Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

Сегодня разбираемся, когда, как и зачем рантайм вызывает обратный вызов operator delete, откуда берётся sized delete, почему компилятор подсовывает placement-delete, и когда стоит выкинуть всю эту ручную экзотику, заменив коллбэки на std::function_ref или шаблонные параметры.

Радиолюбительство — одно из тех хобби, где всегда есть куда расти. Дело даже не в том, сколько ватт вкачать в антенну или какое количество связей (QSO) провести с корреспондентами из разных стран. Важнее то, что даже на самый правильный расчет всегда найдется пачка факторов, мешающих связаться в, казалось бы, идеальных условиях. И наоборот, несколько случайных обстоятельств дают шанс на кусок проволоки и древний трансивер провести дальние связи (DX).

Я занимаюсь этим уже почти 20 лет. Начинал с покупки простейшей портативной «шарманки» Kenwood TH-K4AT. За это время я перепробовал много приемников, предпочитая слушать и декодировать, а не выходить в эфир. Да и позывного на тот момент у меня не было. Сейчас же все по-другому — экзамены успешно сданы, а лицензия есть. Пришла пора осваивать КВ-радиосвязь, а для этого нужен нормальный трансивер за адекватные деньги. Сегодня расскажу о том, какими критериями руководствовался при покупке.

Привет, Хабр! На связи команда регионального научно-образовательного центра «Искусственный интеллект и анализ больших данных» при НГТУ им. Р. Е. Алексеева. При поддержке компании YADRO мы изучаем архитектуру RISC-V и компьютерное зрение, чтобы внедрить результаты в учебный процесс.

Предлагаем вместе с нами проверить, на что способен одноплатный компьютер Lichee Pi 4A в задачах обработки изображений, несмотря на его ограниченные ресурсы. А заодно — получить базовые навыки по разработке систем компьютерного зрения. Пройдем путь от настройки системы до отслеживания кликов по картинке и распознавания объектов с моделью YOLOX.

26 мая горел заповедник в Муромском районе, Владимирской обл., в котором водится, например, исчезающий вид зверька — русская выхухоль.

Огонь локализован по периметру ~450м, МЧС не встретил, цена — поцарапанные ноги, руки об шиповник/ветки, слегка обжёгся, уничтоженные кроссовки без возможности их восстановления и ни единой занозы.

Предлагаю сегодня поговорить про синдром самозванца среди специалистов, находящихся в зоне риска в связи со стремительным развитием IT-сферы, – QA-инженеров, тестировщиков и специалистов области обеспечения качества. 

Компания «Базальт СПО» совместно с Институтом программных систем им. А.К. Айламазяна РАН проводит XXI конференцию разработчиков свободных программ. Мероприятие пройдет 3–5 октября 2025 года в г. Переславле-Залесском на базе ИПС РАН.

Оргкомитет принимает заявки на доклады по следующим темам:

TLDR: В статье рассказывается о некоторых особенностях Django ORM, а именно, как при неправильном использовании некоторых встроенных методов (filter(), exclude()) можно незаметно, но очень больно, выстрелить себе в ногу при работе со связями many-to-many и one-to-many (связь, обратная к FK). Статья может быть полезной не слишком искушенному в тонкостях Django ORM разработчику.

Я — fullstack‑разработчик с более чем четырьмя годами коммерческого опыта. Сейчас работаю в BPA Solutions, где проектирую и развиваю микросервисные backend‑решения на Node.js/NestJS, а также отвечаю за frontend‑приложения на React/Vue. Автоматизирую рутину и выстраиваю гибкие, легко масштабируемые архитектуры.

Большой проект. Сложная система. Куча требований. Первое, что приходит в голову любому инженеру: "Надо декомпозировать!" Разложим по модулям, разделим на команды, каждый займется своим куском. Большую сложную задачу превратим в набор простых понятных подзадач. Так учат делать везде. Так делают все. Это основа основ. Но никто не говорит о том, что происходит дальше. Никто не предупреждает о скрытых ловушках, которые ждут на этом пути. А их там... много.

Команда Spring АйО перевела статью эксперта Михаила Поливахи о том, почему правило о единственном assert'е на тест иногда можно и нужно нарушать.

Всем привет! В современном мире разработки docker является одним из краеугольных камней эргономики рабочего пространства разработчика, наряду с git, разного рода IDE и редакторами, а для кого-то - и GPT. И, хоть в самом по себе docker нет ничего такого уж уникального (LXC, CRI-O, чистый containerd, различные легкие и средние виртуалки, бессерверные среды, для особых ценителей - chroot. Тысячи их), он подкупает удобством использования и развесистой экосистемой - поддержка Docker есть в большинстве редакторов кода и IDE, про него написаны многочисленные книги, статьи и туториалы от индусов, а по его реестрам (от Docker Hub до локальных реп на гитлабе) удобно разложен практически весь существующий на планете софт.

Вот о реестрах (registry) Docker и хочется сегодня поговорить.

Сам по себе реестр - это просто REST-сервис и файловое хранилище. Образы прилетают в реестр в виде бинарных слоев (количество и размер которых зависит от Dockerfile, по которому собирался образ) и простого JSON-файла манифеста.

Если мы признаем беспозвоночных разумными, то почему бы не признать ИИ?

Осьминог открывает банку, пчела распознает лица. Омаров требуют защищать законом: считается, что они чувствуют боль. Нейросеть пишет симфонии и диагностирует онкологию точнее врача. Но если для беспозвоночных в Европе уже приняты законы, защищающие их «сознание», то даже самый продвинутый ИИ остается просто кодом. Почему ИИ, превосходящий животных в логике и адаптации, все еще не признается разумным? Есть ли справедливость для ИИ? 

Порассуждаем об интеллекте, сознании и человеческом превосходстве? Читайте и делитесь своими мнениями.

В предыдущих публикациях ( Часть 1 и Часть 2 ) рассказывалось, как изготовить самодельный счётчик объектов, пересекающих единственный инфракрасный луч (барьер). В счётчике использовался механизм внешних прерываний микроконтроллера. Соответственно, скетч для Arduino выглядит крайне простым.

Теперь мне хочется чуть-чуть пошалить и предложить вашему вниманию альтернативный вариант: странный инфракрасный счётчик с одним лучом. В нём не используются внешние прерывания. И скетч выглядит посложнее.

Зато он может определить, сколько времени объект провёл в инфракрасном луче.

ICLR 2025 — это крупнейшее событие весны в мире машинного обучения, на которое я… не поехал, в отличие от моих коллег из лаборатории FusionBrain AIRI. Почему? Потому что я посетил конференцию Machines can see 2025, которая проходила примерно в эти же дни в Дубае. О том, что это за мероприятие и что я там увидел, — в репортаже ниже.

История российского игрового бизнеса напоминает захватывающие американские горки. В начале 1990-х годов в стране безраздельно господствовал ворованный контент, однако уже через несколько лет игры российских разработчиков официально продавались по всему миру, конкурируя по качеству с лучшими произведениями западных и японских студий, а вчерашние пираты превращались в миллионеров. В этой статье мы вспоминаем ключевые этапы становления отечественного геймдева с точки зрения защиты интеллектуальной собственности.

Когда ты запускаешь SaaS‑продукт для селлеров на Wildberries, особенно в формате Telegram‑бота, кажется, что главная задача — фичи, код и отчёты. На практике же — главное это команда. Делюсь опытом: от первых кик‑оффов и прозрачности задач до one‑to‑one и управления конфликтами. Всё — на основе реального опыта и с учётом скорости, с которой живёт любой стартап.

Привет, Хабр! Меня зовут Альберт, я Android-разработчик в команде интеграции рассрочки в приложении Wildberries.

В этой статье мы напишем простенькую реализацию тултипов на Jetpack Compose своими руками.

Недавно перед нашей командой встала непростая задача: объем данных для аналитики вырос до 300 миллионов строк в день. Прежние решения перестали справляться с такой нагрузкой, отчеты строились слишком медленно, а масштабировать существующую систему было дорого и сложно. Нужно было срочно находить новое решение для хранилища данных (DWH), способное глотать миллионы строк ежедневно и отдавать результат аналитических запросов практически мгновенно.

После оценки различных вариантов (классические СУБД, облачные DWH и др.) мы остановились на ClickHouse. Эта колоночная база данных открытого кода изначально создавалась для работы с большими объемами потока событий. ClickHouse славится впечатляющей скоростью агрегаций и фильтрации на терабайтах данных и отлично подходит для аналитики при больших нагрузках. В этой статье расскажем, как мы выбрали и внедрили ClickHouse в нашем проекте, построив систему сбора и анализа данных с нагрузкой сотни миллионов строк в сутки.

Поговорим об архитектуре (как данные летят из Kafka в ClickHouse), о двух подходах загрузки данных (пакетная и стриминговая), о том, какие табличные движки ClickHouse мы использовали и зачем, как нам помогли материализованные представления, об оркестрации процессов через Airflow и dbt. Отдельно разберем типичные ошибки, с которыми столкнулись в процессе, и поделимся улучшениями, которые планируем учесть при следующей реализации подобного решения.

Я решил сделать уникальную колоду карт Таро. Заказывать их у фриланс-художников дорого: каждая карта стоит от 5 USD, так что для полной колоды из 78 карт это выходит 390 USD. Перебрав разные генераторы изображений, я остановился на модели GPT-Image-1 от OpenAI, поскольку она выдаёт максимальное качество и минимальный процент ошибок. В среднем генерация одной карты занимает около минуты. Создание одной колоды обошлось мне в $25. В итоге я сгенерировал три колоды с уникальными стилями и потратил на это в общей сложности 75 USD.

Привет, Хабр! Я Роман Севрук, менеджер по развитию решений СУБД в К2Тех. Сегодня расскажу о нашем опыте взаимодействия с заказчиками при переходе на отечественные СУБД, и о том, почему мы готовы делиться экспертизой.

События последних лет кардинально изменили подход к импортозамещению в России. Теперь компаниям необходимо перейти на отечественное ПО, однако горизонты полного перехода остаются размытыми – у бизнеса нет возможности одномоментно  перестроиться на новые рельсы.

По нашей статистике, 70% российских компаний еще не перешли на отечественные СУБД,  больше половины из них готовы мигрировать, но не знают, как это сделать самостоятельно.  Почему так происходит? Как изменить эту ситуацию? И главное — зачем что-то менять в этом тренде интегратору?

На примере реального проекта я расскажу, почему мы в К2Тех считаем, что будущее — за открытым обменом знаниями между интеграторами и заказчиками. Поделюсь конкретными практиками, которые помогают нашим клиентам становиться самостоятельными в работе с СУБД на базе PostgreSQL и другими отечественными решениями.