Всем привет! Последние пару лет экосистема обхода блокировок развивалась по принципу «больше фич — жирнее обертка». Большинство популярных десктопных и мобильных клиентов сегодня — это либо тяжелые комбайны на Electron/Flutter, либо графические обертки над ядром Xray или sing‑box через gomobile и C‑FFI, которые тянут за собой рантайм Go, сборщик мусора и жрут от 200 до 400 МБ оперативки просто в фоне.

Когда у тебя слабый ноутбук, офисная машина или телефон, на котором открыта пара тяжелых приложений, лишние 300 МБ под один только VPN начинают ощутимо бить по системе. А если речь идет об iOS, где системный лимит на сетевые расширения (PacketTunnelProvider) составляет жесткие 50 МБ, такие клиенты регулярно падают по OOM (Out Of Memory) при попытке загрузить крупные гео‑базы.

В один прекрасный день мне это надоело. Я решил взять всё в свои руки и написал с нуля собственный кроссплатформенный TUN‑клиент и сетевое ядро на чистом Rust без единой сторонней прослойки. Встречайте — Unbihex (названный в честь гипотетического 126-го элемента унбигексия). Сейчас он потребляет 18 МБ ОЗУ в режиме TUN (и 12 МБ в прокси), поддерживает полный стек современных протоколов и уже готов к продакшену.

Под катом — как это устроено под капотом, какие грабли пришлось собрать при работе с TUN под Windows и как удалось подружить ядро с популярными панелями.

Привет, Хабр! Говорит AvitoTech. Меня зовут Дмитрий Бондарев, я backend-разработчик, в Авито занимаюсь проектами на стыке разработки и машинного обучения. 

Из каждого утюга поют о том, как ИИ скоро нас всех заменит. Однако я хочу зайти в эту тему с более технической стороны и поговорить о существующих методах интеграции и якобы неизбежном использовании ИИ-агентов в бизнесе и повседневных задачах.

Это первая статья из двух. В ней заглянем в историю эволюции API, его состояние на момент появления агентов и существующие ограничения методов интеграции. Во второй — поговорим уже о MCP и том, как появление агентов подталкивает нас к новой парадигме мышления, разработки и бизнеса.

Практическое руководство по интеграции JNI + полный пример

Сегодня и Rust, и Java широко используются, но каждый из них по-своему хорош в своей области. В реалистичных сценариях часто бывает полезно комбинировать Rust и Java, чтобы одновременно повысить эффективность и системного кода, и кода приложений.

Всё больше выходит больших MoE моделей с малым числом активных параметров. У MoE совсем другой сценарий нагрузки и использования ресурсов нежели у Dense моделей, достаточно немного VRAM. Большие MoE модели устроит 1 GPU и много обычной RAM. О том, как устроены MoE и как ускорить работу одним параметром не меняя железо.

Недавно наткнулся на коварную проблему, которая отлично демонстрирует важность правильной конфигурации пула потоков при работе с асинхронным программированием. Эта ситуация может возникнуть в любом проекте, где используются вложенные асинхронные операции, и её последствия могут быть катастрофическими для production-системы.

Привет, Хабр! На связи Мария Старцева и Катерина Пославская из команды R&D в Just AI.

Один из наиболее востребованных запросов бизнеса сегодня — LLM должна крутиться локально (on-premise). При этом именно проприетарные LLM модели чаще всего демонстрируют SOTA качество для большинства задач. И вот заказчик сталкивается с дилеммой: либо внедрять топовые инструменты, либо рисковать безопасностью, выпуская информацию из контура организации.

Как обеспечить сотрудникам доступ к мощным внешним LLM-сервисам и при этом не допустить утечки конфиденциальной информации? В этой статье мы расскажем про Jay Guard – шлюз безопасности для работы с LLM: как работает это решение, и что находится под капотом.

Навыки проектирования ОС помогают разрабатывать и выбирать эффективные решения для распределённого хранения данных, управления сетью, виртуализации. Но подойти к вопросу проектирования операционной системы непросто. Однако по теме накопилось множество открытых материалов. Сегодня говорим о руководстве для разработки на Rust, гайде по ОС для мини-компьютера и учебном пособии на C и ассемблере. 

К слову, Rust набирает обороты: первое место в категории любимых языков программирования по версии Stack Overflow.

Вы любите делать код-ревью? 

«Не могу дождаться следующего PR!», — ответит абсолютно никто.

Понимаю! Ревью — штука необходимая, но давайте честно: утомляет, забирает время и ресурс, который можно потратить на другие задачи. Делегировать, казалось бы, хорошая идея… но кому? Личного ревьюера на полную ставку ни у кого нет.

Меня зовут Александр Федотов, я руководитель группы разработки в «Лаборатории Касперского». В своей команде я уже не раз пытался упростить ревью: менял подходы, вводил правила, подключал автоматизацию. Но все равно ощущение такое, что можно сделать еще лучше. Тем временем, коллеги реализовали интеграцию TFS с внутренней AI-моделью ЛК. И вот одним морозным зимним днем, во время настройки каких-то доступов, я попал в раздел Manage Features, где наткнулся на неприметный пунктик Pull Request AI, который позволял воспользоваться преимуществами этой интеграции.

Не теряя времени, я активировал фичу и стал счастливым обладателем раздела AI в каждом PR. С тех пор ревью стало другим. И теперь я не просто верю в автоматизацию — я ею пользуюсь и хочу поделиться с вами своими мыслями об этом.

В основе систем распознавания речи стоит скрытая марковская модель, суть модели заключается в том, что при рассмотрении сигнала в промежутке небольшой длительности (от пяти до 10 миллисекунд), возможна его аппроксимация как при стационарном процессе.

Если простыми словами скрытую марковскую модель можно объяснить на примере.

В этой статье рассмотрим пример практической реализации RAG (Retrieval-Augmented Generation) на Python для ответов на вопросы пользователей с опорой на нормативную базу технических стандартов. В моём случае это строительные документы: СНиПы, СП, ГОСТы и другие. Готовое решение можно протестировать в строительном Telegram-боте: https://t.me/Pdflyx_bot - данний бот генерирует ответ на основании базы знаний, приводит цитаты и указывает страницы документов, откуда была взята информация.

Данный подход может использоваться и для других сфер: анализа проектной документации, корпоративных регламентов и любых текстовых баз знаний.

Разрабатываем робота с нуля - от ИИ-дизайна до полного проектирования и реализации всех компонентов устройства.

Зачем? Ради фана, конечно - этот проект практически квинтессенция моих увлечений - электроника, 3d-печать, программирование микроконтроллеров, ИИ и в целом все, что можно включить в сферу DIY.

Но если уж придумывать практическое обоснование - то было бы удобно иметь возможность из отпуска покататься по квартире и проверить, выключен ли утюг, не заливают ли квартиру соседи. Но ключевое, конечно - покататься.

Привет, Хабр! На связи Игорь Шишкин, я руковожу командой R&D в облачном направлении Рег.ру и являюсь архитектором наших сервисов. В статье расскажу, как в целом работать с S3-совместимыми хранилищами, зачем их использовать, какие бывают базовые паттерны и что с этим делать. Поехали!

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я работаю в YADRO. Я прошел большой путь в самостоятельном изучении языков программирования: от SQL до Go. Сначала я вообще не документировал процесс обучения, затем стал вести заметки по «академическому» принципу — писал конспекты, как в университете. Пока не открыл древовидную систему хранения данных, которая лежит в основе метода Цеттелькастен. 

В этой статье расскажу, как порядок в заметках помогает лучше усваивать материал, кому подойдет Цеттелькастен или подобные методы и что лучше — простые конспекты или структурированные заметки.

Ansible — мощный инструмент автоматизации, но его push-модель не всегда удобна. Когда требуется централизованный контроль большого числа серверов, могут возникнуть проблемы:

📌 Нестабильные сети → клиент может быть недоступен во время обновления.

📌 Сложности с NAT → серверы находятся в закрытых "серых" сетях.

📌 Перемещаемые устройства → подключаются к сети только время от времени.

Разбираемся, как ansible-pull решает эти проблемы на стенде, а также настраиваем CI/CD для тестирования и совместной разработки Ansible-ролей

Мы изучили, что происходит в компаниях, и выяснили, почему хорошие специалисты не выдерживают и уходят. Разбираем 5 проблем, которые не компенсируют высокая зарплата и интересные задачи.

Привет! Меня зовут Илья Мамай, я инженер-программист в Синтакоре. В этой статье я хочу поделиться опытом некромантии сборки советского компьютера по мотивам «Микро-80», схемы которого были опубликованы в журнале «Радио». Но собирать я буду не по этим схемам. Используя их как опору и источник вдохновения, я начну с запуска процессора КР580ВМ80А (советского клона Intel 8080), определения признаков жизни и продолжу постепенным наращиванием функционала и возможностей системы. Здесь мы займемся и радиотехникой, и DIY, и программированием как самого процессора, так и современных микроконтроллеров. Но перед этим поделюсь историей, как я, будучи студентом 4 курса, дошел до этого…

Концепция волшебных ссылок (magic link) далеко не нова, однако долгое время у разработчиков не было надежного решения с полноценным комьюнити, которое позволяло бы быстро и просто реализовывать волшебные ссылки в своих приложениях. И вот, наконец, такая фича появилась в spring security. Давайте подробно разберем что у нас получилось, какие проблемы остались, и что планируется реализовать.

Начну с плюсов и полезных фишек:

1. Самое главное на мой взгляд это легковесность, всего 10мб

2. Меньше движений(всё легко, быстро и красиво)

3. Больше степеней свободы(куча фишек которые не всегда есть в приложениях)

4. Вы можете быть "Призраком"(вы в сети и видите сообщение, но в статусе вы не в сети)

5. Клиент можно установить на самое разное железо, включая такое скромное, как Raspberry Pi или Orange PI(на котором и будут показаны примеры ниже)

Но не всё так легко, кроме плюсов всегда есть минусы:

1. ВСЁ КОМАНДАМИ(это очень часто пугает, и многие могут подумать что это что-то выше их понимания)

2. Всё на английском(хотя я уже держу в планах создание перевода)

3. Надо разбираться, а на это нужно время

Из этого вы уже сами должны решить, есть ли смысл!

Интерфейс командной строки — это альфа и омега для большинства технарей, особенно для разработчиков и сисадминов. Чем бы вы ни занимались — скриптами, конфигурацией серверов или автоматизацией задач, — команды Linux сэкономят вам часы рабочего времени. Но если только вы умеете грамотно с ними обращаться.

Поначалу Linux многих обескураживает, но как только вы разберётесь с интерфейсом командной строки (CLI), вы поймёте, что это лучший друг программиста. Простые, но эффективные команды Linux могут заметно улучшить любые рабочие процессы — от навигации по каталогам до манипуляции с файлами и даже исправления ошибок.

В этой статье я расскажу вам о пяти командах, упрощающих жизнь разработчика. Это не просто удобные приёмы, которые не помешало бы знать. Эти команды сэкономят вам время и значительно повысят эффективность взаимодействия с терминалом.