Разработка

Согласно самым разным источникам, в мире существует от нескольких сотен до нескольких тысяч языков программирования. Правда, ЯП, с которыми реально имеют дело десятки и сотни тысяч человек, немного. Больше, конечно, нишевых языков, применяемых для решения узкого круга задач. Существуют ЯП для обучения разработчиков, а также проекты, созданные исключительно для развлечения. В статье — 5 наиболее странных языков из когда-либо созданных. Brainfuck, кстати, опустим, ведь его на Хабре и так регулярно вспоминают. Что же, поехали.

В декабре мы представили Хабру нашу новую онлайн-конференцию SafeCode. А теперь, когда до неё осталось две недели и программа готова, можем подробнее рассказать, о чём именно будут доклады.

Если ограничиться одной фразой, то на конференции подойдут к application security с разных сторон: от JavaScript до ассемблера, от DevSecOps до ML, от «уязвимости мобильных приложений» до «пентеста веб-приложения».

А полные описания всех докладов — под катом:

Elasticdump - это инструмент для управления и миграции данных в Elasticsearch. Elasticdump позволяет пользователям перемещать и сохранять индексы, экспортируя данные в файл JSON, а затем импортируя их в другое место. Эта функциональность особенно полезна для целей резервного копирования и восстановления, а также для миграции данных между различными средами (например, из разработки в продакшн).

Разбираемся как вкатиться в Unity со знаниями C# на примере простой игры - 3D-раннер с препятствиями и сбором красных мячиков.

Привет, Хабр!

Packer — это open-source инструмент для создания идентичных машинных образов для множества платформ из одного исходного файла конфигурации. Т.е с пакером можно автоматизировать создание образов для Amazon EC2, VMware, Docker и т.д, используя единый процесс сборки.

Рассмотрим его возможности мультисборки, пост-процессоров и пользовательских плагинов.

CrossC2 - фреймворк, включающий в себя генератор beacon’ов для различных систем (Linux, MacOS и т.п.), а также набор скриптов для Cobalt Strike. В этой статье мы рассмотрим данное решение.

«Мы всего лишь хотели пофиксить баги в своем продукте, а психанули и создали аналог одной из библиотек» — CV-инженеры CodeInside.

Итак, в созданной нами системе мониторинга транспортного потока Smart Traffic System доступен функционал по распознаванию номерных знаков автомобилей.
Для работы этой функции ранее мы использовали библиотеку автоматического определения и распознавания автомобильных номеров — opensource-решение Nomeroff-net.
Однако, во время пользования этой библиотекой, столкнулись с долгим запуском и inference + библиотека занимала большое количество оперативной памяти. Так как мы решали эти проблемы в коммерческом проекте, кода здесь не будет. И вместе с тем, в статье указали репозиторий, конкретные шаги решения, чтобы при возникновении аналогичных проблем, вы смогли адаптировать его под свой проект.

Привет, Хабр!

Сегодня мы поговорим о том, какие LLM лучше всего работаю на бизнес-задачах. AI-хайп находится на локальном пике, похоже, что весь мир только и делает, что внедряет AI-фичи в свои продукты, собирает миллионы на разработку еще одной оболочки для ChatGPT, заполняет свои ряды AI-тулами и, кажется, предоставляет работу роботам, пока сами попивают кофе в старбаксе.

В статье разбирается, как задачи дистанционного электронного голосования решаются при помощи криптографических методов. Поскольку система довольно сложная, будем наблюдать её развитие шаг за шагом, постепенно добавляя новые возможности.

В software-разработке с автоматизацией обычно все неплохо: более-менее понятно, как настроить CI и автоматизировать отдельные этапы CI-конвейера. Есть множество готовых решений и практик. Но, когда речь заходит об автоматизации тестирования на «железе», появляется множество нюансов. Например, не всегда понятно как автоматизировать процессы, которые обычно делают люди, — банальную перезагрузку устройства в другом городе. Или другая особенность — целевые аппаратные ресурсы масштабируются не так хорошо, как софт, поэтому приходится придумывать свои подходы к распределению времени доступа к стенду для СI-конвейеров и инженеров.

Меня зовут Игорь Большевиков, я инженер по системному программированию систем на кристалле в YADRO В статье я расскажу о нашем опыте автоматизации процессов, связанных с разработкой на FPGA-стенде: удаленной загрузке плат, бронировании аппаратных ресурсов и решении вопросов по координации для распределенной команды. Я опишу ключевые этапы задачи без лишних технических деталей. Возможно, статья будет полезна тем, кто занимается или кому предстоит заняться автоматизацией работ с FPGA.

В период пандемии ковида и недавней эпидемии гриппа многие из нас прибегали к употреблению большого количества витаминов и микроэлементов, для поддержание иммунитета. Выбор БАДов в аптеках по всей стране весьма широкий и привлекательный, однако совместное их применение очень ограничено.

Почему, например, не рекомендуется одновременно принимать железо и цинк? Они же оба положительно влияют на формирование иммунитета. А ведь это распространяется и на многие лекарственные препараты!

Все дело в белках-переносчиках. Определение переносчиков, используемых конкретными лекарствами, может помочь улучшить лечение или предотвратить заболевание, так как употребление препаратов, зависящих от одного белка, мешает их усвоению и даже повышает риск токсичности и прочих побочных эффектов.

К сожалению, для многих препаратов эти белки неизвестны.

В этой статье я подробно опишу процесс создания метода, основанного на машинном обучении, способного определять белки-переносчики для запрошенных препаратов и определять пары веществ с общими транспортерами.

Приятного чтения! :)

Машинное обучение — особенно генеративные нейронные сети, такие как ChatGPT, — меняет мир нечеловеческими темпами. Разработчиков на некоторых дистанционных собеседованиях просят направить веб-камеру на рабочее место и клавиатуру, чтобы понимать, самостоятельно ли соискатель выполняет задания. Amazon ограничивает авторов самиздата загрузкой на сайт трех книг в день — фанфики и другая проза создаются неестественно быстро для «кожаных мешков». Поумневшие чат-боты приводят к массовым увольнениям сотрудников поддержки, а дизайнеры опасаются уступить конкуренцию Midjourney и Playground v2.

Генеративный AI словно говорит человечеству: «Сосредоточьтесь на важном, а я займусь искусствами, этими избыточными павлиньими хвостами хомосапиенсов, и рутиной». Люди ставят задачи, а огромная AI-фабрика по созданию цифрового контента их выполняет. Мечта многих, получается, осуществилась? Но преступники тоже используют AI или находят способы обмануть умные системы. Об угрозах ML и AI, в том числе для информационной безопасности, мы будем говорить в традиционном треке на киберфестивале Positive Hack Days 2. У вас есть время подать заявку до 15 марта, чтобы поделиться своим исследованием с 23 по 26 мая на стадионе «Лужники». А сейчас расскажем о некоторых любопытных докладах прошлых лет на ML-треке PHDays.

Всем привет! Меня зовут Александр Омельяненко, я Flutter-разработчик в AGIMA. Сегодня расскажу про релиз приложений в сторы. И поскольку работаю с кросс-платформой, речь пойдет как про Android, так и про iOS. Уверен, каждый участник команды должен понимать, что происходит с приложением, когда оно готово. Поэтому всё объясняю подробно: какие сторы использовать, каких подводных камней ожидать, что делать, если релиз отклонили.

За прошедшие 3-4 года я прочитал в общей сложности более 25 000 страниц технической литературы и стал замечать, как сильно изменились подходы к выбору книг и их изучению. В этой заметке хочу поделиться наблюдениями и выводами, которые помогут читателю сэкономить время, сохранить мотивацию к чтению и выбрать действительно полезную книгу.

Мы разберём несколько красивых комбинаторных задач, которые решаются элементарно – стоит перевести их условие на матричный язык. А как решать без матриц – непонятно. Вообще, теория матриц имеет огромную сферу применения в том числе в комбинаторике, теории графов.

Задача 1 (ШАД). В ШАД поступили всего студентов. Кураторы решили ограничить число доступных курсов и придумали набор простых правил:

В этом большом материале я хочу поразмышлять на тему того, как из базового MVP стартапа сделать не просто продукт - а целую экосистему. Подумать над монетизацией и юнит-экономикой, посчитать затраты на разработку и потенциальные заработки. Все расчеты в материалах не достоверные, они показывают логику таких расчетов, а не реальную прибыль на проекте.

Итак, что же поменялось за чуточку больше чем полгода? Если мы будем говорить об актуальности - ничего. Django до сих пор, а скорее всего так будет и всегда, остается "на плаву". Большая часть вакансий для back-end разработчика на Python имеет в себе требования по знаниям Django. Говорить вечно о том, что он удобен, постоянно поддерживаем, дает довольно обширный функционал и так далее - бессмысленно. Все основные моменты я упомянул в первой части.

Ладно, вступление в сторону! Лучше обсудить то, что изменилось с Django за это время.

Самое грандиозное из этого - выход Django 5! По сути скачок на пятую версию не принес в фреймворк особо крупных изменений, но парочку моментов хочу подчеркнуть. Первое и самое важное, на мой взгляд, это то, что разработчики решили добавить больше асинхронности без подключения таск-менеджеров. Для этого они добавили несколько декораторов и методов. Хотя это немного, на мой взгляд, противоречит самому принципу работы Django (напоминаю: Django синхронный фреймворк и для того, чтобы сделать очередь задач, нужно подключать таск-менеджеры, например, Celery), но тем не менее, это все равно крутой шаг в эволюцию. Надеюсь, что разработчики и дальше будут двигаться в этом направлении.

Далее, не могу не упомянуть очень важный момент - совместимость с Python. Django 5 будет работать только с версиями Python 3.10 и выше. Django 4.2.x - последняя версия, которая работает с Python 3.8 и 3.9.

Остальное я могу отнести в одну кучу: добавление фасетных фильтров в админке, упрощение шаблонов для отрисовки полей формы, прикольная, на мой взгляд, функция для значений по умолчанию, вычисленных базой данных, и еще пару приколюх с БД. Все остальное и более подробно вы сможете почитать в официальной документации. Я же не буду все разжевывать, так как отойду от темы статьи.

Привет, Хабр! Меня зовут Тимофей, я Android-разработчик в Сравни. Давайте поговорим о кросс-обновлении Android-приложений без привязки к конкретному стору – так, чтобы пользователи могли устанавливать из одного источника, а обновлять – из другого, без необходимости удалять и ставить заново.

Поводы задуматься о подобном сценарии у нас были разные: проработка рисков блокировки приложения в сторах, исследование новых возможностей добавить удобства пользователям, активация дополнительных каналов дистрибуции приложений. 

Но первые реальные практические шаги в этом направлении мы сделали в формате
“А что, так можно было?”: пошли выкладывать приложение в RuStore и попутно обнаружили возможности использовать аналогичные механизмы для настройки кросс-обновления.

3D-Сканирование как инструмент обратного проектирования.

 Как известно, метод обратного проектирования в области машиностроения – это процесс изучения существующих физических объектов для определения их свойств, в зависимости от поставленной задачи. Это может быть как изучение свойств материалов, из которых изготовлен объект, определение их марки, так и снятие размеров объекта, его геометрических параметров.

Когда может появиться необходимость применения реверс-инжиниринга? Я столкнулся с необходимостью создания динамического и статического оборудования в рамках построения цифрового двойника крупного предприятия ГПНС, используя как облака точек цехов, так и различную документацию на оборудование. Ранее необходимость возникала в связи с созданием базы твердотельных моделей отсканированной 3D сканером оснастки деталей разгонных блоков для ее дальнейшего изготовления на станках с ЧПУ.

В данных случаях, 3D модели оборудования создавались мною в различных программных комплексах и в рамках статьи я хотел бы показать один из способов создания 3D модели, используя облака точек и такие программы как Polyworks и Geomagic Design X.