Каждый, кто работает с профессиональным инструментом Makita, знает, что их аккумуляторы — это не просто «банки» с энергией. Внутри скрывается сложная система управления (BMS), которая хранит массу полезной информации: от количества циклов заряда до напряжения на каждой ячейке. Однако получить эти данные без специального оборудования невозможно.

Несколько лет назад сообщество энтузиастов подарило нам проект OBI (Open Battery Interface) — решение на базе Arduino и Python, которое впервые позволило заглянуть «под капот» этих батарей. Это был настоящий прорыв, который послужил отправной точкой и для моего проекта. Но, как и у любой технологии, у него были свои ограничения. Я поставил перед собой цель создать более современное, удобное и полностью автономное устройство. Эта статья — история его разработки, от идеи до финальной реализации.

Вы когда-нибудь видели в консоли сообщение вроде: «Access to fetch at '…' from origin '…' has been blocked by CORS policy»? Это как в том фильме: «Суслика видишь? — А он есть». CORS не бросается в глаза, пока все работает, но в нужный момент пресекает недопустимые действия. Например, чтение ответа на кросс-запрос без разрешения сервера.

Меня зовут Баир, я разработчик в команде fuse8. В этой статье я отвечу на вопросы о том, зачем была создана CORS политика, как она устроена под капотом, почему простого действия типа «поставить заголовок на бэке» может быть мало, и какие безопасные паттерны стоит выбирать во фронтенде.

Утечка оперативной памяти в Apple Calculator достигает 32 ГБ.

Эта память не используется, не выделяется, она просто утекает. Простецкое приложение калькулятора страдает большей утечкой памяти, чем компьютеры десятилетие назад.

Случись такое в 2000-х, это бы привело к внесению срочных патчей и служебной проверке. Сегодня же это лишь очередной баг-репорт в очереди.

Мы урегулировали программные катастрофы такой степени, что утечка 32 ГБ в калькуляторе уже не удивляет. И дело не в ИИ. Кризис с качеством ПО начался за несколько лет до появления ChatGPT. ИИ лишь стал дополнительным инструментом в руках некомпетентных людей.

Мы переживаем величайший кризис качества программного обеспечения в истории вычислительной техники. Калькулятор теряет 32 ГБ оперативной памяти. ИИ-помощники удаляют рабочие базы данных. Компании тратят 364 миллиарда долларов, чтобы избежать решения фундаментальных проблем.

Будем оптимизировать программы на Go. Выжимать последние наносекунды, чтобы код приближался по скорости к Си или ассемблерному. Цель - скорость, чтобы процессор был загружен на 100% при высокопроизводительные вычислениях.

Model Context Protocol (MCP) — это единый стандарт разработки API для сервисов, с которыми могут взаимодействовать LLM.

В этой статье на простом примере разберем, как создать свой MCP-сервер и как использовать его в связке с LLM.

Мои курсы: Разработка LLM с нуля | Алгоритмы Машинного обучения с нуля

Один сервер — это точка отказа. Рано или поздно он не выдержит. Как только появляется второй, третий, десятый сервер, возникает вопрос: кто будет раздавать им работу? Эту роль и берет на себя балансировщик нагрузки.

Но это не тупая раздача запросов по очереди. Хороший балансировщик — это мозг. Он должен чувствовать пульс системы: какой сервер отвечает быстро, а какой начал "тормозить". Он должен понимать, что запросы одного пользователя лучше отправлять в одно и то же место. Ошибка в этой логике — и вся система превращается в хаос из ошибок и потерянных сессий.

Если вы — радиолюбитель, увлекаетесь приёмниками или радиопередатчиками, то вам постоянно приходится решать задачи согласования приёмников или передатчиков с фидерами, фидеров — с антеннами, фильтрами, малошумящими усилителями приёмников и усилителями мощности передатчиков.

Даже если у вас есть высокочастотные генераторы сигналов и хороший осциллограф, измеритель ёмкости и индуктивности, с их помощью будет довольно сложно выполнять такие операции. 

К счастью, сегодня практически каждому радиолюбителю доступен такой прибор, как векторный анализатор цепей Vector Network Analyser (VNA), с успехом решающий все перечисленные выше задачи.

1 сентября заработали новые положения закона о персданных. Для всех предпринимателей и компаний это новые правила и ответственность — местами штрафы достигают 15 000 000 рублей.

Подготовиться к нововведениям успели далеко не все.

Сейчас РКН приступил к проверкам и мы уже получили одно из первых «писем счастья». Давайте покажу, на что теперь обращает внимание РКН и как не попасть на новые штрафы.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как правильно группировать сабтесты в Go. Автор показывает, что в большинстве случаев достаточно держать тесты плоскими, а когда нужна разная инициализация и очистка — добавить лишь один уровень вложенности. В статье разбираются плюсы и минусы разных подходов: от ручных t.Run до reflection-хаков и сторонних библиотек.

Привет, Хабр! Я Михаил Зуев — Data Scientist из команды затрат корпоративных
клиентов Сбера. Мы много предсказываем, классифицируем и прогнозируем.
Впервые столкнувшись с последним и проведя исследование по этой теме, я
столкнулся с большим количеством неструктурированной информации. Эта статья —
одновременно описание моего пути и небольшое упорядоченное наставление по
анализу и прогнозированию временных рядов, которое я сам хотел бы получить.

📝 Описание

На этой неделе разбираем релиз GPT-OSS — первых полностью открытых моделей OpenAI с момента GPT-2 в 2019 году. Две модели: gpt-oss-20b и gpt-oss-120b представляют собой современные LLM с архитектурой MoE (Mixture of Experts), оптимизированные для рассуждений и способные работать на одном GPU благодаря квантованию MXFP4.

Предсказание отказов оборудования в нефтегазовой отрасли задача, которая напрямую связана с деньгами и безопасностью. Простои установки стоят миллионы, а аварии могут привести к еще большим потерям. В компаниях вроде X и Z тема предиктивного обслуживания обсуждается не ради модернизации ради самой модернизации, а потому что каждый дополнительный час работы без поломки снижает затраты.

В отличие от прогнозирования спроса или продаж, где данных много и повторяются стандартные паттерны, с отказами все иначе. Оборудование способно работать месяцами без проблем, а потом неожиданно ломается. Получается, что у нас есть длинная история "все было нормально" и очень мало записей про то, как и когда все же что-то сломалось.

Всем хороши приёмники SDR, но у них есть неприятная особенность — низкий динамический диапазон. Особенно это относится к недорогим устройствам.

Динамический диапазон — это разница (в дБ) между самым слабым сигналом, который приёмник способен надёжно обнаружить, и самым сильным сигналом, который он может принять без перегрузки и заметных искажений.

В условиях города эфир забит очень мощными сигналами FM-радио, излучениями от различного рода устройств: Wi-Fi-роутеры, мобильные телефоны, блоки питания, зарядки, микроволновки, компьютеры и так далее.

Все эти сигналы попадают на вход аналого-цифрового преобразователя АЦП SDR-приёмника и вызывают перегрузку и появление «ложных» сигналов в результате комбинации частот мощных станций. При этом приём слабых сигналов на нужных вам частотах может стать недоступным.

В недорогих приёмниках SDR, как, например, RTL-SDR, используются 8-разрядные АЦП с низким динамическим диапазоном. Конечно, есть приёмники с разрядностью 14-16 бит. У них динамический диапазон больше, но и стоимость заметно выше. 

Для решения проблемы низкого динамического диапазона между антенной и входом приёмника можно установить полосовые или режекторные фильтры. Полосовой фильтр подавляет сигналы, лежащие вне нужного диапазона частот. Режекторные фильтры вырезают ненужные диапазоны. Например, если вам интересны частоты авиадиапазона или радиолюбительские диапазоны частот, имеет смысл избавиться от мощных сигналов FM-радио.

Скажу честно: первое, о чем я подумал, когда услышал про эту тему, это Робо-няня из «Смешариков». В детстве она казалась мне немного тревожной, но ее способность делать все сразу впечатляла. Тогда я думал: как было бы хорошо, если бы такие технологии были у каждого.

Прошло всего несколько лет и они действительно появились. Нейросети сегодня повсюду: на улицах улыбаются котята с рекламных баннеров, в социальных сетях бомбардировщик с головой крокодила собирает миллионы лайков. Для многих алгоритмы стали инструментами, которые помогают решать десятки задач. Но этих инструментов стало так много, что выбрать бывает непросто.

Мы собрали подборку надежных и удобных нейросетей, которые уже сейчас можно использовать без сложных настроек. Все систематизировано по категориям: генерация текста, создание изображений, видео, музыка, презентации и другие направления. В каждой категории по три сервиса.

Да, у многих сервисов нашего топа есть платные подписки. Но сегодня будем разбирать только бесплатные возможности.

Приятного чтения!

Недавно на работе передо мной возникла задача максимально быстро погрузиться в автоматизированное тестирование с ранее мной не использовавшимся фреймворком pytest. Почитав порядка десяти статей на Хабре я понял, что в каждой из статей есть много всего интересного, а чтобы системно погрузиться — необходимо идти читать документацию. Я решил, в привычной мне манере, разобраться и систематизировать самый сок для того, чтобы быстро въехать в суть и важные тонкости положив основу для дальнейшего использования. 

Всем интересующимся — добро пожаловать под кат!

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, почему любимая оптимизация Python — присваивать глобальные функции локальным переменным — больше не даёт выигрыша. CPython 3.11 стал умнее, и старый хак l = len уже почти бессмыслен.

28 сентября 2025 года празднуется 80-летие атомной промышленности. А ещё в 2025-м году исполняется 120 лет, как Эйнштейн вывел формулу эквивалентности массы и энергии (в контексте его теории, не отрицая вклада других исследователей - мы поговорим и про них). Представляю вам текстовое изложение моей лекции, посвящённой этим событиям. Я не физик, но специализируюсь в теории и истории энергии и энергетики, поэтому не могу пройти мимо истории и смысла самой знаменитой формулы. Я попытался дать наиболее простое и в то же время полное объяснение этой формулы, с позиции современных знаний о физических явлениях. Я искал подобные объяснения во многих источниках, но либо натыкался на лес формул без пояснения их смысла, либо на что-то простенькое и поверхностное. Итак, [еще одно] объяснение смысла . Углубленные знания в физике и математике не требуются. Критика и дополнения приветствуются!

Если вы только начинаете изучать Python и слышите слово дженерики, скорее всего в голове сразу каша: «что это вообще такое?». На самом деле дженерики - это очень простая идея. Представьте, что у вас есть коробка. В коробку можно положить игрушки, яблоки, книжки - всё что угодно.

Но иногда вы хотите, чтобы в коробке лежали только яблоки. А иногда - только игрушки. И вот тут вам помогают generics.