Разработка

Картинка: pikisuperstar, freepik

Вокруг каждого из нас плещется невидимый океан, в котором мы находимся с самого рождения — электромагнитные излучения, которые пронизывают всё вокруг. Будучи однажды осуществлёнными (1896 г., А.С. Попов), способы радиопередачи существенно эволюционировали за 128 лет, и в настоящее время мы не можем себе представить жизнь без такого канала доставки информации.

К тому же, если раньше только ограниченный круг людей непосредственно сталкивался с радиосвязью, а другие лишь знали о том, что «она в принципе где-то есть» (слушая те же радиостанции, например), то с появлением и распространением сотовой связи и мобильного интернета очень большое количество людей стало непосредственными пользователями её. Хочется сказать: «и количество излучений вокруг нас ещё более прибавилось» :-) — это будет важно в свете того, о чём пойдёт речь далее.

Таким образом, в подавляющем большинстве применений радиосвязь используется для передачи информации — непосредственной или, например, в случае тех же радаров, отражённой от объекта.

Однако помимо информации, которую несёт радиоволна, она обладает и определённой энергией, поэтому тут существует некоторая возможность и для извлечения из радиоволн энергии! 

Посмотрим, какие возможности тут есть...

Разработка приложений в качестве хобби иногда приносит свои плоды. Так, моя программа для управления оборудованием с телефона недавно нашла своего покупателя. По замечанию друга перед продажей приложения решил зарегистрировать интеллектуальную собственность. Под катом рассказываю о самой процедуре, копировании кода в Word, потерявшемся платеже и других подводных камнях.

HTC Desire HD, выпущенный в 2010 году, стал одним из первых флагманов HTC на Android, задав высокую планку для премиальных смартфонов. И я это говорю не просто так, а в качестве очевидца. Именно тогда, 15 лет назад, я стал владельцем этого чуда техники. Сразу после Nokia 6220, если не ошибаюсь.

Аппарат был стильным, мощным, а еще он получил продвинутую оболочку HTC Sense. В статье расскажу историю появления устройства, опишу технические характеристики и программные возможности. И конечно, разберу, благо мой смартфон до сих пор со мной, правда, в качестве экспоната, а не рабочего аппарата.

В Deckhouse Prom++ мы переписали ядро хранения и обработки горячих данных на C++, при этом вся оркестрация и периферия остались в Prometheus на Go, что позволило сохранить полную совместимость с Prometheus. Для частых вызовов кода C++ мы использовали механизм CGo, однако первые тесты показали, что производительность CPU практически не улучшилась из-за его медлительности. В итоге мы переписали CGo, создав собственный механизм вызова.

В статье разберём, что такое CGo и почему он такой медленный, сделаем простейший собственный механизм CGo-вызова и доведём этот механизм до полноценного решения.

Где-то в коробке с компьютерным «железом» прошлого у меня пылится SoundBlaster AWE32. Старушка 1994 года выпуска, с массивным ISA-разъемом и чипом, который в те времена казался верхом технологий. И о ней до сих пор помнят разработчики ПО, оказывается. Я недавно узнал, что для этой карты (на минуточку, спустя три десятилетия) вышел новый драйвер для Linux. Давайте разберемся, что за обновление, зачем оно нужно и почему это событие — настоящий подарок для энтузиастов.

Повторяю стекломорфизм в Android на AGSL шейдерах (лучше бы я этого не делал)

Изображение... искажения... размытие... о чём вы подумали? Первое, что приходит в голову – ✨ ШЕЙДЕРЫ ✨

Эпоха умного редактирования изображений наступила: ChatGPT, Gemini и Grok — крупнейшие игроки мировой AI-арены — один за другим представили инструментарий «умного фотошопа». Достаточно прикрепить картинку, попросить что-нибудь на ней изменить — и желание будет исполнено! Или не будет? 

Проблема в том, что не каждый редактор изображений способен сохранять детали оригинала: изменяются люди, искажаются уникальные объекты, композиция, детали, ракурс и многое другое. Нередко хочется получить результат как от мастера фотошопа: чтобы менялись только требуемые участки, а остальное сохранялось неизменным. Например, удалить людей на заднем фоне фото из отпуска, оставив только безбрежное море за спиной. Вот бы можно было, валяясь на пляже, безо всяких сложностей отправить фотографию в удобный сервис на смартфоне, написать пару слов (что отредактировать), а результат просто репостнуть!

Наша команда загорелась этой задачей довольно давно — и сегодня, пройдя долгий путь проб и ошибок, мы с гордостью представляем вам проект с рабочим названием MALVINA (Multimodal Artificial Language VIsion Neural Assistant). Malvina уже стал частью сервиса GigaChat и доступна всем желающим! Более того: и по метрикам, и по мнению пользователей, наша модель обходит в редактировании изображений даже GPT-4o, Gemini и Grok!

Мы вас заинтриговали?

Привет, Хабр (и просто случайные читатели, зашедшие сюда в поисках истины или интересной статейки на пару минут)!

Так вышло, что последние полгода я провёл в тесных объятиях «Личного кабинета сотрудника» на Элементе — новом языке программирования от 1С. За это время я успел его изучить, полюбить, возненавидеть, снова полюбить и, наконец, написать эту статью, чтобы поделиться своими впечатлениями, страданиями и неожиданными открытиями.

Неваляшка – это некая фиговина, имеющая два положения равновесия: одно устойчивого, второе неустойчивого. Ставишь его головой вверх – и как ни толкай, он возвращается в исходное положение. Ставишь на голову (ооочень-очень осторожно) – и он стоять-то стоит, но при малейшем движении готов упасть, а точнее – встать как положено, головой вверх.
Достигается этот эффект за счет шарообразных головы и, кхм, нижней части, и (главное) смещенного центра тяжести. В самом низу неваляшки находится свинцовый балласт, изо всех сил тянущий низ, что логично, вниз. Я уверена, после прочтения этих строк у вас немедленно возник вопрос: можно ли избавиться от груза и сделать однородного неваляшку?

Всем привет! Меня зовут Паша, я занимаюсь коммерческой разработкой уже 10 лет, 8 из них — на Go. Мне довелось разрабатывать приложение, активно использующее как сеть, так и диск. 

Регулярно приходилось решать вопросы производительности. В ходе исследований я использовал все, что было было под рукой: логи, метрики, трейсы, профилировщики и runtime-трейсы. А еще изучал, как по доступным данным расследовать причины проблем производительности постфактум. Тогда мне стало интересно, почему метрика количества потоков сильно отличается от значения GOMAXPROCS и можно ли по этой метрике диагностировать какие-то конкретные проблемы.

Sega Channel — это сервис games-on-demand, предоставлявший абонентам кабельного телевидения ежемесячный доступ к библиотеке из примерно пятидесяти игр для Sega Genesis за помесячную оплату (обычно 10-15 долларов, в зависимости от поставщика услуг кабельного телевидения). Он работал с июня 1994 года (общий доступ по всем США включили в декабре 1994 года) по июнь 1998 года. Абонентам предоставлялся картридж-адаптер, подключавший их консоль Genesis к линии кабельного телевидения. При включении консоли картридж искал сигнал Sega Channel, а затем скачивал меню игр. Этот процесс обычно занимал примерно двадцать секунд. Затем пользователь выбирал игру и примерно минуту ждал, пока она загрузится в ОЗУ адаптера. Далее игра работала точно так же, как картридж из магазина. Отключение системы или нажатие кнопки меню на адаптере удаляло скачанную игру, но данные сохранений игры оставались в нём, пока пользователь не скачивал другую игру. Наряду с продававшимися в рознице играми в Sega Channel был раздел «Test Drives», в нём пользователи могли играть в урезанные по времени или контенту версии игр, которые позже выпускались в розничную продажу. Кроме того, было несколько игр, доступных только через Sega Channel, хотя по большей мере это были проекты, в качестве которых Sega или издатель были не уверены, а потому не хотели выпускать их на физических картриджах. Успех Sega Channel был довольно умеренным, на пике популярности на него были подписаны примерно 250 тысяч абонентов.

Привет, с вами снова отдел реагирования и цифровой криминалистики Angara MTDR. Наш эксперт Александр Гантимуров, руководитель направления обратной разработки Angara MTDR, исследовал вредоносные APK-файлы, которые активно используют злоумышленники в социальных сетях и мессенджерах под видом срочной распродажи личных вещей.

YDB — отказоустойчивая геораспределённая СУБД класса Distributed SQL. Она появилась в недрах Яндекса более десяти лет назад и прошла длительный путь от узкоспециализированного хранилища, применявшегося в поисковом движке, до полновесной СУБД общего назначения. Открытие исходного кода YDB в 2022 году стало одной из наиболее ярких опенсорс-инициатив Яндекса.

В центре внимания разработчиков YDB долгое время была обработка транзакционной нагрузки, однако в последние годы активно развивается и аналитическое направление. Одна из востребованных аналитических функций — возможность исполнения федеративных SQL-запросов, адресованных к внешним источникам данных.

Меня зовут Виталий Исаев, я занимаюсь развитием федеративных возможностей базы данных YDB. В этой статье я расскажу об основных проблемах, возникающих при разработке федеративных систем, и о путях их решения в YDB, а также уделю особое внимание слою коннекторов — компонентов системы, организующих её взаимодействие с внешними источниками данных.

Приветствую всех!
В прошлый раз я уже рассказывал, как устроен и как работает современный карточный таксофон и какими методами защиты он обладает.

Но оставался ещё один блок, который я тогда так и не упомянул. К моему удивлению, в интернете не так много информации по тому, как он устроен и как работает. Именно о нём мы сейчас и поговорим, а заодно и узнаем, как и от чего он вообще защищает.

Все мы начинали с print() для отладки, но в серьезных проектах это превращается в хаос. Стандартный logging? Мощно, но громоздко. Пора это исправить.

Loguru — это библиотека, которая делает логирование простым, как print(), и мощным, как logging, но без боли и десятков строк конфигурации. В статье покажу, как одной строкой настроить цветные логи, автоматическую ротацию файлов и ловить исключения с полным контекстом переменных. Заходите, чтобы сделать свою отладку в разы приятнее.

Мы сделали продакшен-решение под сложное ТЗ, собрали всё — от FastAPI и PostgreSQL до ELK и CI/CD. А победили ребята с презентацией в Figma и пустым сайтом.

Жюри сказало, что «всё по бизнес-требованиям».

Рассказываю, как проходил «самый масштабный хакатон страны» и почему он стал фарсом.

Если вы достаточно давно занимаетесь разработкой ПО, то, вероятно, сталкивались с такой ситуацией: CRUD-приложение, обслуживающее небольшую группу пользователей, развёрнутое в кластере Kubernetes и вдобавок с половиной функций CNCF. В теории выглядит впечатляюще. В реальности же это машина Руба Голдберга, решающая задачи, которых у команды на самом деле нет.

В качестве противоположного примера возьмём Levels.fyi. Сегодня этот сайт помогает миллионам разработчиков сравнивать зарплаты и карьерные перспективы, но в начале его «бэкендом» были просто Google Формы, сохраняемые в Google Таблицы. Никаких микросервисов, никакого Kubernetes, никакой шины событий. Самые простые инструменты, которые можно придумать. Такая легковесная система обеспечила владельцам сервиса скорость её развития. Они проверили жизнеспособность идеи, расширили аудиторию и начали вкладываться в более сложные системы только тогда, когда стало ясно, что продукт рабочий. Иными словами, простота не стала для них препятствием, а превратилась в залог успеха. Стоит также помнить о том, что некоторые из самых сложных инфраструктур изначально были очень простыми: например, Airbnb, Facebook*, Reddit. Прежде, чем завоевать всемирную популярность, они были фрагментарными монолитами.

Всем нам свойственно подхватывать синдром главного героя. Рано или поздно архитектура в большей мере становится не решением текущих задач, а защитой от потенциальных будущих проблем. Кажется, что каждый новый проект должен начинаться с полного набора распределённых систем, вне зависимости от того, разрастётся ли приложение до масштабов, достаточных, чтобы оправдать их необходимость. Разумеется, при этом команды начинают тонуть в сложности, затратах на облачные услуги и низкой скорости выпуска релизов.

Хватит спорить — пора запускать и сравнивать.

Тестируем реальные сценарии, измеряем RPS, смотрим на потребление памяти и разбираемся, когда самая разумная стратегия — это просто подождать и обновить Python на free-threading версию. 

Привет, Хабр! Меня зовут Игорь Анохин, я — руководитель платформенной разработки в K2 Cloud и более 8 лет программирую на Python.