Моя лента

Жадность и глупость - два всадника "Эффективного Менеджмента", из-за которых произошли многие техногенные катастрофы, аварии и банкротства.

В этой публикации вы сможете узнать, как компании могут противодействовать критическим рискам как из-за собственных ошибок, так и из-за внешних угроз:

Как можно внедрить систему управления критическими рисками в несколько простых этапов. И какие при этом могут возникать когнитивные ошибки.

Публикация будет интересна и тем, кто хочет избежать катастроф в управлении компанией, и тем, кто хочет лучше понимать про ментальные ошибки и их влияние на бизнес на конкретном примере.

Привет, если вы на пути изучения Flutter/Dart или вам просто интересно почитать про путь изучения, подписывайтесь на мой канал в telegram, буду рад вас видеть! А сегодня поговорим про работу с Data Assets во Flutter!

Вы узнаете, как:
• Реорганизовать данные для приложения
• Использовать информацию из локального файла JSON
• Работать с данными, расположенными в папке assets
• Обрабатывать remote данных с помощью Future
• Автоматизировать JSON в классе Dart

Есть множество статей и советов на тему удержания сотрудника в компании: что ему предложить, чтобы он хотел быть именно у вас, какие "плюшки" для него действительно важны, как договариваться с ним о повышении, карьерном росте и т.д. Но, кажется, что таких статей достаточно много, и они уже набили оскомину. Эта статья, наоборот, расскажет вам о том, как можно избавиться от человека. В смысле, чтобы он сам захотел поскорее уволиться.

Tesla начала проверять онлайн-площадки с объявлениями о продаже электрических пикапов Cybertruck и отменять предзаказы из-за запрета на перепродажу в течение года после приобретения.

Представляем вам Asserts — платформу для анализа и отслеживания метрик. Сканируя метрики вашего приложения в любой совместимой с Prometheus базе данных временных рядов (time-series database, TSDB), Asserts в реальном времени: 

— создаёт карту архитектуры приложения и инфраструктуры, 
— строит дашборды, 
— отслеживает цели уровня обслуживания (service level objectives, SLOs) 
— и запускает автоматические проверки для выявления изменений и потенциальных проблем. 

Наша задача — снизить усталость от предупреждений и сократить время поиска первопричины.

Ежемесячная аудитория мессенджера Telegram в России в конце IV квартала 2023 года достигла показателя более 85 млн человек, свидетельствует анализ обезличенных данных Big Data от МТС. «Это на 10% выше показателя соответствующего периода 2022 года», — сообщили в МТС Ads.

Сталкивались с загадочными ошибками Foreign Key в SQLite для Android?

Сегодня мы поможем разгадать эти загадочные ситуации и извлекать подробную и человеко-читаемую информацию об ошибках этого типа.

Недавно я столкнулся с докером в rootless mode и по привычке решил посмотреть на его сетевые интерфейсы на хосте. К своему удивлению я их не увидел, поэтому начал разбираться, как же в нем организовано сетевое взаимодействие. Результатами анализа я и поделюсь в этой статье.

VK тестирует собственное решение для обучения искусственного интеллекта, которое может одновременно тренироваться на данных из разных баз без их фактического обмена и риска утечки персональных данных. Этот принцип называется вертикальным федеративным обучением (VML). О разработке решения рассказал руководитель группы Data Science в подразделении VK Predict Артём Агафонов, пишут «Ведомости».

Приветствую уважаемую публику Хабра от лица условно анонимного представителя компании «Актив», занимающейся производством небезызвестных средств аутентификации и электронной подписи.
В этой статье хотелось бы рассказать об одном из менее известных направлений деятельности подразделения Рутокен, связанного с обеспечением киберфизической безопасности. В рамках данного направления компания уже не первый год производит встраиваемые в управляющее и управляемое оборудование устройства линейки Рутокен Модуль. Не так давно в эти устройства (а заодно в токены и смарт-карты Рутокен ЭЦП 3.0) добавилась поддержка протокола CRISP, и это отличный повод рассказать и о самом протоколе, и о принципах интеграции устройств Рутокен Модуль, и об организации процессов разработки в компании.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Прилуцкий, я руковожу отделом исследований компании MixBytes. Мы занимаемся аудитами безопасности смарт-контрактов и исследованиями в области блокчейн-технологий. В числе прочего занимаемся и направлением zero-knowledge. Эта статья подготовлена по мотивам моего доклада на Highload про zkSNARKs. Это одна из самых горячих тем в современной криптографии. Они используются для обеспечения приватности и масштабируемости в децентрализованных системах. Поговорим, как масштабировать криптографические системы, какие проблемы существуют у снарк-алгоритмов и зачем они нужны.

Очень непростая задача — управлять экосистемой развлечений, чтобы впечатлять людей разного возраста: от маленьких детей до взрослых поклонников Disney. Тем более что практически все развлечения Disney основаны на сложной технологической базе. Поэтому в Disney есть собственные команды SRE. Они ответственны за то, чтобы «волшебство» работало как часы.

Компания «Яндекс» заявила, что в 2023 году выплатила ₽70 млн участникам программы «Охота за ошибками». Эта программа посвящёна поиску уязвимостей в сервисах и инфраструктуре компании. По сравнению с 2022 годом общая сумма выплат увеличилась почти вдвое. Это связано с запуском конкурсов по различным направлениям «Охоты» с повышенными выплатами, увеличением наград и ростом числа участников программы. В 2022 году Яндекс выплатил исследователям около ₽40 млн. В 2024 году компания выделит ₽100 млн на вознаграждение этичных хакеров.

11 марта 2024 года состоялся релиз бенчмарка для измерения скорости отклика веб-приложений в различных браузерах Speedometer 3.0. Работу над этим проектом вели разработчики Mozilla, Google, Microsoft и Apple.

Apple опубликовала своё видение здравоохранения и то, как его могут изменить технологии виртуальной реальности. Компания показала приложения для Vision Pro, которые уже сейчас можно использовать для обучения медицинских работников.

В прошлой части мы научились определять собственные типы и модули. Мы облекли все достопримечательности в конкретные типы и теперь можем снабдить их индивидуальными свойствами-ребрами (см. рисунок ниже).

В этой части речь в первую очередь пойдёт про Fluent API, но мы также поковыряем тему параметров в дженериках и функциях. Это последняя статья, где детально разбирается AST. Я определённо будут возвращаться к кодогену, но предметом разбирательств будут принципы формирования выходного кода, а их реализация ввиду их линейности будет выноситься за скобки.