Все потоки

Мы немного в когнитивном диссонансе, потому что история дикая и сделать правильно в ней явно будет неправильно. Сейчас объясню, но сначала хронология обращений в поддержку VDS-хостинга.

В один прекрасный день в техподдержку прилетает тикет. Пишет человек, что его почта была взломана и он утерял доступ к своему аккаунту. Пишет с личной почты с публичного сервиса типа @mail.ru.

Аккаунт зарегистрирован на почту внутри домена, домен и сервер, соответственно, скомпрометированы, по всей видимости. Просит восстановить доступ к серверу и перевязать всё на его личный ящик.

Мы, естественно, на слово не верим. Запросили дополнительные документы: паспорт и всё возможное, связанное с аккаунтом. Он присылает скан паспорта. ФИО в паспорте совпадает с данными в профиле аккаунта. Во-вторых, самое главное — банковские чеки и квитанции об оплате этого самого сервера за последние месяцы. Мы смотрим: документы в порядке, деньги платил именно он. Ситуация штатная: человек — назовём его первым человеком-пауком — потерял почту, подтвердил личность, подтвердил оплаты. Мы переносим аккаунт на его личную почту и отдаём доступ.

И тут с почты внутри домена приходит такой же тикет, только на другое имя. Мол, утерял доступ, верните.

Зачем вообще компилировать TypeScript?

Есть большой проект, с кодовой базой в два миллиона строк на C++. Ядро на плюсах, поверх него работают несколько UI: десктопный интерфейс, веб и мобильное приложение. В какой-то момент проект упирается сразу в две проблемы. Первая — лицензионные ограничения: новые версии Qt, на которых мог бы жить десктопный интерфейс, становятся недоступны по санкционным причинам. Вторая — скорость разработки: UI давно хотелось писать быстрее.

Возникает логичный вопрос: что, если взять лучшие, максимально автоматизированные инструменты из веба и перенести их в мир нативных приложений без браузера и лишних прослоек? Ключевая цель — обеспечить возможность вызова C++-код из TypeScript с возвратом результата без промежуточных интерпретаторов.

Меня зовут Владимир Цышнатий @Tsyshnatiy. Я занимаюсь разработкой более 15 лет, мой основной профиль — C++. Помимо этого меня увлекают технологии на стыке разных миров. В том числе идея, лежащая в основе этой статьи: дать возможность писать на TS как на нативном языке.

Интересно узнать, как мы это делали и что получилось? Детали под катом! 

Астрофизик Дэвид Киппинг попал на закрытую встречу в Институте перспективных исследований Принстона. Вернулся потрясённым и записал часовой подкаст. Я послушал его весь, чтобы вам не пришлось.

В январе Дэвид Киппинг приехал в Принстон читать коллоквиум по астрономии. В коридоре Института перспективных исследований он разминулся с Эдом Виттеном — одним из отцов теории струн. Просто разминулся, как люди часто расходятся в коридорах. По этому же коридору ходили Эйнштейн, Оппенгеймер, Гёдель. Место не из тех, где привыкли потакать чуши.

А дальше завертелось.

…Был обычный ноябрьский вечер, 2024 год шёл к своему завершению: на носу была «чёрная пятница». Я вернулся домой в Новосибирск из почти двухнедельной командировки, пробыв в пути 12 часов и поспав часа четыре. В 19:07 алерт сообщил мне о падении одного из контроллеров. В целом, проблема не критичная, так как сервисы зарезервированы. Но всё же одним глазом я заглянул в чат с разбором.

Через час ситуация стремительно ухудшилась: каскадом начали отказывать узлы, отвечающие за внешнюю связность. А затем развитие событий приняло фатальный оборот — в какой‑то момент одновременно отказали сервисы внешней связности сразу в двух зонах доступности… 

Это был один из самых крупных региональных инцидентов в облаке, после которого мы многое изменили в сети, чтобы сделать её устойчивее. С того момента прошло больше года, так что пришла пора рассказать эту историю от начала и до конца. 

В прошлой статье я уже показал наши основные подходы к повышению отказоустойчивости в этой ситуации. Однако за кадром остался сам процесс разработки новых решений и то, как мы мыслили, чтобы найти наилучший выход. Сегодня расскажу об этом подробнее. Статья основана на моём недавнем выступлении на Highload++ и дополнена по следам дальнейших расследований инцидентов.

Большой адронный коллайдер в швейцарском CERN — прежде всего огромная научная установка. Под землей, на границе Швейцарии и Франции, проложено 27-километровое кольцо, в котором ученые разгоняют и сталкивают друг с другом элементарные частицы. Об этом вы, конечно, знаете. Да и обычно о коллайдере говорят именно в этом контексте — открытия, теории, физика. Но с января 2026 года у него появилось еще одно применение, можно сказать, приземленное. Речь об отоплении домов.

Дело в том, что во время работы коллайдер выделяет большое количество тепла. Раньше его просто отводили, оно тратилось впустую. Сейчас же избыточное тепло начали использовать для отопления соседнего французского городка. В итоге система, созданная для экспериментов с частицами, стала источником тепла для тысяч квартир и зданий.

Январь 2026 года. Ты листаешь ленту за утренним кофе и видишь, как люди массово скупают Mac Mini или арендуют VPS сервера. Не для разработки. Не для монтажа видео. Для бота. AI-бота, которому нужен целый компьютер, чтобы работать 24/7.

За две недели проект набирает почти 100 000 звёзд на GitHub. Сто. Тысяч. Для сравнения: у React 234K за 11 лет. А тут за месяц чуть ли не половина этого. TechCrunch, VentureBeat, IBM, Cisco- все пишут. Cloudflare запускает специальный сервис под него, и их акции подскакивают на 20%. Anthropic присылает автору письмо: "Братан, переименуй, слишком похоже на Claude". Он переименовывает. Дважды (для контекста: сначала это Clawdbot, потом становится MoltBot и вот наконец января 2026 это OpenClaw, надолго ли?).

Судебные материалы раскрывают, как компании наперегонки добывали всё больше книг, чтобы скормить чат-ботам: в числе прочего, покупали, сканировали и уничтожали миллионы экземпляров

В начале 2024 года руководители Anthropic, стартапа по разработке искусственного интеллекта, взялись за амбициозный проект, одновременно пытаясь держать его в тайне. «Project Panama — это наша попытка провести деструктивное сканирование всех книг мира, — говорилось во внутреннем плане, рассекреченном в судебных материалах на прошлой неделе. — Мы не хотим, чтобы факт нашей деятельности стал известен».

Как следует из документов, примерно через год на эту цель был освоен бюджет в десятки миллионов долларов. Эти деньги потратили, чтобы приобрести книги и сре́зать корешки, а затем отсканировать страницы и вкачать больше знаний в ИИ-модели, лежащие в основе продуктов по типу популярного чат-бота Claude.

Введение

Сегодня мне немного грустно, поэтому чтобы подбодрить себя, расскажу вам историю, самой, наверно, смехотворной задачи по оптимизации, которую мне поручали. Не знаю, извлечёте ли вы из неё что-то полезное, но, по крайней мере, кого-то она развеселит…

Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Юрченко, я руковожу командой симуляции сенсоров в автономном транспорте Яндекса. Основная задача, которая стоит перед нашей командой, — искать способы делать симуляции ближе к реальности в части сенсорных данных. И недавно сотрудники команды совместно с исследовательским отделом Яндекса разработали собственный метод для симуляции изображений в проездах — MADrive (Memory-Augmented Driving Scene Modeling).

MADrive позволяет достоверно генерировать синтетические изображения для новых дорожных сценариев. Кроме того, для его работы был собран и выложен в опенсорс крупнейший открытый датасет автомобилей — MAD‑Cars. Он может быть полезен для различных задач 3DCV: от 3D‑реконструкции до генерации синтетических сцен.

В этой статье расскажу, почему симуляции так важны для автономного транспорта, как работает MADrive и чем может быть полезен датасет MAD‑Cars.

Советскому Союзу нужна была атомная бомба. Теперь уже срочно. Атомный проект стартовал в 1942 году, но после взрывов в Хиросиме и Нагасаки пришлось ускоряться. Это был вопрос буквально жизни и смерти государства.   Поэтому уже через две недели после бомбардировки Японии создаётся Специальный комитет по атому.

Сделать такое оружие на обычных заводах было невозможно. Атомный проект требовал гигантских площадей для циклотронов, реакторов и химических комбинатов. Плюс в городах слишком много лишних глаз — от случайных прохожих до шпионов.

Нужно было собрать в одном безопасном месте физиков, химиков, инженеров и конструкторов, чтобы они могли работать, не отвлекаясь на быт.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, я старший инженер по разработке ПО в YADRO. В прошлом квартале для коммутаторов KORNFELD мы разрабатывали функциональность Auto-Negotiation (автосогласование скорости, режима и других параметров передачи данных) и FEC (коррекцию битовых ошибок) из стандарта IEEE 802.3. Нам нужно было в реальном времени при горячей замене трансиверов определить их тип и тип среды передачи данных. Задача как будто простая: почему бы не заглянуть в EEPROM? Но есть нюансы.

С трансиверами от YADRO все просто: на них наш логотип и серийник, они совместимые, проходят многомесячную валидацию, поэтому в их EEPROM все четко. Вот только в реальной жизни клиент не всегда использует такие устройства — и что будет указано в их EEPROM, зависит от добросовестности и фантазии производителя.

Через нас прошло множество вариантов трансиверов, и мы научились быстро добывать из них нужную нам информацию (те еще сыщики!). В статье покажу способ, как определить тип трансивера и тип среды передачи данных при помощи одной теории и как получить воспроизводимый результат на Python. Материал будет полезен инженерам и программистам, которым нужно принимать решения на основе неполных и противоречивых входных данных. Приступим!

Современный многоквартирный дом включает несколько инженерных систем: тепловой пункт, электрооборудование, водоснабжение с насосными станциями и канализацию. На практике управляющая компания узнает о проблемах либо из жалоб жильцов, либо во время регламентных обходов. Такой подход не устраивает ни жильцов, ни саму управляющую компанию.

Год назад застройщик КамаСтройИнвест начал внедрять диспетчеризацию инженерных систем в своих жилых домах и привлек к проекту компанию EFFI CODE, которая занимается промышленной автоматизацией и диспетчеризацией.

Мы посетили объект вместе с инженерами Эффикода и представителями застройщика и разобрали, как система работает на практике. Все подробности расскажем в статье.

Мы привыкли видеть Telegram как список чатов и каналов на своём устройстве. Но это лишь малая часть большой экосистемы, ограниченная подписками каждого пользователя. А как выглядит вся экосистема целиком? Эта статья — о том, как мы провели масштабное исследование контента Telegram и разработали интерактивную карту с 500 000 каналами.

Привет! Хочу представить вам свою библиотеку – unihttp.

Уверен, что все сталкивались с необходимостью работы с какими-либо API, но что делать, если у этого сервиса (внешнего или внутреннего) отсутствует библиотека, позволяющая лаконично вызывать нужные методы?

^Talifero

В статьях до этого, мы рассматривали интересные высоковольтные устройства, в основном, электростатического толка — электрофорные машины: школьная, генератор Ван де Граафа и т.д. 

И даже рассмотрели механический трансформатор напряжения — сам по себе весьма удивительный аппарат. 

Однако, если перейти к более практичным вещам (и таким же интересным) — то, зададимся вопросом: «если не электростатика, то что?» :-) 

Как нам поднять напряжение, если бы мы хотели сделать это одним из самых простых способов и это было бы применимо на практике? 

Нет ничего проще — нам всего лишь нужно обратиться к изобретению более чем 100-летней давности, где несмотря на свою древность, оно весьма активно и по сей день используется в электронике — и речь пойдёт об умножителях напряжения.

О новой операционной системе Google под названием Aluminium OS впервые заговорили еще в прошлом году — тогда в вакансиях и внутренних документах компании начали появляться намеки на десктопную версию Android. Стало известно, что проект разрабатывается внутри Google, ориентирован на ноутбуки и должен объединить мобильную и настольную экосистемы. Подробностей о внешнем виде и возможностях системы тогда не было.

Ситуация прояснилась недавно, когда в Сеть попала тестовая сборка Aluminium OS. Утечка показала интерфейс системы, ее поведение в работе и подход Google к организации рабочего стола. Давайте попробуем разобраться, что это за ОС и для чего она нужна.

Давайте честно. Все эти конференции про "Цифровые Двойники" и "AI на производстве" - это красиво только на слайдах в PowerPoint.

В реальности, когда ты приходишь к главному технологу и просишь данные для обучения модели (например, чтобы предсказывать прогар футеровки), происходит одно из двух:

Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.

В предыдущих частях цикла были рассмотрены структура протокола, алгоритмы формирования сигнала, механизмы компенсации эффекта Доплера, синхронизация и детектирование сигнала в условиях быстрых затуханий сигналов. В этой части статьи рассматривается механизм декодирования данных Q-ary Repeat Accumulation кодов протокола Q65.

Статья может быть интересна радиолюбителям, людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов и кодами коррекции ошибок.

Привет, Хабр! Меня зовут Рома Корчагин, я занимаюсь внедрением процессов безопасной разработки в продукте «Штурвал» от «Лаборатории Числитель». Наша платформа позволяет создавать сотни кластеров и управлять ими силами небольшой команды.

Считается, что практики DevOps действительно ускоряют разработку, но классические методы безопасности за этим прогрессом не успевают. В этой статье я расскажу, можно ли автоматизировать внедрение Sec в DevOps и при этом снизить нагрузку на разработчиков. Разберём четыре основных подхода — и отдельно поговорим про Shift-Down Security, который, на мой взгляд, отлично закрывает недочёты остальных.

«Когда OpenAI обанкротятся, на Сен-Бартелеми будут пить меньше шампанского. Ну а мы — мы хорошо заработаем» ©

Всем очевидно, что мы внутри большого пузыря. Но лопнет ли он? Как он лопнет? Или в этот раз все будет по другому? Я попытался разобраться в технологических маниях и переложить это все на текущий AI.

Получилось шесть вайб-школ разных отношений, 4 слоя AI со своими рисками и экскурс в железные дороги, электричество и доткомы.