Программирование *

Привет, Хабр. Меня зовут Иван Добряев, я разработчик программного обеспечения в Центре технологий VK. Сегодня хочу поделиться опытом по одной достаточно прикладной, но весьма увлекательной теме — разработке командной строки (CLI) на Go.

Платформа для инференса ML-моделей (inference platform) у нас молодая, ей всего лишь полгода, и мы активно расширяем команду. Так что, если вы хотите писать сервисы на Go с нуля, то приходите к нам, у нас найдутся задачи на любой вкус.

Привет, Хабр! На связи сообщество ROS Russia.

Мы объединяем любителей и профессионалов, которые занимаются робототехникой и искуственным интеллектом. Изначально наше сообщество создавалось для обсуждения самого популярного фреймворка для прототипирования ПО для роботов — Robot Operating System, однако давно уже охватывает темы, выходящие за рамки ROS: электронику, механику и общие вопросы создания ПО для роботов. Помимо общения на темы, связанные с разработкой роботов, мы проводим тематические мероприятия.

Когда мы упаковываем Spring Boot-приложение в Docker-образ, важно не только обеспечить его запуск. Нам нужен такой образ, который поможет понять причины проблем: падений, тормозов и других сбоев.

В новой статье выясним, какие нештатные ситуации могут возникнуть, какие инструменты пригодятся для диагностики и как собрать образ, в котором всё это учтено.

Почти год назад я писал про ХрюХрюКар. Это экспериментальный проект, который проработал 7 месяцев в городе Балаково Саратовской области. За это время мы «поймали» около тысячи автомобилистов, разместивших свои авто на зеленых зонах, детских/спортивных площадках и тротуарах.

В этой статье я расскажу про совершенно новую версию ХХК, которую я написал на Go. Ну и отдам сообществу все исходники проекта.

Что если можно было бы подключить своё AXI-устройство на FPGA к Linux через PCIe за вечер? В этой статье рассказываю, как написать драйвер для UARTLite через XDMA, собрать свою TTY и начать работать с GPS прямо из терминала!

Хочу начать с личной предыстории. Давным‑давно, как и многие из вас, я читал умные книжки: «Чистый код» и «Чистая архитектура» Роберта Мартина, «Совершенный код» Стива Макконнелла и другие.

Также не обошли меня и классические принципы проектирования — SOLID, KISS, DRY — и, думаю, каждый читатель добавит сюда свои.

Безусловно, это всё важные и фундаментальные вещи.

Но однажды на горизонте появилось DDD — предметно‑ориентированное проектирование в изложении Эрика Эванса. Именно его «синяя книга» стала культовой и задала язык для архитектурного мышления.

Позже я открыл и «красную книгу» Вона Вернона, где DDD уже рассматривался с точки зрения практической имплементации: архитектура, код, реальные подходы в проектах.

Читая Эванса, рассматривая его диаграммы классов и примеры кода, я всё думал: как он это делает?

Самым большим открытием для меня стало то, что книга DDD хоть и показывает стратегические и тактические приёмы — агрегаты, объекты‑значения, спецификации, фабрики и т. д. — но не учит проектировать саму предметную область.

Складывалось ощущение, что мы это уже откуда‑то должны были знать. А откуда — остаётся загадкой.

Бум No-code начался в 2022 году, и сейчас многие компании стараются так или иначе внедрить функционал «low-code» в свои продукты. У участников IT-индустрии пока нет согласия о границах применимости технологий «без кода», хотя адепты этих технологий обещают, что они позволят создавать практически любые приложения.

В этой заметке мы рассмотрим один из основных аспектов создания приложений – его масштабируемость в средней и дальней перспективе. Для этого сам продукт под капотом должен быть построен на чем-то более мощном, чем MS Excel, Airtable, Notion и Make, и такие продукты уже есть на рынке.

Фатальные проблемы масштабируемости проявляются с ростом объемов данных и количества пользователей, которые с ними работают – с этого мы и начнём.

Привет, меня зовут Нуржан Сактаганов, я ведущий разработчик в Почте и Облаке Mail. Хочу рассказать о нашей библиотеке Go-VShard-router и поделиться трюками и выводами, которые мы сделали при разработке.

Enum — одна из самых популярных фич Rust. Тип enum может иметь одно из значений в заданном множестве вариантов.

/// Foo имеет значение или 32-битного integer, или символа.
enum Foo {
Int(u32),
Char(char),
}

Значениями типа Foo могут быть или integer (например, вариант Foo::Int(3) с полезной нагрузкой 3), или символы (например, вариант Foo::Char('A') с полезной нагрузкой 'A'). struct можно считать AND-комбинациями их полей, а enum — OR-комбинациями их вариантов.

Этот пост посвящён удивительной оптимизации, выполняемой компилятором Rust с представлением в памяти значений enum, чтобы они занимали меньше места в памяти (спойлер: это не нишевая оптимизация). В общем случае, уменьшение размера значений может привести к ускорению программ, потому что значения передаются в регистрах CPU и в одну линию кэша CPU умещается больше значений.

Всем привет, меня зовут Юрий Пузыня, я занимаюсь развитием платформы документации Diplodoc в Yandex Infrastructure, которую мы пару лет назад выложили в опенсорс. И сегодня я расскажу лёгкую историю невероятного везения в опенсорсе.

Мой первый коммит как контрибьютора в опенсорс‑проект был смёржен спустя два с половиной года мной же в качестве мейнтейнера этого проекта. И в чём тут история успеха — спросите вы. Но давайте я расскажу всё по порядку.

Как я стал core-разработчиком CPython в 19 лет: История усилий и достижений

В этой статье я расскажу, сколько усилий потребовалось, чтобы стать частью команды разработчиков CPython и какие возможности это открыло для меня.

Это адаптированная для Хабра расшифровка доклада Алексея Дмитриева, директора аналитической платформы YDB DWH, которую создаёт команда Yandex Cloud, — компонента нашей гибридной базы данных YDB для обработки аналитических нагрузок. Когда проект только начинался, у нас было много наработок, которые мы успешно переиспользовали в других проектах. Но оказалось, что OLAP‑нагрузка так сильно отличается от OLTP, что за три года пришлось практически написать по ещё одной реализации многих частей системы. Под катом история о том, почему на рынке так мало гибридных баз данных класса Hybrid Transactional and Analytical Processing (HTAP) и какие сложности стоят на пути их разработки.

Привет, Хабр!

В прошлой статье я делился опытом создания портативной мини-акустики с передачей аудио по Wi-Fi вместо Bluetooth. В этой — представляю её более мощную версию. Мы напечатаем корпус, усовершенствуем скрипты, разработаем фирменное приложение для Hi-Fi трансляции звука и добавим эквалайзер в систему. Стало интересно? Тогда добро пожаловать под кат!

Пишу этот текст совершенно без намерения оскорбить авторов Excel. Это фантастически успешный софт, который по праву считается золотым стандартом среди табличных редакторов. Тем не менее, в этом году Excel уже стукнуло 40. В таком почтенном возрасте его семантика всерьёз страдает из-за костылей, которые накапливались не один десяток лет, обеспечивая обратную совместимость.

Одно из самых интересных дел, которыми мне приходится заниматься на работе — это обратная разработка Excel. Я выискиваю причуды в его поведении и решаю, как поступать с ними в нашем фирменном табличном редакторе. Благодаря моему повседневному труду, наши пользователи, возможно, и не подозревают, сколько недокументированных грехов совершила Microsoft ради совместимости. Приглашаю вас одним глазком взглянуть на те ужасы, с которыми мне приходится тягаться — и тогда вы тоже станете бояться Microsoft Excel — не потому, что чего-то не знаете, а наоборот, так как знаете слишком много.

Вспомни тот момент, когда ты впервые запустил программу, созданную тысячами невидимых рук. Linux, Firefox, PostgreSQL... За каждым из этих имён стоит революция — мир, где код принадлежит всем и каждый может доработать и улучшить его. Мир open source.

Сорок лет назад это казалось утопией. Софт для серверов и пользовательских компьютеров создавался на заказ и мог запросто стоить дороже железа, на котором разворачивался. И его нельзя было модифицировать, даже если он работал неправильно. Не желая мириться с ситуацией, в 1983 году Ричард Столлман запустил в Массачусетском технологическом институте проект GNU. Планы проекта были амбициозными: разработать столько свободного ПО, чтобы хватило на все задачи (почти как у Стругацких — ПО всем, даром, и чтобы никто не ушёл обиженным). Для достижения этой цели проект в 1984 году приступил к разработке операционной системы GNU (рекурсивный акроним от англ. GNU’s Not UNIX — GNU не Unix). Как мы знаем, у них получилось. Кто мог тогда подумать, что именно свободное программное обеспечение станет фундаментом цифрового мира в далёком 2025 году!

А теперь представь: твой код тоже часть этой революции. Твоё имя — в списке контрибьюторов проекта, который используют миллионы. Звучит круто, правда? Сегодня Хабр совместно с GitVerse — AI-first-платформой для работы с кодом со встроенным AI-ассистентом GigaCode — открывает сезон Open source: время, когда мы вместе будем исследовать, как создаётся, развивается и меняет мир ПО с открытым исходным кодом.

Мне часто задают такой вопрос: как мы пишем на C код для curl, чтобы он был безопасным и надёжным в миллиардах установок? Мы предпринимаем определённые меры и принимаем решения. «Серебряной пули» нет, есть только рекомендации. Как вы убедитесь сами из этой статьи, в них тоже нет ничего странного или неожиданного.

«c» в слове «curl» не обозначает и никогда не обозначало язык программирования C, это расшифровывается как client.

Предупреждение

Этим текстом мы ни в коем случае не хотим сказать, что иногда случайно не мерджим баги, вредящие безопасности. Это происходит. Мы люди, мы совершаем ошибки. А потом мы их устраняем.

Привет, Хабр! Меня зовут Юра, я работаю тимлидом проекта Waterbase в KION, а в свободное время люблю читать, что нового происходит в мире ИТ и какие подходы к программированию есть в других странах. Сегодня хочу поговорить о ЯП с синтаксисом не на английском — здесь нет команд вроде if, print и while, к которым мы все так привыкли. Авторы стремились либо упростить вход в ИТ для носителей своего языка, либо переосмыслить само представление о ЯП. Ниже — пять таких проектов: LSE, VisuAlg, Aheui, Qalb и Kalaam. Погнали!

Сегодня поговорим о теме, которая вызывает живой интерес у многих разработчиков и энтузиастов ИИ — интеграции больших языковых моделей вроде DeepSeek или ChatGPT с собственной базой знаний.

В этой статье я подробно расскажу, как работают векторные базы данных, зачем они нужны и какую роль играют в построении эффективной связки между вашей внутренней информацией и мощью современных LLM. Если вы хотите научиться «обучать» ИИ на своих данных — добро пожаловать!