Около года назад (30 мая 2023, если быть более точным) в Хроме появилась возможность отображать интерфейсные элементы расширений не только во всплывающем окне (popup.html), но и в боковой панели которая отображается сбоку (справа) от текущей отображаемой страницы. Внешне боковая панель расширения похожа на боковые панели, встроенные в сам браузер, такие как «Show all bookmarks» или «Grouped history». На мой взгляд, у этой фичи большой потенциал: В таком формате можно пробовать реализовать более сложные сценарии взаимодействия с пользователем, включающие как более сложный интерфейс расширения, так и стандартные возможности взаимодействия с текущей открытой страницей. При этом мне показалось что новость об этом релизе прошла ниже радаров и в публикациях тема использования этой боковой панели оказалась недостаточно раскрыта, так что я решил написать эту обзорную статью (в первую очередь, в надежде на содержательные комментарии по теме со стороны тех, у кого есть опыт в разработке расширений).

Вначале кратко скажу о технических аспектах. Затем будет небольшой обзор некоторых возможных вариантов использования. И в конце расскажу про небольшое расширение, которое я «разработал» сам.

Для желающих получить начальные представления о разработке расширений для Хрома думаю может быть полезно предварительно ознакомиться с этой статьей (хотя я наверно предложил бы для таких упражнений вместо ChatGPT попробовать использовать Курсор с Композером и новым Клодом).

Рассказываю инсайды закрытого проекта от HeadHunter: джуниоры по-дешевке всем и пусть никто не уйдет обиженным. Кроме самих новичков, которые заплатят 100к+ за возможность получить первую работу и будут получать зарплату 36к.

Благодаря широкому распространению инструментов ИИ сегодня один человек может с небывалой прежде легкостью выдать себя за другого, но ведущие компании принимают ответные меры и внедряют соответствующие политики и технологии. Осенью прошлого года завирусился ролик с Томом Хэнксом, в котором он рекламирует стоматологию, однако сам актер не участвовал в съемках. На самом деле кто-то просто воспользовался схожестью с актером и применил технологию deepfake («дипфейк»), чтобы создать подделку.

Инцидент в духе времени: можно создать убедительную иллюзию, в которой любой человек будет говорить или делать что угодно. Стремительное развитие генеративного ИИ породило массу нового контента, который достиг такого уровня, что практически невозможно отличить, где реальность, а где то, что создано бездушной машиной.

Читайте новую главу отчета Tech Trends 2024 от Deloitte в переводе Хабр-редакции КРОК под катом!

Привет, Хабр! Меня зовут Светлана Болсуновская, я стратегический коуч-консультант в YADRO. Многие компании перешли на гибридный формат работы, где команды нуждаются в особом подходе для поддержания самоорганизации — процесса, при котором люди выполняют задачи без постоянного контроля руководителя. Я поделюсь своими наблюдениями, почему в современных условиях самоорганизация не происходит «магически» и что должен (и не должен) делать тимлид, чтобы помочь команде достичь этой цели.

На прошлой неделе я помогал одному другу пустить одно его новое приложение в свободное плавание. Пока не могу особенно об этом распространяться, но упомяну, что это приложение, конечно же, сдобрено искусственным интеллектом — сегодня этим не удивишь. Может быть, даже изрядно сдобрено, в зависимости от того, к чему вы привыкли.

В большинстве современных приложений с ИИ в той или иной форме внедрена технология RAG (генерация с дополненной выборкой). Сейчас она у всех на слуху — о ней даже написали страницу в Википедии! Не знаю, ведёт ли кто-нибудь статистику, как быстро термин обычно дозревает до собственной статьи в Википедии, но термин RAG определённо должен быть где-то в топе этого рейтинга.

Меня довольно заинтриговало, что большинство успешных ИИ-приложений – это, в сущности, инструменты для умного семантического поиска. Поиск Google (в своём роде) раскрепостился, и это наталкивает меня на мысли, вдруг они только сейчас дали волю своим мощностям LLM, которые уже давно стояли за поисковым движком. Но я отвлёкся.

То приложение, разработкой которого мой друг занимался пару последних недель, работает с обширными данными из интернет-магазина: это описание различных товаров, инвойсы, отзывы, т. д. Вот с какой проблемой он столкнулся: оказалось, RAG не слишком хорошо обрабатывает некоторые запросы, но с большинством запросов справляется отлично.

За последние пару лет я успел заметить одну выраженную черту разработчиков, привыкших действовать в области традиционного (детерминированного) программирования: им очень сложно перестроиться на осмысление задач в статистическом контексте, а именно так и следует подходить к программированию приложений с большими языковыми моделями, суть которых — это статистика. Статистика «хаотичнее» традиционной информатики и подчиняется иным правилам, нежели алгоритмы обычной computer science. К чему я клоню: статистика — это по-прежнему математика, но очень своеобразная математика.  

Бонджорно, мои золотые! Это Идар Табухов, скрам-мастер в МТС Диджитал и фанат компьютерных игр. В прошлый раз я рассказывал, во что поиграть на macOS, а сегодня поговорим о взлетах и падениях No Man's Sky.

No Man's Sky от студии Hello Games — одна из самых противоречивых в игровой индустрии. До нее историй от практически полного провала и побивания камнями всех причастных до успеха и восхищенных отзывов игроков и критиков почти не было. Особенно если учесть многолетний путь этого проекта (11 лет, Карл!) и его маленькую команду с ограниченными ресурсами на старте.

Эту ситуацию наилучшим образом описывает древний афоризм: Per aspera ad astra — «через тернии к звездам». И ведь действительно: запуск игры был неудачным. Наверное, если бы разгневанным геймерам позволили, то авторов проекта кинули бы в те самые тернии. Но они (разработчики, не колючие кусты) не сдались и продолжали улучшать игру до тех пор, пока она не стала тем, чем является сегодня. Подробности — под катом.

Привет, на связи Олег Казаков из Spectr. Сегодня мы разберем тему параметризованных сборок в GitLab и чем они могут быть полезны.

Сегодня в стране действует образовательный проект Минцифры России для школьников 8-11 классов и студентов колледжей «Код будущего». В рамках проекта молодёжь бесплатно учится программированию на курсах от ведущих ИТ-компаний и вузов России. И в скором времени пройдёт стратегическая сессия по внедрению в «Код будущего» с 2025 года обучения робототехнике. Эта учебная программа должна обеспечить массовость, эффективность и соответствие образовательных программ реальным запросам ИТ-отрасли и рынка труда.

На сессии будет:

Обсуждение места робототехники в «Коде будущего» и её роли в системе подготовки ИТ‑специалистов.

Подготовка детального плана внедрения курсов робототехники: целевая аудитория, содержание образовательных программ, необходимое оборудование и программное обеспечение, подготовка преподавателей, механизмы отбора и мотивации участников.

Создание рабочей группы для дальнейшей проработки стратегии и её реализации.

Зарегистрироваться на трансляцию

И в этой статье я хочу обсудить некоторые вопросы, которые будут подняты на стратегической сессии.

Думаю, мало кто станет спорить с тем, что знание английского языка — это один из важнейших навыков ИТ-специалиста. На начальных этапах становления ИТ-карьеры такой потребности может и не ощущаться, однако по мере роста начинаешь осознавать важность и необходимость этого навыка. Английский крайне необходим для чтения документации, новейших книг по актуальным технологиям (которые либо вовсе не переводят на русский, либо переводят со значительной задержкой, да еще часто с многочисленными опечатками и неточностями), для поиска ответов на технические вопросы и решения проблем (поиск google, stackoverflow, и пр.), для того же общения с ChatGPT и другими подобными системами, для расширения географии своей деятельности (общение с иностранными заказчиками или клиентами) либо для релокейта.

Однако сегодня я хотел бы поговорить не об изучении языка в общем, а конкретно о развитии такого навыка, как чтение на иностранном языке. Безусловно, это не единственный навык. Конечно, важен и разговорный английский, и письменный, и восприятие на слух, однако даже чтение само по себе уже открывает перед ИТ-специалистом множество возможностей, ряд из которых я уже перечислил выше. Кроме того, регулярное чтение увеличивает словарный запас, а также позитивно сказывается на улучшении грамматики и в целом на способности выражать свои мысли на английском языке.

Современные курсы стараются максимально охватить спектр технологий, которые используют компании. Ориентироваться в этом океане модных фич всё труднее, особенно это касается новичков, которые только начали знакомство с программированием. В итоге может случиться так, что выпускник курса вроде бы всё знает, а применять не может. 

Привет! Я Владислав Попов, автор курса «Go-разработчик с нуля» в Яндекс Практикуме. В серии статей я хочу помочь начинающим разработчикам упорядочить знания и написать приложение на Go с нуля: мы вместе пройдём каждый шаг и создадим API для получения информации о книгах и управления ими. 

Словарь (dictionary или dict) — это неупорядоченная (в отличие от списка) структура данных в языке программирования Python, которая имеет вид «ключ — значение».

Говоря проще, любой словарь напоминает записную книжку без определенного порядка, где каждый номер (значение) соотнесен с конкретным именем (ключ).

Уже два года я работаю системным аналитиком в крупной телеком-компании, которая развивает IT-направление. 

В этой статье на примере двух кейсов покажу, как системный анализ помогает оптимизировать разработку и сэкономить ресурсы компании. А ещё поделюсь тем, как у нас устроены процессы. 

Когда мы взаимодействуем с текстовым файлом при помощи редактора, то, что мы видим, не всегда отражает содержимое файла. Да, содержимое файла с неформатированным текстом — это байтовые коды, закодированные в таких форматах, как ASCII, UTF8 и UTF16, и в этих байтовых кодах находится источник истины. Но в конечном итоге, именно текстовый редактор выбирает, как интерпретировать и отображать пользователю источник истины (двоичные коды). Это значит, что два файла могут выглядеть одинаково или один и тот же файл может выглядеть по-разному в зависимости от редактора.

Текстовый редактор может подсвечивать (или нет) отдельные части на основании распознанного им синтаксиса, может управлять отображением табов (2 пробела, 4 пробела или даже 8). Он решает, как кодировать нажатие клавиши Tab, например, как \t или как заданное количество пробелов. То же относится и к нажатию на клавишу Enter для создания новой строки — будет ли она кодироваться как \n (UNIX) или \r\n (Windows), зависит от конфигурации редактора.

Текстовый редактор скрывает подробности, чтобы пользователю не пришлось слишком много думать. Однако довольно часто такие подробности протекают сквозь защитный слой, который пытается создать редактор. И мы часто не замечаем подобные тонкости, пока не столкнёмся с ними.

Основная цель моей статьи — поделиться своим опытом и проблемами, с которыми можно столкнуться, работая с неформатированным текстом.

Okko – один из крупнейших онлайн-кинотеатров в России c нагрузкой в несколько тысяч запросов в секунду, в котором персональные рекомендации занимают важное место. Для улучшения пользовательского опыта нужно не только предоставить качественные рекомендации, но и обеспечить быстрый доступ к ним.

В этой статье мы поделимся:

1. Описанием, как мы использовали инструменты Jaeger и Grafana для выявления узких мест в производительности, что привело к выявлению критических проблем со сборщиком мусора;

2. Анализом влияния различных настроек сборщика мусора на время ответа, что позволило сократить его вдвое для 99% запросов;

3. Когда и почему стоит рассматривать изменение стандартных настроек сборщика мусора (на примере нашего случая).

Всем привет! На связи снова Даниил Нейман из отдела развития инициатив сообществ по ИБ в Positive Technologies. В прошлой статье я рассказывал про одну из основных проблем, с которой сталкивается специалист при анализе кибератак, а именно про сложность анализа без использования стандартизированных методов моделирования атак для разбиения и визуального представления различных этапов кибератаки.

Нами были рассмотрены методы моделирования атак на основе юзкейсов, теперь поговорим про темпоральные методы моделирования (акцент на хронологическом порядке и последовательности событий в кибератаке).

Отличительной чертой этих методов является представление кибератаки с временной точки зрения. Они позволяют моделировать и анализировать развитие атаки во времени, учитывая динамику изменений состояния системы или сети, а также временные зависимости между действиями атакующего.

Здравствуйте! В этой статье я хочу поделиться своим опытом работы с библиотекой ConfigParser в Python, особенно в контексте устаревших операционных систем, таких как Windows XP и Windows 7. Несмотря на то что я не являюсь профессиональным программистом, моё хобби и стремление разобраться в нюансах программирования привели меня к интересным выводам.

Я расскажу о распространённых трудностях, связанных с работой этой библиотеки, таких как автоматическое преобразование ключей в нижний регистр и способы обхода этой проблемы. Вы увидите примеры, которые помогут лучше понять, как читать и записывать конфигурационные файлы, сохраняя оригинальный регистр ключей. Присоединяйтесь к обсуждению, и, возможно, мой опыт окажется полезным для вас!