Все потоки

Я выбрал Artix, кстати.

Всё. С этим покончено. Недавно я установил Linux на свой основной десктопный компьютер и рабочий ноутбук, полностью перезаписав раздел Windows. По сути, я удалил главную операционную систему с двух компьютеров, которыми пользуюсь чаще всего, доверив все свои личные и рабочие потребности сообществу опенсорса. Эта тенденция набирает популярность, и я присоединился к общему ажиотажу, но по веским причинам. Некоторые из этих причин могут отозваться в вас и убедить наконец-то тоже совершить этот переход. В статье я расскажу о своём опыте.

Математические гении из канала Numberphile возродили древний алгоритм умножения, известный как «уполовинить и удвоить», «крестьянская математика», «египетская математика» или, как его описывает ведущий математического блога Джонни Болл, «русское умножение».

Чтобы применить этот метод, сначала запишите два числа, которые вы хотите перемножить, в верхней части двух столбцов. В левом столбце постепенно делите число пополам и отбрасывайте дробную часть от любого значения (половинки), так, чтобы дойти до 1. В правом столбце удваивайте число столько раз, сколько цифр содержит число в левом столбце.

Любительская КВ-радиосвязь — прекрасное, но дорогое хобби. Причем порог входа сейчас не слишком велик: можно дешево купить б/у трансивер, а антенну сделать буквально из кусков провода и старой удочки. Но уже после первой сотни стран и получения наград вроде DXCC начинаешь упираться в тот самый предел, который значительно разделяет мир самодельного и коммерческого оборудования.

Внезапно оказывается, что для успешной «охоты» за редкими странами нужен не только хороший трансивер и антенна — требуется удобное рабочее место, позволяющее быстро настроиться на частоту, не упуская из поля зрения остальные. Тут сразу возникает дилемма: железо достаточно громоздкое, а место на столе не бесконечное. Отчасти это можно решить с помощью внешнего контроллера. Один из таких — WoodBoxRadio Tmate2 — недавно оказался на моем рабочем столе, и сегодня я про него расскажу.

Загадка: во сколько раз увеличится RPS на ручку поллинга, если уменьшить интервал поллинга с 5 минут до 2? 

Ответ: в 2,5 раза!

Привет! Меня зовут Стёпа, и я разработчик в Яндекс Go. Я хочу поделиться тем, как математика может встречаться в самых неожиданных местах — даже в такой рутинной задаче, как настройка интервала поллинга. В статье я рассмотрю модельный пример, который встречался каждому разработчику, и просчитаю его с математической точки зрения, использовав базовые факты из теории вероятностей и статистики.

Серверы становятся мощнее и больше каждый год. Количество ядер растет, векторные блоки для параллельной обработки массивов данных одной инструкцией расширяются, частоты давно уперлись в физические ограничения. Но вычислительная плотность продолжает увеличиваться. При этом производительность памяти и систем хранения растет существенно медленнее. В результате в реальных системах процессор все чаще простаивает, так как технически готов выполнять инструкции, но вынужден ждать, пока данные будут доставлены из хранилища.

Это явление давно известно в архитектуре вычислительных систем как разрыв между процессором и памятью (или Memory Wall). Сегодня он определяет производительность серверов, баз данных, платформ данных и AI/ML-платформ сильнее, чем выбор конкретной модели процессора или видеокарты. А в будущем определит то, какие продукты и решения индустрия будет использовать для решения задачи хранения данных.

Привет! Я Александр Гришин, руководитель по развитию продуктов хранения данных в Selectel. В этой статье я попробую подробно разобрать, что такое этот ваш разрыв между процессором и памятью, как он сформировался, как устроена иерархия памяти в сервере и почему эти ограничения подталкивают индустрию к новым архитектурам и решениям. Погнали!

У каждого системного администратора должен быть набор программных решений для практически любой ситуации — некая серверная аптечка первой помощи. В статье собрал базовый минимум ПО для «лечения» основных болезней серверов на Linux и Windows.

В этой статье я разберу, как реализовать передачу JPEG-видео по RTP поверх UDP напрямую с ESP32 - так, чтобы поток открывался в VLC и ffplay, без RTSP, FFmpeg и промежуточных серверов.

Если вы занимаетесь информационной безопасностью не на бумаге, а вживую, то совершенно точно знаете: ИБ-специалисты зачастую вынуждены играть в догонялки. Сначала произошел инцидент — потом вы его расследуете. Кто-то положил сервер с базой данных — мы пытаемся выяснить, как именно это произошло. И порой только задним числом становится понятно, что можно было заметить вторжение раньше, потому что даже самые современные средства мониторинга нередко оставляют защитника в роли пассивного наблюдателя.

Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать? Или идеи, чего не хватает в повседневной работе? Напишите в комментариях или мне на почту (она в конце поста). Буду рад любым предложениям: что добавить, что упростить, а что вообще переделать.

Нейросети научились писать код, но до недавнего времени оставались беспомощными в реальном мире софта. Протокол MCP (Model Context Protocol) убрал эту стену, дав моделям прямой доступ к инструментам. И если для веба коннекторы появились сразу, то инженерный софт незаслуженно забыли. Я решил это исправить и дал нейросети прямой доступ к API КОМПАС-3D.

Привет! Меня зовут Никита Кречетов, я работаю в команде Datawave в юните DBA в Авито. В этой статье рассказываю, как мы перевели полторы тысячи инстансов Redis на Valkey Cluster, как отказались от ручного решардирования и что это дало разработчикам и бизнесу. Материал будет полезен инженерам, которые ищут практичный опыт миграции на новые базы данных.

Эта статья — не обзор «из коробки» и не пересказ маркетинговых материалов.
Яндекс ТВ Pro (модель YNDX-00102) был куплен мной 17.06.2025 в магазине ДНС за 81799р и использовался как основной телевизор в течение длительного времени.

Все платные сервисы были подключены и корректно авторизованы:

Возможно ли на одной домашней видеокарте (RTX 3090) создать AI-ассистента, который знает узкоспециализированный инженерный язык лучше, чем GPT-4?

Я инженер-конструктор, и мне надоело писать рутинный код для SOFiSTiK руками. Поэтому я решил дообучить (fine-tune) модель Qwen 3 (8B) с дистилляцией логики DeepSeek под свои задачи.

В статье подробный технический разбор:
— Как собрать датасет с логикой Chain of Thought (CoT).
— Как бороться с Out of Memory в 24 ГБ VRAM на Windows + WSL.
— Рабочие конфиги Unsloth, параметры обучения и итоговая GGUF модель.

Это не книга про Excel как электронную таблицу и не сборник «трюков и рецептов». Литературы по Excel существует огромное количество — от пособий для бухгалтеров до массивных справочников по формулам. Excel как продукт существует почти 40 лет, и на фоне Python, R, BI-платформ и облачных аналитических стеков может показаться, что в середине 2020-х годов писать о нем уже нечего. Однако книга Джорджа Маунта показывает обратное. Здесь Excel рассматривается как полноценная аналитическая платформа, встроенная в современный стек анализа данных — со своим ETL, моделью данных, языками запросов и элементами augmented analytics и машинного обучения.

Всем привет! Представьте, что у вас есть маршрут на 250 километров в горах, где нет сотовой связи и дорог, а вам нужно обеспечить безопасность участников парапланерной гонки!

TL;DR: В этом рассказе я опишу, как запилил систему трекинга спортсменов для парапланерных гонок RusXFly из LoRa-трекеров, палок и пылесосных шлангов. А потом свозил то, что получилось, в Приэльбрусье. Было эмоционально, экстремально, местами — страшно, но всё получилось и закончилось хорошо. И да, я просто люблю длинные тире – текст AI-free.

Фактически, этот текст продолжение моих экспериментов с LoRa трекерами:

AGLoRa. Или прототип простого самодельного спутникового LoRa-трекера

AGLoRa 2.0 Вторая версия LoRa трекера. Всё сломать и переделать

Можно рассматривать как третью часть! :-)

Изначально это был более развернутый текст, но модераторы Хабра не любят какие-либо упоминания даже отдаленно напоминающие рекламу, так что если сокращая текст где-то потерял суть, не стесняйтесь спрашивать. Отвечу на все вопросы в комментариях.

Ну что ж. Меня давно тут не было, но хочется вернуться в доброе и милое сообщество Хабра :-)

И тема для этого — актуальная во все времена.

В ИТ-среде принято считать усталость следствием сверхурочной работы. Однако на практике можно наблюдать обратную картину: разработчики, работающие в рамках стандартного графика, нередко демонстрируют признаки хронического истощения - снижение концентрации, потерю мотивации, рост числа ошибок. Это указывает на то, что причины усталости не в переработках, а связаны с особенностями организации труда.

Основное истощение возникает не из-за объема работы, а из-за препятствий, которые сопровождают ее выполнение. Когда работа требует постоянной борьбы с нечеткими требованиями, организационным хаосом и частыми переключениями между разнородными задачами, усталость становится результатом не потраченного времени, а высоких издержек на каждую операцию в рамках работы. 

В разработке ключевой ресурс совсем не время, а пропускная способность внимания и оперативной памяти. Нагрузка, как правило, обычно вырастает в следующих случаях:

Привет!

Это Frontend Status — ваш регулярный дайджест по веб-разработке. Мы собираем самое актуальное и полезное: от свежих фич в браузерах и фреймворках до того, как ИИ меняет сами фронтенд-приложения: от генерации динамического UI до встроенных AI-фич до AI-агентов.

В этом выпуске — 25 материалов: видео с конференций, новости о фреймворках, обновления Chrome, AI-инструменты и многое другое. Навигация по разделам поможет быстро найти интересное.

Аудиоматрица, она же аудиопроцессор – это один из ключевых компонентов современных профессиональных АВ-систем. По сути аудиоматрица – это автоматизированный микшер, задача которого оперативно перенаправлять аудиосигналы из множества источников (по числу входов) на множество потребителей (по числу выходов) независимо друг от друга, и при необходимости (а такая возникает постоянно) обрабатывать их разными алгоритмами. Пользователь при этом наблюдает за работой оборудования и подсчитывает выгоды. Это важный момент, ибо некоторые считают, что выгода = как можно меньшая цена покупки – и ошибаются, любуясь только одной стороной медали. А есть еще дли-и-инный список затрат на содержание и эксплуатацию прибора (установка, обслуживание, ремонт, обучение персонала, модернизация и даже утилизация в конце жизненного цикла), который называется «стоимость владения», и тут лучше без неожиданностей. Это значит – покупать не на маркетплейсах, а у официального российского поставщика, в штате которого работают профессиональные системные инженеры, техники и программисты.

В одном из прошлых проектов случился «кошмар техлида»: в суматохе хотфикса было забыто добавление фильтра WHERE tenant_id = ? в одну из ручек API. В итоге один клиент увидел отчеты другого. Все быстро откатили, но я навсегда запомнил то холодное чувство в животе.

Когда начали проектировать архитектуру следующего проекта, я понял, что полагаться на внимательность разработчиков на код-ревью - это тупик. Рано или поздно кто-то устанет, ошибется, и данные снова протекут.

Искал способ гарантировать изоляцию данных так, чтобы ее физически нельзя было забыть.

Почему стандартные решения не подошли?

Перебрал классическую тройку вариантов, и у каждого нашлись фатальные минусы для задачи:

1. Логическая изоляция (WHERE в коде)?

Как это работает: Тысячи строк кода, и в каждом запросе ты обязан помнить про tenant_id.

Проблема: Человеческий фактор. Это бомба замедленного действия.

2. Схема на клиента (Schema-per-tenant)

Как это работает: У каждого клиента своя схема (schema_01, schema_02...).

Проблема: Это работает, пока клиентов 100. Когда их становится 10 000, база начинает задыхаться.

Детали: Проблема даже не в миграциях, а в файловой системе. 10 000 клиентов × 50 таблиц = 500 000 файлов. Postgres (и Linux) сходят с ума от такого количества открытых дескрипторов, а VACUUM превращается в ад.

3. Отдельная БД на клиента

Как это работает: Полная физическая изоляция.

Проблема: Ценник на инфраструктуру. Держать тысячи коннектов или инстансов RDS - экономическое самоубийство для стартапа.

Тогда посмотрел в сторону PostgreSQL Row Level Security (RLS). Честно говоря, поначалу было страшно. Отдавать логику безопасности "черному ящику" внутри БД казалось рискованным. Плюс, все вокруг пугали: "RLS убьет производительность".

Иногда от своих знакомых я слышу фразу: «Фриланс – это нестабильность, бардак и вообще несерьёзно. Случайные заказы и вечная гонка за клиентами. Зачем мне это надо? Спасибо, но я лучше в найм.» На самом деле, на фрилансе можно построить стабильную, предсказуемую и даже стратегическую карьеру. Вы сами решаете, будете ли вы просто брать проекты лишь бы выжить или пойдёте по пути развития, когда каждый новый заказчик будет укреплять вашу репутацию и открывать двери к более интересным задачам.

Хотите понять, как это сделать и какие шаги помогут вам выйти за рамки случайных подработок?

Дисклеймер! Всё, что написано в этой статье является моим личным мнением на основе собственного опыта и опыта моего окружения. Состоявшиеся фрилансеры в моей статье ничего для себя нового не найдут, скорее всего. Но, как мне кажется, она статья может быть интересна новичкам и тем, кто решился пойти на фриланс, но ещё пока этого не сделал. Я никого ни к чему не призываю, не рекламирую, а просто делюсь своими размышлениями. Также я не делаю акцент только на российский рынок по двум причинам: фрилансеры работают без территориальных и иных границ, многие читатели Хабра живут за пределами РФ.

Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.

Эффективность конверсионной воронки сайта во многом зависит от того, насколько хорошо реализован интерфейс и функционал разных этапов воронки с точки зрения удобства для пользователя.

В этой статье перечислим основные элементы, которые позволяют нам повышать качество поиска в клиентских проектах.