Разработка

В статье хотим поделиться своим опытом реализации алгоритма решения задачи маршрутизации на основе метода имитации отжига в Norbit CDS – умной системе управления доставкой. 

Проанализировав материалы, можно обнаружить различные предлагаемые способы решения VRP-задач (Vehicle Routing Problem). Главная их цель – планирование маршрутов для транспортных средств оптимальным способом. Основными критериями, как всегда, остаются наикратчайший путь для транспортного средства и доставка услуг во все заданные точки. В рабочем месте логиста Norbit CDS задача не отличается. 

Создавая свой алгоритм оптимизации построения маршрутов доставки, мы исходили из следующих входных данных: количество транспортных средств, число заявок для распределения с учетом их габаритов и окон желаемого времени доставки. Для реализации был выбран метод отжига.

Привет! Меня зовут Альбина Семушкина, я — лид рекрутинга в Бастионе. Именно я занимаюсь поиском и наймом хакеров, которые затем проводят оценку безопасности IT-инфраструктуры наших клиентов. Недавно я провела небольшой эксперимент и выложила на HeadHunter резюме пентестера, чтобы проанализировать предложения и требования работодателей. Сегодня расскажу о результатах и поделюсь профессиональными секретами.

Из этой статьи вы узнаете, что кандидату написать в резюме, чтобы его заметили серьезные компании, как рекрутеру заманить опытного хакера в штат и какая ситуация сложилась в этом сегменте рынка труда на начало 2024 года.

У меня есть дурная привычка: я играю в игры. Впрочем, понятие "играю в игры" довольно своеобразное.

Уже несколько лет как я обзавелся VR платформой от KAT VR. Согласно её внутренней статистики, я прошел на ней около 30 километров и сделал 40к шагов. Статистика, конечно, врёт и сильно, было гораздо, гораздо больше. Однако же да, на ней я играл гораздо меньше времени чем с ней.

Новый мир с LLM — прекрасен! Нам, инженерам, он открывает много перспектив. А тем, кто его незаконно использует — предоставляет новые страшные инструменты. Как же защитить свой бизнес от угроз нейросетей?

Меня зовут Евгений Кокуйкин и я — руководитель AI продуктов компании Raft. Занимаюсь внедрением технологий искусственного интеллекта. В течение карьеры работал с протоколами баз данных, проводил фишинговые тренинги и аудит веб приложений. Расскажу про безопасность решений на больших языковых моделях!

Привет, уважаемые хабровчане!

В этой статье мы затронем такие важные темы, как метавселенные, должен ли разработчик окончить вуз, и нужна ли руководителю проекта собственная гадалка? Но давайте по порядку!

10 новых российских проектов для подбора ИТ-решений, общения в команде, внедрения партнерки в SaaS-сервисы, совместного выбора еды, автоматизации процессов и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Мое наблюдение состоит в том, что мы — разработчики и продукты, сильно переусложняем, осознанно или нет, но всякие «„Архитектурные комитеты“, „Планирования“, „Апрувы у 50 отделов“ и деплои в 2-часовые окна, простыни текста сопровождающие простейшие фичи — это просто какой‑то бич современной разработки. Умные дяди с 20 летним опытом за плечами, с невозмутимыми лицами сутки напролет на созвонах обсасывают простейшие вещи вроде замены кнопки. Что это? Следствие усложнения программного обеспечения или засилие не тех людей не на тех местах? Или следствие входа в индустрию новичков, стремящихся простое сделать сложным?

В статье мы разберем что такое „переусложнение“, дадим ему определение и на реальных примерах разберем во что это выражается и как с этим бороться.

В прошлых двух частях мы ознакомились с синтаксической моделью F#-кода и с инструментами для неё. Объёмный пример туда уже не влез, но необходимость в нём осталась. Так родились ещё две заключительные части цикла. Их объединяет общий проект, но в остальном они представляют собой сборную солянку фактов, практик и наблюдений, которые было бы трудно разместить в каталогизированной документации.

Мы возьмём сугубо игровую задачу с понятным результатом и на её примере узнаем:

• на какие ноды AST стоит обратить внимание в первую очередь;
• где Fantomas-у нельзя доверять;
• где можно хакать;
• где лучше придерживаться пуризма;
• и как на F# можно строить Fluent API.

В этой части мы сосредоточимся на общей организации генератора, входных данных и основных элементах AST. В следующей сделаем то же самое, но на более сложном уровне, сместив повествование в сторону устройства Fluent API.

Анализ сторонних компонентов ПО становится всё более актуальным в свете увеличения числа уязвимостей в открытом исходном коде. Популярные репозитории содержат более 20 тысяч потенциально опасных пакетов. Сегодня мы поговорим о спецификации SBOM (Software Bill of Material), обсудим, в каких сферах она используется, какими форматами представлена и какое применение находит в информационной безопасности, в частности, в рамках SCA-анализа.

Эта статья будет интересна как специалистам ИБ, так и разработчикам, желающим сделать свой продукт безопаснее.

Евгений Кондратюк, математик-программист, C3D Labs, представляет обзор возможностей геометрического ядра C3D в области прямого моделирования, или прямого редактирования.

Геометрическое ядро C3D обладает функционалом, который позволяет работать с моделями без истории построения. Например, теми, которые были получены из импорта, или теми, у которых нет истории по каким-либо другим причинам. Такой функционал предусмотрен для работы непосредственно с гранями тела — либо с отдельными, либо с группами. В ядре C3D имеются такие опции, как удаление граней, очистка скруглений, отделение части тела, выступающих фичерсов, замена гладко стыкующихся граней одной гранью, замена одной грани сплайн-поверхностью для последующих модификаций и других действий, удаление вершин на открытых оболочках. Отдельный блок отвечает за модификацию граней — параллельное перемещение, перемещение грани по нормали, вращение грани относительно некоторой заданной оси и изменение радиуса скругления. Рассмотрим иллюстрации, демонстрирующие содержание данного функционала.

Существует много курсов программирования и повышения IT-квалификации, но ни на одном из них не учат системно искать и исправлять ошибки. В реальных крупных проектах до 30% времени может уходить не на написание нового кода и фич, а на поиск первопричин неисправностей и их устранения. Именно недочёты и ошибки будут мешать вашему клиенту составить положительное впечатление о продукте, а в некоторых случаях они полностью блокируют процесс. Кроме того, инженер, который только пишет новый код и не решает ошибки, не получает архитектурный опыт и не расширяет кругозор, что приводит к появлению новых недочётов в проектах. Я опишу наш инструментарий для исправления ошибок в веб-приложениях и поделюсь опытом.

API Gemini бесплатен, но существует множество инструментов, которые работают исключительно с API OpenAI.

Проект openai-gemini даёт позволяет с лёгкостью создать персональный Gemini API-endpoint, совместимый с OpenAI, бесплатно.

В предыдущей статье Внутренняя оптимизация операций изменения для индексов было рассказано о том, что планы запроса для UPDATE состоят из двух частей: курсора чтения, который выбирает строки, которые необходимо изменить, и курсора записи, который и выполняет изменения. SQL Server использует такую логику изменения, следуя которой курсоры чтения и записи в плане с UPDATE выполняются двумя отдельными шагами или фазами. Другими словами, фактическое изменение в строке не должно влиять на выбор строк изменения. С этим связана описанная ниже проблема, для преодоления которой нужно обеспечить такую работу курсора записи в плане с UPDATE, чтобы он не влиял на курсор чтения, эта проблема известна под названием «Halloween Protection». Такое имя она получила поскольку была обнаружена исследователями IBM более 30 лет назад в Хэллоуин.

А может всё-таки есть способ сделать такой Enum, используя стандартную библиотеку Python?!

Под катом будем разбираться в существующих вариантах решения. 

Вы наверняка слышали термин «MACH-архитектура», которая включает в себя Микросервисы, API-First дизайн, Cloud-Native инфраструктуру и Headless фронтенд. На Хабре тема MACH архитектуры практически не поднимается ввиду как сложности полной реализации и того факта, что MACH обычно ассоциируют только с E-Commerce уровня enterprise. Настораживает, что вокруг МАСН много пиара, но очень мало кейсов внедрений. Собственно, данный обзор — об этом.

PostgreSQL 16 вносит немало улучшений в планировщик запросов и позволяет выполнять многие SQL-запросы быстрее, чем в предыдущих версиях PostgreSQL.

Если вы посмотрите на PG16 release notes, то увидите некоторые из этих улучшений. Но из-за объема изменений, вносимых в каждом выпуске PostgreSQL, невозможно предоставить достаточно подробную информацию о каждом изменении.

В этом посте вы получите глубокое представление о 10 улучшениях, внесенных в планировщик запросов PostgreSQL 16. Для каждого из улучшений будет сравнения выходных данных планировщика PG15 и PG16, а также примеры того, что изменилось, в виде автономного теста, который вы можете попробовать сами.

Всем привет, вас ждет история, разрывающая стереотипы! Многие до сих пор считают, что “девушка в IT — это горе в семье”. А у нас в компании есть живое опровержение этой идеи — наша руководитель отдела разработки Ксения Липская.

О том, как “девочка-девочка” учится на айтишника, уходит и возвращается к IT-истокам, секретах управления и увеличении скорости разработки — расскажет сама Ксения. А я всего лишь записал этот рассказ и задавал уточняющие вопросы ;)

Часто автотестирование кажется новичкам чем-то невероятно сложным и недостижимым. Многие думают, что для того, чтобы начать писать автотесты, необходимо сначала получить глубокие знания в программировании, разобраться во всех технических тонкостях ручного тестирования и только лишь потом пробовать писать автоматизированные тесты.

Это, конечно, не так. Я предлагаю вам познакомиться с Robot Framework — инструментом, который позволит писать автотесты, даже если у вас не было никакого опыта программирования.