, что Jupyter Notebook, Google Colab, Kaggle и сравнительно новая Marimo - это одно и то же, ноутбук с ячейками и Python (так же поддерживаются другие языки программирования). Но на практике каждая из этих сред подходит для разных задач, где-то удобнее учиться, а где-то работать командой.

Эта статья - результат моего практического сравнения сред, которое я проводил во время обучения и выполнения исследовательских задач, связанных с анализом и подготовкой данных, моделированием и машинным обучением.

Статья будет полезна:

Поколение большого пальца – вот как нас называли. Какие глубокомысленные переписки мы ухитрялись вести на кнопочных телефонах, набирая текст SMS большим пальцем асинхронно с конспектированием лекций…

Когда пользователь печатает или вообще взаимодействует с приложением слишком быстро, возникает опасность гиперотзывчивости. Приложение вынуждено реагировать на всякий чих, а в таких случаях, как известно, не наздравствуешься.

Естественно, в Kotlin Flow, где данные текут непрерывным потоком и легко провоцируют избыточные реакции, эта проблема стоит особенно остро. Например, если мы построим на Flow систему автодополнений, то увидим что-то такое:

История о том, как написать свой P2P-мессенджер, когда Discord и Telegram перестали устраивать. В статье разбирается устройство транспортного протокола с ECDH и ротацией ключей, решение проблем с NAT traversal, реализация голосовых звонков и работа с аудиоустройствами. Бонусом — откровенный опыт использования LLM для написания кода: что работает из коробки, а какие модули пришлось полностью переписывать.