Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Программисты, работающие с языком C, несомненно, узнают стандартную функцию malloc(). Это главный аллокатор памяти в языке, который тесно связан со всем известными ошибками сегментирования. Функция malloc() – именно то средство, при помощи которого программы приобретают память во время выполнения. Зачастую она также превращается в основной инструмент создания объектов и управления ими. Учитывая такой центральный статус malloc(), удивлён, что большинство программистов обращаются с ней как с чёрным ящиком. Этот пост призван немного исправить ситуацию, и в нём рассказано, что именно происходит под капотом. Также рассмотрим одну из возможных реализаций этой функции.

Привет, Хабр!

Пришло время реверсить протоколы снова. Apple я делал. Google тоже. Угадайте какая компания следующая?

Большинство уверены, что аппендицит - один из самых простых диагнозов в медицине: заболело справа - пора к хирургу. На практике все гораздо интереснее. В первые часы заболевание может маскироваться под гастрит, кишечную инфекцию или обычное пищевое отравление, а иногда боль и вовсе возникает не там, где её ждут.

В статье разбираем, почему диагноз не всегда очевиден, действительно ли антибиотики могут заменить операцию и какие технологии сегодня стали золотым стандартом в лечении аппендицита.

В предыдущей части мы разбирали проблему командообразования в ИТ-компании, спровоцированную нестабильностью рынка, павшую на благодатную почву слабой архитектуры социального устройства компании. Продиагностировали проблему исходя из Теории социального конструирования Питера Бергера и Томаса Лукмана.

Я уже пять раз секвенировал свой геном с помощью портативного секвенатора MinION, разработанного Oxford Nanopore Technologies. Этот процесс включает взятие мазка, его подготовку, пропуск через секвенатор и последующий анализ. Для этой задачи хорошо подходит буккальный эпителий (клеточная ткань внутренней поверхности щёк) — он легко доступен и быстро восстанавливается. Однако эти ткани не подходят для диагностики рака, выявления воспалений или оценки экспрессии генов в других частях тела. Например, если у вас сыпь на груди и вы хотите узнать, какие гены экспрессируются в воспаленных клетках, вам нужно собирать именно эти проблемные клетки и сравнивать с их здоровыми образцами.

Для секвенирования клеток я купил специальный лабораторный материал и расходники. Мне пришлось около двух месяцев собирать всё необходимое, чтобы выполнить качественный процесс от и до. К тому же, стоит это всё очень дорого для рядового человека, хотя цены снижаются (причём экспоненциально!). Так что в будущем мы получим вполне доступную технологию — как это было с сотовыми телефонами или ИИ — которая позволит нам в реальном времени узнавать экспрессию генов ДНК и РНК.

Почти два месяца назад я написал на Хабре статью «Основы информатики для всех» и показал свою учебную платформу shlyk.tech. Я рассчитывал получить замечания по курсу и интерфейсу. На появление сотен пользователей я не рассчитывал.

Сейчас у первой статьи 29 тысяч охвата, 43 комментария и 226 добавлений в закладки, была в топ 10 недели. На платформе зарегистрировались 745 учеников. Они отправили больше 35 тысяч решений. В этой статье мы рассмотрим аналитику, в каком состоянии сайт сейчас и планы на будущее.

Сегодня практически любую задачу компьютерного зрения пытаются решить нейронной сетью. Геометрическая ректификация документов — не исключение: современные модели умеют распрямлять даже скомканные листы бумаги.

Реальность устроена иначе: никто не комкает деловые документы перед распознаванием, гораздо чаще их просто складывают пополам или втрое для удобства хранения или транспортировки. Поэтому большие нейросетевые модели на самом деле представляют скорее лишь научный интерес, а для практических целей куда полезнее придумать простой, но эффективный и быстрый алгоритм. 

В Smart Engines мы пошли другим путем: вместо универсальной нейросети построили математическую модель документа, сложенного втрое. В результате получили алгоритм, который не только превосходит современный геометрический трансформер DocTr по качеству, но и работает до 60 раз быстрее.

В этой статье мы расскажем, как работает наш подход, зачем нам понадобилась школьная проективная геометрия и каким образом она обеспечивает нам неразрывность ректифицированного изображения.

Практически каждый год в научных журналах появляются сообщения о двух-трех новых потенциально опасных для людей вирусах. Большая часть так и остается в разряде любопытных находок — интересных для специалистов, но не вызывающих особого шума за пределами лабораторий. Но иногда среди них попадаются те, что потом меняют правила игры на годы вперед. Достаточно вспомнить ВИЧ, который выявили в начале восьмидесятых, или тот коронавирус, что в 2020-м привел к глобальным последствиям.

Чтобы каждый раз не начинать оценку нового вируса с нуля, исследователи обновили и опубликовали каталог всех известных РНК-вирусов, способных инфицировать человека. Сейчас в нем собраны сведения о 239 видах, включая их главные характеристики: круг хозяев, пути передачи, умение распространяться между людьми и другие важные параметры. Благодаря этому новые находки можно быстрее сопоставлять с уже изученными вирусами и гораздо раньше понимать, насколько серьезную угрозу они потенциально представляют. 

Привет, я Лев Нечаев. Когда-то я работал на заполярной атомной станции, а теперь руковожу командой «Автоматическая модерация методами ИИ» в RWB. В этой статье расскажу, как мы (успешно) применяем детекторы на основе векторного поиска в модерации контента на маркетплейсе. Начнём с предпосылок, первых моделей и сбора данных. Вместе пройдём путь от обучения до оценки качества детекторов в работе на реальных потоках данных.

Всем привет! Меня зовут Андрей Бровко, я руководитель тестирования Авито Авто. 

ИИ-агенты генерируют код за секунды, но скорость генерации кода не означает качество продукта. Если процессы разработки выстроены слабо, агенты просто быстрее доставляют дефекты.

В этой статье разберём, чем агентская разработка отличается от вайб-кодинга и как это влияет на качество разработки ПО. Спойлер: всё начинается ещё до появления первой строки кода. Обсудим хорошие практики, разберём, на каких активностях тестирования стоит фокусироваться в агентской разработке и по каким метрикам можно понять, что всё идёт как надо. 

Локально Testcontainers запускается за секунды, тесты стабильно зелёные, а в CI тот же набор начинает падать в трёх запусках из ста и каждый раз по новой причине.

В статье разберём пять типовых источников такого поведения — от плавающих версий образов и неправильного ожидания готовности до конфликтов портов и нехватки памяти — и покажем, как сделать интеграционные тесты воспроизводимыми на пайплайне.

«Привет всем, кто использует Minix!

Я разрабатываю (бесплатную) операционную систему (просто как хобби, она не будет такой масштабной и профессиональной, как GNU) для клонов AT на базе процессоров 386 (486). Работа над ней ведётся с апреля, и проект уже начинает обретать очертания. Я был бы рад услышать любые отзывы о том, что вам нравится или не нравится в Minix, так как моя ОС в чём‑то напоминает её (у неё такая же физическая структура файловой системы (по практическим соображениям) и так далее)...»  — Линус Торвальдс, 25 августа 1992 г.

Уже с первого курса университета — или даже раньше — вы могли догадаться, что писать arr[len(arr)] — плохая затея. И вряд ли так кто-то может ошибиться, правда? Мы тоже так думали, пока не проверили 1000 проектов.

За одну неделю обе стороны выложили свои стратегии почти целиком, как будто в преддверии какого-то грандиозного столкновения. А так походу и будет.

Как известно существуют учебно-тренировочные электронные платы серии Nucleo. Там всегда есть вмонтированный программатор ST-link. Эти платы дешевы и очень удобны для отладки большой прошивки по частям. Однако родной программатор ST-Link долго прогружается и пошаговая отладка часто срывается прямо из-под IDE. Потом нет способа перезагруpить прошивку из-под отладчика ST-link. В связи с этим возникла потребность отлаживать прошивки на плате другим программатором: отладчиком Segger J-link.

Первые два года ИИ-бума инвесторы покупали «железо». Теперь рынок начинает искать следующий источник роста. Главной становится не максимальная производительность моделей, а стоимость одного запроса, эффективность вычислений и способность масштабировать ИИ дешевле конкурентов. Именно вокруг этого будет разворачиваться следующая стадия развития отрасли.

В июньском обзоре Citrini Research пишет, что рынок ИИ вступает во вторую фазу. Если последние два года инвесторы были готовы платить почти любую цену за вычислительные мощности и крупнейших производителей чипов, то теперь внимание постепенно смещается на стоимость самих вычислений, эффективность моделей и инфраструктуру, которая позволяет снизить расходы.

Первая волна ИИ строилась вокруг дефицита GPU и масштабных инвестиций в дата-центры. Однако сейчас главным конкурентным преимуществом становится способность выполнять больше вычислений за меньшие деньги. На рынке растет пониманием, что экспоненциально наращивать мощности дата-центров уже нерентабельно. При этом амортизация от использования падает быстрее отдачи в прибыль. Поэтому они выделяют несколько новых долгосрочных трендов.

Во-первых, рынок начинает переходить к локальному (on-device) ИИ. Все больше моделей будут работать непосредственно на смартфонах, ПК и периферийных устройствах без постоянного обращения в облако. Это снижает задержки, повышает конфиденциальность данных и уменьшает стоимость эксплуатации.

Во-вторых, усиливается тренд на миниатюризацию моделей. Гонка идет уже не только за максимальным качеством, но и за эффективностью. Компактные модели дешевле в обучении и запуске, быстрее масштабируются и позволяют запускать ИИ там, где раньше это было невозможно.

Размышления на тему, почему LLM в роли основного генератора кода ломает ревью, когнитивную нагрузку и кто ответственен за код?

Представьте машину времени. Не ту, что переносит в прошлое или будущее, а ту, что ускоряет ваши собственные биологические часы прямо сейчас. Садитесь внутрь, проводите в ней год - и выходите с телом, которое прошло через изменения, характерные для нескольких десятилетий жизни на Земле. Мышцы истончились. Кости стали хрупкими. Кроветворные стволовые клетки состарились на молекулярном уровне. Иммунитет работает непредсказуемо.

Такая машина существует и находится примерно в 400 км над вашей головой. Это Международная космическая станция.

Недавно попался очень внятный материал от Pulumi про ключевые Kubernetes‑практики, которые начинаешь ценить, к сожалению, только после первых инцидентов и неприятных сюрпризов. Решила перевести для себя и коллег, а заодно положить на Хабр, добавив к переводу своих мыслей.

В материале — ключевые практики для 2026 года: задавать requests и limits для каждого контейнера, изолировать нагрузки через namespaces и NetworkPolicy, автоматизировать health checks и еще много всего. Приглашаю под кат.

У нас есть своё приложение в Google Play, бэкенд которого — 1С. Есть релей на 1С для мессенджера. Есть клиент к партнёрскому API 1С. Везде 1С выступает как API, и везде мы наступали на одни и те же грабли.

Общее у них одно: на тесте всё зелено, ломается в проде. Потому что тест ходит по локалке с идеальной связью, а пользователь едет в лифте и жмёт кнопку дважды.

Материал для тех, кто публикует 1С наружу. Если вы это уже проходили — буду рад увидеть в комментариях ваши грабли, у меня список наверняка неполный.