Как стать автором

Решил перестать делать вид, что классический брутфорс — это признак опыта, и нормально поработать с Hashcat.

Создание персонального новостного агрегатора часто упирается либо в стоимость готовых решений (Perplexity, ChatGPT Plus), либо в необходимость администрирования собственного хостинга (VPS). Однако для задач периодического мониторинга и суммаризации контента достаточно бесплатных инструментов: Google Gemini API (Free Tier) и GitHub Actions.

На реальном примере рассказываю про свой опыт и реализацию автономного бота, который работает без постоянного сервера, парсит RSS-ленты по расписанию, структурирует информацию с помощью LLM и публикует готовые посты в Telegram.

Приветствую!

Ничего еще не постил на Хабре, да и не возникало мысли поделиться этим небольшим инструментом, так как не думал, что он будет кому‑то интересен. Но на новой работе, когда я показал программу коллеге, он воскликнул: «Где ты был с этой программой год назад» и добавил, что я обязательно должен её выложить где‑то в интернет.

Программу я писал для себя после долгих неудачных поисков похожего инструмента в сети. Всё, что мне удалось найти, было либо платное, либо не имело всех нужных мне функций разом. Платность программы тоже не обеспечивала всех «хотелок».

Это мой первый проект на C#, поэтому не судите строго. Лучше вообще никак не судите — программа писалась под себя на коленке:‑)

В области объяснимого искусственного интеллекта (Explainable AI, XAI) метод SHAP (SHapley Additive exPlanations), опирающийся на прочную теоретическую базу теории игр, стал ключевым методом оценки важности признаков. Для простых задач классификации сообщество располагает обширной документацией и учебными материалами, что позволяет разработчикам легко создавать графики-водопады (Waterfall Plot) или графики-пчелиный рой (Beeswarm Plot) для объяснения прогнозов модели.

Однако при работе с многоклассовой классификацией (Multi-class Classification) применение SHAP претерпевает изменения. Из-за изменения размерности выходных данных прямое использование стандартного кода часто приводит к ошибкам размерности или неверной интерпретации.

В данной статье рассматриваются технические трудности применения SHAP в задачах многоклассовой классификации и предлагается проверенное решение для визуализации на Python. Материал основан на новейшем исследовании, опубликованном в 2025 году в журнале Measurement (статья под названием Thermodynamic simulation-assisted random forest: Towards explainable fault diagnosis of combustion chamber components of marine diesel engines), в котором реализована визуализация объяснимой диагностики неисправностей для многоклассовой задачи (вычисление SHAP для 14 категорий в пяти состояниях неисправности).

Адрес репозитория Github: https://github.com/TS-RF/TSRF

Tachyon — это статистический профилировщик, который появился в Python 3.15 и встроен в стандартную библиотеку через модуль profiling.sampling

Привет, уважаемые читатели, хотел бы вам рассказать, как я за пару месяцев создал аналог Cursor.

Сначала мне стоит немного рассказать о себе. Я Эдвард, мне 25 лет, и я юрист с 3-х летним стажем и хоть статьи с Хабр уже несколько лет попадают мне в ленту, но активно программировать и следить за новостями IT стал только в прошлом году.

Особый интерес у меня вызывали статьи, лонгриды насчет искусственного интеллекта.

Я видел, как задачи, требующие скучной, монотонной работы автоматизируются буквально парой промптов, как все больше стал важен именно творческий потенциал человека, а не механические умения. (но более подробнее об этом напишу как-нибудь потом)

И в программировании, на мой взгляд, произошел один из самых серьезных сдвигов, раньше программирование казалось чем-то очень серьезным, на уровне медицины и на том же уровне не постижимым и даже написать какой-нибудь калькулятор казалось магией, то сейчас достаточно хорошо проработанной идеи, а ИИ сам все накодит.

По крайней мере, так, кажется, но программисты пока что еще будут получать свои миллионы, в чем я убедился при разработке.

Традиционные поисковые системы стремительно трансформируются в системы ответов. Мы входим в эру, когда пользователь все чаще получает информацию не в виде списка ссылок, а через голосовых ассистентов или суммаризацию нейросетей. В таких условиях видимость бренда зависит от того, насколько успешно его контент может быть адаптирован для синтеза речи. Одним из ключевых, но недооцененных инструментов здесь является разметка Speakable.

Protobuf позволяет эволюционировать схемы,
но не даёт инструментов для эволюции API на уровне кода.

В статье — реальный production-кейс, почему OrderV1 / OrderV2 / OrderV3 превращаются в ад, и как мы решили это через кодогенерацию: единый типобезопасный API для всех версий protobuf.

10 лет — срок, за который успеваешь пройти путь от восторженного первооткрывателя до усталого прагматика, а затем, если повезёт, вернуться к чему-то вроде осознанного энтузиазма. Именно столько я живу бок о бок с микросервисной архитектурой, и почти всё это время меня преследует один и тот же вопрос: почему ни один API Gateway не делает всё так, как хотелось бы?

Всё начиналось с Ocelot — .NET-овского решения, которое в своё время казалось откровением. Отличный конструктор с декларативная конфигурацией и понятной маршрутизацией. Но стоило выйти за рамки типовых сценариев — и приходилось лезть в код, дописывать middleware, мириться с ограничениями или искать обходные пути. Потом был KrakenD — быстрый, написанный на Go, с красивой идеей агрегации бэкендов. Lura, лежащая в его основе, обещала расширяемость, но на практике каждая дополительная нетривиальная задача значительно увеличивала время ответа и даже реализация gRPC Unary требовала «костыля».

Отдельная боль, которую я испытывал годами — управление секретами и сертификатами. Пароли в конфигах. API-ключи в environment variables. Сертификаты, которые забывают обновить и сервис падает в три часа ночи. Ротация credentials, которая требует рестарта.

Я модифицировал, патчил, оборачивал в прокси-слои, писал плагины. Решал частные задачи — и каждый раз ловил себя на мысли: «Вот бы это уже было из коробки».

Годы шли, проекты менялись, технологии эволюционировали — а мечта оставалась. Создать свой opensource API Gateway. Не очередной «ещё один прокси», а инструмент, спроектированный с учётом всего того опыта, который накопился за эти годы. Инструмент, где каждая функция — это ответ на реальную боль, а не галочка в маркетинговом чеклисте.

На днях вышла Qwen3-TTS, но стриминг туда не завезли. Пришлось писать самому.

Ситуация интересная - В тех. репорте Qwen хвалятся "Extreme Low-Latency Streaming Generation", в репо лежат бенчмарки стриминга - а самого стриминга нет =) Разрабы переложили это на vLLM Omni, которые тоже пока не сделали online inference для Qwen3-TTS.

Приветствую, если почитать комментарии под любыми роликами или статьями про накопители, очень быстро всплывают одни и те же мысли. SSD надёжный, потому что в нём нет механики. Если его не трогать и не записывать — он не изнашивается. А если что-то случится, данные всегда можно восстановить, как с обычного жёсткого диска.
Когда-то я и сам так думал. Это кажется логичным: нет вращающихся блинов, нет головок, которые могут поцарапать поверхность, всё быстро, современно и технологично. Но чем глубже начинаешь разбираться, тем яснее становится одна простая вещь — в SSD ломается не механика. В SSD медленно и незаметно "деградирует" механизм хранения данных.

Работаю над внедрением LLM-агентов в бизнес-процессы. За последний год видел десятки проектов — своих и чужих.

Паттерн один и тот же: красивый PoC → попытка масштабирования → провал.

MIT Media Lab в 2025 году подтвердил это цифрами: 95% пилотов по GenAI не дают измеримого влияния на P&L. Gartner добавляет: 40%+ проектов по агентному ИИ отменят к 2027.

Причина не в моделях. GPT-4, Claude, GigaChat — все работают нормально.

Проблема на стыке технологий и инфраструктуры. И о ней интеграторы предпочитают молчать, т.к. её решение — это 70-80% бюджета проекта.

Обсудим использование флагов в коде на примерах.
Статья предназначена для тех кто только начинает осваивать программирование и испытывает трудности в определении флага (переменную булевого типа)

Например есть такая задача перебрать данные и определить есть ли там нужные нам для примера возьмем ситуацию из жизни: переберем мешок с картошкой, нужно узнать есть ли там гнилая мешок представим списком [] из 1 и 2, где 1 - означает гнилую картофелину.

Как бы мы это делали? сначала мы бы взяли одну картофелину и посмотрели на нее, и так делали бы до конца или пока не встретили гнилую....

А в конце основываясь на наблюдениях делали бы выводы.

На словах все понятно, но когда смотришь код тех кто только еще познает питона, то в коде они так и норовят делать вывод о присутствии(или о том что нету гнилых) сразу на первой же картошке.

Складные смартфоны любят показывать на презентациях. Их любят блогеры. Их любят те, кто никогда не платил за их ремонт.

Samsung Galaxy Z Fold – эффектный, статусный, технологичный. Но в бытовом использовании это один из самых капризных аппаратов, которые вообще попадают к нам в сервис.

Все любят Python за простоту, скорость разработки и огромную экосистему. Но есть одно известное «подводное камня», о котором слышали многие, но почти никто не понимает глубоко: GIL — Global Interpreter Lock.

GIL часто называют врагом многопоточности в CPython, и правда — он реально может тормозить ваши сервисы. Но не всё так просто. Иногда медленное поведение Python связано не с GIL, а с другими нюансами, о которых мало кто рассказывает.

Знаете, что самое опасное в проде на Python? Когда кто-то говорит:

Да там всё просто работает».

На старте кажется нормально: сервис не падает, пользователи довольны. Но на практике это один из самых тихих способов убить систему. Особенно если речь идёт о except Exception.

В последние два года формат GGUF стал стандартом для локального запуска больших языковых моделей: llama.cpp, koboldcpp, text-generation-webui и десятки GUI умеют работать именно с GGUF‑чекпойнтами.​

Проблема в том, что большинство моделей распространяются на Hugging Face в «сыром» виде (FP16/FP32, иногда в формате AWQ INT4), а конвертация в GGUF с нужной квантизацией требует отдельного набора скриптов, ключей и танцев с бубном.​

В этой статье покажу свою утилиту GGUF-converter — маленький open‑source проект, который:

В сети я находил немало комментариев в духе «сделал пару действий — и всё заработало». К сожалению, в моём случае эти советы не помогли — то ли из-за моей некомпетентности, то ли из-за особенностей оборудования или провайдера.

Делюсь рабочим способом подключения Meta Quest 3S к интернету через VPN без настройки роутера. Пошагово показываю, как пробросить трафик мобильного хот-спота Windows 11 через VPN-соединение.

В этой статье вы узнаете, как JVM загружает классы по мере необходимости, какие бывают загрузчики, почему нельзя подменить String, и откуда берётся ClassNotFoundException. Полезно для junior специалиста.

Когда вы запускаете Java-приложение, JVM не грузит все классы сразу. Она делает это по мере необходимости и именно ClassLoader-ы отвечают за загрузку байткода в память. Давайте разберёмся, как это работает и почему важно понимать эту механику.

Кто такие ClassLoader-ы?

ClassLoader – это часть JVM, которая находит .class-файлы, загружает их в память и создаёт объект Class, который уже можно использовать в программе.

В Java есть три основных загрузчика (можете создать свой):

В данной статье описано как настроить транзит пакетов на системах ядра Linux. В качестве стенда под данную работу будет происходить в гипервизоре VMware, в качестве основного ядра будет использоваться ALT Linux. Так же для симуляции локально вычислительной сети будет использоваться утилита GNS3.

Для начала необходимо установить виртуальную машину в гипервизоре, в данной статье используется физическая машина для хоста виртуальной машины.