Я работаю проджект-менеджером в крупной IT-компании. Я за вечер сделал то, на что раньше ушло бы несколько месяцев работы целой команды. И этот опыт полностью поменял мое отношение к роли разработчика.

Необычными именами героев Ефремов решал свои художественные задачи, показывая мир будущего свободным от догм, стереотипов, социального и расового расслоения. Но есть ли в новаторских номинациях какие-то скрытые языковые коды?

В данной статье я описал, с какими проблемами я встретился, будучи студентом, который на постоянной основе использует obsidian, из-за которых я создал свой экспортер подграфа в obsidian.

Начнём с того, чего никто не ждёт. Знакомая всем конструкция Option ссылки занимает ровно столько же байт, сколько и обычная ссылка. Это кажется магией: ведь у Option должен быть тег, отличающий Some от None. Никакого тега нет. Компилятор знает, что ссылка в Rust никогда не может быть нулевой, и использует нулевой адрес как представление варианта None. Этот трюк называется niche optimization, и он работает гораздо шире, чем принято думать. Проверим руками.

Важной новостью прошлой недели стало обнародование данных об опасной уязвимости в ядре Linux, получившей название Copy Fail (мини-сайт, новость на Хабре), которая открывает относительно простой способ локального повышения привилегий. Авторы оригинального исследования не стесняются рекламировать ИИ-ассистент для анализа кодовой базы, который нашел данную проблему в течение часа. Исследователи «Лаборатории Касперского» провели анализ уязвимости и предложили варианты обнаружения атак с ее использованием.

Уязвимость получила идентификатор CVE-2026-31431 и рейтинг 7,8 балла по шкале CVSS. Ошибка была внесена в код модуля ядра algif_aead еще в 2017 году: тогда была внедрена поддержка оптимизаций in-place при работе системы шифрования AEAD. Это, в свою очередь, привело к дефекту обработки буферов, что дало потенциальному атакующему возможность контролируемо изменять содержимое кэша любого файла, доступного для чтения.

Разговоры о передаче информации сквозь планету с помощью гравитационных волн (ГВ) обычно скатываются в научную фантастику: нам предлагают либо двигать нейтронные звезды, либо строить резонаторы из вымышленных материалов, выдерживающих давление света в тысячи атмосфер. https://habr.com/ru/articles/1030402/

Но если отбросить фантазии и посмотреть на пределы современных оптических технологий, выясняется поразительная вещь. Гравитационный телеграф можно спроектировать уже сегодня. Да, это будет установка класса Mega Science, сравнимая по сложности и стоимости с детекторами LIGO. Но в отличие от фундаментальных научных приборов, у этой установки есть колоссальный коммерческий потенциал.

В этой статье мы разберем физически и инженерно корректную архитектуру Когерентного Гравитационного Трансивера.

Архитектура передатчика: Вакуум и стоячие волны

Обычная электромагнитная стоячая волна — это уже идеальный пульсирующий квадруполь. В ней пучности электрического и магнитного полей сдвинуты в пространстве и перетекают друг в друга с удвоенной частотой света. Это заставляет саму метрику пространства микроскопически “дышать”.

Как выглядит передатчик:

Представьте: вы открываете репозиторий g4f, видите пять строк кода — и вот уже ChatGPT отвечает на ваш вопрос, не спрашивая API-ключ и не прося денег. Мысль, которая приходит первой: «Наконец-то бесплатный доступ к сильному ИИ, остальные просто не умеют готовить». Но пока вы радуетесь, ваш запрос уже ушёл гулять по миру через десяток чужих серверов. И никто — включая вас — не знает, кто прочитал его по дороге и сохранил ли он этот текст на будущее.

Я покажу, как именно библиотека маскируется, почему реверс-инжиниринг здесь превратился в инструмент обхода защиты и во что обходится такая экономия, когда речь заходит о конфиденциальности, стабильности и законности. Если вы хотя бы раз вставляли g4f в свой проект — дочитайте до конца. Возможно, это убережёт вас от очень дорогих последствий.

Мы привыкли воспринимать LLL-редукцию как «чёрный ящик»: подали целочисленный базис, получили редуцированный базис, проверили результат. Но что, если сделать процесс редукции наблюдаемым?

В статье рассказываю о Q-LLL — exact-certified алгоритме семейства LLL, где классическая корректность сохраняется, но выбор редукционных действий управляется квантизированной Gram/Lovász-геометрией.

Главная идея:

approximate geometry observes, exact arithmetic decides, certificate proves.

Q-LLL не заменяет fplll и не меняет Lovász-критерий. Вместо этого он добавляет новый слой: quantized Gram/Lovász oracle, exact gate, fair scheduler и proof-carrying certificates, которые можно независимо проверить.

В статье разбираю:

— почему обычного sequential LLL недостаточно для больших семейств lattice-вариантов; — что такое Lovász slack и как из него получается карта геометрических дефектов; — как работает quantized Gram/Lovász oracle; — почему approximate слой не принимает математических решений; — зачем нужны exact-сертификаты и independent verifier; — как Q-LLL становится lattice-core для nonce-observatory; — какие результаты уже получены и какие ограничения честно остаются.

Это не статья про «магическую кнопку» и не claim про универсальное превосходство над fplll. Это попытка показать новый взгляд на LLL: как на управляемый, наблюдаемый и проверяемый процесс, где квантизированная геометрия направляет редукцию, а exact-арифметика остаётся источником истины.

Привет, Хабр! Согласно отчёту Trend Micro TrendAI за прошлый год число CVE во всей AI-экосистеме почти удвоилось: с 419 до 756. Цифры стартовые, но мысль простая. Тестировать нейросетевые сервисы как обычные веб-приложения в 2026-м уже недостаточно. И вот почему.

В этой статье разберу:

- что появилось нового в OWASP LLM Top 10 (версия 2025);

- какие атаки реально работают в проде, а какие так и остались в arXiv;

- чем тестируют LLM сейчас (open-source стек плюс российские игроки);

- плюс короткий практический playbook на четыре уровня.

15 мая в Инфостарте стартует новый поток онлайн-курсов для специалистов, которые работают с 1С, ИТ-проектами, требованиями, ТЗ и безопасностью.

Ждать старта, чтобы начать обучение, не нужно: доступ к материалам открывается сразу после оплаты. До 15 мая можно спокойно посмотреть первые уроки, разобраться с платформой и войти в поток уже подготовленным.

С 15 мая подключаются чат, дедлайны и регулярная проверка заданий. Такой формат подходит тем, кто хочет учиться в удобное время, но не терять темп: материалы доступны асинхронно, а преподаватель или куратор проверяет работы и дает обратную связь...

Когда мне в школе мне задали сделать итоговый проект для допуска к ОГЭ. Я долго думал над темой проекта, и решил совместить две вещи в которых я хорошо разбираюсь, Квадратные уравнения и мой любимый язык программирования Python.

На этапе идеи я сразу понял с помощью чего именно я сделаю свой проект. Изначально у меня получилось разработать консольное приложение, состоящее из бесконечного цикла цикла и простого алгоритма который спрашивает тип уравнения: Полное квадратное/неполное квадратное, и после выбора мы могли вводить a, b и c/a и b.

Эту версию проекта я «накидал» за один вечер, когда я показал результат учителю, он порекомендовал мне сделать графический интерфейс, я моментально вспомнил Python библиотеку Tkinter для создания графического интерфейса.

Тут уже пришлось покумекать как именно это сделать, ведь на практике я еще на тот момент не сталкивался с этим фреймворком. В ходе поиска документации по данному фреймворку я столкнулся с тем что все материала были содержали слишком много «воды». На тот момент нейросети были чем то новым и неизведанным, как раз так совпало.

H100 стоит $30 000 и потребляет 700 Вт. RTX 5090 — $2 000 (де-факто больше) и 575 Вт. Прирост производительности между поколениями сжался с 80% до 15–20%. Разбираемся, почему это структурная проблема и что индустрия делает, чтобы с ней жить.

Некоторое время назад мы столкнулись с типовой проблемой очередей при исполнении пайплайнов. Задачи упирались друг в друга, мешая выполнять операции последовательно.

Особенно остро это ощущалось на пайплайнах для сборки статики. Задачи требовали много ресурсов, выполнялись довольно долго, но основная нагрузка приходилась не столько процессор, сколько на дисковую подсистему (IOPS). В результате у нас возникали постоянные заторы при выполнении нескольких таких задач подряд.

Таким образом, вырисовывалась такая картина маслом: несколько разработчиков одновременно пушат свои сборки — кто-то новую версию плагина, кто-то страницу сайта — и все эти задачи, каждая минут на десять, устремляются в горстку общих runner-ов. Первый в очереди, конечно, чувствует себя прекрасно. Остальные же с тоской смотрят на статус pending ....

Хотите увидеть, как живое Spring Boot‑приложение проходит путь от репозитория до кластера Kubernetes? В статье пройдем путь от создания простого HealthController до автоматического деплоя через CI/CD. Разберём Dockerfile без магии, манифесты Deployment с пробами, настройку ресурсов и изящный Graceful Shutdown. В финале вы получите живую связку «код — контейнер — кластер», готовую к продакшену.

HikariCP давно стал де-факто стандартом JDBC connection pooling в JVM-проектах. Но подключить его мало: важно правильно выбрать размер пула, таймауты, maxLifetime, keepaliveTime, leak detection и метрики.

Разбираем, как настроить HikariCP для Java, Kotlin, Scala и Spring Boot, какие ошибки чаще всего встречаются в проде и почему maximumPoolSize нельзя просто копировать из соседнего сервиса.

После статьи про Cursor и сжатие контекста я получил много комментариев. В коментах спорят: виноват компактинг? Или attention dilution? Или модель просто ослушалась? Или проблема вообще не в контексте, а в alignment?

Спор хороший, но он показывает фундаментальную проблему: у инженеров нет общей картины того, как LLM работают с контекстом. Мы видим симптомы (агент удалил базу, модель галлюцинирует, точность падает на длинной сессии), но не понимаем механизмы.

Попробуем собрать эту картинку

Запустил pinock.io — бесплатную ленту AI-генерации животных в стиле советских спичечных коробков. Под капотом FLUX.2-klein + кастомная LoRA + двухпроходный «sandwich»-пайплайн.

Получил детальный технический комментарий на r/StableDiffusion с тремя претензиями. Сел и прогнал ablation: 5 вариантов пайплайна × 5 категорий × 3 сида = 75 картинок.

Нашёл дыры в собственном пайплайне — в том числе кириллицу прямо в выходе LoRA (training-set leakage) и полный коллапс LoRA при scale=2.0. Текущий sandwich оказался патчем поверх плохо обученной LoRA, а не правильным решением.

В статье — все картинки, цифры, и почему оба «правильных» совета критика на текущей модели не сработали. Плюс план переобучения на 1500-датасете.

Вы наверняка видели такой код - for (String s : data) { result += s; } сотни раз.

Что с ним не так?

Ведь он выглядит безобидно, почти идиоматично. Но в продакшене под нагрузкой этот цикл способен генерировать сотни мегабайт мусора в секунду - даже если сам результат никому не нужен.

И казалось бы, проблема конкатенации строк в Java давно решена. Джунам говорят: используй StringBuilder и будет тебе щастье. А статьи десятилетней давности сравнивают + и append() в бенчмарках и ставят точку.

В сегодняшней статье я копнул немного глубже и оказалось, что реальность сложнее.

Вред не исчез - он принял новые, менее очевидные формы.

Искусственный интеллект пришел в мир почти 70 лет назад. А наши жизни он захлестнул поистине атилловским вторжением совсем недавно.

Но когда еще сотовые телефоны едва помещались в карман, мониторы были пузатыми, а ПК стоили как целая машина, ИИ был уже рядом, делая первые робкие шаги. Сегодня мы расскажем об игре на основе AI‑модели, которая наделала много шуму в 90-х и начале нулевых. А все потому что ее персонажи были пугающе умными.

Иногда перед разработчиком встает задача воссоздания некоторого окружения локально. В него часто входят различные компоненты инфраструктуры, такие как:

– PostgreSQL

– Kafka

– RabbitMQ

– Redis

И так далее. Менеджить целый зоопарк таких сервисов локально бывает не очень удобно. К счастью, у команды Spring Boot для вас есть небольшой помошник - Spring Boot Docker Compose.

Комментарий от Михаила Поливахи:

Друзья, хоть на дворе уже Spring Boot 4, мы знаем, что большинство из вас сидит на Spring Boot 3. И мы посчитали очень нужным рассказать о таком Spring Boot инструменте, который, на наш взгляд, делает локальную разработку со Spring Boot намного более приятной.

У дисковой подсистемы слишком хорошая репутация в тарифных таблицах и не самая однозначная в инженерных обсуждениях. В первом случае нам продают гигабайты в секунду, во втором часто говорят, что для веба диск почти не важен.

Я работаю контент-маркетологом в Scalehost и по работе регулярно разбираю темы, связанные с производительностью веб-проектов. Вопрос “нужен ли сайту NVMe или это просто маркетинговая галочка” возникает так часто, что мне захотелось собрать его в один технически внятный разбор.

1. Введение. Trino: ключевые задачи и главные преимущества

В современной архитектуре управления данными ETL‑процессы рассматриваются не как вспомогательный инструмент, а как базовый механизм интеграции, трансформации и подготовки данных, поступающих из множества гетерогенных источников. Ключевая цель этих процессов — избавиться от хаоса и разрозненности данных, которые почти всегда появляются в больших распределенных компаниях [1].

В рамках ETL‑конвейера выполняется автоматизированное извлечение данных из различных источников, их очистка, нормализация и приведение к единой модели, после чего подготовленные данные загружаются в централизованное аналитическое хранилище. Это даёт три главных преимущества: обеспечивает высокое качество и согласованность данных, структурирует информацию под нужды бизнес‑отчетности, а также отделяет аналитическую нагрузку от операционных систем, повышая таким образом производительность системы в целом.

ETL возник как вынужденная мера, так как во время его появления (1970–1990-е) не было ни высокоскоростных сетей, ни мощных распределенных движков аналитики, ни концепции Data Lake. Единственным надёжным способом построить аналитическую отчетность было физически извлекать данные из операционных систем и копировать их в отдельную специализированную базу. Именно поэтому ETL закрепился как основной архитектурный паттерн аналитических систем на долгие десятилетия.

Увы, такой подход породил и массу проблем: это дублирование данных, долгие пайплайны, сложные зависимости, задержки обновления и огромные затраты на поддержку. Традиционным ETL‑процессам становится всё труднее справляться с постоянно растущим объемом поступающих данных. Более того, большие сложности возникают при работе с уже накопленной информацией, ведь её требуется хранить на протяжении многих лет, а значит — сохранять возможность глубокого анализа по всей доступной истории.

Создатели ROS2 вынесли базовый функционал в C библиотеку  rcl (ROS Client Libraries). В теории, достаточно создать обертку на каком-либо языке программирования и можно пользоваться. Между тем, сторонних клиентских библиотек не так уж много. На мой взгляд, можно выделить следующие причины:

Модель pay-as-you-go, которую предлагают в облаке, всегда была палкой о двух концах. С одной стороны, история вроде честнее некуда: платишь ровно за то, что заказал. Как в ресторане. Но, с другой, именно она практике нередко приводит к такому перерасходу, что поневоле начинаешь задумываться, а нужно ли нам вообще это облако?

На самом деле чудес не бывает, и я намеренно перевел pay-as-you-go как “платишь за то, что заказал”. Внимание: заказал, а не потребил. Потому что в этом и заключается первая проблема – нет, не облаков, – а тех, кто их использует. Компании регулярно выходят за рамки бюджетов, потому что платят за ресурсы, которыми де-факто не пользуются. Тут и забытые тестовые стенды, и старые проекты, которые продолжают генерировать счета, и простаивающие виртуальные машины с запасом по мощности, и чего только не. В результате до 30% облачного бюджета просто улетает впустую. А у некоторых и того больше. 

Плюс – усложнение архитектуры как таковой. Если раньше одно приложение работало на одном сервере, то теперь они состоят из десятков разных микросервисов, и каждому нужна своя база, свой кэш, своя очередь. А ведь еще есть тестовое окружение, staging, CI/CD и много других английских слов. И за все надо платить. Да, по отдельности вроде копейки. Но когда таких сервисов 100 или 200, сумма выходит приличная. Добавим сюда накладные расходы и получим еще минимум 15-25% к счету. А хотелось бы эти деньги оставить у себя в кармане. О том, как это сделать, сегодня и поговорим.

В первых двух статьях цикла мы обсудили проблему утечки информации по сетевым скрытым каналам и разобрали несколько реальных примеров построения таких скрытых каналов. Сегодня мы поговорим о том, как выстраивать процесс защиты от утечки информации по скрытым каналам.

Попробую собрать общую картину по спросу на товары и услуги в России, чтобы ответить на вопрос где мы сейчас и куда вообще всё движется.

Наша экономика в начале 2026 года заметно так замедлилась. По оценке Минэкономразвития, ВВП в январе снизился на 2,1% г/г, в феврале - на 1,5% г/г.

Но тоже важно добавить, что это отчасти было ожидаемо, так как был перекос в 4 квартале 2025 года, потому что бизнес и покупатели адаптировались к налоговым изменениям.

Проблема одна: на ПК такого нет. Встроенная Windows-диктовка — онлайн. Whisper — либо медленный, либо требует видеокарту. Сторонние сервисы — снова облако.

Я решил портировать Govorun на Windows, и для ускорения взял Claude как пару-программиста. Что из этого вышло — в этой статье.

Расскажу про четыре production-инцидента на одном куске кода за десять дней. В каждом я думал, что разобрался. Закончилось тем, что я выкинул pg_advisory_lock из retry-пути и поставил FOR UPDATE SKIP LOCKED. Day-generation лок остался advisory-ным, но утечка там не критична - почему именно, разберу в конце. Полезно, если у вас Postgres на Neon (или Supabase, или Aiven serverless) и где-то по коду есть session-scoped advisory locks для координации задач между репликами.

Автор рассказывает, как самостоятельно создал аппарат для электроэпиляции, с какими сложностями столкнулся и как решал проблемы разработки.

У архетипов в ECS есть неотъемлимое преимущество перед обычными sparse set'ами - локальность данных. Но есть и существенная проблема - хаотическое копирование данных при миграции из одного архетипа в другой. Что если попробовать избавиться от этого недостатка, оставив локальность данных? Предлагаю рассмотреть статический архетип, который требует явного вызова метода для миграции данных.

В 2023 году мы рассказывали на Хабре про галлий и основные направления в электронике. По областям применения рынок сегментирован на потребительскую электронику, автомобилестроение, телекоммуникации, аэрокосмическую и оборонную отрасли, энергетику, промышленность, медицину и др. В маркетинговом исследовании (апрель 2026 года) согласно прогнозам, мировой рынок полупроводниковых приборов на основе нитрида галлия вырастет с 3,7 млрд долларов в 2025 году до примерно 52,1 млрд долларов к 2035 году, продемонстрировав беспрецедентный абсолютный прирост в 48,4 млрд долларов США за прогнозируемый период. Таким образом, общий рост составит 1300,5%, а совокупный среднегодовой темп роста (CAGR) рынка в период с 2025 по 2035 год составит 30,3%.

В данной статье рассмотрен патентный аспект.

ИИ все активнее в повседневных задачах, например стал частью поиска. Google и другие системы генерируют сверху LLM-сводку. Не надо тратить время на выбор ссылок и анализ информации — получаешь всё на блюдечке, даже с понятной версткой. 

Но все мы знаем, что ИИ выдает несуществующие факты, путает источники и делает некорректные выводы. Насколько часты эти ошибки? И критичны ли?

Рассмотрю, откуда они в поиске, на примере Google — только потому, что под руку попалось исследование его точности. Так-то поисковые ИИ-агенты чудят примерно одинаково.

Представьте систему, в которой решение о многомиллионной сделке принимается без участия продавца — пока тот ждёт ответного звонка. Именно так работает цифровая проверка контрагентов в российском агробизнесе 2024–2025 годов.

И это не алгоритм какого-то стартапа. Это то, что происходит в Excel-таблице службы безопасности агрохолдинга каждый раз, когда закупщик передаёт новый ИНН.

В процессе администрирования веб‑сервера наступает момент, когда нужно протестировать производительность решения, оптимизировать настройки, проверить гипотезу. Для решения этих задач нужно выбрать правильный инструмент для бенчмарка, о чём и будем говорить в этой статье. Все примеры будут разобраны на основе сервера Angie, но могут применяться и к другим продуктам. В этой статье будут освещены простые и доступные утилиты для оперативных тестов. 

Почему Kubernetes стал стандартом оркестрации контейнеров? Разбираем архитектуру без скучной теории: Control Plane, поды, сервисы, деплойменты — на реальных примерах. Вы узнаете, как избежать типичных ошибок, увидите опыт миграции Tinder и получите лучшие практики, которые применяют ведущие команды. Статья для тех, кто хочет не просто знать команды kubectl, а понимать, как проектировать отказоустойчивые платформы

Можно ли из смарт-камеры сделать полноценную систему машинного зрения? Можно, нужно подружить её C-библиотеку Hikrobot IDMVS SDK с OpenCV через Python. О том, как это сделать — расскажу на примере кейса печати маркировки на мешках строительной смеси: как мы проверяли синхронность печати кодов маркировки, искали белые квадраты, попадали в них кодами, дублировали по 4 кода на один мешок.

Смело предположу, что каждый инженер, на регулярной основе работающий с SDS Сeph, не единожды находился в состоянии фрустрации от сложности и неоднозначности этой технологии. Я хотел бы попробовать помочь и поделиться своим опытом решения проблем с производительностью. В этой статье я кратко расскажу про некоторые инструментальные подходы к решению возникающих задач.

Всем привет! Меня зовут Александр Пивкин, я ведущий SRE‑инженер в MWS Cloud Platform. Сейчас Ceph — основная технология хранения данных в MWS Cloud Platform, и поэтому она должна работать хорошо. 

Сегодня сфокусируемся на инструментах диагностики и устранения проблем производительности в Ceph‑кластерах.

Краткий обзор и представление фреймворка Shine для разработки десктоп приложений используя C++ и React.

Когда-нибудь спрашивали себя, какие технологии должны быть в башке терминатора из фильмов Джеймса Кэмерона, чтобы он (терминатор) мог обрабатывать данные так, как он это делает в дилогии? (Остальные сиквелы/приквелы за фильмы мы не считаем – третья часть получилась вопреки желаниям создателей плохой комедией; последующие – попсовой стыдобой; более-менее спин-офф "Да придет спаситель", но и там слишком часто приходится протирать экран от липкой тонкой пленки плохого пафоса).

Если бы терминатор работал на современных технологиях, ему понадобилась бы голова размером с дом. Наверно, ему бы пришлось таскать с собой холодильники, которые охлаждали его постоянно перегревающиеся "мозги" — ну и все равно у него ничего не вышло бы. Потому что человечество еще не изобрело технологии такого уровня* – речь именно об эффективном (и энергоэффективном) компьютерном зрении. Только не приводите в пример Tesla, пожалуйста: терминатор в фильме умеет видеть, распознавать, классифицировать объекты примерно как человек; Tesla в этой точке не окажется никогда (и автопилота там тоже никогда не будет, если не появятся принципиально другие технологии).

*А мы изобрели.