Я устал вручную пересчитывать СО, СОР и СОЧ в обычном калькуляторе и сделал небольшой PWA-калькулятор оценок. В процессе проект превратился в эксперимент с офлайн-режимом, Service Worker и простым ML-анализом прямо в браузере.
Краткая суть: Мгновенный перевод в наушниках представляет собой последовательность технологий распознавания речи, машинного перевода и синтеза голоса. Система работает в условиях строгих ограничений по скорости обработки и потреблению энергии.
Ситуация: аэропорт Токио, требуется найти выход на посадку. Наушник включен, вопрос задан по-русски, ответ получен на японском языке. Либо собеседник говорит на неизвестном языке, а в наушнике звучит перевод.
На Хабре много материалов про нейросети и обработку естественного языка. Однако архитектура системы перевода в носимых устройствах рассматривается редко. Статья посвящена техническим аспектам работы таких систем, причинам задержек и инженерным решениям.
Раньше просто читали здесь обсуждения, но сейчас уже решили написать сами про злободневную тему. Интересно, а как вы внедряете ИИ в рабочие процессы, когда есть жёсткие ограничения по безопасности?
У нас, например, нельзя использовать облачные решения: ни от OpenAI, DeepSeek, ни другие сервисы, потому что есть риск утечки клиентских данных и интеллектуальной собственности. При этом потребность в автоматизации никуда не делась, наоборот, задач становится только больше.
В итоге сейчас смотрим в сторону собственного решения: поднимать всё локально, на своём железе, чтобы данные никуда не уходили наружу и всё работало автономно.
Эта статья про наш практический опыт. Расскажу, как мы реализовали комнаты, где одновременно работают люди и агенты в общем контексте, как разграничили доступ через RBAC и ABAC, и какие архитектурные решения приняли, а какие, честно говоря, сейчас сделали бы иначе.
Если вы тоже делаете on-premise чат с агентами или решаете задачи контроля доступа к RAG, надеюсь, наш опыт и примеры реализации окажутся полезными. И будет особенно интересно узнать, как вы подходили к этим вопросам и какие решения в итоге выбрали.
Пробуем написать своё приложение для удалённого рабочего стола.
Начал замечать, что на Хабре часто появляются статьи в духе «Я написал замену AnyDesk, бесплатный, но платный. И тут мне пришла мысль: а что, если попробовать самому? Хотя я не программист».
Всем привет. Короче, решил на днях собрать какой-нибудь простенький проект, чтоб время убить, и в итоге получилась игра ScrapZone. Сначала думал просто сделать обычный кликер, но потом затянуло и решил добавить туда всяких штук для азарта, типа открытия кейсов и апгрейдов.
В общем, основная тема игры — это сбор металлолома. Начинаешь с нуля, идешь в раздел «Тапалка» и просто кликаешь по шестеренке. За каждый клик дают 10 единиц скрапа. Когда накопишь сотку, можно уже идти открывать кейсы.
Я там сделал два вида ящиков. Внутри разные предметы, и у каждого своя редкость. Самая хреновая — серая, там множитель 0.3, то есть по факту уходишь в минус. Но если повезет, может выпасть золотая с множителем х25. Ленту с предметами в кейсах сделал на чистом CSS и JS, долго мучался, чтоб она плавно останавливалась именно там где надо, но вроде вышло норм.
Еще добавил «Копилку», чтоб можно было пассивно зарабатывать. Закидываешь туда скрап и каждую минуту капает 10% сверху. Там даже таймер есть, который показывает сколько до следующего начисления осталось.
И самая рисковая тема — это апгрейд. Там сам вводишь сколько ставишь и сколько хочешь получить, а игра считает шанс. Максимум можно выкрутить 75% шанса, минимум 1%. Один раз так все слил, пока тестил, но если цель не задирать, то подняться можно.
Весь код писал на обычном джаваскрипте, без всяких реактов и лишних библиотек, чтоб работало везде и быстро. С дизайном особо не мутил, просто выбрал темные тона и добавил немного блюра на карточки, чтоб выглядело посовременнее.
Строим production-ready RAG-платформу для корпоративного поиска по документам без LangChain — только FastAPI, Qdrant, Celery и немного здравого смысла.
Разберём, почему чистый семантический поиск ломается на реальных документах и как гибрид Dense + Sparse решает это. Добавим cross-encoder reranker на flashrank (ONNX, без torch), fallback-цепочку LLM-провайдеров, защиту от prompt injection и автоматическую оценку качества через RAGAS в CI.
В итоге — микросервисная система, которая разворачивается одной командой и не падает, когда Groq недоступен.
Чтобы восстановить резервную копию системы, созданную Acronis True Image или Cyber Backup (файл .tibx), на виртуальную машину Hyper‑V, выполните последовательность действий, описанную ниже.
Тема контроля веса и влияния гормонов на аппетит сейчас на пике популярности. Я вижу множество отличных статей, глубоко раскрывающих научные аспекты этой проблемы. Сегодня я хочу внести свой вклад в это направление и предложить свой взгляд на то, как понимание биологических механизмов помогает выстраивать здоровые пищевые привычки без крайностей.
Контроль веса часто сводят к простой формуле: «меньше есть - меньше калорий». На самом деле аппетит регулируется целой сетью физиологических и психологических механизмов, где простая сила воли работает мало.
Можно ли «обмануть» систему естественным образом, используя её собственные правила? Разберём ключевые механизмы и практические подходы.
Всё началось с простого вопроса: как нейросеть хранит информацию? Ответ «в весах» — правильный, но неудовлетворительный. Как одно число на связи может «хранить» что-то? И я начал копать.
Чем глубже копаешь, тем яснее: текущие архитектуры нейросетей — это грубая сила. Миллиарды тупых элементов, каждый из которых умеет только одно: умножить входы на веса, сложить и выдать число. Никакой внутренней структуры. Вся магия — в количестве. А что если пойти другим путём?
В этой статье — набор идей для альтернативной архитектуры. Не готовый продукт, а концепция. Пять связанных идей, которые вместе складываются в нечто интересное.
Иногда хочется выгрузить список треков из плейлиста Яндекс Музыки — например чтобы:
• сохранить треклист
• перенести музыку в другой сервис
• сделать бэкап
• проанализировать плейлист
Ещё одна причина — изменения в версиях треков. В некоторых случаях в каталоге Яндекс Музыки используются отредактированные версии песен (например, с запиканной ненормативной лексикой или изменёнными фрагментами текста). Поэтому иногда хочется сохранить оригинальный список треков из плейлиста, чтобы при необходимости найти альтернативные или оригинальные версии композиций в других сервисах.
Но у Яндекс Музыки нет функции экспорта.
Привет, Хабр! Я люблю слушать книги, но не все есть на Литрес и Storytel. Особенно это касается профессиональной литературы, фанфиков, статей и документов — всего того, что вряд ли когда-нибудь озвучат профессиональные дикторы.
Я поняла, что нейросетевые голоса уже достаточно хороши для комфортного прослушивания. И подумала: а что если сделать Telegram-бота, которому можно просто скинуть файл — а через пару минут слушать аудиокнигу в удобном плеере прямо в Telegram?
Так родился VoiceBooks — open-source сервис для озвучки книг, который работает полностью бесплатно.
В этой статье я разберу архитектуру open-source проекта: как организован парсинг 6 форматов в единый пайплайн, как работает фоновая генерация аудио без Celery и RabbitMQ, и как элегантно обойти лимиты Telegram Bot API на загрузку файлов.
Стек: Python 3.12, FastAPI, aiogram 3, Edge TTS, SQLAlchemy 2.0 + PostgreSQL. Деплой — Railway.
В августе 2025 я запустил интернет‑магазин. Сайт работал, контекстная реклама приводила клиентов, но органический трафик был почти нулевым. Цена клика в Директе росла, рентабельность падала — стало ясно, что без SEO не обойтись.
Начал искать подрядчика. За полгода встретился с 30+ агентствами, протестировал 7 компаний на реальных задачах, потратил 350 тысяч рублей на эксперименты.
Дисклеймер: я не SEO-специалист, не работаю в digital. Просто владелец бизнеса, который хочет получать клиентов из поиска и не слить бюджет.
Vostok Linux
Это небольшой рассказ о маленьком проекте и большой мечте — сделать что-то классное. Но без помощи и поддержки, в одиночку, это сделать очень сложно, поэтому надеюсь, что у кого-то отзовется моя история.
Apache Kafka за последние три года превратилась из популярной технологии в индустриальный стандарт для потоковой обработки данных. Более 80% компаний из Fortune 100 используют Kafka, общее число пользователей превысило 150 000. В декабре 2025 года IBM приобрела Confluent за 11 миллиардов долларов, подтвердив стратегическую значимость технологии.
В статье представлен анализ позиций Kafka на рынке: технология занимает почти 39% рынка брокеров сообщений, опережая RabbitMQ. Рассмотрены масштабы использования ведущими компаниями: LinkedIn обрабатывает более 7 триллионов сообщений в день, Uber называет платформу краеугольным камнем стека.
Отдельное внимание уделено российскому рынку. Ozon, Авито, Сбер, Яндекс, Тинькофф строят микросервисы на Kafka. Технология стала обязательным пунктом в собеседованиях ведущих компаний.
Статья разбирает инструменты тестирования Kafka: Testcontainers, EmbeddedKafka, Pact. Описаны вызовы тестирования асинхронных систем и подходы к их решению.
Главный вывод: знание Kafka перестало быть опциональным для QA-инженеров. Вероятность столкнуться с Kafka на проекте приближается к 100% для специалистов в enterprise-сегменте.
Эта инструкция создана с пошаговой поддержкой AI-ассистента Qwen3.5-Plus (разработка Alibaba Cloud).
На сегодняшний день главная проблема digital - не дорогой трафик. Главная проблема - фейковый трафик, который выглядит как настоящий. ИИ сделал ботов умнее: они проходят сложные проверки, имитируют поведение пользователя и системно скликивают рекламный бюджет.
Настройка GRE-туннеля и OSPF на маршрутизаторах Eltex: детальное руководство с примерами
Когда перед инженером встаёт задача связать два географически разнесённых офиса через общедоступную сеть (или частную MPLS/VPN), первое, что приходит на ум — использовать туннелирование. Существует несколько технологий: IP-in-IP, GRE, VXLAN и другие. В этой статье я поделюсь опытом настройки GRE-туннеля между двумя площадками (назовём их Router 1 и Router 2) на оборудовании Eltex, а также покажу, как поднять динамическую маршрутизацию OSPF поверх этого туннеля. Материал рассчитан на тех, кто уже немного знаком с CLI Eltex, но хочет разобраться с нюансами.
Привет, Хабр! Сегодня поговорим об одном из ключевых элементов сетевой инфраструктуры — трансляции сетевых адресов (NAT). В частности, рассмотрим, как настроить динамическую NAT (Source NAT) для обеспечения доступа внутренних хостов в интернет. Тема актуальна как для администраторов небольших офисов, так и для инженеров, обслуживающих распределённые сети с несколькими площадками. Мы разберём два типовых сценария: настройку SNAT на сервере Linux и на маршрутизаторах класса Enterprise (на примере конфигурации, близкой к Cisco). Материал будет полезен для подготовки к экзаменам и реальной работе — здесь вы найдёте не только команды, но и пояснения, почему и зачем они выполняются.
В большинстве ПК корпусные вентиляторы управляются только по температуре процессора.
А главный источник тепла в современных системах — видеокарта.
В итоге GPU работает на 100%, корпусные вентиляторы не ускоряются, горячий воздух копится внутри, и видеокарта начинает шуметь сильнее.
В этой статье подробно рассмотрим настройку FanControl, при которой корпусные вентиляторы учитывают температуру CPU и GPU Hotspot и автоматически выбирают обороты, ориентируясь на самый горячий компонент.
Я пишу код еще с конца прошлого века, повидал много разных инструментов и парадигм, но с активным внедрением ИИ-помощников мой рабочий процесс просто споткнулся о неожиданную проблему.
Сейчас мой основной воркфлоу — это связка разных нейросетей. Например, я делаю тяжелую разработку и кручу архитектуру в DeepSeek, а потом мне нужно перенести этот контекст в Claude 3.5 Sonnet или ChatGPT для рефакторинга или написания документации. И тут начинается ад.
Проблема: Чат разрастается. Копипастить руками сотни строк кода вместе с промптами — мучение. Стандартные расширения просто сваливают всё в кривой PDF-файл или грязный текст, в котором новая целевая нейросеть моментально путается, теряя нить рассуждений.
Решение: В итоге я психанул и собрал PolyCode Chat Saver — кроссплатформенный мост для переноса контекста между ИИ.
Это браузерное расширение, которое не просто «копирует текст». Оно работает с DOM-деревом 11+ разных платформ (DeepSeek, Claude, ChatGPT, Gemini и др.) и делает главное: