Zorin OS: мостик в мир Linux для тех, кто не готов расставаться с Windows
Вышла Zorin OS 18 — дистрибутив для тех, кто смотрит на Linux с опаской, но уходить с Windows, возможно, уже пора. Разработчики взяли GNOME и доработали его так, что интерфейс можно быстро переключить в стиль Windows 11 или macOS Ventura.
Внутри — Ubuntu 24.04, а снаружи — максимальный комфорт. В новой версии прокачали интеграцию Web Apps (Google Docs запускается в отдельном окне), улучшили поддержку OneDrive (папки прямо в Nautilus) и добавили удобную панель мозаичной компоновки окон.
Выясним, действительно ли это самый безболезненный способ миграции в мир пингвина.
Вышла Zorin OS 18 — дистрибутив для тех, кто смотрит на Linux с опаской, но уходить с Windows, возможно, уже пора. Разработчики взяли GNOME и доработали его так, что интерфейс можно быстро переключить в стиль Windows 11 или macOS Ventura.
Внутри — Ubuntu 24.04, а снаружи — максимальный комфорт. В новой версии прокачали интеграцию Web Apps (Google Docs запускается в отдельном окне), улучшили поддержку OneDrive (папки прямо в Nautilus) и добавили удобную панель мозаичной компоновки окон.
Выясним, действительно ли это самый безболезненный способ миграции в мир пингвина.
🤡112❤17👍13😁11🥱11👎1
Какие они, типичные DS-специалисты, и как часто ИИ пишет за них код?
Мы решили заглянуть в мир ИИ и узнать, кто же эти люди, которые его создают. Опросили полтысячи ML/DS-специалистов и выяснили, что 93,9% из них уже вовсю гоняют LLM, а треть доверяет им писать код.
Но самое любопытное — их личное отношение к технологиям. Оказалось, что создатели ИИ вовсе не едины во мнении. Мы выделили пять ярких портретов: от «Технологического энтузиаста» и «Осторожного исследователя» до «Цифрового противника» и «Тревожного инноватора».
Погрузимся в полную статистику, выясним, кто они по жизни — совы или жаворонки, и как пытаются объяснить бабушке, чем занимаются на работе.
Мы решили заглянуть в мир ИИ и узнать, кто же эти люди, которые его создают. Опросили полтысячи ML/DS-специалистов и выяснили, что 93,9% из них уже вовсю гоняют LLM, а треть доверяет им писать код.
Но самое любопытное — их личное отношение к технологиям. Оказалось, что создатели ИИ вовсе не едины во мнении. Мы выделили пять ярких портретов: от «Технологического энтузиаста» и «Осторожного исследователя» до «Цифрового противника» и «Тревожного инноватора».
Погрузимся в полную статистику, выясним, кто они по жизни — совы или жаворонки, и как пытаются объяснить бабушке, чем занимаются на работе.
😁17❤8🥱3🤡2
Ивреа: борьба с текучкой кадров, ставшая наследием ЮНЕСКО
В 1930-х в Италии был дикий кадровый голод, а текучка на заводах достигала 20%. Адриано Оливетти, глава той самой Olivetti, подошёл к проблеме нестандартно. Он посчитал, что постоянный рекрутинг и обучение с нуля обходятся дороже, чем создание среды, из которой не захочется увольняться.
Так провинциальный город Ивреа стал «лабораторией будущего». Вместо мрачных цехов — «стеклянная фабрика» с видом на горы, без заборов. Вместо «человейников» — 3-этажные дома с садами. Плюс ясли, библиотеки и даже комнаты для дневного сна в центре соцобслуживания.
Это был не просто соцпакет, а целый город-комьюнити, который в 2018 году признали наследием ЮНЕСКО.
В 1930-х в Италии был дикий кадровый голод, а текучка на заводах достигала 20%. Адриано Оливетти, глава той самой Olivetti, подошёл к проблеме нестандартно. Он посчитал, что постоянный рекрутинг и обучение с нуля обходятся дороже, чем создание среды, из которой не захочется увольняться.
Так провинциальный город Ивреа стал «лабораторией будущего». Вместо мрачных цехов — «стеклянная фабрика» с видом на горы, без заборов. Вместо «человейников» — 3-этажные дома с садами. Плюс ясли, библиотеки и даже комнаты для дневного сна в центре соцобслуживания.
Это был не просто соцпакет, а целый город-комьюнити, который в 2018 году признали наследием ЮНЕСКО.
❤66👍32🥱5
Электрическая УАЗ «Буханка» на телеуправлении
Что делать инженеру из «казёного Политеха», когда на балконе без дела валяется плата STM32F4? Правильно: взять игрушечную «Буханку», выкинуть из неё всю родную электронику и собрать свою, с top-notch-прошивкой.
В качестве шасси — готовая модель, а вот «мозги» — полностью кастомные. Управляется всё это добро с обычного телевизионного пульта Samsung, а команды принимает TSOP22.
Внутри — драйверы DRV8870, а вся электроника закреплена на подложке из оргстекла, вырезанной лазером. Никакого клея, только ремонтопригодность.
В итоге машинка позволяет тонко регулировать крутящий момент ШИМом и даже сигналит пьезо-клаксоном.
Что делать инженеру из «казёного Политеха», когда на балконе без дела валяется плата STM32F4? Правильно: взять игрушечную «Буханку», выкинуть из неё всю родную электронику и собрать свою, с top-notch-прошивкой.
В качестве шасси — готовая модель, а вот «мозги» — полностью кастомные. Управляется всё это добро с обычного телевизионного пульта Samsung, а команды принимает TSOP22.
Внутри — драйверы DRV8870, а вся электроника закреплена на подложке из оргстекла, вырезанной лазером. Никакого клея, только ремонтопригодность.
В итоге машинка позволяет тонко регулировать крутящий момент ШИМом и даже сигналит пьезо-клаксоном.
😁44👍19🔥10😐9❤7
Разбираемся с Р и Е ядрами на примере гибридного процессора Raptor Lake
Все привыкли, что P-ядра — это мощь, а E-ядра — для экономии. Запускаем простой бенчмарк SHA256 на ассемблере: P-ядра выдают 225 МБ/с, E-ядра плетутся на 70 МБ/с. Всё логично.
А теперь запускаем тот же тест, но написанный на Rust. Внезапно, E-ядра почти догоняют P-ядра (2355 vs. 2352 МБ/с).
Магия? Нет, разные архитектуры. Оказалось, E-ядра (Gracemont) умеют в аппаратные SHA-инструкции даже лучше, чем «производительные» P-ядра (Raptor Cove). Зато на базовых операциях или работе с памятью P-ядра берут реванш.
Погрузимся в тесты латентности и пропускной способности, чтобы понять, когда «экономичные» ядра на самом деле эффективнее.
Все привыкли, что P-ядра — это мощь, а E-ядра — для экономии. Запускаем простой бенчмарк SHA256 на ассемблере: P-ядра выдают 225 МБ/с, E-ядра плетутся на 70 МБ/с. Всё логично.
А теперь запускаем тот же тест, но написанный на Rust. Внезапно, E-ядра почти догоняют P-ядра (2355 vs. 2352 МБ/с).
Магия? Нет, разные архитектуры. Оказалось, E-ядра (Gracemont) умеют в аппаратные SHA-инструкции даже лучше, чем «производительные» P-ядра (Raptor Cove). Зато на базовых операциях или работе с памятью P-ядра берут реванш.
Погрузимся в тесты латентности и пропускной способности, чтобы понять, когда «экономичные» ядра на самом деле эффективнее.
Самый большой секрет HTML: тег
Все знают рабочую лошадку
Этот тег нативно решает проблему, которую годами закрывали связкой
Почему о нём забыли? Похоже, он просто не попал в туториалы.
Пора взглянуть на сокровище, которое всё это время скрывалось в спецификации HTML.
<output>Все знают рабочую лошадку
<input>, но кто-нибудь слышал о его родном брате <output>? Большинство разработчиков его игнорируют, а зря.Этот тег нативно решает проблему, которую годами закрывали связкой
<div> и ARIA-атрибутов: объявление динамических результатов для скринридеров.<output> — это и есть семантический результат вычисления. Он по умолчанию имеет role='status', то есть сообщает пользователю об обновлениях. У него даже есть атрибут for, чтобы связать его с input'ами.Почему о нём забыли? Похоже, он просто не попал в туториалы.
Пора взглянуть на сокровище, которое всё это время скрывалось в спецификации HTML.
😱40❤21🫡8
Реверс-инжиниринг веб-обфускации Amazon (потому что приложением Kindle пользоваться невозможно)
Решили честно купить книгу на Amazon, а приложение Kindle вылетает. В веб-версии книгу не скачать, в Calibre не добавить. По сути, аренда. Пришлось объявить вендетту и погрузиться в реверс Kindle Cloud Reader.
Вместо текста API отдаёт ID глифов. Но главная ловушка: Amazon рандомизирует ВЕСЬ алфавит каждые пять страниц. Для одной книги — 184 разных «шифра». А ещё — поддельный хинтинг в SVG, ломающий парсеры.
Посмотрим, как SSIM и хэширование помогли победить эту защиту.
Решили честно купить книгу на Amazon, а приложение Kindle вылетает. В веб-версии книгу не скачать, в Calibre не добавить. По сути, аренда. Пришлось объявить вендетту и погрузиться в реверс Kindle Cloud Reader.
Вместо текста API отдаёт ID глифов. Но главная ловушка: Amazon рандомизирует ВЕСЬ алфавит каждые пять страниц. Для одной книги — 184 разных «шифра». А ещё — поддельный хинтинг в SVG, ломающий парсеры.
Посмотрим, как SSIM и хэширование помогли победить эту защиту.
👍59❤13😱8🔥2
Как цифровые видеорекордеры меняли ТВ и почему не выжили
Раньше просмотр ТВ был квестом: зарядить кассету в VHS, выставить таймер и надеяться, что механика не зажуёт плёнку или вещание не сдвинется.
Появление цифровых видеорекордеров (DVR) всё изменило. Эти устройства впервые позволили ставить прямой эфир на паузу и легко записывать целые сезоны сериалов на встроенный HDD. Настоящая магия после аналоговой эпохи.
Но эра DVR оказалась недолгой. Удобные «коробки» быстро исчезли, уступив место чему-то более гибкому и масштабируемому.
Погрузимся в историю взлёта и падения технологии, которую убили облака.
Раньше просмотр ТВ был квестом: зарядить кассету в VHS, выставить таймер и надеяться, что механика не зажуёт плёнку или вещание не сдвинется.
Появление цифровых видеорекордеров (DVR) всё изменило. Эти устройства впервые позволили ставить прямой эфир на паузу и легко записывать целые сезоны сериалов на встроенный HDD. Настоящая магия после аналоговой эпохи.
Но эра DVR оказалась недолгой. Удобные «коробки» быстро исчезли, уступив место чему-то более гибкому и масштабируемому.
Погрузимся в историю взлёта и падения технологии, которую убили облака.
1❤14😢14🤡5
⚡️ ПОДДЕРЖИТЕ КАНАЛ ГОЛОСАМИ⚡️
#новости
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤16👍10🥱2
EvoPress: новый подход к оптимизации и сжатию LLM от исследователей Яндекса
Затраты на инференс LLM и дефицит VRAM стали ключевой болью индустрии. Модели нужно сжимать, но как?
Обычно прунинг или квантизацию применяют равномерно — одинаково «стригут» все слои. Но слои не равноценны. Одни можно сжать сильно почти безболезненно, другие — критически важны. Проблема в том, что сжатие нелинейно. Нельзя просто найти «ненужные» слои по эвристике.
Исследователи Яндекса и ETH Zurich представили EvoPress. Это эволюционный алгоритм, который сам ищет оптимальную неравномерную конфигурацию сжатия, отбирая лучшие «мутации».
Погрузимся в детали этого подхода и посмотрим на результаты.
Затраты на инференс LLM и дефицит VRAM стали ключевой болью индустрии. Модели нужно сжимать, но как?
Обычно прунинг или квантизацию применяют равномерно — одинаково «стригут» все слои. Но слои не равноценны. Одни можно сжать сильно почти безболезненно, другие — критически важны. Проблема в том, что сжатие нелинейно. Нельзя просто найти «ненужные» слои по эвристике.
Исследователи Яндекса и ETH Zurich представили EvoPress. Это эволюционный алгоритм, который сам ищет оптимальную неравномерную конфигурацию сжатия, отбирая лучшие «мутации».
Погрузимся в детали этого подхода и посмотрим на результаты.
👍25💩20🤣4❤3🤔3
Представьте: вы пилотируете Boeing 737 MAX на эшелоне 11 000 метров. Обычный рейс из Денвера в Лос-Анджелес, лайнер идёт над Ютой. И тут — внезапный удар. Неизвестный объект бьёт прямо в лобовое стекло кабины.
Это не синопсис фильма-катастрофы, а реальный инцидент, произошедший 16 октября 2025 года с рейсом United Airlines. Национальный совет по безопасности на транспорте США (NTSB) немедленно начал расследование этого странного случая.
К счастью, авиационные иллюминаторы — это многослойная конструкция с ламинированной прослойкой. Стекло не разлетелось вдребезги, но покрылось густой сетью трещин. Объект оказался достаточно мощным, чтобы повредить даже металлическую раму иллюминатора. Осколки в кабине всё же успели порезать руку пилота. Экипаж был вынужден совершить экстренную посадку в Солт-Лейк-Сити.
Теперь главный вопрос, который будоражит всех: что это было?
Командир воздушного судна в первом отчёте предположил самое очевидное — «космический мусор». Звучит интригующе, но NTSB пока не торопится с выводами и изучает данные радаров, метеосводки и бортовые самописцы. Само стекло уже отправили в лабораторию.
Быстро пробежимся по версиям:
— Птицы? На высоте 11 000 метров? Крайне маловероятно. Лишь немногие виды грифов способны подниматься выше 9 000 м, да и то в виде исключения.
— Неуправляемый метеозонд? Теоретически возможно, но неясно, хватило ли бы его массы и относительной скорости, чтобы вызвать такие повреждения прочной рамы.
— Град? Вполне рабочая версия, которую нельзя исключать.
— Космический мусор? Возможно. Но есть и более «космическая» гипотеза, которую Ars Technica считает даже более вероятной.
И эта гипотеза — метеорит.
Звучит фантастически, но статистика на стороне этой версии. Исследование учёных Манчестерского университета показало, что ежегодно на Землю падает около 17 000 метеоритов. Это на порядок (!) больше, чем количество искусственного космического мусора, который переживает вход в плотные слои атмосферы.
Так что, вполне возможно, пилот столкнулся не с творением рук человека, а с настоящим гостем из космоса. Вся надежда на тщательный химический анализ стекла и металла — именно он должен помочь установить истинное происхождение этого «неопознанного летающего объекта».
Это не синопсис фильма-катастрофы, а реальный инцидент, произошедший 16 октября 2025 года с рейсом United Airlines. Национальный совет по безопасности на транспорте США (NTSB) немедленно начал расследование этого странного случая.
К счастью, авиационные иллюминаторы — это многослойная конструкция с ламинированной прослойкой. Стекло не разлетелось вдребезги, но покрылось густой сетью трещин. Объект оказался достаточно мощным, чтобы повредить даже металлическую раму иллюминатора. Осколки в кабине всё же успели порезать руку пилота. Экипаж был вынужден совершить экстренную посадку в Солт-Лейк-Сити.
Теперь главный вопрос, который будоражит всех: что это было?
Командир воздушного судна в первом отчёте предположил самое очевидное — «космический мусор». Звучит интригующе, но NTSB пока не торопится с выводами и изучает данные радаров, метеосводки и бортовые самописцы. Само стекло уже отправили в лабораторию.
Быстро пробежимся по версиям:
— Птицы? На высоте 11 000 метров? Крайне маловероятно. Лишь немногие виды грифов способны подниматься выше 9 000 м, да и то в виде исключения.
— Неуправляемый метеозонд? Теоретически возможно, но неясно, хватило ли бы его массы и относительной скорости, чтобы вызвать такие повреждения прочной рамы.
— Град? Вполне рабочая версия, которую нельзя исключать.
— Космический мусор? Возможно. Но есть и более «космическая» гипотеза, которую Ars Technica считает даже более вероятной.
И эта гипотеза — метеорит.
Звучит фантастически, но статистика на стороне этой версии. Исследование учёных Манчестерского университета показало, что ежегодно на Землю падает около 17 000 метеоритов. Это на порядок (!) больше, чем количество искусственного космического мусора, который переживает вход в плотные слои атмосферы.
Так что, вполне возможно, пилот столкнулся не с творением рук человека, а с настоящим гостем из космоса. Вся надежда на тщательный химический анализ стекла и металла — именно он должен помочь установить истинное происхождение этого «неопознанного летающего объекта».
👍78😱46🤔14❤11🔥9🥱7🥴2😁1
Kubernetes — стандарт, но счета за воркер-ноды в разросшихся кластерах часто огорчают.
Для pet-проектов и CI/CD есть прерываемые ВМ: экономия до 75%, но без SLA — ноду могут «попросить» в любой момент. Или «процентные» инстансы (Shared Line) с долей vCPU.
Для продакшена, где нужна стабильность, можно подключить выделенные серверы вместо дорогих виртуалок.
Посмотрим, как удерживать баланс между стоимостью, отказоустойчивостью и производительностью.
Для pet-проектов и CI/CD есть прерываемые ВМ: экономия до 75%, но без SLA — ноду могут «попросить» в любой момент. Или «процентные» инстансы (Shared Line) с долей vCPU.
Для продакшена, где нужна стабильность, можно подключить выделенные серверы вместо дорогих виртуалок.
Посмотрим, как удерживать баланс между стоимостью, отказоустойчивостью и производительностью.
1😁18❤4👍4😱1
Фингерпринтинг стал массовым явлением
Идентификация пользователя по «отпечатку» браузера — уже не страшилка из докладов по ИБ. Запрет cookies и режим инкогнито не спасают, когда трекер анализирует ваш Audio API, набор шрифтов, разрешение экрана и десятки других параметров.
Если раньше эту технику использовали в основном для фишинга, то теперь она вышла в мейнстрим. Рекламные сети и маркетинговые платформы активно взяли её на вооружение, и это уже не гипотеза.
Появились даже коммерческие SaaS-сервисы с SDK и техподдержкой для «снятия отпечатков». А недавнее научное исследование окончательно подтвердило — это массовая практика.
Идентификация пользователя по «отпечатку» браузера — уже не страшилка из докладов по ИБ. Запрет cookies и режим инкогнито не спасают, когда трекер анализирует ваш Audio API, набор шрифтов, разрешение экрана и десятки других параметров.
Если раньше эту технику использовали в основном для фишинга, то теперь она вышла в мейнстрим. Рекламные сети и маркетинговые платформы активно взяли её на вооружение, и это уже не гипотеза.
Появились даже коммерческие SaaS-сервисы с SDK и техподдержкой для «снятия отпечатков». А недавнее научное исследование окончательно подтвердило — это массовая практика.
😭57🤔9🤬6❤5💩4👌4😁2🤮1🫡1
Forwarded from Хабр Карьера
Все ждут «идеального момента», чтобы начать учиться новому. Спойлер: его не будет. Будет обычный день, как сегодня, и вы возьмете и начнете. Чтобы набрать темп, предлагаем залететь на нашу витрину за бесплатными курсами от известных школ. Забирайте и заряжайтесь мотивацией на большее:
🍁 Яндекс Практикум
🍁Stepik
🍁Skillbox
🍁GB (GeekBrains)
🍁Хекслет
Больше полезного и бесплатного тут
🍁 Яндекс Практикум
🍁Stepik
🍁Skillbox
🍁GB (GeekBrains)
🍁Хекслет
Больше полезного и бесплатного тут
🤡47👍8🤣7❤5👎3🤔3🤮1
Архитектура NGFW: опыт использования VPP и DPDK, частые ошибки разработчиков
Собрать свой NGFW на VPP/DPDK — та ещё задачка. Мало просто запустить data plane, нужно ещё встроить в высокоскоростной конвейер кастомные движки безопасности (DPI, IDPS) и подружить всё это с протоколами динамической маршрутизации.
И вся эта связка, разумеется, нацелена на высокую производительность. Но, как всегда, есть нюанс: целый ряд подводных камней, с которыми регулярно сталкиваются разработчики при работе с VPP.
Проследим путь пакета и выясним, на что стоит обратить внимание.
Собрать свой NGFW на VPP/DPDK — та ещё задачка. Мало просто запустить data plane, нужно ещё встроить в высокоскоростной конвейер кастомные движки безопасности (DPI, IDPS) и подружить всё это с протоколами динамической маршрутизации.
И вся эта связка, разумеется, нацелена на высокую производительность. Но, как всегда, есть нюанс: целый ряд подводных камней, с которыми регулярно сталкиваются разработчики при работе с VPP.
Проследим путь пакета и выясним, на что стоит обратить внимание.
🥱14🔥12❤11👍4
Квантовые загоны и квантовые миражи
В 1993 году в IBM, манипулируя отдельными атомами с помощью STM, создали «квантовый загон» — 48 атомов железа выстроили в круг на медной подложке. По аналогии с ковбойским корралем, внутрь «загнали» атом кобальта.
Ожидалось, что электроны окажутся в ловушке, но реальность оказалась интереснее. Микроскоп зафиксировал «тень» атома кобальта там, где его физически не было. Это явление назвали квантовым миражом.
Возникает он из-за эффекта Кондо. Атомы в загоне ведут себя как единое целое, электроны центрального атома входят в суперпозицию, а их волновая функция «отражается» от стенок, создавая фантомное изображение.
Самое интригующее: мираж несёт ту же информацию, что и его источник. Это открывает путь к передаче данных сквозь твёрдое тело или «извлечению» результата из кубита.
В 1993 году в IBM, манипулируя отдельными атомами с помощью STM, создали «квантовый загон» — 48 атомов железа выстроили в круг на медной подложке. По аналогии с ковбойским корралем, внутрь «загнали» атом кобальта.
Ожидалось, что электроны окажутся в ловушке, но реальность оказалась интереснее. Микроскоп зафиксировал «тень» атома кобальта там, где его физически не было. Это явление назвали квантовым миражом.
Возникает он из-за эффекта Кондо. Атомы в загоне ведут себя как единое целое, электроны центрального атома входят в суперпозицию, а их волновая функция «отражается» от стенок, создавая фантомное изображение.
Самое интригующее: мираж несёт ту же информацию, что и его источник. Это открывает путь к передаче данных сквозь твёрдое тело или «извлечению» результата из кубита.
❤24👍21🔥13🤔6🤡1
🤔 Что айтишнику нужно для счастья?
Расскажите нам (анонимно), какие «плюшки» от работодателей всё ещё работают, а что — уже просто пыль в глаза.
По итогам мы напишем большую статью и сравним, как изменились наши ожидания.
Расскажите нам (анонимно), какие «плюшки» от работодателей всё ещё работают, а что — уже просто пыль в глаза.
По итогам мы напишем большую статью и сравним, как изменились наши ожидания.
❤30😁22💩10🔥8🤡5😭1