Как стать автором

Избавляемся от поллинга аутбокс-таблицы (почти) бесплатно: можно просто использовать встроенный в postgresql механизм внешних таблиц

Привет, Хабр!

Если вы работаете на удаленке или часами пишете код, то наверняка сталкивались с проблемой поддержания концентрации. Вы садитесь за сложную задачу, решаете засечь время, открываете таймер на смартфоне... и зависаете в Telegram или X (бывший Twitter) на следующие полчаса.

Я сам долгое время страдал от этого. Большинство существующих решений мне не подходили: приложения в телефоне — это прямой путь к отвлечениям, десктопные программы перегружены ненужным функционалом, а популярные веб-таймеры либо кишат агрессивной рекламой, либо не имеют нормальной темной темы.

Поэтому я решил написать собственный инструмент. В этой статье я хочу рассказать о том, почему веб-таймер в новой вкладке браузера — это лучший способ держать фокус, и поделиться своим пет-проектом.

Доброго времени суток!

На своём ПК я перепробовал несколько разных VPN — как бесплатных, так и платных, — а также разные протоколы, клиенты и в итоге пришёл к одному варианту: локальному прокси‑серверу. Мне он кажется наиболее удобным.

Я не обучался этому специально — я самоучка, поэтому могу путаться в терминах. Прошу отнестись с пониманием: я рассказываю своими словами, как я это понял.

Виртуальные функции — удобный инструмент. Но удобство не бывает бесплатным.

В одном из проектов (обычный бекенд, обработка событий) профилировщик показал, что около 30% времени уходит на вызовы виртуальных методов. Горячий цикл, миллиарды итераций. Каждый вызов — косвенный прыжок через vtable, плюс объекты раскиданы по куче.

Обычно на это забивают. Но когда 30% времени — уже не забить.

Вопрос звучит просто: был ли этот PDF-файл отредактирован после создания? На практике определение модификации PDF требует понимания того, как формат хранит историю изменений на уровне байтов — и почему любой подход к детекции имеет принципиальные ограничения.

В этой статье разберём технику бинарного анализа PDF: какие сигналы ищем, почему они надёжны, где метод даёт ложные срабатывания, а где оказывается бессилен.

Что такое X, y, признаки, target и зачем нужен train/test в Machine Learning

Это одна из самых базовых конструкций в ML.

Многие думают о продакшене как о бинарной системе: либо «работает», либо «упала». На практике почти все сложные сервисы живут в режиме постепенной деградации. Сервис вроде отвечает на запросы, пользователи вроде ничего не замечают, но внутри уже происходят скрытые сбои, которые со временем могут стать критичными.

В этой статье я хочу поделиться наблюдениями из реального продакшена, где несколько лет развивался backend-сервис и проявились такие скрытые проблемы.

В свете последних новостей вокруг Telegram провела некоторые эксперименты с протоколом MTProxy.

Основная идея: сделать ПО, выглядящее для Telegram-клиента как MTProxy-сервер, и осуществляющее дальнейший обмен данными со сторонними MTProxy-серверами.

В идеале, эти сторониие серверы должны обнаруживаться автоматически, и переключение между ними тоже должно происходить автоматически.

Пошаговое руководство для новичков, которые хотят самостоятельно настроить свой собственный VPN-сервер на протоколе Hysteria 2. Вам не нужны глубокие знания Linux или сетевых технологий - достаточно уметь копировать команды и внимательно следовать инструкции.

Тестовое оборудование: Intel Atom D510, 3GB RAM, Supermicro (чипсет NM10)
ОС: Debian 11 (Bullseye) amd64
Цель: получить лёгкий веб-файловый менеджер для удалённого доступа к файлам

Что сейчас происходит на рынке труда? Естественно у тех, кто пишет статьи, есть достаточно глубокое со своей стороны погружение. Тем не менее это не создаёт полную картину. Классическая картина со слоном, у которого кто-то щупает ноги, кто-то хвост, кто-то хобот.

Она присутствует и в рынке труда. Чтобы сделать скрининг этой отрасли, нужно залезть в самый частотный и быстрый процесс, который находится на каких-нибудь сайтах резюме. Типа Headhunter. Великий и ужасный. Так вот. Вы можете отправить за очень короткое время 100 резюме в разные компании. Какой прогресс! А есть еще чатботы с еще большими цифрами. ...

В агрегаторе резюме вам сразу же дадут ответы и пошлют нафиг. Под разными предлогами. И с разной степенью тяжести.

Где-то ваш отклик попадет в собеседование. И вам скажут, что вас уже записали на собеседование. Уже всё. Бежать нужно. Потом тишина неделями.

И если переходить сразу к решению. Решение существует. Оно есть в других отраслях. Это всё уже проходили. Пока не буду его озвучивать. Вдруг, интересно.

Чтобы увидеть его самостоятельно нужно рассмотреть всю цепочку. И все варианты. Все клиентские пути. Например всех ли нужно по одному пайплайну оправлять? Или мож гибкость в приеме позволит немного смеслости мысли?

А как же всё-таки клиент доходит у нас до… вот того самого первого регистационного действия. Но при этом нужно сказать, что если мы (грамотно) обнародуем клиентский путь, он становится общественным знанием. Это то, что нужно делать, чтобы перейти к новой парадигме. Неожиданно, да?

Согласно Томасу Куну, который написал «Структура научных революций», смена парадигмы происходит с обобществлением знаний и индоктринацией их. Условно говоря если мы говорим что зож это хорошо, то все наши города распланированы, чтобы некий минимум в 30 минут ходьбы был гарантирован расположением зданий. И если вдруг этот норматив повысится или снизится, всего города надо снести и построить заново. К счастью те кто строил Питер или другие вечные города не предоставили нам такой расточительности.

Я всем очень советую прочитать Т.Кун "Структура научных революций".

Потому что сейчас то, что происходит, это ускоренный вариант (научных революций). Того, что ему в своё время понадобилось анализировать десятилетия разных бизнесов. А сейчас это в течение смены технологии.

Цикл смены технологии сейчас 2,5 года. Может уже даже 2 стал. И вот соответственно эти технологии.

Подробнее можно послушать здесь
Какие то предварительные обсуждения были в "Стратегия Экосистем" @t6str
И в местных сетка, тенчат. Ссылки они блочат, но стихи им не время писать
Везде ник @art1step в телеге были каналы @isyntez с музыкой и @moderneco про информационную повестку пробные кирпичи.

В этой статье — полный разбор инфраструктуры. Поднимаем всё через Terraform, деплоим через GitHub Actions, секреты храним в Lockbox. Никаких (почти) кликов в панели управления облаком вручную — всё воспроизводимо.

В Яндекс Метрике окончательно изменился дизайн и больше нет возможности использовать более старую версию. В новой же есть ряд неудобств. Корректируем. Совсем немного, несколько деталей в разделах «Источники, сводка», «Поисковые запросы», «Страницы входа», «Устройства», «Браузеры» и так далее.

Один AI-агент на базе Claude Sonnet закрывает 100% моих DevSecOps-задач. Без фреймворков, без оркестраторов, без векторных баз. Только LLM, операционная система и markdown-файлы. Рассказываю архитектуру, которая за этим стоит.

Возможно как и я вы тоже столкнулись с проблемой, что не понятно как формировать ссылку на пост в макс на сервере.

Из браузера это делает достаточно легко. Вы нажимаете правой кнопкой мыши и формируете ссылку

Я посадил AI-агента на свой VPS и перестал открывать SSH. На сервере крутится дюжина Docker-контейнеров — клиентские проекты, SaaS, мониторинг, базы. Раньше любая мелочь требовала SSH: глянуть логи, рестартнуть контейнер, проверить место на диске.

Теперь я пишу в Telegram «память за 90%, разберись» — и через минуту получаю ответ: что случилось, что починил, сколько памяти сейчас.

В статье — реальные сценарии: SQL-запросы к PostgreSQL из Telegram, автодиагностика упавших сайтов, правка конфигов, мониторинг с авторестартом и управление задачами в YouTrack. Всё через кастомные shell-скрипты и AI-агент OpenClaw.

В этой статье мы представим реализацию алгоритма заливки (flood fill) на языке C#. Будем использовать метод правой руки, методом 4-связной заливки. Подобная программа необходима в любом графическом редакторе.

Что если интерпретатор сможет понимать не только корректный код, но и намерение разработчика?

В статье предлагается концепция нейро-интерпретатора — системы, которая объединяет классический парсер и нейросетевую модель для достраивания неполного кода. Вместо строгого требования полного синтаксиса появляется двухуровневая архитектура: вероятностный слой предсказывает структуру программы, а детерминированный слой валидирует и исполняет только проверенный AST.

Разбираем, как такая система может работать, какие проблемы она решает, и почему это может быть следующим шагом в развитии языков программирования.

Классическая разведка (Recon) — это тот еще зоопарк. У тебя открыто десять вкладок терминала, в одной крутится subfinder, в другой — nmap, в третьей ты судорожно пытаешься вспомнить синтаксис очередного редкого скрипта с GitHub, который не обновлялся пять лет...

Настройка виртуальной машины с подключённым Bluetooth-адаптером для обеспечения работы Spotify Connect с Яндекс Станцией.