То, что свет нельзя обогнать, сложение скоростей, замедление времени — всё это стоит на обычном школьном синусе, которому угол сделали мнимым. Не метафора и не «похоже» — буквально та же функция. Давайте убедимся в этом сами.

Это финал серии. В первой синус был показан тенью вращающейся стрелки, во второй — каталогом из сорока с лишним мест, где эта тень лежит. А в конце каталога была ремарка, что у синуса есть гиперболический двойник, за которым стоит ещё пол-математики.

В основе всей статьи один ход, и он не мой — ему двести с лишним лет: подставить в синус мнимый угол. Операция законна с тех пор, как Эйлер переписал синус через экспоненту: ряду всё равно, веществен ли аргумент. Этим ходом Лобачевский объяснил свою геометрию, а Минковский — построил пространство-время; мы пройдём тот же путь с выводами. Итак: что такое sin(iθ)?

Путь: ход Эйлера → корень всего → круг и гипербола → геометрия Лобачевского → эмбеддинги нейросетей → относительность → малые углы → чёрная дыра → бонус: слово «синус» → итог

Несколько лет назад я озаботился покупкой YubiKey 5 NFC в надежде, что он станет для меня своеобразным ключом от всех дверей. Ожидания оправдались, он успешно трудится каждый день в роли 2FA и снабжает меня одноразовыми кодами TOTP. Но под некоторые задачи мне хотелось иметь отдельные ключи, вот только жаба душила отдавать по 70-80 евро за штуку.

Однажды я наткнулся на проект Pico Keys, который позволяет превратить Raspberry Pi Pico или ESP32-S3 в персональный security key, некую альтернативу Yubikey. С учетом стоимости и доступности, это выглядело как неплохой вариант, а в реальности оказалось еще интереснее. Так что наливайте кофейку и приятного чтения.

Есть задачи, которые не делаются никогда. Не потому что сложные, а потому что объём убивает любое намерение на втором часу. У меня такой задачей был фотоархив: около 36 000 фото и видео, 222 ГБ, копившиеся 20 лет и размазанные вообще везде. Время пришло :)

Несколько лет назад я присутствовал на встрече разработчиков, где один из участников задал, казалось бы, простой вопрос: «А какой фреймворк выбрать для написания десктопного приложения под Windows?»

Воцарилась мёртвая тишина. Спустя какое-то время, кто-то предложил WPF. Ещё один человек назвал WinUI 3. Третий упомянул Electron. В итоге беседа ушла в сторону, и ответ на поставленный вопрос так и не был дан.

В этой статье я буду говорить о причинах той воцарившейся тишины, поведав историю, которая началась тридцать с лишним лет назад.

Если вы в течение десяти секунд не можете ответить на вопрос «Какой подход будет оптимальным для разработки UI на платформе X?», значит, эта платформа сильно заплутала на своём пути. Пора тормозить.

Одноразовые алиасы скрывают основной почтовый ящик и надёжно защищают от спама через включение/отключение алиасов, которые засветились у спамеров.

Оригинальный hosted-сервис Addy.io (AnonAddy) предоставляется как платная услуга. Хотя есть бесплатная версия, но она работает с ограничениями. При этом исходный код сервера открыт, так что его можно установить на VPS и использовать без ограничений — со всеми функциями платной подписки и без ограничений трафика.

Механизм внимания (Attention) - это метод в искусственном интеллекте, который позволяет нейросети динамически определять, какие части входных данных наиболее важны для текущей задачи. Он работает через вычисление весов важности для разных элементов входа: более важные элементы получают больший вес, а менее важные - меньший. Затем модель формирует взвешенную сумму представлений, создавая новый контекстный вектор.

Self-attention, в свою очередь, помогает модели понимать, как разные элементы входных данных связаны между собой. Например, как разные части информации взаимодействуют и влияют друг на друга в общем контексте. Этот механизм обеспечивает логическую связность и целостное понимание всей структуры данных

В этой статье я собираюсь показать вам Android фичу, представленную в 2012 году, и попробую написать для неё UI на Compose.

Изучая недра Android, я наткнулся на один Service, который привлек моё внимание. Класс, который я обнаружил, не только заинтриговал меня своим названием, но и снова удивил интересными возможностями, скрытыми внутри Android.

Мы живем в эпоху, когда ИИ стал доступен каждому. Но за магией PyTorch скрывается колоссальная инженерная работа и сложные вычислительные процессы, которые для большинства остаются черным ящиком. 

Это четвертая статья из цикла От MNIST к Transformer, цель которого пошагово пройти путь от простого CUDA ядра до создания архитектуры Transformer - фундамента современных LLM моделей. Мы не будем использовать готовые высокоуровневые библиотеки. Мы будем разбирать, как все устроено под капотом, и пересобирать их ключевые механизмы своими руками на самом низком уровне. Только так можно по настоящему понять как работают LLM и что за этим стоит. В этой статье мы разберем как работает градиентный спуск, реализуем его и обучим нашу модель для распознования mnist датасета.

Приготовьтесь, будет много кода на C++ и CUDA, работы с памятью и погружения в архитектуру GPU. И конечно же математика что за этим стоит. Поехали!

Это не отдельная статья, а продолжение статьи про теорию объектов в с++, почему объекты в плюсах такие какие есть. Все завершенные главы я также выкладываю на github'e в английском и русском варианте. Продолжаем разбираться в теории С++...

Отдельного разговора заслуживает идентичность объектов, потому что в реальном мире конкретные сущности обладают идентичностью и Сократ останется Сократом независимо от того, перекрасил ли он волосы, сменил адрес или умер, а государство остаётся тем же государством, даже если меняет флаг, конституцию или размер населения. 

Чтобы отразить это в программе, объекты, представляющие конкретные сущности, нуждаются в своём определении идентичности, которая отделена от текущего состояния. Удобный способ ввести такую идентичность будет сделать некий токен идентичности, уникальное значение, которое выражает "кто это", а не "в каком он сейчас состоянии". Таким токеном может быть, например, адрес объекта в памяти, индекс в массиве, или табельный номер сотрудника в кадровой системе и проверяя равенство токенов идентичности, мы фактически проверяем тождественность объектов: один и тот же объект или разные. 

На протяжении жизни программы конкретный объект может менять свои токены идентичности, потому что его могут переместить в другой участок памяти или переложить из одного контейнера в другой, или назначить ему новый идентификатор, но логическая идентичность сохраняется, если мы поддерживаем сопоставление между "старым" и "новым" токеном.

Представьте машину, на которой хочется собрать что-то исполняемое - но почти ничего нельзя.

Нет сети. Нет USB. Нет компилятора. Нет интерпретаторов вроде Python. Возможно, даже нет привычных утилит (dd, xxd, objdump, hexdump). Есть только shell и встроенные команды.

Звучит как шутка, пока это не становится реальным сценарием:

GitHub

Onyx — язык программирования, нацеленный на базовую безопасность памяти, приятный синтаксис и опыт использования. Onyx написан на C++ с компиляцией на базе LLVM. На момент написания статьи язык поддерживает:

Как защитить свой VDS сервер: 53 000 попыток взлома за 5 дней

Представьте себе: вы арендовали скромный VDS, чтобы поэкспериментировать. Ничего грандиозного — пара тестовых сайтов, простенький веб-сервер на nginx, пара скриптов в cron для автоматизации рутины, SSH для удалённого доступа. Обычная песочница для разработчика, никому, казалось бы, не интересная. Сервер тихо живёт своей жизнью где-то в облаке, отдаёт странички, выполняет задачи, ждёт ваших команд. Вы даже не подозреваете, что за этой тишиной уже разворачивается настоящая цифровая охота.

За два года работы в технической поддержке облачного хостинга я видел множество взломов, помогал клиентам с восстановлением серверов. Видел всё: от примитивных майнеров до полностью стёртых проектов без бэкапов. Сейчас я работаю инженером технической поддержки в компании CleverData (входит в холдинг LANSOFT).

Однажды, ради чистого любопытства, я решил заглянуть в логи свежеиспечённого VDS, созданного всего пять дней назад...

Команда AI for Devs перевела статью, в которой автор делится прогнозами о будущем ИИ-агентов в 2025 году. Его выводы: несмотря на шумиху, «автономные агенты» столкнутся с экономическими и техническими барьерами. Почему текущий подход к архитектуре агентов не сработает и какие методы действительно приносят результат — читайте в статье.

Да, всё так и есть. Но это и хороший опыт. Такое делают только тогда, когда хотят что-то исследовать, или из любопытства.

Самоизменяемые/самомодифицируемые программы не обладают особой полезностью. Они усложняют отладку, программа становится зависимой от оборудования, а изучение кода превращается в очень утомительный и запутанный процесс, если только вы не опытный разработчик на ассемблере. Единственный разумный сценарий применения самоизменяемых программа в реальном мире — это механизм маскировки зловредного ПО от антивирусов. Моя цель исключительно научна, поэтому ничем подобным я заниматься не буду.

Предупреждение: в этом посте активно используется язык ассемблера x86_64, в котором я ни в коем случае не являюсь специалистом. Для написания статьи мне пришлось изучать приличный объём материалов, и, возможно (почти наверняка), в ней есть ошибки.

Нас ждёт мозговыносящая смесь 64/32-битного ассемблера и старого-доброго C++. Мы сделаем собственную реализацию... Волокон (fibers) без вызова Win API и звонков в службу спасения.

Многие разработчики работают в Linux-среде, но не всегда глубоко понимают, как взаимодействие с ОС происходит на низком уровне. На собеседованиях всё чаще спрашивают про системные вызовы Linux. В этой статье мы рассмотрим, какие вызовы встречаются чаще всего и как они работают.

• Откуда появился термин «компьютерная шея»;
• Профессиональные болячки айтишника, с которыми я обратился к врачам;
• Дело не в шее. Диагноз и назначение лечения после сдачи анализов и посещения невролога, окулиста, рентгенолога;
• Варианты самостоятельной профилактики ― приложения, упражнения.

Я программист в крупной IT-компании. На работе использую ChatGPT, с помощью нейросети отлаживаю код и разбираю техническую документацию. 

Моя дочь в этом году сдает ЕГЭ по русскому языку, и я подумал: раз бот хорошо справляется с кодами, почему бы не проверить его на заданиях из экзамена?

В этой статье я построил GPT архитектуру на данных из произведений Шекспира и получил достаточно впечатляющие результаты.