Привет от Хабра! Несем вам буквально космическую новость — мы подвели итоги конкурса космических статей и выбрали те, что отправятся в настоящий КОСМОС 🛸. А еще отобрали автора лучшей статьи за время существования Хабра, который забирает экскурсию на Байконур!
Рассказываем, какие авторы стали космическими победителями и о чем они написали.
Всем привет! На связи Сергей Баширов, ведущий разработчик из R&D-команды Cloud.ru. Сегодня поговорим о фильтрах чтения и отображения в TShark. Поделюсь лайфхаком: как быстро и просто посмотреть доступные поля для любого протокола без AI-ассистентов и поиска. Но сначала пара слов о том, как я докатился до такой жизни.
Статья будет интересна тем, кто хочет анализировать сетевой трафик в командной строке или в скрипте. Этот навык может пригодиться как в процессе разработки и отладки, так и в процессе тестирования программ. Ведь современные приложения и сервисы сложно представить без сетевых функций.
При разборе продакшн heap dump я обнаружил странность: Hibernate Query Plan Cache занимал почти треть памяти. Обычный IN (:ids) внезапно генерировал тысячи SQL-планов и раздувал heap.
Почему так происходит и как полностью решить проблему с помощью ANY(:ids) — разбираю пошагово на реальном примере
Команда Spring АйО подготовила перевод статьи о том, как Spring Framework 7 приносит нативную поддержку API-версионирования — темы, которая годами оставалась на разработчиках и собирала тонны костылей. Теперь Spring Framework предлагает единый, продуманный механизм как для серверной, так и для клиентской стороны. Что это меняет для архитектуры и разработки на Spring — разберёмся в статье.
Привет, Хаброжители!
Узнайте тонкости работы алгоритмов ML, чтобы эффективно решать задачи и повы-шать производительность используемых моделей. Познакомьтесь с фундаментальными математическими основами важнейших алгоритмов машинного обучения и вариантами их реализации на Python. Особое внимание уделяется вероятностным методам.
В книге анализируются и объясняются десятки алгоритмов, применяемых в различных сферах, в частности финансах, компьютерном зрении и обработке естественного языка. Каждый алгоритм сначала выводится математически, а потом иллюстрируется кодом на Python, снабженным подробными пояснениями и информативными графиками. Особую ценность представляет данная автором ясная интерпретация байесовских алгоритмов для моделей Монте-Карло и марковских цепей.
Команда JavaScript for Devs подготовила перевод истории о том, как маленькая деталь — favicon — может рассказать о продукте больше, чем кажется. От первой раздражённой мысли до полноценной игры, которая проверяет ваш глаз на внимательность к мелочам, автор прошёл путь через данные, ИИ, категории, боль деплоя и удивительное открытие: интернет уже не тот, что раньше. Оцените, насколько хорошо вы знаете любимые сайты — и их крошечные значки.
Сегодня я покажу Вам примеры кризиса IT у маститых компаний. Казалось бы, там всё должно быть отлично с функционалом у приложений, но нет — все они заложники кризиса в отрасли. В конце объясню, почему, пока смотрим примеры.
Первая полностью автоматизированная ИИ-атака уже случилась. Claude сам нашёл уязвимые компании, написал под них малварь, разослал её и начал шантажировать жертв с требованием выкупа в биткоинах. Взломано было 17 компаний. И это только начало.
Сергей Зыбнев— Team Lead пентестер и специалист по безопасности больших языковых моделей. Это интервью записано в эфире телеграм-канала Ai4Dev — AI for Development, где регулярно разбирают практические кейсы применения ИИ в разработке. Пока разработчики радуются тому, как Opus 4.1 за ночь переписал целый микросервис, злоумышленники уже научились использовать те же инструменты для атак. Prompt injection в корпоративных ботах, скрытые команды в MCP-серверах, ИИ-сгенерированные эксплойты — всё это работает прямо сейчас.
В этом рейтинге обновлены: Gemini 3, GPT 5.1, GLM 4.6, Kimmi K2.
Некоторые условия эксперимента:
Однажды в блоге у одного хорошего знакомого DevRel-a я увидел статью на весьма необычную для разработчика тему — как выбрать хорошую схему для подсветки синтаксиса в IDE.
Тема мне не чужда, часто приходится ковыряться в Python, а потому для меня вопрос цветовой схемы ни разу не праздный — от некоторых цветовых схем кровь из глаз (а они, глаза-то, увы, не казенные).
В общем, мы перевели и адаптировали этот материал для вас.
Данный пост является продолжением предыдущего поста, оно посвящено детальному разбору вещественного типа данных с плавающей точкой удвоенной точности double.
При работе нескольких независимых процессов использующих общие ресурсы, возникает задача синхронизации доступа. Ресурсом может выступать как файл или строчка в файле, так и доступ к железу или же ожидание завершения вычисления в параллельном процессе. Для реализации синхронизации между процессами необходимо иметь возможность межпотокового обмена данными.
В OORexx для реализации многопоточной работы есть инструкции «guard» и «reply». Но они относятся к работе в рамках одного процесса. Для синхронизации работы разных процессов можно использовать семафоры и внешние очереди (каналы). Вот о них мы и поговорим.
Мы продолжаем нашу серию статей, посвящённых фундаментальным концепциям разработки. Сегодня мы поговорим о проверенных практиках, которые помогают разработчикам избегать распространённых ошибок и работать эффективнее. Мы разберём принципы SOLID, а также парадигмы YAGNI, DRY и KISS, которые особенно актуальны в объектно-ориентированном программировании.
Давайте продолжим обсуждение самой неоптимизированной в мире 32-битной библиотеки для работы с плавающей запятой TinyFloat. Библиотека написана на C++ и намеренно избегает встроенных типов плавающей запятой, полагаясь исключительно на 32-битные целые числа. Цель состоит в том, чтобы сделать код максимально читабельным — без бит-хаков и хитроумных уловок.
Библиотека пишется в рамках борьбы с неграмотностью населения, поэтому, я хочу иметь подробную документацию о том, что происходит «под капотом». Оказалось, что лучший способ документировать код C++ — это полностью переписать его на Python :-)
Тема на сегодня - как работает сложение чисел с плавающей точкой и соответствующие подводные камни. Это третья статья из цикла, первые две читать тут и тут.
Я нисколько не сомневаюсь, что системы ИИ (от ассистентов по кодированию до каркасных ИИ-систем) сегодня становятся незаменимым помощником разработчика и кардинально меняют рабочие процессы, выдавая на-гора функции, исправляя синтаксис и даже предлагая шаблоны проектирования в мгновение ока.
Но…
Команда Spring АйО подготовила перевод статьи о том, почему архитектурный долг — это гораздо больше, чем кривой код или устаревшие паттерны. Автор показывает, как ошибки на уровнях приложений, бизнеса и стратегии усиливают друг друга и превращаются в системные риски.
Некоторые концепции легко усвоить абстрактно. Кипящая вода: греем её и ждём. Другие нужно попробовать самому. Вы думаете, что знаете, как работает велосипед, пока не попробуете покататься на нём.
В вычислительных системах есть большие идеи, которые легко понять. Например, AWS S3 API — самая важная за последние двадцать лет технология хранения данных, и она похожа на кипящую воду. Для понимания других технологий нужно сначала покрутить педали.
К ним относятся и LLM-агенты.
Мнения о LLM и агентах невероятно разнообразны. Но даже если это мошенничество, это серьёзная идея. Они не обязаны вам нравиться, но вы должны быть правы относительно них.
И это одна из причин, по которой вам следует написать агента. Но есть и другая, гораздо более убедительная причина...
Мы в Koda верим, что современные инструменты должны быть доступны каждому разработчику, независимо от инфраструктурных ограничений, VPN или способов оплаты. Поэтому после релиза Koda для VS Code мы сделали следующий шаг – представляем Koda CLI.
Это полноценный AI-помощник в терминале, который работает без VPN, мгновенно отвечает, понимает русский язык и предоставляет лучшие модели – прямо там, где вы кодите каждый день.
Что умеет Koda CLI?
Всем привет!
Мы — сотрудники команды локализации и переводов, которые рассказывали вам про то, как мы брались за крупный проект по локализации обучающих видеороликов. Напомним, что нам прилетела следующая задача: в достаточно ограниченные сроки локализовать и озвучить аж более 600 обучающих видеороликов на узбекский язык. В предыдущей части речь шла про субтитрирование и локализацию сценариев видеороликов, теперь поговорим про великую и ужасную нейроозвучку. Мы решили сравнить два подхода: классическую работу с профессиональным диктором через агентство и нейроозвучку.
Спойлер: результаты оказались неожиданными.
Расскажем, как мы тестировали разные решения для синтеза речи, с какими проблемами столкнулись и почему в итоге выбрали именно нейросети. Поехали!
Игровой движок Quake невероятно сильно повлиял на технологию разработки игр. Он активно лицензировался, в том числе, для использования в таких топовых играх как «Half-Life», «Call of Duty» и «Star Wars: Jedi Knights». Вероятно, наиболее серьёзное влияние оказали те многочисленные разработчики, которые научились писать игры, занимаясь его моддингом, а затем принесли с собой его принципы в другие студии, обогатив ими развитие других движков.
Большая часть того, что уже написано о движке Quake — это информация с акцентом на технологию 3D-рендеринга или многопользовательские сетевые игры. Но почти без внимания остаётся инновационная система объектов — парадигма, с опорой на которую дизайнеры уровней создают динамические взаимодействия, не прибегая к написанию кода.
В этой статье будет сделан краткий обзор системы объектов, сложившейся в Quake, и рассказано, на основе каких принципов она была спроектирована. С моей точки зрения особенно интересно, насколько сильно эта философия схожа с принципами, заложенными в основу UNIX. Оба решения можно резюмировать как системы, в каждой из которых есть одна базовая субстанция (в UNIX это файл) и язык, на котором можно описывать сочетание простых поведений, комбинирующихся в эмерджентном порядке (оболочка).
