Всем привет! На связи команда Explyt Spring. Недавно у нас вышел очередной релиз, который включает несколько важный обновлений: поддержа SQL, очередные улучшения для Spring Debugger, поддержка Spring пропертей для Docker-Compose файлов и многое другое. Если вам интересны подробности то добро пожаловать под кат!
Код некоторых модулей Erlang/OTP старше, чем большинство современных junior-разработчиков. Эти файлы — настоящие цифровые патриархи, десятилетиями обеспечивающие работу банковских транзакций, телефонных сетей и систем обмена сообщениями. Мы решили заглянуть под "капот" этого языка-долгожителя, чтобы проверить, что именно скрывается в строках, на которые сегодня полагаются миллионы пользователей. А вот что мы нашли, узнаем в этой статье.
ElevenLabs выложила в открытый доступ проект Eleven Shopping - голосового агента, который превращает процесс выбора товаров и оформления заказа в диалог с ИИ. В основе - стек Next.js + React + TypeScript + Tailwind CSS и подключение к Shopify Storefront API через протокол MCP.
Cейчас, когда связь с внешними сервисами работает с перебоями, а самым стабильным международным способом созвониться теперь является, внезапно, Steam, VoIP которого точно не блокируется, возникает резонный вопрос: а как коммуницировать хотя бы в рамках собственной компании? Особенно с учетом того, что Discord давно и надежно заблокирован, Slack с рынка ушел, а популярные публичные мессенджеры замедляются или рискуют отправиться в бан? Решение очевидно: поднимать собственные текстовые и VoIP-сервера, о чем мы и поговорим в статье на примере связки Matrix и Jitsi.
Делюсь разговором с Тамарой Щепалкиной, техническим директором МойОфис. В интервью — подробный разбор открытого подхода, реализуемого компанией.
Привет, Хабр!
Знаете это чувство, когда оборудование есть, мониторинг есть, а их совместная работа — нет? Именно так мы ощутили себя, когда столкнулись с IBM Storwize в экосистеме Zabbix. «Из коробки» поддержка отсутствует, а костыли в виде скриптов и UserParameters работают так, что хочется плакать:
Современные языковые модели стремительно меняют наши представления о том, как можно вести разработку, особенно когда ресурсов катастрофически не хватает. Но если в коммерческой сфере целью внедрения ИИ является оптимизация, то в социальной — с помощью LLM хочется решить задачи, которые важны, но зачастую выпадают из бэклога из‑за нехватки средств. В мире существует бесчисленное множество проектов, работающих на стыке технологий и социальных проблем, и за каждым из них стоит свой опыт поиска ресурсов на развитие.
Проект LUWRAIN — пример именно такой истории. Это платформа для разработки невизуальных приложений, которая тринадцать лет создаётся усилиями энтузиастов. Сегодня у неё появляется шанс сделать рывок — с помощью LLM и инженерных подходов, основанных на открытых технологиях. В случае LUWRAIN, как и в случае многих похожих инициатив, существует поиск правильного соотношения смысла и усилий. Поэкспериментировать и найти баланс в том числе помогла программа грантов Yandex Open Source.
Меня зовут Михаил Пожидаев, я работаю доцентом теоретической информатики в Томском государственном университете. Читаю такие предметы как обработка естественного языка, ОС UNIX, анализ социальных сетей и введение в программную инженерию. В этой статье расскажу о своём опыте создания программных продуктов, которые должны казаться странными и нелогичными в привычных обстоятельствах, но обстоятельства нестандартны.
cbrapi - бесплатная библиотека с открытым исходным кодом на Python, которая превращает сложное взаимодействие с SOAP API Центрального банка Российской Федерации в простой и понятный инструмент.
В сентябре мы рассматривали релиз 86Box v5.0, приуроченный к тридцати годам со дня выхода в розничную продажу Windows 95, и пообещали показать ещё кое-что. О чём мы сознательно умолчали, и почему оставили находку для отдельной статьи?
Удобство облачных сервисов лишает нас контроля над цифровой жизнью. Все файлы лежат у одного Большого брата (корпорация) под наблюдением другого Большого брата (государство). Если провайдер лишит аккаунта — человек потеряет всё. Что ж, ради ежедневного комфорта многие готовы мириться с таким риском.
Однако комфорт вызывает привыкание. Поэтому даже при выходе из-под колпака Большого брата на собственный безопасный сервер хочется такого же уровня удобства, как у облачных сервисов. Как минимум:
• доступ к файлам с любого устройства;
• автоматическая синхронизация файлов и резервное копирование;
• расшаривание файлов;
• совместная работа с документами.
Сегодня такое «локальное облако» можно поднять на собственном сервере или VPS в качестве альтернативы корпоративным экосистемам типа Apple, Google и «Яндекс».
MCP — это язык, на котором AI учится общаться с инструментами. Но если дать ему слишком много «слов», получится хаос. В статье можно узнать, почему MCP нужно курировать, где начинаются риски безопасности и как этот протокол помогает сделать взаимодействие с AI осмысленным и надёжным.
Всем привет! Меня зовут Леонид, я разработчик компании DD Planet.
Как мы все прекрасно понимаем, ни один бизнес‑проект немыслим без разного рода отчетов. Быстрота и удобство их создания зачастую критично важны.
В нашей компании мы долгое время использовали инструмент DevExpress Reports. Однако после ухода DX с отечественного рынка остро встал вопрос о пересмотре архитектуры формирования отчетов — особенно тех, что создавались с помощью визуального дизайнера форм.
Раньше, при использовании компонентов DevExpress, такие отчеты можно было создать в несколько кликов и практически без знания кода — за счет мощного и удобного дизайнера:
В общем-то и целом, мой предыдущий эмулятор ZX Spectrum, написанный на go, работал. Показывал нужное (или очень близко к нужному) и давал чувство приближенности к программистам. Однако у него были очень фундаментальные проблемы, связанные исключительно с языком разработки. Ну по крайней мере я сейчас так думаю.
Другим движущим фактором все-таки была бесплатность БЯМок от cloud.ru (не реклама, да и бесплатности больше нет). Ну где еще можно на халяву пожечь сотни миллионов токенов и получить хоть что-то работающее?
В общем, я принял волевое решение переписать все на С++. Под катом дневник "переписчика", в котором я последовательно описываю все боли и страдания начинающего писателя эмуляторов. Желающим сразу посмотреть на конечный результат можно сходить на https://github.com/kiltum/zxcpp
Ниже я приведу примеры, как пустить пыль в глаза юзерам можно улучшить ситуацию с ощущением чужеродности приложения среди других, написанных на честном Gtk, китами из XCode, Windows UWP и прочим с 0% вайбкодинга
Здравствуйте, товарищи! Сегодня у нас будет не техническая статья. Я расскажу об одном нестандартном кейсе из своей практики, суть которого отражена в заголовке.
В первой части будет описание моего опыта, а далее обсудим, как можно его перенять. И не просто перенять, а использовать для решения сразу двух проблем в IT-индустрии!
Как обычно: все имена вымышлены, а совпадения случайны...
Есть люди, которые любят бросить все и пойти в поход, забыв на недельку о благах цивилизации. Другие обожают запереться дома, укутаться в плед и читать интересную книгу, попивая ароматный глинтвейн. Ну а я выбираю ковыряться в старом компьютерном железе. Каждое устройство может рассказать интересную историю и познакомить с такими особенностями, которых в современных девайсах уже не найти. А если учесть, что большинство из них имело весьма скромные по нынешним меркам технические характеристики, становится еще более увлекательно.
Несколько дней назад ко мне попал небольшой артефакт из 2005 года — сетевой файловый сервер от TrendNet, размером с роутер. Любопытно, что внутри у него вообще нет никаких дисковых накопителей, а все, чем он может похвастаться, это два USB-порта и Ethernet 10/100 Mbps с auto-MDIX (интересно, сейчас хоть кто-то помнит что это такое?). Антиквариат, одним словом. Если задуматься, на нем можно соорудить файловую шару для старых операционных систем. Все это в тексте и обсудим, а еще поговорим о том, почему обновления безопасности так важны для современных NAS.
Когда начинал разработку системы многомерного анализа данных временных рядов Dimension-UI, для внедрения зависимостей в исходном коде решил использовать Dagger 2. Практический опыт показал, что для приложений с большим количеством динамически создаваемых объектов инверсия зависимостей, реализованная в Dagger 2, не подходит.
Да, создание графа зависимостей в compile-time — это, во-первых, очень быстро, и, во-вторых, удобно: получаешь сообщения об ошибках конфигурации уже при компиляции.
Но накладные расходы на сопровождение всего этого хозяйства – прямо скажем, это боль.
Чтобы реализовать scope-зависимости, приходится писать и поддерживать много инфраструктурного кода внутри объектов, куда мы внедряем зависимости. В Dagger 2 такая реализация, во-первых, «загрязняет» код, а во-вторых, серьезно осложняет тестирование. Изолировать методы удобным способом не получается: в тестах нужно писать очень много кода, чтобы прокинуть необходимый контекст и корректно мокировать внешние зависимости. Я туда просто не полез — покрывал unit- и UI-тестами только базовую функциональность, где были Singleton-зависимости.
Даже с одними Singleton’ами приходится поднимать отдельную тестовую инфраструктуру для запуска приложения в тестовом режиме. Это не просто неудобно — это очень затратно по времени. Если сравнить усилия, которые надо потратить на реализацию тестирования подобного функционала в Spring и Dagger… Сравнение будет не в пользу Dagger. В целом я начал думать о переходе на runtime-генерацию графа зависимостей.
Всем привет!
В данной статье я хочу Вам рассказать про датчик HEDR(от компании avago technologies) - это двухканальный инкрементальный оптический датчик, предназначен для измерения пройденного пути, линейной скорости, угловой скорости и направлении вращения вала.
С помощью данного датчика будет реализован энкодер на базе микроконтроллера STM32, который будет производить вычисление пройденного пути.
Будет рассмотрено:
Принцип работы датчика HEDR-5420-ES214;
Схема подключения к микроконтроллеру STM32;
Программная реализация (расчет пройденного пути и вывод информации на дисплей).
https://alternativeto.net/software/punto-switcher-for-linux/about/
Что умеет Punto Switcher для Linux?
1) Конвертировать последнее слово перед курсором.
2) Конвертировать выделенное.
3) Конвертировать последнее слово в строке терминала Gnome.
4) Конвертировать выделенное в строке терминала Gnome.
Недавно наткнулся на интересный open-source проект под названием Open Notebook. Это такая альтернатива Google Notebook LM, только с открытым кодом и кучей дополнительных возможностей. Сам пока не тестировал, но штука выглядит настолько интересно, что решил рассказать.
Сейчас AI-инструменты используют все подряд, и вопросы приватности становятся всё острее. Open Notebook как раз предлагает решение — полный контроль над данными, поддержка разных AI-моделей и возможность развернуть всё у себя на сервере.
Что это вообще такое
Open Notebook — это система для организации знаний с поддержкой AI. Можно загружать исследовательские материалы, анализировать информацию и получать инсайты из разных источников. Главное отличие от облачных решений — можно развернуть на своём сервере, и никто кроме вас не будет иметь доступа к данным.
По функционалу это полноценная замена Google Notebook LM, но с открытым исходным кодом и гораздо большими возможностями настройки. Работает с PDF, видео, аудио, веб-страницами и документами Office.
Что умеет
Возможностей там прилично:
Поддержка 16+ AI-провайдеров. Можно подключить модели от OpenAI, Anthropic, Google, Ollama, LM Studio, Mistral, DeepSeek, xAI, Groq, Perplexity и других. То есть выбираешь то, что подходит по цене и качеству для конкретной задачи.
Генерация подкастов. Система создаёт многоголосые подкасты на основе загруженных материалов — от 1 до 4 спикеров. У Google Notebook LM, кстати, максимум два спикера.
Умный поиск. Есть полнотекстовый и векторный поиск по всему контенту. Удобно, когда накопилось много материалов.
