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.
Я много-много лет работал программистом и тимлидом, видел некоторое дерьмо. Честно скажу, иногда просто диву даёшься, насколько порой игнорируются психологические моменты работы. Особенно в больших организациях. На практике это порой влияет на продуктивность чуть ли не в разы, без шуток. И буквально на ровном месте.
В безопасной, уважительной, творческой среде мозг раскрывается на всю катушку, и человек способен решать сложные нестандартные задачи, выдвигать классные идеи, работать с энтузиазмом. В токсичной, нестабильной, "микроменеджментской" среде тот же самый человек быстро окукливается до состояния "ты начальник, я дурак", и всё происходит только из-под палки и строго по инструкции. В какой-то очевидно плачевной ситуации получите: "а никто не говорил это чинить".
Пока мы, уложив детей спать, с удовольствием едим пирожки с котятами, запивая крафтовым пивом, а потом галопом бежим за добавкой, наш организм трудится изо всех сил, чтобы никто не двинул кони. Один из процессов, о котором мы не думаем, пока не припрёт – это регуляция уровня сахара в крови.
Привет! Меня зовут Сергей Федоричев, я младший проектировщик интерфейсов в Selectel. Когда я был студентом, у меня, как и у многих, было довольно романтизированное представление о работе UX-дизайнера в IT. Казалось, что главное — уметь проектировать интерфейсы, знать паттерны и аккуратно работать с макетами.
Практика быстро расставила все по местам. В этой статье я расскажу о своем пути от студенческой практики до стажировки в продуктовой команде, о первых успехах и неудачах, о работе с командой и пользователями — и о тех инсайтах, которые, надеюсь, помогут другим новичкам, особенно UX-дизайнерам, чуть увереннее чувствовать себя на старте.
В то время как многие остаются недовольны решением Ubisoft отменить дальнейшую разработку Prince of Persia: The Sands of Time в попытке бороться с утечками, я в очередной раз задался вопросом: а нужны ли нам все эти бесконечные ремейки? Может, можно обойтись хорошим ремастером?
В качестве хобби-проекта я захотел собрать простейший домашний NAS на 7 дисков на базе одноплатного компьютера.
В данной статье я расскажу о «железной» части проекта: список компонентов для сборки, корпус, нюансы при сборке, установка операционной системы.
Наверное, дамы и господа, никакое техническое устройство из фантастики не будоражило так наши умы в детстве, как летающая машина. Вне зависимости от года рождения любого из вас. Ведь вспомните: её рисовали практически все, кто пытался представить жизнь в городе будущего. Начиная с Альбера Робида в «Электрической жизни» (1890), заканчивая как минимум Дени Вильнёвым в «Бегущем по лезвию 2049» (2017).
В декабре 2025 года создатель Ruby on Rails Дэвид Хейнемейер Ханссон, также известный как DHH, представил Fizzy — новый open source-визуализатор, описанный им как «занимательный и современный взгляд на канбан». Это мог быть очередной пост с анонсом, если бы не одно «но»: лицензия Fizzy запрещает использовать проект для конкурирующих разработок.
Публикация привлекла к себе внимание — в ИТ-сообществе поспешили указать, что проект сложно называть действительно открытым, а самого Ханссона обвинили в опенвошинге. В ответ разработчик заявил, что «открытый код — это прежде всего возможность просмотреть исходники», однако дискуссия быстро вышла за рамки конкретного проекта.
Мы в Beeline Cloud решили разобраться в ситуации.
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: «Самолёт» обратился за господдержкой, SpaceX слился с xAI, ЕС докопался до TikTok, очередной скам в Forbes 30 Under 30, биткоин летит вниз, а также инновационное фритюрное авиатопливо.
Привет, мир! Недавно я решил пополнить свои знания протоколов NTLM'ом; и, к большому сожалению, стоящих материалов, которые бы подробно и полно описывали работу NTLM, я не нашел (есть лишь пара годных статей на английском языке, но и они, на мой взгляд, не дают нужного уровня глубины). Потому я решил написать статью, которая бы в подробностях рассказала о том, как работает данный протокол и удовлетворила даже самого душного нерда, каким автор и является)))
В 1994 году, когда вся страна шла вразнос, а парламент стоял обгорелый после обстрела танками, я почему-то решил завязать с торговлей и поступить в МГТУ им. Баумана на кафедру «Ядерные реакторы и энергетические установки» факультета «Энергомашиностроение».
То ли потому, что детство провёл рядом со Смоленской АЭС и нахватался радиоактивных выбросов от советского реактора РБМК-1000. То ли потому, что в подростковом возрасте, будучи выгнанным из 8-го класса школы за асоциальное поведение, я поступил в Брянский машиностроительный техникум. А там один из моих преподавателей хвастался тем, что подавал документы в Бауманку - нет, поступить ему не удалось, но саму попытку он считал большим достижением. Видимо, на неокрепшие мозги 15-летнего ботаника это произвело неизгладимое впечатление. И когда я заработал на дикой торговле времён распада СССР немного денег, я решил, что надо учиться в Бауманке и стать инженегром.
В те голодные времена в университете каждый выживал как мог. Университет платил практически ничего от слова совсем. Одни бросали преподавать и шли работать кому повезло, те по специальности или близко, кому не везло, те работали, где придется. Один из наших преподавателей, подрабатывал торговым представителем и предлагал мне, как способному и перспективному студенту атомщику тоже развозить по магазинам печенье и вафли. Но я к тому времени уже был бывший владелец магазинов, и такой фигней заниматься не хотел. Я хотел быть ученым физиком или хотя бы инженером (Спойлер у меня не получилось, и американская коррупция сделала из инженера физика быдлокодера об этом я писал ранее).
Вы вводите в ChatGPT: «Напиши текст про кофе». В ответ получаете что-то общее, скучное и абсолютно бесполезное для вашей конкретной задачи. Знакомо? Или, например, даете команду нейросети для изображения: «Красивая девушка», и видите сотый вариант безликой картинки из стоков.
Парадокс в том, что мощнейшие языковые модели, способные на креатив и глубокий анализ, часто выдают посредственность. Проблема не в искусственном интеллекте, а в запросе - том самом промпте, который вы ему отправляете.
Промпт - это инструкция, техническое задание, стартовая точка для мыслительного процесса модели. Чем примитивнее запрос, тем примитивнее ответ. Представьте, что вы нанимаете гениального, но очень буквального стажера. Сказать ему «сделай что-нибудь красивое» будет провалом. Но стоит дать четкий бриф: «Напиши коммерческое предложение для владельцев кофеен, в котором объясни преимущества нашей новой системы обжарки зерна, в дружеском и энергичном тоне, на одну страницу А4» - и работа закипит.
В этой статье я постаралась подробно рассказать о том, как научиться составлять четкие и эффективные брифы для работы с ИИ. Мы рассмотрим основные принципы, без которых ваши запросы будут неэффективными. Конкретные правила, следуя которым, вы сможете создавать идеальные запросы для различных задач. А также продвинутые методы для работы над сложными проектами и особенности взаимодействия с разными типами нейросетей.
Готовы перестать мучиться, переписывая очередной промт, и начать получать именно тот результат, который вам нужен? Давайте начнем. Приятного прочтения!
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!
В середине октября 2025 года я опубликовал в этом блоге статью «Квантовые загоны и квантовые миражи», описанный в которой проект фактически стал первым практическим результатом в области нанотехнологий. На современном этапе нанотехнологии стали скорее отраслью материаловедения, чем машиностроения — сооружать машины и механизмы из отдельных атомов пока практически невозможно, а напылять (готовить) поверхности со свойствами, определяемыми на атомном уровне сравнительно легко. Одним из наиболее известных материалов, свойства которых определяются на атомном уровне, является графен.
Но в конце прошлого века, когда перспективы нанотехнологий казались гораздо более оптимистичными и достижимыми, футурологи и инженеры рассуждали о программируемых веществах, в которых каждая молекула является вычислительной единицей. Из гипотетического материала такого класса могла состоять машина Т-1000 в фильме «Терминатор-2. Судный день»; эту тему я пробовал разбирать на Хабре в статье «О жидком металле замолвите слово. Мысли об аппаратной и программной реализации Т-1000». Такой робот из мимикрирующего полисплава был фантазией вполне в духе времени, так как всего на пять лет раньше фильма вышла книга-манифест Эрика Дрекслера (род. 1955) «Машины создания: Грядущая эра нанотехнологий» (выложена здесь). Сам Дрекслер сформулировал идею молекулярных вычислительных машин на основе знаменитого доклада Ричарда Фейнмана «Внизу полным-полно места: приглашение в новый мир физики», прочитанного в Калтехе в канун 1960 года. Эти выкладки предполагали, что наряду с нанотехнологиями можно реализовать ещё более миниатюрные «фемтотехнологии». Пока эта точка зрения не подтверждается, так как на уровне атомов квантовые эффекты преобладают над классическими. Однако на этапе её развития обсуждалось, насколько реально создать «компьютрониум» — вещество с предельной вычислительной плотностью, каждый атом которого работает как ядро процессора.
Всё началось с путешествия на Алтай. Там я просветлился и на меня снизошло божественное откровение, что надо бросить привычку смотреть короткие видео. Делюсь этим откровением с вами. Вернее, сам Господь делится этим откровением с вами через мои руки.
В путешествии я бываю не каждый день, время в нём ограничено, и поэтому на такие жалкие развлечения, как рилсики, сложно найти время. Весь день где-то шарахаюсь, а под вечер настолько устал, что засыпаю в один миг.
Так прошло две недели. Я вернулся домой и понял, что все эти две недели я не смотрел рилсы. Осознав этот факт, я решил попробовать пожить без них и в домашних условиях.
Сегодня все говорят о больших языковых моделях и глубоком обучении, но помимо них существуют альтернативные методы, которые умеют находить нетривиальные решения и хорошо работают в самых разных задачах.
Что будет, если поручить эволюционному алгоритму самому «придумать» формулу? Разбираем генетическое программирование на наглядных примерах: от восстановления тригонометрических функций и символьной регрессии на реальном датасете до оптимизации структуры нейросетей — все эксперименты воспроизводимы в Google Colab.
Если вам когда-нибудь приходила задача сделать страницу профиля как в популярных социальных сетях, то вы понимаете всю боль верстки такого дизайна на SwiftUI — особенно для версий iOS ниже 16. Готовые решения не гуглятся, полностью рабочих репозиториев нет, ИИ ещё не умеют в такие комплексные задачи, а Telegram скрывает похожий лэйаут за внутренними библиотеками. Давайте разбираться, что тут можно придумать.
Alibaba Cloud Model Studio (Сингапурский регион) даёт бесплатную квоту новым пользователям: 1 000 000 токенов на каждую модель. Не на аккаунт, а именно на каждую модель отдельно. То есть вы получаете по миллиону на Qwen-Max, Qwen-Plus, Qwen-Flash, Qwen3-Coder-Plus и так далее — параллельно.
Квота действует 90 дней с момента активации.
Что доступно
Полная линейка Qwen3:
Qwen-Max — флагман, сложные multi-step задачи, контекст 32K
Qwen-Plus — баланс качества и скорости, контекст до 1M токенов
Qwen-Flash — быстрая и дешёвая, тоже до 1M контекста
Qwen3-Coder-Plus/Flash — специализированные для кода, контекст до 1M
Qwen-VL — мультимодальные (текст + изображения)
Qwen-OCR — извлечение текста из изображений, поддержка русского
Qwen-Omni — аудио, видео, мультимодальность
Плюс открытые модели (qwen3-235b-a22b и другие) тоже доступны через API с квотой.
Когда данных мало, а домен сильно отличается, предобученные модели перестают работать.
Я попробовал вместо сбора и ручной разметки генерировать дорожные дефекты поверх реальных кадров.
Что получилось, где работает, где нет и сколько это стоит - в статье.
Как-то лет десять назад, в расцвет Ардуиномании, в сети стали появляться творения разных самодельщиков, которые создавали свои копии Ардуино Уно (именно Уно). Давали им причудливые названия с «ино» или «дуино» в конце. Исполнение было разным: от очень похожего до куска макетной платы с распаянными на ней деталями и разъёмами. И я заразился такой идеей — сделать что-нибудь такое эдакое. Зачем? А что бы было.