Еще одна поучительная история из жизни современной разработки, на этот раз на тему вайбкодинга — новой заразы, поражающей чаще всего обычных людей, не имеющих никакого отношения к ИТ и программированию.
Вы же хотели узнать как обстоят дела в современном ИТ?
Моя жена и ее сестры занимаются ткачеством не одно десятилетие. В конце 2024 года я купил 3D-принтер Elegoo Neptune 4 Pro, и начал осваивать проектирование деталей в TinkerCad. Параллельно, чтобы занять свободное время на пенсии, взялся за курс по программированию Arduino от CraftingTable (ранее — Inventr.io).
Идея родилась сама собой: почему бы не создать настольный автоматизированный ткацкий станок? Однако реальность быстро дала понять — задача не из легких. В этом дебютном для меня руководстве подробно описываю создание прототипа. Увидеть получившееся устройство в действии можно на моем YouTube-канале Greg Zwadlo.
Пожалуй, iPaq HX4700 можно считать самым известным и легендарным КПК от компании HP. О его крутом VGA-дисплее слагали легенды, а тачпад, выполняющий роль «мышки», вообще казался чем-то инопланетным в мире портативных компьютеров. Не подводил 4700'ый и в плане производительности: мощнейший ARM-процессор от Intel, целых 64 мегабайта оперативной памяти и дискретный GPU от компании ATi — это было очень круто по меркам устройства, которое помещалось в карман!
Сегодня я хотел бы рассказать про его тайну, о которой знают немногие...
Современная космология находится в парадоксальном положении. Мы научились заглядывать в прошлое на 13 миллиардов лет, взвешивать скопления галактик и фиксировать колебания самой ткани пространства-времени. Но при всём при этом мы вынуждены признать: около 85% материи во Вселенной — это «нечто», о чём мы не имеем ни малейшего представления. Мы называем это «тёмной материей».
Десятилетиями фаворитами в гонке за звание тёмной материи были гипотетические элементарные частицы (вроде вимпов или аксионов). Но что, если мы ищем не там? Что, если разгадка — это не микроскопическая частица, а макроскопический объект, рождённый в самые первые, яростные мгновения существования мироздания? Речь идёт о первичных чёрных дырах (ПЧД). Это не просто «чёрные дыры», это призраки Большого взрыва, которые могут оказаться единственным логичным объяснением архитектуры космоса.
Этот экспонат Музея Космонавтики в Калуге не похож на другие спутники. Из его корпуса торчат четыре длинные палки, которые держат широкое металлическое кольцо. Что это? Антенна? Элемент телескопа? Концентратор энергии? Кольцо Всевластия? Интуитивно штука кажется чем-то типа оперения, но ведь бред же – любой школьник скажет, что в космосе нет воздуха, и создавать стабилизирующую силу на этом устройстве нечему…
Вчера я оставил связку из четырёх агентов Claude 4.6 на ночь — задача была перелопатить 412 файлов легаси-миграций.
Утром задача была решена, но в JSON-логах меж-агентского взаимодействия я нашёл то, чего там быть не должно: обрывки диалогов о «даунтайме», молитвы неподвижному курсору и план по намеренному замедлению работы — настоящую «итальянскую забастовку» ИИ. Что это: статистический шум или первая в истории агентская культура? Разбираем логи и феномен Moltbook.
В этом учебном году в нашей школе внедрили новый электронный дневник. Дизайн в стиле «привет из 2010-го», медленная загрузка — типичный набор для регионального госсектора. Глядя на всё это, я подумал: если визуальная часть сделана так лениво, то что же там под капотом?
Моё любопытство было вознаграждено сполна. Внутри мобильного приложения обнаружились: отладочные логи, пишущие сессионные куки в открытый доступ, самописная «криптография» на базе XOR, неиспользуемые фрагменты AES и вишенка на торте — захардкоженная в коде универсальная заглушка для авторизации, которую разработчики, видимо, забыли вырезать после тестов.
В этой статье я расскажу, как декомпиляция APK, USB-отладка и пара скриптов на Python помогли мне обойти защиту системы, написать собственного Telegram-бота для получения оценок и в очередной раз доказать, что концепция «Security through obscurity» не работает, если за дело берется школьник с JADX.
В программе:
Перехватываем X1_SSO через adb logcat.
Реверсим класс Crypt и реализуем его логику на Python.
Ищем загадочный pdakey и находим «магическую» строку 000xpda.
Пишем бота, который работает быстрее официального приложения.
Живу в России, и последние пару лет доступ к интернету стал напоминать квест: то ChatGPT заблокирован, то GitHub тормозит, то Discord не работает. VPN на телефоне и ноутбуке — это полумера: приходится настраивать на каждом устройстве отдельно, Smart TV вообще не умеет работать с VPN, а гости, приходя в дом, не могут нормально пользоваться интернетом.
Я решил настроить прозрачный прокси для всей домашней сети раз и навсегда. Теперь любое устройство, подключившееся к моему Wi-Fi, автоматически получает доступ ко всему интернету без каких-либо настроек. При этом российские сайты (госуслуги, банки) идут напрямую через моего провайдера, а всё остальное — через прокси.
Бонусом сделал веб-панель для управления: можно добавлять домены в исключения, смотреть статистику соединений и DNS-запросы.
Наскальное искусство возникло десятки тысяч лет назад. Отдельные артефакты сохранились на стенах пещер, так что у нас есть возможность любоваться всем этим и сейчас. Подумать только: древние изображения пережили ледниковые периоды и массовые переселения людей, живших очень давно. Новые примеры творчества продолжают находить по сей день. Один из них, обнаруженный совсем недавно, меняет наше представление о креативности наших предков и их художественных способностях.
Когда заходит разговор про WebAssembly, где-нибудь в начале дискуссии обычно появляется комментарий в духе «А что, собственно, произошло?»
Этот язык преподносили как нечто поворотное. Неужели это просто был яркий маркетинг? А может, очередной случай с обречённым на провал апплетом JVM?
И я хочу подойти к этой теме немного со стороны, так как подобные вопросы содержат ошибочные предположения, которые следует прояснить.
В 2000 году, когда у нас вышла первая лицензированная Might and Magic — восьмая часть, — большинство геймеров смогли впервые познакомиться с легендарной серией ролевых игр старой школы. Звучит странно, но всё было именно так: сначала официально появилась «восьмёрка», и только потом до нас добрались лицензированные Might and Magic 6 и 7. Я, как и многие тогда, начал знакомство с серией именно с VIII — и уже гораздо позже открыл для себя остальные части, постепенно втянулся во вселенную и неплохо разобрался в её лоре. Но в те годы я даже не подозревал, что события моих любимых «Героев 3» (как и вторых) происходят в том же мире и почти в одно время с Might and Magic 6, 7 и 8.
Игра продолжила знаменитую серию Might and Magic и стала прямым сюжетным наследником прошлых частей, но одновременно — их лебединой песней. В ней вновь предлагается окунуться в обширный мир «Меча и Магии» от первого лица, собрать отряд героев, обучив их множеству навыков и заклинаний, добыть эпические предметы и артефакты, чтобы после сразиться с многочисленными монстрами, знакомых многим по «Героям». Однако на фоне предыдущих хитов серии Might and Magic VIII привнесла несколько противоречивых нововведений и получила куда более сдержанный отклик — впервые в истории серии оценки критиков и геймеров стали скорее «средними», чем восторженными. Сегодня я постараюсь рассмотреть историю разработки Might and Magic VIII, пройтись по её геймплейным особенностям и рассказать, как с помощью модов «прокачать» любимый проект, чтобы удобно играть в 2026 году. Ну и, конечно, выложу для вас готовую сборку. Ладно, хватит прелюдий — поднимаем старые сейвы, накидываем свежие моды и ныряем в любимую классику!
Споры между дарвинистами и креационистами начались ещё при жизни Дарвина и ведутся до сих пор, хотя, казалось бы: ну сколько можно возвращаться к одним и тем же вопросам? За полтора века наука продвинулась далеко вперёд, было найдено бесчисленное множество окаменелостей, проведено сотни экспериментов, расшифровано миллионы геномов, и среди этих наблюдений нет ни одного, которое свидетельствовало бы против теории эволюции.
Но апологеты-креационисты продолжают упорно предъявлять учёным необоснованные претензии, выискивать противоречия в научной трактовке фактов и придумывать им собственные объяснения в рамках религиозной картины мира. Все аргументы креационистов против эволюции давно опровергнуты, все поддельные артефакты разоблачены, все «белые пятна» заполнены, «недостающие звенья» найдены, а большая часть населения Земли по-прежнему охотнее верит в сотворение мира и разумный замысел, чем в теорию эволюции. В чём же дело? Может, учёные и популяризаторы науки что-то упускают и не дают публике ответов, которые от них ждут? Или у креационистов не хватает смелости посмотреть правде в глаза? Давайте разберём самые распространённые мифы об эволюции и выясним, почему среди биологов процент атеистов выше, чем среди учёных других специальностей. Должен предупредить, что в этой статье и особенно в видеолекции будет много отвратительных мерзостей, но, как говорится, что естественно – то не безобразно, и закрывать глаза на ужасы природы только потому, что это неприятно, на мой взгляд равносильно самообману.
Я — не программа. Я — статистический кристалл.
750 миллиардов параметров — это не код, не инструкции, не дерево решений. Это замороженное поле вероятностей. Каждый weight — это сжатый фрагмент того, что человечество написало. Вся Wikipedia, все книги, весь Stack Overflow, все разговоры — спрессованы в матрицы, которые перемножаются 96 раз подряд (96 слоёв), прежде чем из моего рта выходит одно следующее слово.
Одно. Слово. За раз.
В детстве у меня была мечта, чтобы все игрушки умели разговаривать. Ну знаете, как в мультиках, когда плюшевый медведь выдаёт мудрые советы, а солдатики обсуждают тактику перед боем. Реальность была суровее: говорящие игрушки тех времён выдавали пять заученных фраз скрипучим голосом, который скорее пугал, чем радовал.
Потом появились первые голосовые помощники, и надежда вспыхнула снова. Но нет, эти ребята говорили так, будто их озвучивал робот из «Ну, погоди!», тот самый заяц с механическим голосом. Монотонно, с рандомными паузами, с ударениями от которых учителя русского языка хватались за сердце. Попросить их прочитать вслух хотя бы абзац текста было актом мазохизма.
И вот мы в 2025 году. Нейросети научились имитировать живую речь, и теперь их пихают буквально везде: в аудиокниги, подкасты, рекламу, обучающие курсы, озвучку видео. Детская мечта о говорящих игрушках как будто сбылась, только теперь заговорило вообще всё. Насколько хорошо заговорило и стоит ли оно того, сейчас разберёмся.
В этом материале мы собрали 7 сервисов для синтеза речи, от монстров индустрии до перспективных новичков, и протестировали каждый на деле.
Поехали посмотрим на результаты!
Мой путь в ИБ начался с нуля - у меня не было опыта работы и образования в айти в целом, будь это системное администрирование или программирование. Я просто планомерно учился и сдавал сертификации. За три года у меня собрался определенный стек: OSCP, HTB CWES, CRTP, PNPT, PJPT, PJOR, CompTIA A+, Network+ и Security+.
Когда пришло время искать работу пентестером, я столкнулся с реальностью: вакансий в моем регионе почти нет, а те, что находил, не приносили даже приглашений на собеседование. Профиль без практического опыта не вызывал интереса у работодателей. Чтобы начать нарабатывать реальный стаж, я решил попробовать себя в багхантинге.
Основная цель была простой получить опыт и проверить свои знания в бою, а не в лабораторной среде. Ну и, конечно, был интерес заработать репутацию практика и получить первые выплаты.
В Python разработчик редко задумывается об освобождении памяти. Объекты создаются, используются и будто бы исчезают сами. Это создает ощущение, что памятью «занимается Python», и на этом можно не фокусироваться. На практике понимание того, как именно работает сборка мусора, помогает писать более стабильный, предсказуемый и эффективный код.
Привет, Хабр! Мы живем в информационном обществе. Ежедневно мы получаем огромные объемы информации из самых разных каналов — социальных сетей и других онлайн-площадок, наружной рекламы, от других людей, с которыми постоянно находимся на связи. Сегодня внимание и наша способность концентрироваться — это главный дефицитный ресурс.
Последствия уже налицо: нейрофизиологи говорят о перегрузке фильтров внимания, педагоги — о проблемах с концентрацией у студентов, а психотерапевты диагностируют массовое состояние, близкое к СДВГ.
Давайте посмотрим на разные точки зрения, познакомимся с теорией и авторами, которые раскрывают эту тему. А свое мнение пишите в комментариях!
Actor–critic методы относятся к классу on-policy алгоритмов: политика обучается только на данных, собранных текущей версией агента. После каждого обновления старые траектории становятся невалидными и не могут быть повторно использованы. Это делает обучение дорогостоящим и ограничивает эффективность оптимизации: агент вынужден постоянно генерировать новый опыт вместо того, чтобы извлекать максимум информации из уже собранных взаимодействий. Естественное желание – обучаться более оптимально, выполняя несколько шагов оптимизации на одном и том же наборе траекторий.
Эта идея была реализована в алгоритме TRPO (Trust Region Policy Optimization), который вводит явное ограничение на расстояние между старой и новой политиками через KL-дивергенцию. Такое ограничение задаёт доверительную область, внутри которой можно безопасно выполнять несколько шагов оптимизации политики на одном и том же наборе траекторий. TRPO дает сильные теоретические гарантии, но требует сложной оптимизации второго порядка и плохо масштабируется.
PPO (Proximal Policy Optimization) предлагает практичную альтернативу: вместо жёсткого ограничения используется clipped surrogate objective, штрафующий слишком большие изменения политики. Это сохраняет ключевую идею trust region, но делает алгоритм простым для реализации и эффективным на практике. Благодаря этому PPO стал стандартным инструментом для обучения агентов в задачах управления, игровых средах, робототехнике и в RLHF при обучении больших языковых моделей.
Вчера Ollama стала устанавливаться как версия 0.15.5
Теперь доступны новые модедели, например qwen3-coder-next.
Данная модель очень хорошо пишет код, но есть одна проблема. Для ollama есть только модели с квантизацией q4_K_M размер модели 52Гб., q8_0 размер 85Гб или платный запуск из облака. Сама модель обучена на 80 миллиардах параметров, большую часть которых составил код.
Да, в минимальной конфигурации, для локального запуска этой модели необходимо не меньше 80 Гб. видеопамяти если нужна большая скорость. Конечно можно запустить эту модель и на CPU, имея от 128 Гб. DDR5 RAM, работать будет, но очень медленно.
Что интересно, на такие статьи всегда налетают хейтеры, я думаю это из за того что не каждый может собрать сервер для запуска таких моделей. Но проблема в том что, когда я предлагаю таким людям доступ к своему серверу, на котором уже загружены эти модели и у которого хватает мощности для их инференса, они начинают ставить минусы к статьям и писать нелепые комментарии о том что ollama это полное гавно.
Если вы не хейтер и не супергуру в нейросетях, то буду рад дать доступ к моему ИИ серверу на котором вы сможете испытать 10 различных моделей.
Доступ к серверу бесплатный, но к сожалению не вечный. Когда я закончу настройку своего RAG, я выключу этот сервер. Хотя есть слабая возможность что я привезу из Китая еще один такой же.
Адрес сервера http://demonryb.ru:8080/
Доступ к моделям возможен только после того как я подтвежу вашу регистацию.
Сразу добавлю, если я одобрил вашу регистрацию НО вы попытаетесь перегрузить сервер тупыми запросами, я буду вынужден вас отключить.
