Хочу поделиться историей разработки и последним обновлением нашего проекта — ChameleonLab. Это кроссплатформенное десктопное приложение для стеганографии и стегоанализа. С момента первого релиза мы не только добавили новые функции, но и столкнулись с целым рядом интересных технических вызовов, решениями которых и хотим поделиться.
И, конечно же, мы наконец-то готовы представить версии как для macOS, так и для Windows.
Всем привет! Меня зовут Никита Горячев. Сейчас работаю в качестве Senior Machine Learning Engineer в WB Tech - занимаюсь исследованиями в рекомендациях и LLM. До этого работал в МТС и Сбере, где тоже занимался рекомендашками. Написал книгу про LLMOps и RAG (вот ссылка) И также сейчас пишу книгу про вывод Speech AI моделей в прод (опыт работы в калифорнийском стартапе). В рамках своих исследований нашел интересную статью и хочу ей поделиться!
За более чем 10 лет в разработке я не раз сталкивался с проблемой недостаточной производительности сервисов. Особенно это заметно на Python – отличном языке для быстрого старта, с множеством библиотек и фреймворков. Однако, когда проект растёт, его производительности начинает не хватать, и проблемы с задержками превращаются в угрозу стабильности и пользовательскому опыту. В этом руководстве я поделюсь практическими решениями, основанными на реальных кейсах, чтобы помочь вам оптимизировать Django-сервис и значительно сократить время ответа на запросы.
Привет, Хабр! Мне 29, и у меня нет образования, кроме школы. Расскажу, как я ушел из найма финансовым аналитиком в логистической компании и стал фрилансером-разработчиком в России. Это история про поиск свободы, ошибки, возвращения и окончательный выбор пути.
Даже без сторонних библиотек в языке есть много встроенных инструментов, которые помогают лаконично обрабатывать данные, писать читаемый код и избегать лишних проверок и циклов.
В этой статье мы собрали конструкции, которые пригодятся как начинающим, так и более опытным разработчикам.
Архитектура эмулятора
Наш эмулятор строится по принципу фотонного вычислителя, описанного vsradkevich: "лазер → модулятор → решетка интерферометров → фотодетекторы → АЦП → CMOS-блок".
Топологическая безопасность ECDSA: Раскрываем скрытые уязвимости через законы диагональной периодичности
Ваши подписи на эллиптических кривых могут содержать скрытые паттерны, которые традиционные методы анализа пропускают. В новой статье я представляю революционный подход к анализу безопасности ECDSA через призму алгебраической топологии.
Вы узнаете:
Как закон диагональной периодичности 
помогает обнаруживать subtle уязвимости
Почему числа Бетти (
, 
, 
) являются ключевыми индикаторами безопасности
Как метод динамических улиток снижает сложность анализа с O(m⁴) до O(m log m)
Как TVI Score заменяет субъективные оценки количественной метрикой риска.
В этой статье рассматривается решение проблемы деплоя Telegram-бота Coreness, с подробный описанием проблем и решений. Вместо ручного копирования файлов, настройки зависимостей и миграций БД была создана система, которая делает всё автоматически.
Недавно я прочёл книгу «Паттерны разработки на Python TDD, DDD и событийно-ориентированная архитектура». Основной акцент в ней сделан на том, как именно нужно структурировать программы, чтобы они по мере роста оставались простыми и удобными в поддержке. Это моя любимая тема из области программирования, поэтому, конечно же, книга мне понравилась. Пожалуй, я не возьмусь использовать именно те приёмы, которые авторы рекомендуют в книге — но они обсуждают классные идеи, напомнившие мне о задачах, встречавшихся в моей практике на предыдущих работах. Кроме того, отмечу, что английская версия книги есть в свободном доступе онлайн, так какие вообще вопросы?
В книге рассматривается предметно-ориентированное проектирование и событийно-ориентированная архитектура (в основу которой удобно закладывать микросервисы, но это не обязательно). В этом посте я немного раскрою наиболее понравившиеся мне идеи из книги, но, прежде, чем переходить к этому, хочу артикулировать некоторые детали:
Оживленная дискуссия под моей первой статьей (https://habr.com/ru/articles/940782/) показала: разговор о единстве языка со сферой программирования задевает многих за живое. Тем не менее, cпасибо всем за сотню комментариев, сохранений и невероятно полезного и ценного опыта!
Однако язык — это не просто словарь, а динамическая система, в которой слова живут, взаимодействуют и порождают смыслы, выходящие за пределы их словарных значений. Следующим логическим шагом, таким образом, становится переход от статики «слова» (имени) к динамике «высказывания» (кода в действии).
Вместе с тем один из наиболее сильных и частых аргументов от скептиков звучал примерно так: «весь код — это чистая, бездушная логика для машины». На мой взгляд, это самое большое заблуждение в этой индустрии. Знали ли вы, что оператор + в вашем коде семантически богаче, чем многие слова в русском языке? Или что конструкция if not my_list — это не просто синтаксис, а настоящая идиома, которая отделяет «носителя языка» от «иностранца»? Задача настоящей работы — исследовать, как в строго детерминированной среде кода возникают сложнейшие семантико-прагматические явления, свойственные живому языку.
Давайте забудем про имена и заглянем в самое сердце кода — в его грамматику и риторику. Пристегните ремни безопасности :-)
Привет, Хабр!
Если вы собираете прототип на C++, то один файл с main.cpp иногда реально компилируется в рабочую утилиту. Библиотеки либо завозятся пакетным менеджером заранее, либо у вас есть header-only зависимость и всё взлетает. В Python долгое время это было болью: любой однофайловый скрипт, который требует requests или rich, уже тянет за собой виртуальные окружения, инструкции в README и локальные фичи.
Есть рабочий стандарт для нормальных однофайловых сценариев с зависимостями — PEP 723: вы объявляете зависимости прямо в комментариях, а раннер ставит всё сам и запускает в изолированной среде. В связке с uv получается неплохой такой способ делиться скриптами, в том числе для пвспомогательных задач. И да, у этой красоты есть нюансы безопасности, о них поговорим отдельно.
Привет, Хабр! Думаю, многие сталкивались с необходимостью генерации тысячи пользователей. Вручную - не вариант, слишком долго. В данной статье разберу библиотеку Faker. Это генератор реалистичных тестовых данных, который превращает заполнение базы и создание демо-контента из рутины в дело пары строк кода. В статье продемонстрирую, как генерировать тысячи правдоподобных записей на русском, заполнять БД и создавать собственные типы данных для ваших проектов.
Привет, Хаброжители! Как стать экспертом в создании сложных и мощных приложений на Python, не тратя времени на повторение уже известных основ или перечисление ненужных функций? Аарон Максвелл фокусируется на первопринципах Python, которые действуют подобно катализаторам для всего остального: достаточно получить 5 % знаний в области программирования, чтобы остальные 95 % подтянулись автоматически.
Модель распознавания эмоций в речи GigaAM-Emo умеет классифицировать 4 эмоции: angry, sad, neutral, positive. Для некоторых задач бывает не достаточно классифицировать эмоции на 4 класса и хочется иметь более полный список эмоций. В статье рассмотрим: существующие корпуса данных для распознавания эмоций, ключевые возможности разработанного пайплайна для дообучения GigaAM с использованием библиотек hydra и Pytorch Lightning, результаты экспериментов с различными архитектурами и функциями потерь. Демо можно попробовать тут
На Хабре уже было аж 3 статьи про развитие нашего публичного детектора голоса Silero VAD (последняя тут). А вот что стало лучше в этот раз:
В статье рассказываем, как всего за 5 дней собрать современный омниканальный контакт‑центр для фитнес‑клуба на базе open‑source‑платформы Chatwoot и подключить к нему WhatsApp, Telegram и VK с помощью самописных шлюзов на Python (Wasender, Telethon, VK API). Вы узнаете, почему мы отказались от «коробочных» SaaS‑решений, автоматизировали до 84% рутинных сценариев (поздравления, записи, напоминания) и подготовили инфраструктуру под внедрение AI‑ассистентов и аналитики SLA. Приводим архитектурные схемы, технические детали и бизнес‑выгоды — от сокращения ручной работы до сохранения всех коммуникаций с клиентами в едином окне.
«Человек всегда велик в намерениях. Но не в их выполнении. В этом и состоит его очарование» — что-то на глубоком из Ремарка «Три товарища»
В какой-то момент понимаешь, что новый бизнес должен начинаться не с красивого названия и не с логотипа. С чего именно — до конца не ясно, но точно не с этого. Эта статья — о том, как я попытался перепрыгнуть через все эти «обязательные шаги», завайбкодив их, а заодно и большую часть кода проекта с помощью нейросетей, и сосредоточился только на финальных вещах — тестировании аудитории и маркетинге.
А дальше — история о студенческом стартапе для поиска ивентов, который мы собрали на коленке за лето, запускали через тусовки на Патриарших Прудах, но так и не смогли набрать аудиторию.
Самая интересная часть начинается с главы «Возвращение: новая команда и быстрый релиз», но я искренне рекомендую читать статью с самого начала. Так будет проще уловить весь контекст и понять, почему проект получился именно таким, каким он получился.
В прошлой статье я рассмотрел самый простой вариант кастомизации целей, когда мы начинаем собирать не просто факт отправки, например, формы, но и смысл, с какими доп параметрами эта форма отправлялась.
Сегодня рассмотрим вариант, когда события произошедшие уже офлайн, отправляются обратно в онлайн статистику Яндекс Метрики и обогащают ее. Это позволит делать рекламу и собирать аудитории в Яндекс Директе точнее еще на 30-35%
Вы когда-нибудь радовались идеальному прототипу парсера, который у вас летал на демо-странице, а в проде внезапно начал ловить 403, 429, пустые HTML и «куда-то делись карточки»? Контент отрисовывается на JS, сервер требует токен, после смены IP, старая сессия перестаёт работать.
В этой статье я подробно разберу, как собирать данные устойчиво и предсказуемо, без излишней магии и с упором на реальную эксплуатацию.
В мире алгоритмической торговли доминируют крупные фонды с их колоссальными ресурсами. Но что, если мы, частные инвесторы и разработчики, можем создать собственный мощный и доступный инструмент? Что, если больше не придётся зависеть от проприетарных платформ или писать с нуля сложную инфраструктуру для тестирования каждой новой идеи?
Сегодня у нас есть Python и такие мощные библиотеки, как Backtrader. Однако голый фреймворк — это лишь половина дела. Чтобы он стал по‑настоящему народным инструментом, ему нужна удобная обвязка: готовая структура проекта, автоматический импорт стратегий, наглядные отчёты, тепловые карты для оптимизации и бесшовное подключение к API брокеров — не только российских, но надо начать с Мосбиржи.
Мы стремимся сделать инструмент таким же удобным, как TradingView. Простота в использовании и доступность всех функций для пользователей без глубокой технической экспертизы — мне кажется вот идеал. Чтобы каждый, кто заинтересован в алгоритмической торговле, мог без усилий внедрить свою стратегию, протестировать её и получить результаты, не проводя часы и дни за настройкой системы.
Эта статья — не просто описание проекта, а призыв к действию. Я предлагаю объединить усилия и создать открытый стандарт для алготрейдинга на базе open source Backtrader, заточенный под реалии российского рынка.
Главная задача — построить открытый шаблон, который позволит частному инвестору, даже с небольшими навыками в программировании, сосредоточиться на главном — на разработке и тестировании стратегий, а не на борьбе с инфраструктурой. Мы создаём систему для марафона, а не для спринта: для классических стратегий с горизонтом в часы и дни, которая будет работать автономно и не требовать ежедневного внимания.
