Почему O(1) проигрывает O(n): структуры данных в Go на реальном железе
Объясню структуры данных через очередь в поликлинике, а потом покажу, где эта аналогия ломается: почему связный список с «вставкой за O(1)» в прикладном Go обычно проигрывает обычному массиву.Спойлер: асимптотика здесь не ошибается. Ошибается вывод, который мы из неё делаем.Статья для тех, кто асимптотику знает, но не проверял её замером.ОчередьСидишь в очереди к врачу. Номерка нет, ты знаешь одно: за кем занимать.Это связный список. У элемента ссылка на следующего, и больше ничего:type patient struct { name string next *patient // «а я за вами» }
Claude вскрыл 16 SAML-проектов за месяц вечеров. Чинить их оказалось некому
Об одной и той же уязвимости в Authentik — популярной опенсорсной системе корпоративного входа — независимо и почти одновременно сообщили восемь исследователей. Уязвимость (
Goldman Sachs: ИИ уничтожает рабочие места быстрее, чем создаёт их
Исследование Goldman Sachs показало
Gemini 3.7 Flash: это снова не та модель, которую все ждали
Google выпустила Gemini 3.7 Flash — модель, которую сама компания называет «самой умной рабочей лошадкой» для кода и агентных задач. Релиз пришёл всего через три недели после Gemini 3.6 Flash. Google описывает это как результат обратной связи разработчиков и алгоритмических находок, которые команда обещает применять и к будущим моделям.
Не крутил с агентом циклы — жизни не видал
TL;DR: Циклы — это просто, как два пальца, всё, что крутится вокруг них, — немного сложнее…Как-то так теперь и живемПривет, Хабр! Меня зовут Альберт, и я программист
“Эй, детка, ты случайно не TikTok? А то я на тебя залип”: дикая история приложения для пикап-фразочек RIZZ
В TikTok давно существуют свои устоявшиеся форматы: распаковки, GRWM, storytime, реакции, обзоры, «до/после» и десятки других.
Asana за две недели заменила систему тестирования при помощи Codex от OpenAI
Asana за две недели заменила устаревшую систему тестирования, используя Codex от OpenAI. Компании это обошлось примерно в $12 000.
AI‑агенты в крупном бизнесе: где сейчас рынок, что построили мы и как внедрять, чтобы взлетело
Привет, Хабр! Я, Катрушенко Максим, занимаюсь внедрением ИИ в Первой Грузовой компании — крупном железнодорожном операторе на рынке грузовой логистики. Последние полгода активно изучаю тему использования ИИ‑агентов в больших компаниях. Многие рассказывают захватывающими истории, как раньше ничего не работало, а теперь «полетело», кто‑то смело делится провалами. Хочу поделиться, что получилось сделать у нас за довольно ограниченный срок и какой опыт мы извлекли.
[4-8] Semantic Context: как LSP помогает LLM понять код
Fill-in-the-Middle: как модель дописывает код в середине файла Autocompletion: как LLM создает подсказки кода Context Ranking: как выбрать полезные фрагменты из репозиторияВ предыдущей заметке обсуждалось как искать похожий код в репозитории. Для этого мы брали код около курсора, превращали его в поисковый запрос, находили кандидатов через BM25 и добавляли наиболее релевантные фрагменты в контекст модели.
