Как превратить крик души в работающую утилиту и попасть в официальную ArchWiki? Мне 17 лет, и мне просто надоело тянуть HDMI-кабель от ноутбука к телевизору через всю комнату. В этой статье я расскажу, как написал свой стример экрана FluxCast на Python, с какими багами Smart TV пришлось столкнуться и как устроен «слепой» дебаг проприетарного железа по логам пользователей со всего мира. Читать далее Read more ›
0
Как мы превратили панель управления NAS в платформу для расширений, зачем туда Log Manager и для чего Plugin Template.С версии 3.6.4 Mini Bucket становится открытой платформой для плагинов.Теперь любой желающий может дописать то, что нужно именно ему. И поделиться с сообществом. Читать далее Read more ›
0
![[Перевод] Doom можно запустить на чём угодно… кроме Neo Geo](https://times42.com/media/9/4/6/12558946_640x200.jpg "[Перевод] Doom можно запустить на чём угодно… кроме Neo Geo")
Считается, что порт Doom можно запустить на любом технологическом устройстве. У игры изящный, быстрый, модульный код, который может работать практические везде. Порты выпустили даже для систем, появившихся до Doom, а некоторым портам помогает специальное оборудование как, например, в случае первого Doom на SNES. Чистый и изящный код написан на C, в нём не так сложно разобраться. В нём не используются никакие современные дополнения языка и какие-то устаревшие технологии, поэтому он... Read more ›
0
Привет, Хабр. Меня зовут Аскар Добряков, ведущий эксперт направления защиты данных и приложений в К2 Кибербезопасность, занимаюсь WAF и цепочками обратных прокси. В одном из недавних проектов мы с коллегами натолкнулись на странную реакцию WAF: подставляешь в запрос X-Real-IP, а WAF принимает его как реальный адрес клиента, хотя не должен так делать.Мы потянули за эту ниточку и размотали два кейса мисконфигурации. Обе проблемы нередкие и случаются, когда команды, настраивающие разные... Read more ›
0
Когда я первый раз пришёл на встречу со стейкхолдером в роли аналитика, я честно не знал с чего начать. Вопросы в голове были — но не в том порядке. Половину забыл по ходу. Вышел с ощущением что поговорили хорошо, но непонятно о чём.Я поискал готовые шаблоны. Нашёл Excel-таблицы, PDF-чеклисты и десятки статей с советами. Ни одно из этого не открывалось быстро прямо на встрече и не помогало думать в реальном... Read more ›
0
Как правило, автоматизация складского учета идет по похожим сценариям. Внедряется адресное хранение, сотрудники получают терминалы сбора данных, в учетной системе появляются ордера и ячейки. Некоторое время этого достаточно: склад работает, остатки контролируются, заказы отгружаются.Но через несколько лет после внедрения компания начинает сталкиваться с проблемами. Ассортимент увеличивается с сотен до тысяч позиций. Появляются разные схемы комплектации. Растет количество сотрудников и техники. Склад начинае Read more ›
0
Если вы пишете код, или так или иначе задействованы в разработке ПО, или просто следите за тем, как ИИ меняет разработку, то наверняка слышали тревожный тезис: «Скоро ИИ будет писать код лучше людей, и разработчики станут не нужны». На интуитивном уровне кажется, что если машина делает ту же работу в 8 раз быстрее, то бизнесу нужно в 8 раз меньше людей. Но экономика и история индустрии говорят об обратном —... Read more ›
0
![[Перевод] Опасности первичных ключей UUID в SQLite и оптимизация данных](https://times42.com/media/8/3/5/12558835_640x200.jpg "[Перевод] Опасности первичных ключей UUID в SQLite и оптимизация данных")
В базах данных в качестве первичных ключей часто используют случайные UUID. Один из известных недостатков случайных UUID заключается в том, что их неупорядоченность (UUID4) может вызывать большое количество дополнительных обращений к страницам кластеризованных индексов (clustered index), потому что строки вставляются в случайные места B-дерева, и его приходится постоянно перебалансировать. В этой статье я попытаюсь помочь вам выработать более интуитивное понимание того, как влияют на производительность все. Read more ›
0
ИИ, большие языковые модели, ассистенты, агенты — нам обещали безграничную свободу и автоматизацию, но на практике отсыпали еще больше ограничений, правил и страхов.В итоге мы получаем длинные списки запретов, требований по безопасности и постоянно переживаем, что любой промпт может случайно спровоцировать утечку.Но я не хочу добавлять вам головной боли и нагнетать, поэтому расскажу про guardrails на примере всеми любимых мультфильмов и сказок — мы же не грустить сюда пришли. Читать... Read more ›
0
После прошлой статьи я каждый день заходил на барахолки и искал ещё одну версию терминала «Сбера». Это более новая модель под названием Kozen P10F, её часто можно видеть в киосках самообслуживания и на кассах магазинов. Чем же она отличается от квадратного терминала? Можно ли накатить свою прошивку? Что же у неё внутри? Можно узнать далее в статье Read more ›
0
Меня зовут Юлия Аравина, я карьерный стратег и коуч IT-руководителей, а также ведущая кейс-клубов на курсе «Технический директор — СТО» в Яндекс Практикуме PRO. В своей практике я замечаю одну закономерность: многие кризисы после повышения выглядят одинаково.Человек становится тимлидом, и сначала всё идёт хорошо. Но через несколько месяцев начинает происходить что-то странное: он работает больше, несёт большую ответственность, принимает более сложные решения — и при этом всё чаще думает: «Кажется,... Read more ›
0
![[Перевод] Claude против краевых случаев: как LLM-агент нашёл баги в NumPy и других Python-библиотеках](https://times42.com/media/7/4/0/12558740_640x200.jpg "[Перевод] Claude против краевых случаев: как LLM-агент нашёл баги в NumPy и других Python-библиотеках")
Исследователи Anthropic собрали LLM-агента, который читает код Python-библиотек, сам формулирует свойства, пишет property-based тесты на Hypothesis и ищет контрпримеры. В результате он нашёл баги в NumPy, aws-lambda-powertools, tokenizers и других проектах — часть патчей уже приняли мейнтейнеры. Разбираемся, как работает такой агент, почему property-based тестирование хорошо подходит для LLM и где у подхода пока границы. Читать далее Read more ›
0
Я недавно начал пользоваться Krita, и после Фотошопа основной болью для меня было отсутствие удобного инструмента для умного выделения объектов выделения объектов.Мне захотелось попробовать сделать плагин, который будет реализовывать такую функцию, используя локальную модель.Идея простая:1. Пользователь обводит объект лассо.2. Нажимает кнопку Select object with AI.3. Плагин локально строит мягкую alpha-маску.4. Krita получает обычное выделение, с которым дальше можно работать штатными инструментами.Назват Read more ›
0
Привет, Хабр! Я Анастасия Глущенко, бизнес-аналитик направления BI в Департаменте аналитических решений, Корус Консалтинг. Люблю красивый, сочный визуал, а также яркие и емкие метафоры — короче говоря, я та еще сказочница. И в этой статье я расскажу именно о сказочных персонажах и ситуациях, которые встречаются на пути аналитика. Ведь всем знакома фраза «иди туда — не знаю куда, принеси то — не знаю что»? Читать далее Read more ›
0
Привет, Хабр. Меня зовут Сергей Фомин. Я старший менеджер продукта Tarantool DataBase. При разработке разрозненных систем крайне важно обеспечить быструю и надежную синхронизацию данных между их компонентами. К решению этой задачи подходят по-разному. Например, можно делать это вручную через отдельный интеграционный слой, который будет отслеживать изменения в базе, преобразовывать форматы, обеспечивать доставку событий, обрабатывать сбои и настраивать мониторинг. Но это сопряжено с высокими затратами на раз Read more ›
0
Разработчики часто сталкиваются с проблемой: сайт успешно протестировали на мастере, выкатили на прод, провели контрольное тестирование — вроде всё хорошо. Сайт работает пару месяцев — и вдруг приходит задача от SEO «увеличить скорость загрузки сайта» или «исправить просевшее количество баллов в PageSpeed». Причём ничего принципиально нового не добавляли, просто наполняли контентом.Начинаем разбираться — и выясняется, что есть общая проблема, которая почти всегда повторяется. А именно — изображения. В стать Read more ›
0
Всем привет! Мы создаём GraphRAG-систему и нам постоянно приходится тестировать новые гипотезы: менять подходы к поиску по графу, обработку контекста, внешние интеграции и вспомогательные компоненты. Почти каждая такая гипотеза требует правок в коде или конфигурирования агента, а значит, быстро возникает несколько параллельных вариантов реализации, которые хочется сравнивать между собой.При этом тестирование одной версии не должно блокировать тестирование другой. Разработчики должны иметь возможность одновр Read more ›
0
Путь от идеи до работающего мессенджера с открытым кодом — в последнем отчёте. Дальше — рутина, развитие и поддержка.Я начал рассказывать о проекте «Ласточка» на Хабре чуть больше двух месяцев назад. Тогда это были вопросы нужен ли еще один мессенджер, которые переросли в твёрдое намерение построить честный российский мессенджер для обычной жизни — семьи, друзей, работы. Читать далее Read more ›
0
Когда Алиса, ChatGPT или Perplexity отвечают пользователю и называют конкретный бренд, за этим стоит конвейер из нескольких алгоритмов извлечения и ранжирования. Я разобрал, как он устроен в Google, Bing и Яндексе, и собрал из этого практические выводы для GEO. Все ключевые цифры проверял по первоисточникам - где факт доказан публикацией, а где это исследовательское направление или вторичные данные, помечено отдельно. Читать далее Read more ›
0
![[Перевод] Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)](https://times42.com/media/4/4/2/12558442_640x200.jpg "[Перевод] Каково это — работать с Fable 5 (Mythos)")
У меня был ранний доступ к первой публично доступной модели класса Mythos — Claude 5 Fable. Большинство обсуждений вокруг Mythos сосредоточено на кибербезопасности, но я тестировал модель на всём остальном (ограничения Fable фактически блокируют её использование в этой области). Мой вывод: это реальный скачок относительно всех моделей, с которыми я работал раньше. И, что важнее, он говорит о фундаментальных изменениях в том, как мы взаимодействуем с AI. Читать далее Read more ›
0
Этот текст завершает первую и вторую части трилогии о внедрении LLM в клиентские сервисы. Если раньше мы обсуждали ИИ-агентов и базовую архитектуру, то третья статья получилась самая «бизнесовая» в цикле.Предлагаю спуститься с небес на землю и без презентационной магии, на основе операционных финтех-кейсов разобрать, где автоматизация приносит деньги и разгружает линию, а где боту нужно вовремя замолчать и передать трубку человеку. Читать далее Read more ›
0
Most popular sources
ScienceDaily
|
0% |
StartUs Magazine
|
0% |
Wired
|
0% |
Vox
|
0% |
Android Authority
|
0% |
| View sources » | |
LIKE us on Facebook so you won't miss the most important news of the day!
15.06.2026 00:19
Last update: 00:11 EDT.
News rating updated: 07:10.
What is Times42?
Times42 brings you the most popular news from tech news portals in real-time chart.
Read about us in FAQ section.