Все потоки

Теперь, воробьи уже стрелянные, мы знаем, как непросто обеспечить необходимый для длительной и нормальной работы (самодельной) лампы высокий вакуум — в котором склонны испаряться даже металлы, в них же обнаруживаются и выбираются наружу впитанные ранее газы [1] и даже предательское стекло, инертнейший, казалось бы, материал, содержит и испаряет газы и воду. Все эти ужасы можно не прекратить, но сократить до приемлемого уровня тщательнейшей очисткой и сложной подготовкой материалов, их вдумчивым подбором и применением постоянно действующего в электровакуумном приборе (ЭВП) микронасоса — геттера. То есть, вакуумную приёмно-усилительную лампу невозможно сильно откачать раз и навсегда — внутри её баллона при нужном разрежении устанавливается некое равновесие поступающих и поглощающихся газов, этакое зыбкое, вооружённое до зубов перемирие, и горе ослабевшим или потерявшим бдительность. Словом, всё как у людей. Отсюда, чрезвычайно полезна задача определения, хотя бы качественного, разрежения и по возможности состава газов в готовой лампе — для корректировки процесса изготовления, выявления брака или уточнения режимов эксплуатации.

На днях на Хабре вышла статья с разбором Яндекс Браузера и приложения Яндекс для Android. Автор сделал несколько выводов о работе приложений на основе анализа кода.

Часть наблюдений в статье действительно описывает существующие механизмы, однако их назначение интерпретируется неверно. Во многих случаях речь идёт не о специфике Яндекса, а о стандартных механизмах Android, Chromium, работе современных голосовых помощников или платёжных SDK.

При реверс-инжиниринге мобильного приложения очень легко увидеть большое количество подозрительно выглядящих методов, разрешений и сетевых вызовов. Намного сложнее понять, зачем они существуют и как используются на самом деле. Поэтому мы решили разобрать основные тезисы статьи и объяснить, как эти механизмы работают на практике.

Сразу оговоримся: автор не указал версии приложений, которые анализировал, поэтому в точности воспроизвести его опыт невозможно. Для разбора мы использовали актуальные версии Яндекс Браузера и приложения Яндекс из Google Play. Все описанные ниже механизмы можно проверить самостоятельно.

Возможно, кто-то из читателей вспомнит свои самые первые шаги в программировании, в которых фигурировала книжечка по Бейсику с примитивными примерами, которые нужно было самостоятельно набирать, запускать, и через это постепенно понимать, как они работают. Когда-то именно так начинал «вкатываться в IT» и я.

Подобные брошюры издревле прилагались к домашним компьютерам, оснащённым встроенным интерпретатором Бейсика. В начале 1980-х годов в одной из них, входившей в комплект компьютера Commodore, была опубликована небольшая программка, рисующая на экране случайный лабиринт, составленный из диагональных чёрточек-слешей.

Пройдут десятилетия, и эта простая строчка кода превратится в настоящее культурное явление. Что это за строка, как работает, чем интересна, почему не забыта? Нет времени объяснять, срочно лезем в лабиринт разбираться!

Всем привет, с вами Сергей Ковалёв, менеджер выделенных серверов в Selectel. Как инфраструктурный провайдер, мы ежедневно предоставляем клиентам серверы на процессорах AMD и Intel (и не только, но сегодня не об этом). Поэтому каждый анонс серверных процессоров от вендоров для нас — это не абстрактные слайды, а вполне конкретные вопросы: нужно ли обновлять линейку, что закупать, куда устанавливать и как все это охлаждать. 

22 июля 2026 года на конференции AMD Advancing AI в Сан-Франциско представили шестое поколение серверных процессоров — AMD EPYC™ 9006 «Venice» на архитектуре Zen™ 6. Мы уже публиковали первую новость, а сегодня погрузимся в детали и оценим все преимущества и риски перехода на новую платформу. С точки зрения эксплуатации в дата-центре: сравню с текущим поколением EPYC™ 9005 Turin™, разберусь с новыми сокетами SP7 и SP8 и попробую ответить на ключевой вопрос любого владельца парка серверов — как здесь с price/performance.

Спойлер: 256 ядер, 1 ГБ кэша L3, 1,6 ТБ/с пропускной способности памяти и первый в индустрии серверный CPU с PCIe Gen 6. Впрочем, менять платформу придется целиком. Детали — под катом.

Техническая наука в любой области изобилует, порой, довольно парадоксальными решениями, которые, тем не менее, если разобраться, вполне себе имеют право на существование и, к тому же, приводят к интересным следствиям — то есть, полезны для современного применения: именно таким и является знаменитый «парадокс Фергюсона», касающийся зубчатых передач, который удивляет впервые ознакомившихся с ним людей людей, уже более 260 лет, и, к тому же, имеет интересное следствие в наши дни, так как зная его принципы, можно успешно проектировать механические суставные передачи роботов, с парадоксальным (на первый взгляд) движением… 

Человек может летать, иногда даже без мотора. Прямо как Икар, ему порой достаточно мускульной силы. Только античный бедняга, как и его гениальный отец, видимо, не понимал, что самые сильные мышцы у человека находятся в ногах. И если уж мы будем летать, то только с их помощью.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Черепанов, я руковожу группой в команде Data Path TATLIN.BACKUP.

Мы уже писали в блоге про наше хранилище. Сначала про то, как с нуля делали дедуплицирующую файловую систему: чанки, FastCDC, протокол T-BOOST. Потом про то, что такое снапшоты, зачем они нужны и как мы их устроили на уровне архитектуры: экстенты, файл как список их идентификаторов, выбор Mark-and-Sweep вместо подсчета ссылок для сборки мусора. С тех пор снапшоты уже почти год в проде, и, судя по отзывам, работают неплохо.

Эта статья принципиально другая. Мы достанем отвертку и залезем внутрь: разберемся, на чем технически строятся снапшоты, как мы их сделали поверх RocksDB, при чем тут LSM-дерево и Bloom-фильтр размером с системный диск ноутбука.

В мае на конференциях C++ Russia и HolyJS мы предложили участникам оценить технологии, инструменты и инженерные практики, с которыми они работают или за которыми следят. Так появились данные для двух технических радаров: по экосистеме C++ и по JavaScript.

Сырые цифры сами по себе рассказывают немного, поэтому мы отдали результаты на разбор эксперту. Виктор Новиков, руководитель группы разработки в «Лаборатории Касперского», посмотрел на распределения голосов и поделился своим мнением, почему CMake уверенно побеждает, а PostgreSQL раскалывает аудиторию пополам. В этой статье — его анализ C++-части исследования. Про техрадар JavaScript мы расскажем в другой статье.

Посмотреть радар и принять участие в голосовании можно на странице проекта.

Любовь к жене и механике вылилась в неожиданное устройство — механическую «gif-анимацию» в стиле музейных мутоскопов XIX века: латунь, дерево, ручной привод и 36 кадров с фото жены и первыми днями дочки. Под катом — как я делал стальные пешки, ломал метчики и собирал мелкие оси одну за другой на ощупь.

В этой статье я хотел бы рассказать как я портировал корабли из старой игры X²: The Threat в новую игру X4: Foundations. Могут ли игровые ассеты из 2003 года быть актуальны в 2026?

Всем привет! 👋👋👋👋👋 Мы — Java-разработчики Т-Банка: Андрей, Арсений, Роман, Константин и Константин. Собираем интересные новости, статьи, туториалы и другие материалы из мира Java-разработки и делимся этим со всем сообществом.

Июль получился плотным. Valhalla после 12 лет разработки залили в master-ветку JDK одним PR на 2900 коммитов, Oracle сломал двадцатилетнюю традицию квартальных патчей и перешел на ежемесячные, а про саму Java наконец сняли полнометражный документальный фильм. Собрали все в нашем дайджесте.

Есть вещь, которую я до сих пор считаю лучшим, что случалось с развёртыванием Windows: ты подходишь к машине, выбираешь в начале всё, что тебе нужно, — и больше её не касаешься. Идёшь пить чай. Через несколько минут возвращаешься к готовому компьютеру с именем, в домене, с драйверами и софтом.

Это MDT. И его больше нет.

Дальше — история о том, как я в него влюбился, как он у меня разваливался, как я упёрся в стену, и что из этого получилось.

Деплой делает nginx -s reload. Команда возвращает ноль, nginx -T показывает новый конфиг, в error.log ровно одна строка — reconfiguring. А keep-alive соединение, открытое секундой раньше, в этот момент закрывается.

Само по себе это не ошибка: сервер вправе закрыть простаивающий keep-alive когда угодно. Ошибку даёт гонка — FIN уходит в тот момент, когда клиент уже записал в сокет следующий запрос. Идемпотентный он повторит, POST — нет.

Разбор по исходникам на фиксированных тегах: nginx release-1.31.3, httpd 2.4.68, traefik v3.7.10, плюс замер всех четырёх (с HAProxy) на одном стенде в одном прогоне. Выясняется, что мастер nginx конфиг не перечитывает вообще: он строит новый цикл целиком и форкает новых воркеров, а старым остаётся ровно то, что у них было. Apache приходит к тому же контракту через счётчик поколений, HAProxy — через замену процесса. А у одного из четырёх второй запрос в том же самом сокете возвращает уже новый конфиг — и причина не та, о которой вы подумали.

Внутри: почему документация nginx сама создаёт половину недоразумения; почему WebSocket и SSE не попадают под ngx_close_idle_connections и держат старого воркера сколько угодно долго, а HTTP/2 попадает всегда и получает GOAWAY; как сигнал родителя у Apache доезжает до конкретного соединения через пять звеньев; и таблица из двенадцати клеток, в которой четыре реализации расходятся ровно в одной.

Со стендом (один docker build, один docker run), полными выводами ps и тремя claims-*.tsv, где каждое утверждение о коде проверяется скриптом.

Привет, Хабр! Это Илья Петухов, руководитель проектов развития ИИ-решений в Directum. Сегодня я продолжаю серию статей про ИИ-агентов:

В первой части статьи мы разобрались, чем отличаются ИИ-агенты от чат-ботов и ассистентов.

Во второй остановились подробнее на преимуществах workflow-агентов.

Думаю, настало время поговорить о самом щекотливом вопросе — замене сотрудников ИИ-агентами.

Привет, Хабр! На связи команда Research & Insights Центра стратегии цифровых продуктов МТС. В прошлых материалах мы рассказывали, как устроен 5G, и как эта технология развивается в лидирующих странах. Сегодня разберем, почему пятое поколение в России идет по другому пути и способы монетизации технологии у нас тоже будут отличаться от мировых. 

Привет, это команда BI GlowByte.

Это третий разбор материалов FanRuan про дата-агентов. В первом смотрели, чем агент отличается от ИИ-помощника. Во втором собрали чек-лист готовности данных. Сегодня говорим про людей и процесс. Основной тезис: инструмент купить несложно, сложно наладить путь от бизнес-задачи до работающего сценария.

Материал вендора при этом целиком управленческий: ни одной цифры, ни одного шаблона. Поэтому мы взяли его каркас (пять этапов пилота, владелец сценария, стартовая команда) и развернули в то, чего в оригинале нет. Что у нас получилось: шаблон брифа, процедура приёмки, точки проверки человеком и метрики, по которым через два месяца решают, оставлять сценарий или закрывать. Надеемся, что вам будет полезно.

В статье рассматривается исполнительная часть утилиты ggrebalance: механизм физического перемещения primary- и mirror-сегментов между хостами кластера Greengage DB (open-source форк Greenplum), устройство конечного автомата ребаланса, отслеживание статусов операций, обработка сбоев и реентерабельность, откат перемещений, а также практические рекомендации по эксплуатации и итоговое сравнение с альтернативными инструментами.

У британского поставщика мяса Swaledale Butchers около 70% заказов приходило через WhatsApp. Сотрудникам нужно было расшифровать разговорные формулировки, сверить товары и вручную перенести заявку в учетную систему. После подключения ИИ-агента среднее время обработки заказа сократилось с двух минут до восьми секунд.

Раньше сотрудник вручную переносил каждый заказ в систему. Теперь он проверяет уже готовую заявку, поэтому за то же время команда успевает обработать больше заказов.

На примерах закупок, продаж, финансовых операций и логистики посмотрим, какие этапы B2B-процесса уже берут на себя агенты, когда к работе подключается человек, и что бизнес получает от такой схемы. 

Мы знаем, что сегодняшние большие языковые модели основаны на архитектуре transformer, а самое важное понятие в трансформере это механизм attention.

Вычисление attention происходит путем многократного произведения матриц. Но как модели с миллиардами параметров вычисляют эти матрицы? Почему генерация происходит так быстро? Как можно вычислить следующий токен, без многомиллионного перемножения?

Сегодня вы узнаете об одном из самых важных понятий в современном ИИ — о KV cache.

Всем привет, на связи команда  HiveTrace!

Мы уделяем много времени разработке собственных моделей и часто задаемся вопросом: "какой из двух гардрейлов лучше?".

Если вы когда-нибудь выбирали guardrail-модель для LLM, то знаете: одни модели блокируют безобидные запросы, другие пропускают явные угрозы. Хуже всего то, что нет прозрачного стандарта сравнения. Авторы оценивают свои решения субъективно, не публикуют методологию, а результаты замеров одних и тех же моделей на одинаковых бенчмарках в разных статьях часто отличаются.

Поэтому мы создали CLI, который  назвали GuardRateTools - это автоматизированный пайплайн оценки guardrail-моделей. Его интерфейс –  HiveTrace GuardRate Leaderboard, уже открыт для просмотра. GuardRateTools интегрирован в CI/CD процесс дообучения внутренних guardrail-моделей и обеспечивает честное сравнение моделей в равных условиях.

CLI запускает проверку одной командой: подтягивает датасеты и конфигурацию модели из YAML, разворачивает изолированную среду, которая создается индивидуально для каждой модели, прогоняет модель по фиксированному набору бенчмарков и считает метрики.  Сырые ответы от модели, логи и итоговые метрики сохраняются в артефакты, поэтому любой результат можно проверить и воспроизвести. Автоматизация исключает ручной труд, снижает влияние человеческого фактора и сокращает время оценки новых решений в области гардрейлов.

HiveTrace GuardRate Leaderboard уже доступен для всех! В третьем квартале 2026 года мы выложим исходный код CLI. Если хотите протестировать свою модель, свяжитесь с нами. Контакты вы найдёте в конце статьи.