Между разработчиком радиоканального устройства и котом Базилио есть что-то общее. Оба героя работают с полями и оба помогают закапывать материальные ценности. Но если кот только прикидывается слепым, чтобы заработать денег, то разработчик таковым является. Не по своей воле мы получаем заработную плату за скопированные из мануалов готовые и совершенно непроверенные решения. Следовал четким указаниям производителя, трассировку бережно заимствовал с отладочного кита, дорожки и антенну рассчитал по широко известной методике или в известной программе.

Правильный выбор антенны является критически важным пунктом при проектировании радиоканальных устройств. Антенну необходимо подобрать под частоту рабочего диапазона и согласовать с выходным каскадом. При хорошем согласовании мощность передатчика излучается в окружающее пространство, при плохом – возвращается обратно. Немалое значение играет цена антенны, её повторяемость. Часто приходится сталкиваться с конструктивными ограничениями, малой площадью печатной платы или её сложной геометрией. Проверить параметры антенны можно при помощи векторного анализатора. Долгое время данные приборы были недосягаемы для радиолюбительских целей, да и компании зачастую жмотятся на покупку дорогостоящего оборудования. К счастью, времена меняются.

Матричное расширение ISA CPU… Что это и что оно делает? Уже из названия понятно, что это расширение позволяет ускорять операции над матрицами на CPU. Но задумывались ли вы когда-нибудь, какие они бывают, когда появились, кто и как их создает?

Меня зовут Валерия Пузикова, я эксперт по разработке ПО в компании YADRO, к.ф.-м.н. Около 15 лет разрабатываю численные методы для решения задач линейной алгебры, дополненной и виртуальной реальности, аэрогидродинамики. Вычислительные задачи таких классов всегда приводят к работе с матрицами больших размерностей, поэтому критически важным становится ускорение матричных операций, в том числе с помощью расширений. 

Матричные расширения появились не так давно — чуть более трех лет назад. Несмотря на это, они есть у каждой уважающей себя процессорной архитектуры, в том числе и у относительно молодой открытой RISC-V. Почему их так много и чем они отличаются? Поддерживаются ли разреженные матрицы? Об этом и многом другом вы узнаете из статьи. Приготовьтесь, будет интересно и (спойлер!) без многоэтажных формул. 

Или почему мне кажется, что про них нужно знать, но не нужно использовать в своей каждодневной работе.

Меня зовут Максим, я ведущий разработчик в VK. Занимаюсь инфраструктурой доставки электронной почты в проекте Mail.ru. Наша команда разработала и довела до эксплуатации файловую систему (ФС) на FUSE в рамках проекта распределённой почтовой очереди. В проекте требовалось реализовать сетевую ФС, которая сохраняет данные в трёх копиях, в разных ЦОДах. Цель — повысить отказоустойчивость, чтобы даже полный выход из строя одного ЦОДа не приводил к нарушениям SLA. Эта статья для всех, кто интересуется файловыми системами и хранением данных. Мы обсудим:

- зачем писать свою ФС;

- как написать свою ФС с помощью фреймворка FUSE;

- какие подводные камни есть у эксплуатации FUSE в production.

Эта статья — результат трёх лет разработки ФС. Сейчас самое время заварить чай, рассказ будет долгим. 

Привет, Хабр!

В задачах машинного обучения для оценки качества моделей и сравнения различных алгоритмов используются метрики, а их выбор и анализ — непременная часть работы датасатаниста.

В этой статье мы рассмотрим некоторые критерии качества в задачах классификации, обсудим, что является важным при выборе метрики и что может пойти не так.

В этой серии статей я поделюсь ключевыми идеями и инструментами для развития системного мышления, необходимого для решения комплексных проблем и перехода к экономике замкнутого цикла. В первой части разберём шесть ключевых понятий.

Привет, меня зовут Борис. Я автор телеграм канала Борис опять. Периодически мне на глаза попадается что-то интересное и я глубоко в этом закапываюсь. В данном случае это алгоритм поиска BM25+, который победил продвинутые методы векторного поиска на LLM.

Разберемся, что это за зверь и почему он так хорошо работает. В этой статье мы реализуем его на Python с нуля. Начнем с самого простого поиска, перейдем к TF-IDF, а затем выведем из него BM25+.

Статья подойдет тем, кто вообще ничего не знает о поиске, а более опытные ребята могут пролистать до реализации алгоритма.

Код доступен в Google Collab.

Как говорится, «не будите во мне ботана». Иногда кто-нибудь беспечно задаст мне, казалось бы, невинный вопрос — и я убиваю следующие несколько часов (в описываемом случае — дней), чтобы полноценно сформулировать ответ. Обычно всё это заканчивается с моей стороны очередной филиппикой на mastodon или в каком-нибудь приватном чате. Но на сей раз не буду этим ограничиваться и напишу целый пост.

Вот с какого невинного вопроса всё началось:

А почему UID начинаются с 0, но PID начинаются с 1?

Если совсем коротко: в Unix PID (идентификаторы процессов) начинаются именно с 0! PID 0 просто не отображаются в пользовательском пространстве через традиционные API.  PID 0 запускает ядро, а затем практически уходит на покой, только немного участвует в работе планировщика процессов и в управлении питанием. Кроме того, на просторах Интернета доминирует заблуждение о PID 0, всё из-за одного ошибочного утверждения в Википедии, которому уже 16 лет.

В заключении к посту я дам несколько расширенную версию этого короткого ответа, но если хотите до него дойти вместе со мной — давайте разберём достаточно длинную среднюю часть.

Но, конечно же, любой желающий может просто загуглить, что такое PID 0, верно? Зачем мне вообще всё это писать?

Если вам интересно узнать, что происходит в мире медных кабельных сетей Ethernet, почитать про самые современные технологии в этой области и понять, куда всё движется — добро пожаловать под кат.

Десять лет назад я писал пару статей - Как загрузить последний Office с сайта Microsoft без всякого App-V / Хабр (habr.com) и Как загрузить Microsoft Office 16 с сайта Microsoft / Хабр (habr.com), при помощи на тот момент еще мало кому известным Office Deployment Tool.

Время бежит стремительно, за Office 2016 выходит Office 2019, Office 2021, и вот сейчас подошло время для Office 2024. Что ж, посмотрим, что поменялось в плане загрузки, установки и активации продукта за десять лет.

Для начала о версиях и изданиях Microsoft Office. Чтобы не быть слишком дотошным в описании, скажу коротко самое главное, - с годами линейка Office развивается, существуют разные подписки и планы обновления, - новые функции появляются в новых версиях, для старых версий выходят исправления ошибок и заплатки к найденным уязвимостям.

Microsoft давно перешел на систему распространения продуктов семейства Office по разным, так называемым, "каналам" (channels), в зависимости от того как часто вы хотите получать нововведения и обновления.

Ключевым отличием в текущей загрузке и установке Office от того, что было актуально во времена Office 2016, является то, что вы должны определить, каким каналом распространения вы собираетесь пользоваться, - то есть с какого канала собираетесь устанвливать сам продукт. Тем, кто хотел бы подробно изучить разные каналы распространения я предложу почитать первоисточник - Обновления Office - Office release notes | Microsoft Learn. Остальным кратко резюмирую - Microsoft сейчас предпочитает всем продать подписку на Microsoft 365 (то, что ранее называлось Office 365), с регулярно обновляемыми возможностями в течении так называемой Современной политики жизненного цикла. По этой же современной политике распространяется пользовательские (коробочные, ретейл) версии Office 2021. Office 2021, например, поддерживается лишь до 13 октября 2026. А более старые версии следуют, так называемой политике фиксированного жизненного цикла, в рамках которой Office 2016 и Office 2019 поддерживаются лишь до 14 октября 2025. В целом, они не перестанут работать после, однако, перестанут обновляться. И у тех из вас, кто пользуется почтовыми сервисами на базе Microsoft Outlook.com или Office365, а возможно и пользователям Microsoft Exchange, с обновлениями выпущенными после 14 октября 2025 уже пора призадуматься об обновлении.

В этой статье мы подготовили для вас подборку из пяти наиболее частых вопросов, которые могут встретиться на собеседованиях по Kubernetes, и кратко ответили на каждый из них.

Начнем с основной архитектуры Kubernetes и роли основных компонентов.

С детства люблю растения. Не скажу, что между нами было что-то серьезное, но связь поддерживалась всю жизнь. Вместо растений я с головой ушел в IT, программирование и ML. И так бы жил, пока однажды мне не попалась статья, пробросившая мостик от моих навыков к давней любви. Это запустило цепочку событий (посмотрите у меня в профиле последние посты), которая длится уже 3 года и привела к идее строительства фермы по выращиванию настоящего васаби в Подмосковье.

При сборке квадрокоптеров и других БПЛА обычно используют готовую плату полетного контроллера, содержащую все необходимые датчики и периферию, и готовую полетную прошивку, например, Betaflight, ArduPilot или PX4. Полетный контроллер управляет моторами квадрокоптера и обеспечивает стабильный полет.

Занимаясь БПЛА с 2016 года, я решил разобраться в устройстве полетных контроллеров максимально глубоко и создать квадрокоптер с нуля, не используя готовый полетный контроллер и готовый софт. Спустя долгое время разработки мне удалось это сделать. Я написал прошивку с максимально простым исходным кодом и выложил ее на GitHub. В этой статье я расскажу о теории и практике разработки полетного софта для квадрокоптера и проиллюстрирую это на примере своего дрона на базе микроконтроллера ESP32, который можно увидеть на картинке выше.

Полгода назад я писал, как решал проблему с ушедшими JLCPCB. И вот с марта возникла новая проблема ахахах (истерический смех) —  китайские банки начали блокировать оплату от российских компаний за компоненты для сборки электроники. Оплаты не проходят даже у тех компаний, которые заключили долгосрочные контракты с китайскими производственными площадками.

Из-за этого увеличились сроки, а также ряд компаний начал работать через посредников, что сильно увеличило цену на поставку электронных компонентов.

Я порезал свой первый обзор + добавил несколько новых компаний, которые сейчас напрямую поставляют компоненты и печатные платы из Китая. В конце - сводная таблица с итогами.

Несколько лет назад я писал пост о том, как вырастить на гидропонике крайне острый Trinidad Scorpion CARDI. Он, при его живительных 1.2 миллионах единиц Сковилла, на неподготовленных перцеедов производит впечатление эквивалентное облизыванию паяльника.

Пока Монстр плодоносил и радовал в течение нескольких лет, я продумывал более удобный вариант гидропонной установки, который было бы не стыдно показывать в приличном интерьере гостям. Классический вариант “юного гидропониста” из канализационных труб, алюминиевого скотча и вороха булькающих трубочек был с негодованием забракован женой. Я разработал и протестировал несколько прототипов с 3D-печатными элементами, но потом проект был поставлен на паузу.

Окончательно доделать его получилось после того, как внезапно выяснилось, что коллеги тоже фанаты острого. Мы собрались в нашей виртуальной “курилке”, запилили проект со всеми положенными milestone в Asana и начали тестировать. Садитесь поудобнее, сегодня будет лонгрид-оффтопик, про то, как толпа DevOPS из WiseOPS пилила совместный хобби проект для украшения офиса. Да, мы заняты не только работой) А еще я поделюсь подробной инструкцией и файлами для 3D-печати.

Сегодня расскажу про то, как правильно утопить растение, спроектировать прототип и выйти в релиз, даже если твои тестеры очень сильные люди.

Привет! Меня зовут Василий Землянов, я занимаюсь разработкой ML-инфраструктуры. Несколько лет я проработал в команде, которая делает споттер — специальную маленькую нейросетевую модельку, которая живёт в умных колонках Яндекса и ждёт от пользователя слова «Алиса». Одной из моих задач в этой команде была квантизация моделей. На пользовательских устройствах мало ресурсов, и мы решили, что за счёт квантизации сможем их сэкономить — так в итоге и вышло.

Потом я перешёл в команду YandexGPT. Вместо маленьких моделей я стал работать с очень крупными. Мне стало интересно, как устроена квантизация больших языковых моделей (LLM). Ещё меня очень впечатляли истории, где люди берут гигантские нейросети, квантизируют в 4 бита и умудряются запускать их на ноутбуках. Я решил разобраться, как это делается, и собрал материал на доклад для коллег и друзей. А потом пришла мысль поделиться знаниями с более широкой аудиторией, оформив их в статью. Так я и оказался на Хабре :)

Надеюсь, погружение в тему квантизации будет интересно как специалистам, так и энтузиастам в сфере обучения нейросетей. Я постарался написать статью, которую хотел бы прочитать сам, когда только начинал изучать, как заставить модели работать эффективнее. В ней мы подробно разберём, зачем нужна квантизация и в какой момент лучше всего квантизовать модель, а ещё рассмотрим разные типы данных и современные методы квантизации.

Hello world!

Представляю вашему вниманию первую часть практического руководства по Rust.

• Вторая часть
• Третья часть
• Четвертая часть
• Бонус

Другой формат, который может показаться вам более удобным.

Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉