News from Habr

[Перевод] Шаттлы, бомбардировщики, космические лаборатории: история аэрокосмических компьютеров IBM 4 Pi, часть вторая

Add to bookmarks Don't show Habr

PatientZero @ Habr · 05/16/2026 03:00 EDT

← Первая частьAP-102 и VHSICВ середине 1980-х IBM выпустила компьютер AP-102. К 1992 году он стал самым популярным из процессоров авионики IBM: компания продала тысячу таких устройств. AP-102 стал технологическим шагом вперёд по сравнению с AP-101, потому что в нём использовались два чипа VLSI (Very Large Scale Integration) по 12 тысяч вентилей каждый: один чип реализовывал Instruction Processing Unit, а второй — Extended Arithmetic Unit (умножение и деление с фиксированной... Read more ›

0

manage.py migrate в пятницу в 17:30 на проде с 3K RPS и таблицей 200М строк

Add to bookmarks Don't show Habr

PyLounge @ Habr · 05/16/2026 02:44 EDT

Всем привет! Меня зовут Макс, я Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. Это третья часть мини-серии о Django-миграциях. В первой части мы готовились к миграциям и разбирались с конфликтами, во второй чинили типичные подводные камни. Если их не читали, то рекомендую начать именно с них, а затем вернуться сюда.В этом же материале поговорим о самом интересном: что происходит, когда python manage.py migrate запускается в 17:30 в пятницу на проде, под... Read more ›

0

PLC-Tracer — новый взгляд на Ladder логику

Add to bookmarks Don't show Habr

wisesokol @ Habr · 05/16/2026 02:19 EDT

PLC-Tracer новый взгляд на Ladder логику. Это бесплатный браузерный инструмент диагностики для ПЛК Allen-Bradley (ControlLogix, CompactLogix, MicroLogix и PLC-5). Он разбирает и визуализирует лестничную логику как в офлайн-режиме, так и по данным из живого контроллера. Инструмент умеет записывать состояния переменных в реальном времени через прямое подключение к ПЛК и воспроизводить сессии в режиме офлайн. Читать далее Read more ›

0

Менеджеры тратили 500 часов в год на бесполезные задачи. Вот как мы это исправили

Add to bookmarks Don't show Habr

goVerago (YouGile) @ Habr · 05/16/2026 02:00 EDT

Топ-менеджеры ГК «Первый Трест» теперь уходят с работы на два часа раньше, компания экономит до 5–7 % оборота в год, а 50 000 задач по девяти жилым комплексам больше не теряются. Застройщик из Уфы рассказал, как добился этого. Читать далее Read more ›

0

Безопасное внедрение ИИ в корпорации: 3 архитектурных подхода и опыт Alpina Digital

Add to bookmarks Don't show Habr

AlpinaDigitalRU @ Habr · 05/16/2026 02:00 EDT

88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре.Жемал Хамидун, Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT, автор тг-канала «Готовим ИИшницу». Читать далее Read more ›

0

Ловушка экспертности: почему мозг деградирует именно тогда, когда вы наконец всего достигли

Add to bookmarks Don't show Habr

ASabramova @ Habr · 05/16/2026 01:44 EDT

Дэвид Иглмен — нейробиолог, автор книги «Мозг. Ваша личная история», которая издана на русском, однажды устроил соревнование с десятилетним мальчиком Остином Набером — чемпионом мира по капстекингу среди детей (соревнование, кто быстрее соберёт и разберёт пирамидки из специальных пластиковых стаканчиков). Остин управился за пять секунд. Иглмен — за сорок три.Сразу после этого Иглмен замерил активность мозга обоих — с помощью ЭЭГ, электродов на коже головы. Логично было бы предположить, что... Read more ›

0

Фишинг с подменой URI: или как один хитрый редирект может угнать ваши пароли

Add to bookmarks Don't show Habr

Mr_Hartman @ Habr · 05/16/2026 01:18 EDT

Всем привет! Хочу поделиться, возможно, не новым, но, на мой взгляд, довольно изощренным видом фишинга. Кто-то уже наверняка сталкивался с таким методом, а для кого-то он окажется в новинку. Читать далее Read more ›

0

Harness вокруг LLM: что я понял за полтора года ежедневной работы

Add to bookmarks Don't show Habr

halezov @ Habr · 05/16/2026 01:13 EDT

Полтора года в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный.Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness. Это контур, в котором живёт модель: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, хуки, разрешения и память. Без него даже флагманский... Read more ›

0

Как запихнуть килограмм LLM в телеграм-бота и не сойти с ума

Add to bookmarks Don't show Habr

dashsk @ Habr · 05/16/2026 00:21 EDT

Все началось с прикола, я сидел с друзьями и подумал, а вот было бы прикольно запихать разные модели нейросетей в один чат и заставить их думать, что они реальные люди и работают в корпорации. Весь смысл был в том, чтобы это были действительно разные модели и пользователь мог просто между ними переключаться по запросу. Для начала мне нужно было найти зоопарк апи ключей с бесплатными лимитами. Я прошерстил весь интернет... Read more ›

0

AI API ключ для нейросетей: единый доступ к ИИ-моделям через один интерфейс

Add to bookmarks Don't show Habr

SoftLine88 (Ranvik) @ Habr · 05/15/2026 19:54 EDT

Бизнесу, разработчикам и продуктовым командам уже недостаточно подключить одну нейросеть и считать задачу закрытой. Для текста лучше подходит одна модель, для кода — другая, для изображений — третья, для видео, аудио, 3D и эмбеддингов — отдельные классы решений. Поэтому на первый план выходит не просто API нейросеть, а единый слой доступа, где можно управлять разными моделями через один понятный интерфейс, один баланс и один набор правил интеграции.AI API ключ нужен,... Read more ›

0

Возвращение блудного программиста (ч. 4)

Add to bookmarks Don't show Habr

VAnderskaeV @ Habr · 05/15/2026 19:43 EDT

Эта часть про то, как я пилю бэкенд, учусь на этом и получаю эмоциональные качели.Для начала, напомню о себе: после 12 лет отсутствия в сфере я решил вернуться к своему базовому образованию – инженер-программист. Что-то приходится «вспоминать с нуля», но я не люблю начинать изучение полностью с теории, я больше экспериментатор. Читать далее Read more ›

0

Детектор WiFi излучения

Add to bookmarks Don't show Habr

aabzel @ Habr · 05/15/2026 18:02 EDT

Мне приходится периодически кататься на велике. В какой-то момент я решил, что просто кататься - это слишком скучно. Захотелось не просто ездить, но и как-то исследовать окружающий мир. Я попробовал исследовать окрестности своего квартала на наличие источников WiFi излучения. Читать далее Read more ›

0

Я заставил LLM писать Rust полгода. Вот что они стабильно ломают

Add to bookmarks Don't show Habr

vibecodingai @ Habr · 05/15/2026 17:13 EDT

Полгода использовал Claude, GPT и Cursor как полноценного второго разработчика на Rust в проде. Собрал семь категорий ошибок, которые модели стабильно делают и которые проходят cargo build, cargo test, иногда cargo clippy и при этом являются UB или скрытыми архитектурными ловушками. Lifetime laundering, std::sync::Mutex через .await, Drop у транзакций, unaligned read, async cancellation, orphan rule и массивы на стеке. Разбираю, почему именно Rust ломает LLM и что с этим делать.... Read more ›

0

Инженерный подход к MLOps: как принципы расчётной механики ложатся в архитектуру AutoML

Add to bookmarks Don't show Habr

justsuvorov @ Habr · 05/15/2026 16:09 EDT

«Если что-то может пойти не так, это обязательно случится». Мы не пытаемся предотвратить отказ, мы проектируем систему так, чтобы отказ одного элемента не валил конструкцию целиком.В предыдущих статьях мы разобрали AutoML на задаче о Титанике и показали систему мониторинга моделей. Это были туториалы по компонентам OutBoxML. Сегодня я хочу подняться на уровень выше и поговорить о принципах, на которых эти компоненты и вся система держатся. И поговорить про это через... Read more ›

0

Очереди в микросервисах: 5 ошибок, которые приводят к дублям и потерям

Add to bookmarks Don't show Habr

sproshchaev (OTUS) @ Habr · 05/15/2026 15:40 EDT

Почему добавление второго consumer«а в очередь может привести к двойным списаниям? Разбираем на реальном кейсе: как один Topic стоил компании 312 дублей за час. »Сравниваем поведение JMS, Kafka и RabbitMQ, показываем, почему ни одна очередь не даёт exactly‑once из коробки, и как идемпотентность, Dead Letter Queue и правильный выбор канала (команды vs события) делают интеграции надёжными.“Готовые схемы, продакшен‑код на Java и чек‑лист, который стоит применить прямо сейчас! Читать разбор Read more ›

0

Почему программисты не сходят с ума(и почему иногда всё же сходят)

Add to bookmarks Don't show Habr

singlevolk @ Habr · 05/15/2026 15:22 EDT

Программирование — это редко про «написать кнопку». Чаще это попытка перевести хаос бизнес-процессов, привычек пользователей и странных требований в систему, которая должна работать стабильно. В статье — реальные истории из легаси, enterprise и автоматизации: DOS-мышление в вебе, Excel как основа бизнеса, реверс-инжиниринг без документации и почему иногда лучший аналитик — оператор с цифровым блоком клавиатуры. Читать далее Read more ›

0

FlakyDetector 2.0: Как я превратил сырое исследование в продакшен-инструмент с AST, ML и красивым дашбордом…

Add to bookmarks Don't show Habr

Artem7898 @ Habr · 05/15/2026 15:05 EDT

Представь: пятница, вечер. Ты запускаешь CI для последнего пулл-реквеста, идёшь наливать кофе, возвращаешься… а билд упал. Один тест. Ты перезапускаешь проходит. «Флаки», — вздыхаешь ты и ставишь лейбл flaky. На следующей неделе история повторяется. Потом ещё раз.Мы привыкли, что нестабильные тесты — это неизбежное зло. Их ловят повторными прогонами, а если повезёт вырезают. Но знаешь, что реально бесит? В 80% случаев корень проблемы можно найти, просто посмотрев на код теста.Я... Read more ›

0

Axera AX650N: архитектура Edge ML SoC под CNN, LLM и VLM

Add to bookmarks Don't show Habr

ret77876 @ Habr · 05/15/2026 14:40 EDT

Большинство задач современной робототехники так или иначе завязаны на нейронных сетях: детекция объектов, оценка глубины, локализация, планирование. Всё это ресурсоёмко, и вопрос выбора компактного вычислителя (достаточно часто алгоритмы должны работать локально) встает довольно остро. На практике выбор сводится к трём классам устройств: NVIDIA Jetson, внешний ускоритель (один из самых популярных — Hailo) и китайский (не всегда, конечно, но в современных реалиях обычно китайский) SoC с интегрированным NPU.. Read more ›

0

До свидания, любимые эмэльщики! Мы сделали стенд по компьютерному зрению, которым может воспользоваться каждый

Add to bookmarks Don't show Habr

oopatow @ Habr · 05/15/2026 14:01 EDT

На стенде ваши модели обучаются буквально на десятках картинок вместо тысяч, и дают не меньше 86% точности, при этом обходят YOLO — без GPU-кластеров и эмэль‑псевдомагии.Мы разработали уникальный во всех смыслах слова стенд. И с развитием стенда ML-щики будут ....й не нужны, потому что никаких действий от ML-щиков внутри требоваться не будет. Положите в стенд изображения (десяток‑другой, вместо тысяч),  понажимайте кнопки — получите результат.  Чтобы пользоваться нашим стендом, не нужно... Read more ›

0

Обработка исключений, возникших при обработке исключений

Add to bookmarks Don't show Habr

flaz14 @ Habr · 05/15/2026 13:12 EDT

Исключения рождаются не только в основном коде, но и в обработчиках этих самых исключений. Зачастую вопросу не уделяется должного внимания. Действительно, что может пойти не так в блоке catch? Там ведь код тривиальный! Но это только на первый взгляд.Например, безобидный LOG.warn("...") выливается в десяток вызовов нижележащих методов. И чем больше «наслоений» в библиотеке логгирования, тем выше вероятность сбоя. Всё бы ничего, если бы не одна особенность языка Java… Читать далее Read more ›

0