Это часть 2. Первую часть смотреть по ссылке.

Данная статья является второй из цикла по описанию особенностей построения приложений с использованием идей, описанных в книге «Искусство неизменяемой архитектуры: теория и практика управления данными в распределенных системах».

Описание создаваемого ТЕСТОВОГО / ТРЕНИРОВОЧНОГО приложения и базовые сокращения можно найти в начале первой части.

В рамках данной статьи будет описана задача реализации аутентификации внешних клиентов/сервисов с помощью сертификатов и идей «неизменяемой архитектуры».

Что такое аутентификация и ее отличие от авторизации можно уточнить по этой ссылке.

Как же строить системы определения доступа не вокруг конкретных действий, а экономической модели платформы? Как легко переусложнить то, что переусложнять априори не стоит? Где заканчивается гибкость и начинается ад поддержки?

Предыстория тут.

Возвращение началось с осознания, что мир IT уже не тот, каким я его помню. Хотя бы потому что работодатель понял, что программист не равно администратор сети и/или СУБД, тем более не просто "компьютерщик" на все руки.

Представлен образ проекта, направленного на организацию проектирования программного обеспечения с использованием абстрактного синтаксического дерева и виртуальной машины на его основе с элементами искусственного интеллекта.

Если вы часто упираетесь в лимиты Claude Code / Codex и не понимаете, куда улетают токены — этот лонгрид для вас

Да и вообще всем, кто хочет разбираться в современных AI инструментах, будет полезно

Разбираемся

1. Как устроено контекстное окно изнутри: 7 слоёв (от весов модели до MCP и skills)
2. Что такое attention и при чем тут O(n²)
3. Как работает agent loop на примере 4 вызовов модели
4. Почему prompt caching экономит до 10× в лимитах при правильной работе с ним

Сууупер длинная статья

У видео-моделей есть память между кадрами. У диффузионных фото-моделей - нет. Именно поэтому стандартный тайлинг профессиональных кадров на 40-150 мегапикселей всегда даёт лестницу швов на градиенте неба, плывущий цвет на коже и драматический перепад текстур на границах тайлов.

Я двадцать лет работаю ретушёром и четвёртый год пытаюсь это починить, приспособить диффузионки к профессиональной съёмке. Все эти годы любой подход, что мой, что чужой, крутится вокруг одного: режем картинку на 100+ тайлов, обрабатываем каждый отдельно, склеиваем обратно. И каждый раз вылезает то же самое - тайлы не согласовываются между собой.

В статье разбираю три идеи о том, как у фото-модели может появиться память между соседями. Восемь архитектурных классов памяти из видео-диффузии (BCLA из SANA-Video, FramePack, SVD reshape, AnimateDiff и другие): какие переносятся на тайлы, какие нет и почему.

В предыдущей статье Модель транспортного полета пчелы было отмечено, что лишь небольшая часть энергии метаболизма превращается в механическую энергию полета (4.4%), а остальная идет на нагрев тела пчелы и воздуха. Можно сказать, что пчела сжигает в себе пищу, как печка с КПД более 95%. Природа не терпит пустого расточительства, и пчела в ходе эволюции научилась использовать часть этого тепла себе на пользу

Да, монтирую видео очень давно, около 20 лет, и часто не хватает софта что бы что то быстро подправить или смонтировать на выезде, на ходу, и даже в отпуске. Ноут далеко не всегда с собой, а вот iPad бывал частенько, и тогда в те времена года три назад очень не хватало софта нормального, какие то огрызки, на них разве что рилсики пилить.. не серьезно. Основная претензия от меня как от профи - на всех приложениях как правило одна дорожка! Я решил написать редактор видео таким каким я его вижу на мобильном устройстве.

Генератор GLSL-кода для WebGL, позволяющий писать шейдеры буквально на JavaScript с некоторыми условностями, используя все удобства IDE, такие как рефакторинг, подсветка синтаксиса, автокомплит и проверка на ошибки, а в математических выражениях использовать обычные JS операторы: +, -, *, /, =, +=, -=, *=, /=, ++, --.

Это заключительная статья серии. Экспертная система, состоящая из информационных блоков и словаря, реализованная на принципах технологии поиска решений управляемого данными, позволяет накапливать и сохранять прикладные знания. Наполнение системы знаниями целиком и полностью доступно прикладным специалистам. Появляется возможность реализации прикладных задач в самых разных предметных областях с минимальным привлечением ИТ-специалистов, и практически без традиционного программирования. Опираясь на сохранённые знания, узкие прикладные специалисты могут автоматизировать свои насущные задачи. Радикально снижаются затраты на разработку и одновременно получается качественный, масштабируемый и легко сопровождаемый продукт.

«Suricata IPS NFQueue with nDPI» — это значит, что программа suricata работает в режиме IPS с движком NFQueue и поддержкой nDPI.

Традиционные файрволы могут блокировать нежелательный трафик по IP адресам и портам, но они не способны анализировать содержимое пакетов и обнаруживать сложные атаки, которые маскируются под легитимный трафик. Suricata сильно дополняет возможности классического файрвола — она позволяет блокировать данные на более высоком уровне — на уровне приложений.

Данная информация предназначена для тех, кто хотел бы получить опыт работы с suricata и попробовать ее возможности на практике. Приведенная конфигурация будет рассчитана на минимальное потребление ресурсов. Установка и настройка будут выполняться на ОС Debian 13 с nftables для текущей стабильной версии suricata 8.0.4.

Часть III содержит: 7. Подготовка к запуску и запуск suricata.

Поиск решений управляемый данными предполагает постоянное взаимодействие с пользователем. База знаний должна позволять одновременно обслуживать несколько клиентских мест. В статье рассматриваются принципиальные вопросы различных вариантов организации взаимодействия пользователей с экспертной системой (локально, в локальной сети, через интернет).

В статье не рассматриваются вопросы технической реализации типа: REST/SPA‑подход или long polling / WebSocket / server‑side session / event sourcing.

Cursor — AI-powered IDE на базе VS Code, которая обрабатывает миллионы строк кода разработчиков через свои серверы. Когда я задумался о безопасности этого продукта, возник вопрос: насколько надёжна серверная модель авторизации, которая стоит между бесплатным пользователем и Claude 4 Opus?

В эксперимент мы шли с уверенностью, что ChatGPT хотя бы раз из пяти промахнётся с главным диагнозом. Не промахнулся. Пять из пяти: метаболический синдром, субклинический гипотиреоз, перименопауза, MGUS, статин-индуцированный рабдомиолиз. Ставка проиграна, но самое интересное оказалось не здесь.

Модели разошлись сразу после диагноза. У ChatGPT провалилось то, что в клинической работе называется «что пациент делает в ближайшие две недели»: к каким врачам идти, какие обследования сдать до начала терапии (ПСА перед заместительной терапией тестостероном, маммография перед МГТ), какие целевые уровни держать и когда перепроверять, как прочитать соотношение АСТ и АЛТ при рабдомиолизе. На четырёх плановых кейсах эта разница повторилась одинаково.

А на пятом — кейсе MGUS — проиграл уже МедАссист. ChatGPT и соотношение альбумин/глобулин посчитал явно, и конкретный список подтверждающих тестов для гематолога назвал — мы не сделали ни того, ни другого. Раздел про этот кейс у нас расписан подробнее остальных: мы договорились разбирать свои промахи внимательно, а не проматывать.

Оговорюсь сразу. Пишем мы от команды, которая делает МедАссист, — один из двух сервисов в сравнении. Интерес у нас есть, прятать его бессмысленно. Поэтому методику мы зафиксировали до первого прогона, ответы обоих сервисов приводим слово в слово, а кейс, где мы проиграли, разбираем подробно. Судить, насколько это уравновешивает конфликт интересов, — читателю.

Если задать гуглу вопрос «какая система счисления у ДНК», он честно скажет — четверичная. Четыре буквы (A, C, G, T) кодируют всё, что есть в живом. Каждые три подряд — кодон, итого 64 комбинации, чего хватает с запасом на любой опкод компактной стек-машины.

Я подумал: это же буквально готовый язык программирования. Природа уже нарисовала байткод, осталось написать виртуальную рибосому и проверить — можно ли в этом байткоде сделать квайн — программу, которая печатает сама себя. Самовоспроизводящуюся последовательность.

Спойлер: можно. И влезает в 75 нуклеотидов. Это меньше, чем длина среднего твита.

В этой статье я расскажу, как устроена эта штука: соберём четверичный байткод из ДНК, напишем стек-машину, которая по нему ходит, а в конце — соберём 75-нуклеотидный геном, который копирует сам себя нуклеотид за нуклеотидом. Дальше из этого вырастет 3D-симуляция тканей, эволюция и драматичная история про вымирание колонии — но это будут следующие статьи серии.

Геопространственная разведка (GEOINT) привлекает все больший интерес и внимание широкой общественности. Действительно, способность синтезировать сложные ситуации в визуальных представлениях позволяет ей напрямую охватить большую аудиторию

— В этой статье мы разберёмся с GEOINT и покажем, что подобные исследования доступны каждому

В квантовой механике есть странный факт, к которому все привыкли, но который редко проговаривается до конца.

Система описывается как набор возможностей — волновой функцией.
Но в результате измерения мы всегда получаем один конкретный результат.

Не распределение, не «облако вероятностей», а:

— щелчок детектора
— точка на экране
— конкретное значение

Откуда вообще берётся этот переход?

Почему из непрерывной структуры возможностей возникает дискретная реальность?

В марте 2026 году криптографы из Google Quantum AI опубликовали доказательство, что сверхпроводящий квантовый компьютер с 500 000 физических кубитов (это 1200 кубитов с коррекцией ошибок) способен взломать приватные ключи Bitcoin максимум за 9 минут (быстрее, чем 10-минутное время генерации новых блоков). Хотя опасность квантовых вычислений для традиционных шифров известна давно, ранее для этого предполагалась более серьёзная конфигурация, чем 500 тыс. кубитов.

Новое доказательство поднимает перед финансовой индустрией несколько вопросов. Самый главный — когда будут разработаны и поступят в продажу квантовые компьютеры на 500 тыс. кубитов, если сейчас у самого мощного около 150 кубитов?

Исследователи Google Quantum AI в техническом отчёте дают рекомендации по минимизации ущерба.

В данной статье рассматривается создание сервиса для динамического изменения размеров изображений с функциями проксирования и кэширования, а также приводится вариант его применения.

Однажды разработчики NEXT.JS решили сделать сервис для хостинга и получился Vercel. Они смогли предложить рынку облачную архитектуру, определяемую фреймворком, что дало великолепный пользовательский опыт.

Но в ряде случаев нужны аналоги Vercel. Особенно в России, где сайты на Vercel недоступны для многих пользователей с мобильного интернета из-за региональных ограничений. Да и не у всех есть возможность оплачивать платные тарифы долларовой картой.

Чтобы лучше представить альтернативы Vercel и их сильные и слабые стороны, я рассмотрю архитектуру самого сервиса и его конкурентов.

Представьте ситуацию: к 30 годам человек добился всего. Желал быть тимлидом и стал им. На работе сплошь успехи. Полностью соответствует всем ожиданиям, которые на него возлагают общество, коллеги, друзья и близкие. Но счастливым себя не чувствует: вместо этого энергии становится меньше, все чаще ощущается апатия, теряется интерес к работе. В общем, тот самый «кризис переходного возраста» во всей красе, только в профессиональном плане. Я провел в этом состоянии больше полутора лет, и я до сих пор в процессе.

Привет! Меня зовут Саша Шиндин, я руководитель группы проектного управления мобильных решений в «Лаборатории Касперского», а эта статья про то, как подобный кризис проживать. Не претендую тут на роль эксперта — просто хочу поделиться своим опытом переосмысления карьеры и не только ее.

Большинство компаний уже умеют делать «нормальные» рассылки: есть шаблон, темы писем, календарь и какие‑то метрики. На этом уровне всё обычно и останавливается: письма что‑то рассказывают, но слабо влияют на процессы и не используют свой потенциал. Внутри всё выглядит прилично: open rate «нормальный», люди иногда переходят по ссылкам, новая политика безопасности или свежий релиз продукта формально донесены до адресатов. Но ощущение такое, будто рассылка живёт сама по себе, а жизнь компании — сама по себе.

В этой статье я соберу несколько нетривиальных методик корпоративных рассылок — не про то, «как правильно верстать в таблицах» или «почему нужен SPF/DKIM/DMARC», а про вещи, которые лежат чуть глубже. Как использовать прехедер и автоответы как инструмент, превратить статистику в личные письма, не бояться ошибок в рассылках, заставить письма двигать внутренние процессы, подружиться с отпиской и оживить самые скучные служебные уведомления. Каждый кейс дальше можно будет развернуть в отдельную статью, а сейчас — обзор с небольшими анонсами.

В новом дайджесте уход Тима Кука и ненависть к Gboard, диск выбора месяца в стиле Airbnb и анимация зачеркивания текста в SwiftUI, основы разработки приложений для iOS, приватность в обычной клавиатуре, Kotlin-агент широкого профиля KMP, атаки мобильных приложений глазами хакера, рост релизов в App Store и Google Play и многое другое. Заходите!

Операторы связи отмечают рост интереса к VoWiFi со стороны клиентов. Поэтому мы представили свое решение для запуска Wi-Fi Calling, и в этой статье рассказываем, как развивалась технология VoWiFi, и какие проекты появляются на ее основе сегодня: одни разрабатывают опенсорс-телефон, другие — занимаются исследованиями в этой области.

В этом тексте я показал как настроить потоковую запись ADC семплов на микроконтроллере STM32.

ADC модуль это основа любого электронного измерения. Основа любого DMM. Всё что за корпусом микроконтроллера - это аналоговый мир. ADC это портал который позволяет аналоговым сигналам просачиваться в мир цифры.

Ещё в феврале OpenAI начала пичкать ChatGPT таргетированной рекламой, паразитирующей на личной привязанности пользователей к этому ИИ-генератору. Сам Сэм Альтман изначально называл такой шаг «крайней мерой». А теперь, по данным Axios, OpenAI уже планирует получить от этой рекламы $2,6 млрд до конца текущего года, а к 2030 году компания ожидает, что рекламная выручка (ARR) достигнет $100 млрд!

Возникает главный вопрос: оправдала ли себя эта крайняя мера? Спасло ли будущее OpenAI превращение ChatGPT в рекламную помойку, торгующую пользовательскими данными?

Чёрта с два! Мне кажется, люди просто не осознают, насколько глубокую яму вырыл себе Альтман.

Ранее в этом году финансовый директор OpenAI Сара Фрайар заявляла, что в декабре 2025 года компания достигла регулярной годовой выручки (ARR) в $20 млрд от платящих пользователей. Это значит, что за один только декабрь OpenAI заработала $1,66 млрд. Недавно произошел массовый уход пользователей из ChatGPT (об этом чуть позже), так что давайте предположим, что их ARR остался примерно на том же уровне. Это означает, что внедрение рекламы увеличило доходы OpenAI... всего на 0,5%. Стрелка на спидометре едва дрогнула!

Да, OpenAI заявляет, что к концу года планирует получить от рекламы $2,6 млрд. Но прогнозы OpenAI почти всегда раздуты. Ранее я подсчитывал, что если выручка OpenAI продолжит расти текущими темпами, то в 2026 году она составит около $30,8 млрд. То есть даже при самом идеальном сценарии реклама увеличит их доходы лишь на 8,4%.

Заметьте: речь идёт о выручке, а не о прибыли. В той же статье я прикинул, что убытки OpenAI за 2026 год составят как минимум $22,2 млрд. И снова: даже в лучшем случае эти рекламные копейки сократят убытки компании чуть больше чем на 10%.

Привет, Хабр! Пока мир обсуждает новые версии нейросетей, в тихой гавани системных утилит произошло не менее важное для многих из нас событие: вышла Ubuntu 26.04, в которой по умолчанию идёт новая версия far2l: 2.8.0.

Если вы следите за моими дайджестами, то знаете: путь этого порта (а теперь уже полноценного форка) Far Manager из мира Windows в нативный Linux был долгим. Начиналось всё с «просто запустить», а сейчас мы пришли к инструменту, который в некоторых аспектах уже опережает своего прародителя.

В этой версии мы закрыли еще несколько древних тикетов и добавили новую функциональность. Под катом — разбор самых вкусных фич релиза.

Статья предназначена для начинающих разработчиков, планирующих применять платы Ардуино для измерения аналоговых сигналов.

Можно почитать предыдущие статьи Введение в балансировку роторов и Практическое применение преобразования Фурье для анализа сигналов. Введение для начинающих

Представьте: production, 3 часа ночи, пользователи жалуются на ошибки. Вы открываете логи и видите...

Сегодня посмотрим на вымышленный пример, как не надо делать стор. Любые совпадения - случайность. Все истории выдуманы.

Представьте: есть у нас герой Алекс. Перекидывают его на проект - «поправить пару простых багов, делов на пять минут». Открывает Алекс код, а там… У него сердце замирает. Подумаешь, с кем не бывает. Но внутри начинается дилема: просто пофиксить баги и забыть этот ужас как страшный сон, либо как настоящий богатырь проектов взять и отрефакторить весь этот бардак. Сделать по-человечески, заложить нормальную основу. Да, потом спросят за новые баги - ну и что. Зато внутри тепло разольётся, что не забил на плохой код и навёл порядок.

В данной статье я расскажу о том, как работать с Qemu. Научимся запускать операционные системы без необходимости делать загрузочные флешки. Разберёмся на базовом уровне с настройками и опциями данного эмулятора.

DeepSeek V4 Pro — это 1,6 триллиона параметров, mixture of experts (MoE), 49 млрд активных параметров и контекст в 1 миллион токенов. V4 Flash — рабочая лошадка: 284 млрд параметров суммарно, 13 млрд активных. Обе модели обучены примерно на 33 трлн токенов. На агентских бенчмарках кода, MMLU Pro, GPQA Diamond, SWE-bench Verified — V4 рядом с Opus 4.7 и GPT-5.5. Немного отстаёт, но совсем немного.

Вот в чём дело.

Большинству задач не нужен абсолютный frontier. Компании не решают сложнейшие научные задачи — они ведут бизнес. Представьте: вы CEO, смотрите на GPT-5.5 по $30 за миллион выходных токенов, на Opus 4.7 по похожей цене — и тут DeepSeek в разы дешевле, open source, его можно дообучать, хостить где угодно, контролировать точечно. Математика очевидна.

Здесь и начинается проблема.

Linux 7.0 вышел совсем недавно, а в разработке уже следующая версия. В 7.1 сейчас довольно четко видно два направления. С одной стороны, разработчики продолжают вычищать код, который тянется еще со времен железа конца прошлого века. С другой — параллельно закладывают основу под новое поколение процессоров, видеокарт и специализированных GPU. Релиз 7.1 ожидается примерно в середине июня 2026 года, если все пойдет по стандартному циклу. Давайте разберемся, что там происходит и к чему это все ведет.

Все началось с того, что мне поставили задачу: «У менеджеров есть большой телевизор. Сделай так чтобы у них там крутились красивые циферки и графики с результатами продаж».

Полное руководство по развёртыванию приватного Matrix-сервера с Google-аутентификацией, видеозвонками, Telegram и WhatsApp мостами

Никогда не писал статьи, особенно здесь, но попытавшись найти нормальную инструкцию для разворачивания сервера Matrix с Google-аутентификацией, видеозвонками мостом Telegram и WhatsApp понял, что они либо не подходят, либо не учитывают нюансы Google-аутентификации (например не все админские сайты подходят и клиенты), часть инструкций даже на официальном сайте указаны не верно. Сразу скажу что в написании статьи сильно помогал ИИ, он помог зачистить конфиги, и расписала очерёдность настройки различных модулей. Надеюсь данная инструкция будем вам полезна. Если будут вопросы пишите, чем смогу помогу.

В этом гайде мы соберём из готовых Docker-контейнеров полнофункциональный Matrix-сервер для семьи или небольшой компании..

Ни одна «одна технология» не закрывает это без слоёв. Сначала — почему в стеке именно Kafka, PostgreSQL и Redis; дальше — как мы спроектировали сервис Requester: контекст, движение данных, внутренние воркеры, graceful shutdown, детали rate limit / retry / cache / отложенных задач, wake-up, тестирование и узкое место с большими payload в Redis.

Короткий апдейт. Первая статья была про спеку и архитектуру до первой строчки кода — вот что произошло дальше.

В первой статье я пообещал: следующий пост — когда появится работающий код, вебхук ответит «Привет», событие запишется в базу. Обещание выполнено.