Каждый раз, когда техно-энтузиасты на Хабре начинают петь оды ИИ, который вот-вот заменит всех разработчиков, меня охватывает легкий скепсис. Дело в том, что многие простые задачи совсем не так просты, как кажутся нейросетям или продакту. Знаменитое: “да что там делать, вон ИИ отдай, к вечеру уже на прод зальете”, обычно открывает такую кроличью нору, что проваливаться и падать там можно неделями, а приземление оказывается очень болезненным. 

Вот казалось бы, что сложного, сделать дверь в игре? В 2014 году у Liz England вышло отличное эссе “Проблема Двери”, где Лиза описывает 22 логических вопроса, на которые должен ответить гейм-дизайнер при установке двери в игре. Эссе стало настолько классическим, что в сабредите r/GameDesign автомод прикрепляет ссылку на него в каждый тред. При этом эссе явно выходит за границы геймдева и становится универсальным, показывая, что кажущаяся простота в нашем деле часто не является таковой. Это касается и дверей в игре, и “просто логина на сайте”, и задачи вызова лифта, и визуализации прогресса ожидания и ещё тысячи вещей, необходимость детального продумывания которых менеджментом обычно в расчет не берется.

Microsoft показала агентную систему поиска уязвимостей под кодовым именем MDASH (multi-model agentic scanning harness — мультимодельная агентная обвязка для сканирования). С ее помощью в майском Patch Tuesday — ежемесячном выпуске обновлений безопасности Microsoft — закрыли 16 новых уязвимостей в сетевом стеке Windows и смежных сервисах. Среди них четыре критических RCE (удаленное выполнение кода): в драйвере tcpip.sys, в службе ikeext.dll и в библиотеках netlogon.dll и dnsapi.dll. Десять из шестнадцати багов сидят в ядре, большинство достижимо из сети без аутентификации.

Ситуация: некая дама-ИП из Казани зарегистрировала в Роспатенте фразу «Я люблю свою семью» и теперь пытается взыскать почти миллиард рублей с компании «Synergetic».

И знаете что? Местами у нее получается.

Как это вообще возможно? Неужели вот так вот можно взять, «приватизировать» любую расхожую фразу и ходить трясти деньги с компаний в судах?

Начало этой нашумевшей истории мы с вами читали еще в конце того года. Сегодня долгожданное продолжение.

Давайте покажу, как это вообще возможно, что будет дальше и какие выводы из этого для нас с вами.

Я как юрист по товарным знакам разобрался в этом деле и теперь готов рассказать:

— что вообще происходит
— что будет дальше
— что изменится после таких решений
— как самому не влипнуть в такую историю
— что полезного из этого дела для нас с вами

В отличие от журналистов и новостных телеграмщиков, я изучил подробности этого дела, историю истца и ответчика. Ставьте чай, эта история его достойна — вторая серия.

А в конце мы вместе с вами попробуем решить, кто же всё-таки прав.

В статье рассмотрим кто сегодня выигрывает битву за бэкенд: сравнение синтаксиса, разбор производительности, а главное — честный прогноз на 2-3 года. Если выбираете стек для нового проекта или думаете, учить ли Kotlin вдогонку к Java, — эта статья для вас!

Учась в школе, я обнаружил очень простую математическую формулу, о которой не перестаю думать и сегодня. Смысл её в следующем: представьте, что у вас есть 3D-точка в воображаемом 3D-пространстве за экраном. Для проецирования этой 3D-точки на экран нужно взять её координату X, поделённую на Z, и аналогично её Y / Z. И в результате вы получите проекцию точки на экран: и . А если у вас есть множество точек в этом 3D-пространстве за экраном, и вы начнёте их анимировать и вращать их, а потом воспользуетесь этой формулой для рендеринга всех точек на экране, то это будет выглядеть, как 3D-сцена или 3D-объект. Давайте попробуем эту формулу в деле.

В интернете есть много разных статей по решению задач с IT-собеседований, но на русском языке по программированию микроконтроллеров я видел только одну статью на Хабре. Недавно я менял работу: посещал много компаний и отвечал на вопросы по поводу различных аспектов моей профессии. По итогам этих и более ранних встреч решил написать о том, чем на собеседованиях могут озадачить программиста микроконтроллеров.

Дисклеймер: эта статья размещена в блоге YADRO, но список вопросов, выделенных в тексте, — это компиляция моего многолетнего опыта и десятков собеседований в разные компании. С наймом в конкретную компанию текст не связан.

Буквально на днях Андрей Карпаты, один из ранних сооснователей OpenAI, покинувший компанию, исследователь нейросетей, опубликовал на Гитхаб фантастическую вещь: чистый (без специализированных библиотек) 200-строчный python-код трансформера, аналога GPT-2, для изучения всеми желающими. И написал в блоге статью для понимания этого кода (и работы трансформеров). Я перевёл статью и комментарии к коду — ведь этот код (я уверен!) войдёт в ИТ-историю...

Присоединяйтесь к этому завораживающему сеансу разоблачения gpt-магии, за считанные годы овладевшей миром!..

Каждый, кто хоть раз разбирался в три часа ночи с упавшим продом, знает: большинство катастроф в базах данных это не сбой железа и не космические лучи. Это решения, принятые на этапе проектирования схемы. «Потом поправим», «в приложении проверим», «а зачем тут индекс?» каждая из этих фраз обходилась командам в часы даунтайма и миллионы потерянных строк.

Ниже 25 правил, которые я собрал из опыта работы с высоконагруженными системами. Это не теория из учебника — это грабли, на которые уже наступили до вас. Каждое правило сопровождается примером «как надо» и «как не надо», чтобы разница была наглядной.

Эх, сколько планировщиков и туду-листов так и не увидел мир.

Все грабли, которые будут в этой статье, я испытывал на собственной шкуре. Давайте разбираться, как не пополнить домашнее кладбище очередным мертворождённым продуктом.