Всем привет!
Сегодня Telegram выпустил небольшое, но как всегда интересное обновление своего Bot API под номером 9.5. Оно оказалось компактным, но в нём есть один интересный момент с надеждой на будущие обновления...
Кстати, одно из нововведений было известно ещё два дня назад в моём ТГ. Подписывайтесь на канал «Код на салфетке», если интересны подобные новости и разборы!
Параллельные стримы в Java 8 выглядят как бесплатное ускорение: добавил .parallel() — и все ядра побежали работать. Но по факту всё сложнее, так как распараллеливание имеет накладные расходы, зависит от того, насколько хорошо делится источник данных, сколько стоит объединение результатов, и даже от локальности данных в памяти.
В новом переводе от команды Spring АйО на примерах и бенчмарках разберем, почему простая свёртка на маленьких диапазонах может стать медленнее, почему ArrayList часто выигрывает у LinkedList в параллели, как reduce может неожиданно сломаться из-за неверного identity, и что вообще происходит внутри common ForkJoinPool.
Если вы пишете сложный SELECT, в котором одно и тоже вычисляется несколько раз, например, для массовой обработки данных пачками, то наверняка вам хотелось завести локальную переменную
вот пример:
SELECT
price * quantity AS total_price,
(price * quantity) * 0.15 AS tax,
((price * quantity) + ((price * quantity) * 0.15)) AS grand_total
...
Здесь price * quantity вычисляется несколько раз, и tax вычисляется дважды. Но это выглядит еще ок, в реальности это зачастую всякие монструозные свитч-кейсы с NULLIF, COALESCE и прочими ребятами.
Но не суть, вам хочется один раз вычислить значение, без дублирования кода.
Long story short, это делается так:
Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand, lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd, линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.
Это история о том, как я превратила свою бывалую Kindle Touch в инструмент мониторинга времени прибытия автобусов с ежеминутным обновлением экрана и возможностью выйти из режима дашборда через кнопку меню. По сути, у меня получился TRMNL, только без ценника в $140.
Сколько раз вы пытались открыть в Excel файл на пару миллионов строк и смотрели на зависший белый экран под звук взлетающего кулера? А сколько раз писали трехэтажные циклы for в чистом Python, чтобы просто сгруппировать данные и посчитать среднее?
Pandas — это Excel на максималках и швейцарский нож любого разработчика и аналитика. В этой статье я собрал абсолютную выжимку: 10 главных шагов для работы с таблицами. Разберем вечную путаницу между loc и iloc, правильную очистку от пропусков, группировки и джойны (merge).
Привет, Хабр!
Если вас заинтересовал заголовок, то вы, скорее всего, уже знакомы с разработкой Telegram или Discord-ботов. И что также вероятно: для получения обновлений вы используете обычный polling. Сегодня же я вам предлагаю ознакомиться с другим способом получения обновлений - через webhook.
Я работаю продуктовым дизайнером последние 7 лет. За последний месяц я в одиночку запустил 9 цифровых продуктов — без разработчиков, тестировщиков и девопсов. И самое странное: лучший результат я получил, когда перестал делать то, в чём разбираюсь.
Это не мотивационная статья про магию нейросетей. Это отчёт практика о том, как выглядит работа с ИИ, когда ты реально на нём строишь бизнес. С конкретными цифрами, косяками и неудобными выводами.
Семь миллиардов устройств. Тридцать пять лет истории. Linux 7.0 — это первое крупное обновление мажорной версии с 2022 года, и на этот раз цифра действительно имеет вес.
Ядро Linux — это та самая невидимая прослойка между вашим железом и всем, что вы делаете за компьютером. Именно оно решает, как ваш телефон общается с экраном и как Netflix стримит сериалы на ваш телевизор.
На нём работает Android. На нём держится большая часть интернета. Когда ядро меняется, миллиарды устройств в конечном итоге это чувствуют — замечаете вы это или нет.
Линус Торвальдс подтвердил смену версии и, в своей типичной манере, объяснил это простой арифметикой. «Я дошел до того момента, когда начинаю путаться в больших числах», — написал он. По его словам, у него уже почти закончились пальцы на руках и ногах, чтобы их считать.
Ядро прошло путь от 2.6 до 3.0, от 4.20 до 5.0, от 5.19 до 6.0. И вот теперь 6.19 превращается в 7.0. Никаких технических революций, привязанных к дате. Никаких сломанных API. Просто красивая цифра.
Но иногда новые крутые фичи идеально совпадают с символизмом момента. Только за первую половину окна слияния (merge window) в Linux 7.0 влилось 7 695 коммитов. Пятилетний эксперимент официально подошел к концу, в ядро завезли постквантовую криптографию и впервые прописали официальные правила для кода, сгенерированного нейросетями.
Я профессионально работаю с Linux уже больше 20 лет: в телекоме, цифровой медицине и deep-tech проектах. Я видел, как выходят и уходят разные версии ядра.
Какие-то из них важны. Какие-то — проходные. Но эта — действительно имеет значение.
Если вы когда-нибудь разрабатывали мессенджер, то наверняка сталкивались с задачей выбора фотографий и видео для отправки. На первый взгляд кажется, что Apple предоставляет всё необходимое: UIImagePickerController, PHPickerViewController. Но стоит только копнуть чуть глубже, и оказывается, что стандартные компоненты не покрывают и половины того, что нужно в реальном продукте.
В начале 2021 года я взялся написать игру для компьютера, которому тогда было уже 40 лет — речь о его благородии Commodore 64. Релиз игры Cab Hustle наконец состоялся осенью 2022 года, после того, как я в течение нескольких месяцев эпизодически добивался по ней некоторого прогресса. В начале 2023 года я также выпустил версию этой игры для ПК.
OpenAI 5 месяцев строили продукт без единой строчки ручного кода — миллион строк, 1500 PR, 7 инженеров. Разбираю их подход «harness engineering» и что из этого можно применить уже сейчас: как организовать AGENTS.md, почему скучные технологии побеждают, и зачем нужна архитектура с первого дня.
Всем привет! Я пытаюсь реализовать свою систему анализа металлов и сплавов. Занимаюсь своим проектом уже год. В составе системы уже около 15 модулей. И хочу представить один из них. Если кому-то интересно или есть изображения, которые нужно измерить, верифицировать с другими системами я только - за.
Немного теории из мира металловедения, который чем-то схож с миром биологии. Главное различие мира металлов, пластиков и других материалов, что это неживая материя.
Определение чугуна
Чугун представляет собой сплав железа с углеродом, где содержание углерода превышает 2,14% (обычно от 2,5% до 4,5%). Благодаря своей жидкотекучести, малой усадке и относительно низкой стоимости, чугун является одним из основных конструкционных материалов в машиностроении, энергетике и строительстве.
При анализе чугуны разделяют по состоянию углерода и форме графитовых включений, что определяет их физико-механические свойства:
Почему ваша Java-система буксует там, где должна летать? Мы привыкли доверять магии JVM, но в мире Java 21 и Native Image правила игры изменились. От микро-оптимизаций байт-кода до радикальной смены парадигмы с Scoped Values – разбираем 11 “золотых правил”, которые заставят JIT петь, а ваш бинарник – стартовать за миллисекунды. Никакой “воды”, только хардкор, регистры процессора и “голоса” компиляторов внутри вашего кода.
Работая с кодом, я не раз ловил азарт: а как этот метод можно ускорить ещё? Какую гайку подкрутить, чтобы JVM не просто работала, а буквально летела? Что изменить в архитектуре, чтобы Native Image стал ещё компактнее, а холодный старт – ещё быстрее?
Испытав этот азарт оптимизации не раз, я хочу поделиться им с вами. Я собрал квинтэссенцию своего опыта в конкретный чек-лист.
Это не просто советы по стилю кода. Это “10+1 Золотых правил оптимизации Java 21+”.
Это те рычаги, которые заставляют JIT-компилятор петь, а GraalVM – генерировать бинарники с хирургической точностью.
Приготовьтесь! Мы начинаем оптимизировать!
Когда я впервые увидел, как мой сервис на Spring Boot с Postgres, MongoDB и Kafka «съел» всего 45 МБ оперативной памяти, я почувствовал азарт. Азарт инженера, который нашёл способ обмануть систему. Я был заряжен Axiom NIK: его эффективностью, его агрессивной компиляцией и тем, как он превращает «жирный» корпоративный стек в изящный бинарник.
Многие годы нам вдалбивали: «Java — это прожорливо!». Нам говорили: «Выдели 2 ГБ под микросервис, иначе JIT не прогреется».
Забудьте об этом! Я провёл R&D, который ставит точку в спорах о прожорливости Java!
Это не просто тесты. Это вскрытие!
Меня зовут Владислав Пономарев, я архитектор, проектирую дома. Ещё в магистратуре, 10 лет назад я занимался BIM-внедрением в проектной организации в Сочи. Это были Revit, Civil 3D и другие инструменты. Делал это в рамках своей темы магистерской работы. Потом переключился на архитектуру в частном домостроительстве, где больше изучал практические вопросы проектирования и философию архитектуры, ее эстетические качества. Но любовь к более сложному BIM осталась. С энтузиазмом продвигал тему BIM, когда до массового внедрения в РФ было еще далеко.
Прошли годы. Многие вопросы, которые были актуальны тогда, еще остались в повестке отрасли. Специалисты до сих пор часто работают по старинке. А ведь теперь пришёл ещё и AI, который ложится только на автоматизированные процессы. Нет BIM – нет данных. Нет данных – нейронка не поможет. При этом автоматизировать стройку – задача очень сложная. Слишком много вопросов, которые пока трудно поддаются оптимизации.
Последние годы Python был вроде универсального инструмента: на нем писали всё — от мелких скриптов до огромных ML-систем, а его первое место в рейтингах воспринималось как норма. Но к началу 2026-го заметно, что динамика меняется. Скорее всего — вслед за приоритетами. Уходит время, когда удобство и низкий порог входа перекрывали любые вопросы к производительности. Компании всё чаще смотрят на отдачу — сколько ресурсов съедает система и как ведет себя под нагрузкой. Давайте посмотрим, что там с местом Python’а в рейтингах, и оценим причины.
Со мной опять произошла какая-то мистика.
С тех пор как начал писать серию статей под названием «Пятьдесят лет по стезе программирования», особенно когда готовил третью статью, мне хотелось найти рукопись с исходными кодами, написанного мною транслятора с языка РПГ (RPG) для ЭВМ М-220:
Есть утилита для автоматического выравнивания отступов в исходных кодах. Называется astyle.exe.
В этом тексте я покажу, как работать с утилитой Astyle.
Технологии децентрализованной идентификации и верифицируемых данных перешли от концепций к промышленной эксплуатации. И ключевой драйвер этого перехода – не отдельные продукты или вендоры, а стык между международными стандартами (прежде всего W3C) и адаптированными под наше регулирование блокчейн-решениями. Статья объясняет, как эти два слоя взаимодействуют на практике, где уже применяются и какие вызовы остаются на пути массового внедрения.
