Привет, Хабр. Меня зовут Алексей, я C#-разработчик. В этой статье хочу рассказать о своём дипломном проекте очень запавшем мне в душу, который я делал на тему обработки изображений, GIS и дистанционного зондирования Земли. Даже спустя годы мне интересна данная тема и она по-прежнему остаётся очень перспективной в различных отраслях.

Идея была в том, чтобы собрать небольшое настольное приложение, которое умеет работать с реальными спутниковыми данными: Landsat 8, Sentinel-2 и AVIRIS. То есть открывать не готовую RGB-картинку, а набор спектральных каналов, собирать из них естественные и псевдоцветные изображения, считать растровые индексы, выделять эталоны прямо на снимке, классифицировать пиксели, сегментировать изображение и пробовать более исследовательские вещи вроде EMD-разложения.

В итоге получилась учебно-исследовательская программа, но с полным рабочим циклом: от чтения спутникового архива до сохранения информативного результата обработки. Ниже расскажу, зачем вообще нужны такие снимки, какие особенности есть у разных спутниковых данных, что делает приложение и какие алгоритмы оказались самыми интересными.

Всем привет!

Многие не пишут про это (или стесняются или что, не знаю). А я напишу про себя, как меня развели сегодня в максе.

Я живу поселке и веду пару чатов в телеге для всего поселка (это для понимания, как я обложался).

Диалог в максе :

Однажды я был маленьким и любил специально искать запрещенку то, что обычные юзвери не должны увидеть никогда - страницы ошибок, забытые файлики в проде, пасхалки в коде. Потом время как-то незаметно ускорилось, за забытыми файликами в прод билде приходится уже самому приглядывать, но уже с “той стороны” (а это уже совсем не то удовольствие), пасхалки в коде сам раскладываешь чаще чем находишь - ну, такое. Но вот тайная любовь к страницам ошибок не угасла со временем.

Если у тебя тоже, %USERNAME%, что-то внутри начинает грустить, глядя на белый экран с текстом “Not Found.*Nginx”, то знай - ты не один. Сейчас мы разберём, как прикрутить к ним весёлые обои, от простого до Kubernetes.

Как мы ушли от архитектуры request-wait-response, перенесли чтение данных на фронтенд через локальную SQLite и сделали интерфейс быстрее с помощью PowerSync.

Передовые модели сейчас действительно хорошо пишут код — лучше, чем справляются с большинством других задач. Работа с агентами ощущается как взгляд из будущего: полигон для проверки того, насколько далеко можно зайти с агентными возможностями. Это заряжает, даёт результат и при этом — откровенно странно ощущается.

Я веду список советов по агентному кодингу: правила и ориентиры для тех, кто только начинает работать с Codex, Claude Code, Pi или любым другим агентом. Каждый пункт — обобщённая рекомендация, применимая к агентному программированию в целом. Хочется, чтобы уроки оставались актуальными по мере того, как улучшаются модели и инструменты.

Ниже — текущий список: 10 уроков агентного кодинга. Десять — красивое круглое число, хороший повод опубликовать.

Привет, меня зовут Николай, я 23 года в DevOps, последние пару-тройку месяцев копаюсь в архитектуре AI-агента (Hermes Agent)

В предыдущих двух статьях я разбирал, почему AI-агенты сходят с ума на длинных сессиях (сжатие контекста) и почему Chain-of-Thought это пост-хок нарратив, а не трассировка мышления. Статьи неплохо зашли, но в комментариях меня справедливо пропесочили: "нейрослоп с характерными эпитетами, очередной набор запросов к ИИ". Ну и по делу в принципе. Пишем руками, нудное это дело если честно, все равно вычитку в агента отдал в итоге.

И сегодня я расскажу про два инструмента, которые использую постоянно: Premortem и Prism. Не в теории, а на моём собственном опыте.

Prism это не моё изобретение. Это форк из Cranot/super-hermes, доработанный под мои задачи. В оригинале — пять независимых скилов структурного анализа. Premortem — вообще классика, из книги Klein «The Power of Intuition» и военной аналитики. Но я их доработал так, что это не просто "очередная методология для митапов", а работающий pipeline, который находит баги архитектуры.

Собрали самые интересные CVE апреля в нашу традиционную подборку. Критическими уязвимостями под RCE в прошлом месяце отметились Microsoft Azure и Bing, а также Mozilla Firefox и Thunderbird.

Месяц не обошёлся и без критических уязвимостей в продуктах от Cisco: в IMC и SSM On-Prem исправили обход аутентификации и произвольные команды с root-правами, соответственно. Критические CVE также закрыли в OpenSSL, JavaScript-движке в процессорах Samsung Exynos и продуктах от SAP. Обо всём этом и других ключевых уязвимостях апреля читайте под катом!

Продолжаем разбирать HikariCP: как выбирать размер пула, что учитывать в Kubernetes и при нескольких сервисах, почему большой maximumPoolSize не всегда помогает, какие настройки стоит пересмотреть перед продом и какие ошибки чаще всего приводят к проблемам с базой.

С типом float рано или поздно сталкивается почти любой разработчик. Сначала все выглядит просто. Есть float32, есть float64, можно хранить дробные числа, делить, умножать, считать проценты, средние значения, коэффициенты и что угодно еще. Кажется, что это просто «числа с точкой». Но именно здесь у многих начинаются странные баги.

Почему 0.1 + 0.2 != 0.3? Почему после серии вычислений число внезапно становится 9.99999999997 вместо 10? Почему сравнение двух значений с float64 иногда работает, а иногда ломает логику? Почему в деньгах float почти всегда плохая идея? И почему даже корректная формула может давать нестабильный результат? Проблема не в Go. Проблема в том, что float устроен не так, как его часто себе представляют. Это не «точное дробное число», а приближенное представление вещественных чисел в памяти компьютера.

В этой статье разберем, как устроен float в Go, где он полезен, где опасен, какие ошибки встречаются чаще всего и какие практики помогают не ловить неприятные сюрпризы в проде.

using в C# выглядит как универсальная страховка от утечек ресурсов, пока объект живёт строго внутри одного метода. Но стоит вернуть его наружу, передать в фоновую задачу, положить в коллекцию или доверить DI‑контейнеру — и привычное правило начинает работать против вас.

В статье разберём типичные сценарии, где IDisposable превращается в источник нестабильных багов: закрытые раньше времени соединения, гонки с Task.Run, утечки обработчиков и тот самый HttpClient, который лучше не создавать на каждый запрос.

В предыдущей статье (как отдавать лиды из Next.js в 1С Битрикс) я показывал outbound‑интеграцию: сайт пишет лид к себе в PostgreSQL, через after() отдаёт его в Битрикс, в строку лида подкладывает bitrix_id. Архитектура работает, пока Битрикс один.

Но в реальной жизни Битрикс редко остаётся один. Сценарии, в которых нужна полноценная миграция между инстансами, я ловил на проектах четыре раза за последний год:

С 12 лет я связал свою жизнь с гитарой. Примерно тогда же и познакомился с компьютером — самодельным клоном ZX Spectrum, которые собирал мой дядя в 80-х. Это во многом предопределило дальнейшие события и процессы, сформировавшие меня. Как и все, в юности я мечтал стать звездой, играть на гитаре, ездить на гастроли... 90-е годы, однако, внесли свои коррективы и мечта вылилась в ремесло — я стал гитарным мастером, чем занимаюсь и по сей день.

В начале мая Минпромторг решил убрать из параллельного импорта целую "пачку" брендов компьютерной электроники: Intel, Samsung, Kingston, Acer, Asus, HP и другие знакомые названия. То есть всё то, из чего сегодня в реальности собираются домашние ПК, офисные машины, серверы, ноутбуки и часть корпоративной инфраструктуры. Формально это не полный запрет на ввоз, но для рынка разница значительная: отсутствие легальных массовых поставок, серый импорт и скачок стоимости.

Самое интересное началось дальше. Минпромторг заявил, что рынок не пострадает, потому что отечественные производители якобы поставляют аналоги в полном объёме. И вот на этом месте мне стало уже не просто интересно, а даже почувствовал запах. Потому что «аналог» - очень удобное слово, если не смотреть на производительность, цену, доступность, архитектуру, драйверы, объёмы производства и реальную применимость.

В этой статье я разбираю, что у нас действительно есть: Baikal, Эльбрус, российские SSD, память, ноутбуки, серверы, роутеры и легендарную «отечественную» GT 1030. Смотрю не по пресс-релизам, а по характеристикам, ценам и здравому смыслу. А чтобы совсем не утонуть в грусти, добавил мемы.

В статье мы расскажем, как команда разработчиков Doubletapp разработала систему оценки открытых моделей для создания саммари, поделимся метриками, которые отражают полезность результата для бизнес-процессов заказчика.

Содержание

• Что мы сделали
• Как это работает
• Как это устроено технически
• Результат

Здравствуй, Хабр! Мы решили применить наш математический аппарат к фолдингу белка. Результаты предлагаем Вашему вниманию. Это не просто биоинформатика. Мы попробовали рассчитать структуру белка, исходя из уравнений нелинейной динамической среды. Результаты оказались неожиданными, AlfaFold и Blast подтвердили существование структур, которые наше уравнение считает очень быстро.

Фирма «1С» опубликовала тестовый релиз технологической платформы «1С:Предприятие 8.5.4». Версия предназначена для ознакомления и тестирования, но уже позволяет оценить изменения, которые могут быть важны для администраторов, разработчиков и команд сопровождения.

Одно из заметных обновлений - новый инструмент «1С:Предприятие — менеджер лицензий». Он унифицирует работу с программными и аппаратными лицензиями и позволяет управлять их распределением между информационными базами, продуктами и пространствами лицензирования. Также менеджер поддерживает работу с HASP License Manager, при этом поддержка HASP License Manager в клиентских и серверных приложениях прекращена...

Инвентаризация устаревает в момент, когда вы её заканчиваете. Разбираем, почему разовый подсчёт активов не работает, откуда берутся призрачные ноутбуки на балансе и что с этим делать.

Разбор упавших файловых систем, потерянных баз данных и умирающих дисков съедает время, особенно когда всё это приходится восстанавливать консольными утилитами или самописными скриптами. Однако настройку бэкапов можно упростить с помощью утилит — под катом я собрал топ-10 опенсорс-инструментов и рассказал, на основе чего выбирать. 

5 мая началась раздача футбольного симулятора EA Sports FC 26 среди подписчиков PlayStation Plus. Как следует из пресс-релиза, опубликованного в официальном блоге PlayStation, в этом месяце пользователи получат доступ не только к оригинальной игре, но и «дополнительному эксклюзивному контенту».

Напомним, что FC 26 вышла в сентябре 2025 года. Electronic Arts позиционирует игру как инновационный футбольный симулятор, который от предыдущих частей отличается более динамичным геймплеем, отзывчивым управлением, гибкой и контролируемой системой дриблинга.

Также разработчики заявили, что провели работу с отзывами и критикой пользователей, переработав поведение ИИ и анимации футболистов. Кроме того, от предшественников EA Sports FC 26 отличает появление новых настраиваемых архетипов игроков — теперь комплектование и развитие команды станут более вариативными.

Критики, в большинстве своем, положительно оценили футбольный симулятор: так на Metacritic рейтинг FC 26 составляет 77 из 100. Игровое сообщество встретило релиз более прохладно: в первые недели после выхода геймеры по уже сложившейся традиции «накидали» игре массу негативных оценок. Сообщество жаловалось на агрессивную коммерческую политику, а также множество багов и нестабильную работу на ПК. Впрочем, с момента выпуска главного футбольного симулятора вышло несколько обновлений, а работа PS-версии не вызывала нареканий.

Помимо EA Sports FC 26, PlayStation раздает по подписке Wuchang: Fallen Feathers — соулслайк, повествующий о приключениях женщины-пирата Бан Учан в фэнтезийно-средневековом Китае. Также пользователям стал доступен Nine Sols — экшен-платформер, смахивающий на 2D-версию Sekiro.

Всем привет, на связи Solar appScreener!
В этой статье расскажем о нашем опыте использования ИИ в нашем собственном продукте.

ИИ-агенты уже стали неотъемлемой частью процесса разработки, это больше не мимолетный хайп, а новая реальность. По данным исследования Sonar (State of Code Developer Survey 2026, https://www.sonarsource.com/state-of-code-developer-survey-report.pdf), 72% разработчиков, попробовавших использовать ИИ, стали использовать его ежедневно. А 42% всего написанного кода уже сгенерирован ИИ, или существенно им доработан. Какие-то запредельные числа. Стоит признать, что мы живем в новой реальности, в которой вайбкодинг — это новый стиль программирования.

Это статья написана дипломированным инженером‑конструктором (по первому образованию), разработчиком систем автоматизированного проектирования (САПР) и (по известным причинам) вынужденно ставшим сертифицированным специалистом по системам офисного документооборота.

С развитием интернета и всеобщей массовой коммуникации сфера интересов разработчиков сместилась в область запросов потребителей развлекательного контента. И это весьма прискорбно. А тут ещё ИИ (Ai) подоспел, и все окончательно забыли о действительно полезных задачах автоматизации инженерного проектирования. Справедливости ради стоит отметить, что есть ещё задачи бизнеса, тоже весьма популярные в определённых кругах. А также математическое моделирование, инженерная графика, различные узкоспециализированные приложения.

Конечно, кино и котиков любят многие, к счастью, правда, не все готовы тратить на это львиную долю драгоценного времени. Кстати посчитайте, как‑нибудь на досуге продолжительность человеческой жизни в часах. Возможно, вы будете неприятно удивлены.

Лично я не такой уж противник того, что нынче называют нейросетевыми технологиями и ассоциируют с каким‑то искусственным интеллектом. При использовании без претензий на панацею от всего ранее не реализованного, почему бы и нет — штука полезная и облегчает многое. Но не генерацией текстов, видео и картинок, или распознаванием образов и принятием управленческих решений ограничиваются потребности общества. Когда восхищаются возможностями роботов, забывают, что это не только электронные мозги, но сложнейший и точнейший механизм. Возможно, тех, кому нужно решать более приземлённые задачи, не так уж и много, но они есть. Всё чем пользуются зависающие в социальных сетях или игроманы — создано умом инженеров самых разных специальностей (в том числе ИТ‑специалистов).

Привет. Меня зовут Николай Пискунов, я руководитель направления Big Data и эксперт курса Cloud DevSecOps по безопасной разработке от Академии вАЙТИ Beeline Cloud. Сегодня я хочу поделиться историей создания одного интересного проекта — клиента для облачного сервиса Ollama.

Всем привет! Меня зовут Артем, я Data Scientist в компании Raft Digital Solutions. В этой статье расскажу про свой опыт работы с HunyuanOCR end-to-end моделью от Tencent для распознавания текста на 1B параметров. Несмотря на громкие заявления о «SOTA-результатах» и компактности, в публичных обзорах практически не описано, как эта модель ведет себя в реальных задачах: с чем приходится столкнуться при настройке окружения, почему она может уйти в бесконечное зацикливание и как заставить её эффективно парсить сложные таблицы на обычном «железе».

Поделюсь результатами своих экспериментов, покажу боевые промпты и объясню, в каких сценариях этот OCR-инструмент реально помогает экономить время, а где лучше даже не пытаться его использовать.

В пентест часто пытаются войти через список инструментов: выучить Burp, погонять Nmap, пройти пару лабораторий и ждать первой боевой задачи. В 2026 году такой вход всё хуже работает: часть рутины уже забирают AI‑ассистенты и автоматические сканеры, а от специалиста ждут понимания атакующей логики, бизнес‑рисков и умения проверять гипотезы руками.

Разбираемся, кому сегодня действительно стоит идти в пентест, какие направления растут быстрее всего и как учиться так, чтобы не конкурировать с автоматизацией за самые простые задачи.

Когда мы разрабатываем настольную операционную систему, очень легко попасть в архитектурную ловушку: начать строить систему вокруг одного типа приложений. Исторически так и происходило: Windows запускала Windows‑приложения, macOS запускала macOS‑приложения и Linux — Linux‑приложения. Но пользователь живет не в этом мире. Ему неважно, на каком языке написана программа, под какую платформу она создавалась и какая у нее экосистема. Он хочет, чтобы нужные приложения запускались у него быстро и максимально удобно.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Клементьев, я старший инженер-программист в отделe разработки сервисов настольной ОС в YADRO. Современные ОС постепенно двигаются в сторону универсальных хостов — то есть систем, которые способны запускать приложения из разных программных экосистем. В статье я расскажу, как можно запускать Android- и Windows-приложения внутри Linux, какие технологии для этого используются и как устроена многоуровневая архитектура системы с виртуальной машиной и контейнерами.

Как AI меняют карьерный лифт в разработке: почему проблема не в исчезновении сеньоров, а в том, что рынок всё хуже выращивает новых инженеров. Разбираем автоматизацию нижнего слоя задач, AI‑потолок джунов, контур ответственности и риск разрыва воспроизводства специалистов.

Что в нём по существу: три категории моделей (суверенные, национальные, доверенные), сертификация ФСТЭК и ФСБ для последних, обязательная маркировка ИИ‑контента, требование «учёта традиционных духовно‑нравственных ценностей» и ответственность разработчика за результат, если тот «знал заранее о возможности». Юристы, бизнес‑ассоциации и президентский совет свои претензии уже выписали — там много про предмет регулирования и противоречия с Гражданским кодексом.

Я хочу разобрать другую сторону: техническую. Документ местами читается так, как будто его писали люди, которые видели LLM только в новостях РБК. Пройдёмся по слоям стека.

Привет, Хаброжители! Машинное обучение может ускорить выполнение повседневных бизнес-задач, таких как сверка счетов, прогнозирование спроса или автоматизация обслуживания клиентов, не говоря уже о более сложных задачах, например выявление мошенничества, прогнозное техническое обслуживание и персонализированный маркетинг. Извлекайте важную информацию из электронных таблиц, реестров, баз данных и других источников, используя градиентный бустинг, глубокое обучение и генеративный ИИ.

Для того чтобы определить вероятные положения летательного аппарата в окрестностях траектории необходимо использовать комплексную обработку данных полученных с различных источников, в рамках данной статьи предполагается что в основу расчета берем усредненные параметры участка траектории ЛА, известные координаты РЛС которые определяют его положение, дисперсии для каждой РЛС (в рамках данного моделирования берем две, но в произвольном случае может быть любое количество)

Подобные расчеты требуются для того чтобы определить как близко могут пролететь самолеты один относительно другого в сложных навигационных условиях (например в условиях заглушенного сигнала GPS), область вероятного положения в каждый момент времени при движении летательного аппарата будет представлять собой серию эллипсоидов, параметры данных эллипсоидов будут вычисляться с помощью скрипта на языке Engee

Разработка iOS-приложения для ручной съёмки на iPhone: ISO, выдержка, фокус, RAW, stop motion и попытка ограничить вычислительную обработку снимков. Описываю принцип работы приложения.

Парадокс резервного копирования образца 2026 года: чем дисциплинированнее вы следуете классическому правилу 3-2-1, тем удобнее ваши бэкапы лежат для шифровальщика — все три копии аккуратно подключены к сети, ровно там, где он их и ищет. Перевод разбора 3-2-1-1-0 — обновлённой версии правила, которое закрывает именно эту дыру.

Группировка - это база OLAP. Но в интернете преступно мало информации о том, как это реализовано в PostgreSQL. Максимум, что вы сможете найти, - это CREATE AGGREGATE с функциями перехода или GROUP BY GROUPING SETS. А если спросить, как реализуется группировка, то в ответ получите - с помощью сортировки или созданием хэш-таблицы, но глубже вам вряд-ли кто-то что-то скажет.

К моему сожалению, это то состояние, с которого я начал. Мне пришлось продолжительное время самостоятельно разбираться в том, как работает группировка в PostgreSQL. И говорю я, как обычно, про исходный код.

Чтобы раскрыть завесу тайны и сделать жизнь других людей, решивших в это погрузиться, проще, в этой статье я описываю внутрянку модуля группировки: реализация агрегатов, разные стратегии группировки, поддержка GROUPING SETS и прочее. Помимо этого, как всегда, куча различных оптимизаций, неочевидные детали реализации и чуть-чуть истории. В конце опишу новую стратегию группировки - Index Aggregate.

В микросервисной архитектуре ошибка — это не просто баг в отдельном сервисе. Это сорванный релиз, нестабильные интеграции, потерянные заказы и часы дорогой ручной проверки. Когда сервисов десятки, а релизы идут постоянно, цена отсутствия системной автоматизации становится слишком высокой.

Уже больше полутора лет я пишу автотесты на Go. За это время мы прошли путь от «зачем вообще тестировать на Go?» до «почему мы не сделали это раньше?».

В этой статье я покажу, как внедрить автоматизацию тестирования на Go с нуля — так, чтобы она решала реальные бизнес‑проблемы, а не просто увеличивала количество тестов в репозитории.

Привет, Хабр!

Мне нравится рассказывать про HTML и CSS. Отдельное удовольствие — находить очень старые фичи языков, о которых редко кто знает. Сегодня я пришёл как раз с ними.

Я подобрал список фич, которые стали полностью поддерживаться в браузерах восемь лет назад или раньше. Есть даже одна, которая работала, когда я пришёл во фронтенд.

Только, пожалуйста, не думайте, что это какие-то устаревшие возможности. Я считаю, что в сегодняшней разработке они всё так же полезны.

Давайте посмотрим, что я подготовил.

Миграция большого iOS-проекта с Objective-C на Swift кажется понятной задачей ровно до тех пор, пока не начинаешь считать объём. В нашем случае это были 10 тысяч файлов, сотни тысяч строк кода и постоянная необходимость не останавливать развитие продукта. Ручной подход работал слишком медленно, поэтому мы начали автоматизировать миграцию с помощью LLM — и в итоге превратили её из бесконечного техдолга в воспроизводимый процесс.

Из этой статьи вы узнаете, как мы пять лет закрывали этот техдолг и за это время переписали лишь половину. И как в итоге пришли к решению на базе LLM, которое помогло завершить работу кратно быстрее и высвободило время разработчиков для более интересных задач, чем рефакторинг кода.

Меня зовут Андрей Сикерин, я руковожу одной из групп iOS-разработки Яндекс Браузера. Вместе со мной статью писала Елизавета Мазулова, разработчица из нашей же команды. Она создала систему промптов для миграции, ревью, рефакторинга и автоматизации тестирования. Вместе мы расскажем, как устроен весь процесс изнутри: от выбора порядка миграции модулей до контроля качества через тесты.

Все промпты, конфигурационные шаблоны и вспомогательные скрипты выложили в открытый доступ — забирайте и адаптируйте под свой проект. Мы уже проверили, что подход работает не только у нас: взяли открытый репозиторий приложения Wikipedia для iOS и без существенных изменений промптов мигрировали один из его пакетов и поделились результатом с сообществом в виде открытого PR.

Изучите принципы информационного моделирования на практике.

Разбираем возможности с помощью демонстрационного архитектурного проекта в nanoCAD BIM Строительство: двухэтажного загородного дома «с нуля».

В девяти уроках последовательно представлено создание архитектурного раздела: фундамент, стены, перекрытия, кровля, параметрические объекты, документация и экспорт в IFC.

Исторически сложилось, что одна из главных проблем C++ — это тулчейны, системы сборки, управление зависимостями и всё вокруг. Ничего из этого не является частью стандарта, поэтому кто во что горазд. Любой бигтех просто обязан написать свой инструмент, который наконец‑то станет лучшим.

За несколько лет я прочитал много публикаций на русском и английском как же хороши пакетные менеджеры, как же с ними легко и просто решаются все ваши проблемы. Вот прямо серебренная пуля, то чего всегда так не хватало в плюсах! Если кратко — это так. Тем не менее у них хватает своих недостатков. Судя по этим статьям казалось, что использовать пакетный менеджер в разработке очень просто... Вот только про внедрения в крупные проекты почти никто не пишет, и скоро мы поймем почему.

Пришло время исправить это упущение, и на примере внедрения Conan в userver также рассмотреть реалии open‑source разработки. Нам быстро придется покинуть мир розовых пони, погрузиться в самые дебри и понять, что иногда новые модные проекты держаться на людях, отрицающих все современные методы разработки.

Написал гайд для тех, кто хочет понять нейросети изнутри. Создаем свой ИИ для распознавания цифр на чистом Python всего в 50 строк кода. Вся математика на пальцах!