Разработка

Привет, Хабр! Меня зовут Юрий Гололобов, я старший инженер по разработке СнК в компании YADRO. В этой статье я расскажу, как post-silicon инженеры заставляют работать готовые процессоры в кремнии и что делать, если они «не заводятся». Материал рассчитан на тех, кто уже немного знаком с этапами создания чипа (архитектура, RTL, симуляция). Если вы студент, джун-верификатор или просто интересуетесь работой над процессорами — вам сюда.

Случилась тут со мной на днях оказия, друзья — купил себе вау вакуумную камеру и вакуумный насос! 

Никогда не догадаетесь, зачем это мне надо :-) Поэтому в конце статьи я всё-таки об этом расскажу. 

Но для начала давайте прикинем, насколько эта штука может быть полезной/бесполезной в бытовом использовании? 

Прежде всего хочу поздравить всех с наступившим Новым годом! Так как сейчас практически всё моё время занято маленькой дочкой, многие проекты — в частности самодельные радиолампы — пока приостановлены или продвигаются очень медленно. Поэтому пришло время рассказать о своих старых работах, о которых меня спрашивали ещё в комментариях к самой первой моей статье. Сегодня речь пойдёт о самодельном четырёхтактном двигателе внутреннего сгорания.

^{Walter Baxter}

Нет, наверное, никакого другого подобного устройства, гештальт по которому многие мечтали закрыть ещё со школы — и речь пойдёт о барометрах! :-)) 

Все мы знаем, что «синоптики не ошибаются — они просто путают время и место» :-), поэтому, имеет смысл самостоятельно перепроверять прогнозы, хотя бы в их части, и одним из таких технических средств перепроверки, являются барометры...

ИИ‑агенты — очень горячая тема. Кажется, все их делают, но также кажется, что реальную пользу приносит только небольшая часть. Один из основных удачных примеров — DeepResearch, глубокий поиск, отвечающий на сложные вопросы. Многие им пользуются в ChatGPT или Perplexity, но у внешних решений нет доступа к нашим корпоративным данным, поэтому мы сделали свой DeepResearch и сэкономили время сотрудников компании.

Меня зовут Сергей Скородумов, я руководитель отдела поисковых сервисов. В статье расскажу про ИИ‑агентов в целом, как мы делали своего, за счёт чего растили его качество и какие главные выводы сделали. 

Если вас интересует тема АСУ ТП, или котельные (бытовые, производственные...) — не проходите мимо. Я, на примере этой симпатичной котельной, расскажу, как там все устроено. Подробно и с фото.

Мы продолжаем наше погружение в мир аутентификации и будем разбирать всё на простых примерах с практикой на Go.

В первой части статьи мы разобрали, как устроен JWT, зачем нам refresh и access токены и почему в распределенных системах нам необходимо использовать асимметричные алгоритмы подписи. 

Теперь пришло время двигаться дальше и познакомиться с тем, что стоит поверх JWT: JWKS, OAuth 2.0, OIDC.

Недавно, перебирая хлам скопившийся на пыльных антресолях, я обнаружил старенький MacBook 2,1 (A1181) образца 2008 года выпуска. Этот MacBook мне на день рождения, который состоялся более 15-ти лет назад, подарила супруга. Большим ценителем яблочной продукции я так и не стал, но некоторое время использовал эту машинку в качестве второй — для чтения почты или просмотра ютуба, брал с собой в туристические поездки. Мне нравился дизайн корпуса и клавиатуры этой машинки, местами даже где-то меня привлекала операционная система MacOS X являющаяся родственником FreeBSD. Но сейчас не об этом. В те времена вычислительная техника персонального применения стремительно устаревала — появлялись процессоры с всё большим числом ядер и большей тактовой частотой, состоялся полный переход от 32-битных архитектур к 64-х битным и т. д. Всё это сильно расслабило разработчиков и, как следствие, требования софта к железу выросли просто непомерно. Таким образом, данная машинка очень быстро «морально устарела». Я пару раз проводил апгрейд — сначала добавил немного SDRAM, потом заменил HDD на SSD, несколько раз апгрейдил MacOS X. Но к 2012 году машинка всё равно стала мало пригодной для работы и отправилась на антресоли.

Две недели назад этот MacBook попался мне на глаза. Я включил его и обнаружил, что MacOS X прекрасно загружается и даже подключается к WiFi, только вот в Safari все сертификаты давно протухли и ни один Web сайт не открывается. Но тут меня посетила совершенно здравая мысль - почему бы не оживить эту машинку установкой на неё современной ОС, такой как например FreeBSD ? К тому же появился повод — одна из моих дочерей доросла до своего компьютера, а покупать ей сейчас новый ноут для посещение «учи.ру» меня, откровенно говоря, «жаба душит». Короче, я быстренько заказал новую АКБ на известном китайском маркетплейсе и принялся изучать вопрос «как пропатчить KDE MacBook для FreeBSD».

В данной статье я расскажу о некоторых особенностях яблочных ноутбуков мало знакомых даже опытным маководам, о тонкостях установки FreeBSD, о проблеме под названием UEFI, о баге в ядре ОС FreeBSD с которым я столкнулся и помог зафиксить, о прекращении поддержки DRM-KMOD драйверов в 32-х битной ветке ОС FreeBSD и о том, как мне все же удалось портировать их для FreeBSD 14.3-RELEASE/i386. И еще о некоторых мелочах, знание о которых необходимы для того, чтобы сделать ОС FreeBSD пригодной для эксплуатации на этом стареньком MacBook-е, и чтобы Ваш кислотно-щелочной баланс всегда оставался в полном порядке^TM.

В этой статье я разберу, как реализовать передачу JPEG-видео по RTP поверх UDP напрямую с ESP32 - так, чтобы поток открывался в VLC и ffplay, без RTSP, FFmpeg и промежуточных серверов.

Привет! Меня зовут Никита Кречетов, я работаю в команде Datawave в юните DBA в Авито. В этой статье рассказываю, как мы перевели полторы тысячи инстансов Redis на Valkey за два месяца, как отказались от ручного решардирования и что это дало разработчикам и бизнесу. Материал будет полезен инженерам, которые ищут практичный опыт миграции на новые базы данных.

Я выбрал Artix, кстати.

Всё. С этим покончено. Недавно я установил Linux на свой основной десктопный компьютер и рабочий ноутбук, полностью перезаписав раздел Windows. По сути, я удалил главную операционную систему с двух компьютеров, которыми пользуюсь чаще всего, доверив все свои личные и рабочие потребности сообществу опенсорса. Эта тенденция набирает популярность, и я присоединился к общему ажиотажу, но по веским причинам. Некоторые из этих причин могут отозваться в вас и убедить наконец-то тоже совершить этот переход. В статье я расскажу о своём опыте.

Эта статья — не обзор «из коробки» и не пересказ маркетинговых материалов.
Яндекс ТВ Pro (модель YNDX-00102) был куплен мной 17.06.2025 в магазине ДНС за 81799р и использовался как основной телевизор в течение длительного времени.

Все платные сервисы были подключены и корректно авторизованы:

У каждого системного администратора должен быть набор программных решений для практически любой ситуации — некая серверная аптечка первой помощи. В статье собрал базовый минимум ПО для «лечения» основных болезней серверов на Linux и Windows.

Математические гении из канала Numberphile возродили древний алгоритм умножения, известный как «уполовинить и удвоить», «крестьянская математика», «египетская математика» или, как его описывает ведущий математического блога Джонни Болл, «русское умножение».

Чтобы применить этот метод, сначала запишите два числа, которые вы хотите перемножить, в верхней части двух столбцов. В левом столбце постепенно делите число пополам и отбрасывайте дробную часть от любого значения (половинки), так, чтобы дойти до 1. В правом столбце удваивайте число столько раз, сколько цифр содержит число в левом столбце.

Загадка: во сколько раз увеличится RPS на ручку поллинга, если уменьшить интервал поллинга с 5 минут до 2? 

Ответ: в 2,5 раза!

Привет! Меня зовут Стёпа, и я разработчик в Яндекс Go. Я хочу поделиться тем, как математика может встречаться в самых неожиданных местах — даже в такой рутинной задаче, как настройка интервала поллинга. В статье я рассмотрю модельный пример, который встречался каждому разработчику, и просчитаю его с математической точки зрения, использовав базовые факты из теории вероятностей и статистики.

Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать? Или идеи, чего не хватает в повседневной работе? Напишите в комментариях или мне на почту (она в конце поста). Буду рад любым предложениям: что добавить, что упростить, а что вообще переделать.

Нейросети научились писать код, но до недавнего времени оставались беспомощными в реальном мире софта. Протокол MCP (Model Context Protocol) убрал эту стену, дав моделям прямой доступ к инструментам. И если для веба коннекторы появились сразу, то инженерный софт незаслуженно забыли. Я решил это исправить и дал нейросети прямой доступ к API КОМПАС-3D.

В 1980-м Intel 8087 сделал вычисления с плавающей запятой на 8086/8088 не «возможными», а по‑настоящему быстрыми — настолько, что на плате оригинального IBM PC под него оставляли пустой сокет.

В этой статье автор буквально смотрит на 8087 изнутри: по микрофотографиям кристалла разбирает один из ключевых ускорителей — двухступенчатый бочкообразный сдвигатель, который за один проход выполняет сдвиг на 0–63 позиций и нужен и для обычной арифметики, и для CORDIC‑алгоритмов трансцендентных функций. Будет контекст про IEEE 754, много NMOS‑схемотехники и редкое удовольствие от того, как «железо» читается прямо по топологии.

У меня глаз начинает дёргаться, когда я вижу очередной заголовок в духе «Ученые случайно создали батарею, которая изменит мир». Открываешь статью, а там... лирика. «В 10 раз мощнее», «заряжается за секунду», «экологически чистая графеновая нанопыль».

Дорогие журналисты и копирайтеры! До второго абзаца вы обязаны дать цифры. Не абстрактные «разы», а ватт-часы/кг, количество циклов, цену за кВт*ч, и где это купить. Если у вас нет этих данных — у вас нет новости. У вас есть кликбейт.

Для меня, как инженера, критерий существования технологии прост: если я не могу купить эту ячейку на Aliexpress, Taobao или через поставщика в Шэньчжэне - её не существует. Это лабораторный курьез, который, скорее всего, там и умрет.

Вместо того чтобы ждать, пока Java-приложение окончательно "зависнет" из-за GC, инженеры Netflix сделали jvmquake — инструмент, который сам определяет, что JVM уже не спасти, вызывает дамп памяти и аккуратно завершает процесс. Меньше тревог, больше аптайма. 

Подробности - в новом переводе от команды Spring АйО. 

Главной проблемой при обучении нейросетей остаётся нехватка качественной информации. Всем моделям глубокого обучения может потребоваться большой объём данных для достижения удовлетворительных результатов. Для успешного обучения модели данные должны быть разнообразными и соответствовать поставленной задаче. В противном случае пользы от такой сети будет мало. Хорошо известно, что нехватка данных легко приводит к переобучению.

Но вот беда, трудно предусмотреть и собрать данные, которые покрывали бы все ситуации. Допустим, вы хотите научить систему находить на фото конкретную кошку. Вам потребуются снимки этого животного в самых разных позах — будь то сидя, стоя или обдирающей диван.

А если требуется распознавать кошек в принципе, то вариантов становится в разы больше. Видов кошек в природе тысячи, они все разных цветов и размеров. Почему это важно? Представьте, что наш набор данных может содержать изображения кошек и собак. Кошки в наборе смотрят исключительно влево с точки зрения наблюдателя. Неудивительно, что обученная модель может неправильно классифицировать кошек, смотрящих вправо.

Поэтому всегда нужно проверять свою выборку на разнообразие. Если данные не подходят под реальные условия, то и задачу решить не получится.

Что делать, если у нас дефицит данных?