У нас имеется физическая память, она одна для всех программ. И представьте, что вот вы разрабатываете программу, пишете алгоритмы, верстаете интерфейсы, свои контейнеры, это и так в силу несовершенства языков и сложности задач является довольно нетривиальной задачей, а теперь, задумайтесь: если вам нужно будет параллельно анализировать и запоминать, как вашей же памятью могли воспользоваться другие программы, или даже как ваше приложение пользуется ей.

Еще в бытность джунни, я наткнулся на милейшую интерактивную обучалку по селекторам CSS: CSS Diner. Кто не знает — обязательно посмотрите, эстетический кайф гарантирован. Прошел ее минут за 15 на одном дыхании и подумал: а почему бы не сделать что‑то подобное с аналогичной механикой «допиши правильное слово в пропуск в бойлерплейте», только по другой теме? Сходу на ум ничего не пришло, но идею я запомнил.

Три года спустя я решил изучить React, написав на нем какой‑нибудь пет‑проект (имхо, лучший способ изучить новую технологию/язык). Тут‑то я и вспомнил про CSS Diner. Осталось только найти подходящую тему, где эта механика бы зашла.

Когда Java-приложение внезапно начинает «подвисать», причина почти всегда кроется в прозаичных деталях: неоптимизированных циклах, неудачном выборе коллекций, забытом кэше или агрессивном GC. В этой статье — 10 практических техник, которые помогут выжать максимум из JVM без преждевременной микрооптимизации и шаманства. Только доказавшие свою эффективность подходы, которые реально работают в проде — от финтеха до высоконагруженных API.

В своей предыдущей статье [перевод на Хабре] я говорил о множестве недостатков C++, которые, по сути, устранил Rust. Благодаря этому код теперь легко использовать правильно и сложно использовать неверно. Я не говорил о безопасности по памяти, просто привёл пример того, что пользователь функции не может случайно поменять местами аргументы количества и цены.

На написание статьи меня вдохновил доклад Мэтта Годболта о том, как можно сделать интерфейсы C++ более надёжными: Correct by Construction: APIs That Are Easy to Use and Hard to Misuse. Вам стоит его посмотреть!

В той статье я сказал, что Rust гораздо лучше помогает разработчику, возможно, благодаря тому, что у него были десятки лет, чтобы учиться. В конце концов, первая версия C++ была выпущена в начале 80-х, а Rust — в начале 2010-х. Если дать C++ несколько десятков лет для обучения, то, разумеется, появятся новые структуры, которые будут обладать высоким качеством и которые сложно использовать неправильно.

Но так ли это?

В сентябре 2025 года Яндекс и ИТМО открывают онлайн-магистратуру «Фронтенд- и бэкенд-разработка». Анастасия Ждановская, руководитель программы со стороны Яндекса, рассказала, как устроена магистратура для начинающих и опытных программистов, что входит в программу, как создаются учебные материалы и как на неё поступить.

Привет, Хабр! Я — Максим Шитилов, продуктовый аналитик в каршеринг-сервисе Ситидрайв. Каждый день мы обрабатываем большие объёмы данных, и ClickHouse — один из наших ключевых инструментов. Если вы когда-либо пытались связать события с временными интервалами или рассчитать метрику за определённое окно после события, то наверняка сталкивались с типичной конструкцией на self-join. Вроде бы работает, но запрос становится громоздким, ресурсоёмким и плохо масштабируется.

В этой статье я расскажу, как решать такие задачи проще и эффективнее — с помощью массивов, arrayFilter и arrayMap. Покажу, как отказаться от self-join’ов без потери точности, ускорить обработку и упростить код. Примеры — из реальных бизнес-кейсов: телеметрия, аренды, GMV и события, которые нужно связать между собой по времени. Так как схожих решений на просторах интернета я не нашёл, предлагаю назвать этот подход «Array Join Pattern». Если метод окажется полезным для сообщества, то такой паттерн легко будет найти другим аналитикам и девам.

Привет, Хабр!

Когда java -jar цинично игнорирует ваш -cp, хочется грустить, но спокойствие, сегодня рассмотрим, почему так происходит и как это обойти.

Любой, кто хоть раз пытался «по-быстрому» проанализировать CSV-файл или прототип БД, сталкивался с выбором из неудобств: открывать в Excel, запускать Jupyter, возиться с pandas, или поднимать Postgres/ClickHouse ради пары запросов. Мне показалось странным, что в 2025 году до сих пор нет удобной zero-setup SQL-песочницы для локальных данных.

Так родился PondPilot - open-source инструмент для анализа данных, работающий прямо в браузере, без серверов и настройки.

Всем привет! Меня зовут Дмитрий, и я занимаюсь веб-разработкой в IT-компании Intelsy, работая как на аутсорс-, так и на аутстафф-проектах. В своей работе я постоянно сталкиваюсь с задачами, связанными с датами и временем, и давно заметил, что стандартный объект Date в JavaScript часто доставляет много неудобств.

Мне захотелось разобраться, почему так происходит и какие современные решения помогают упростить эту работу. Это привело меня к изучению нового API Temporal — перспективного инструмента для более точной и удобной работы с датой, временем и часовыми поясами.

Хочу поделиться идеей, как сделать признание в любви особенным, запоминающимся и искренним, не прибегая к классическим цветам или банальным текстам в телеграме/вацапе на миллиард строк. Я расскажу про интерактивный веб-сайтик, который можно создать своими руками, чтобы передать свои чувства. Это не просто слова, а целая история, которая разворачивается на экране, погружая человека в атмосферу тепла и эмоций. Код, который я приложил, пример такого проекта, и сейчас я объясню, как он работает и почему это может стать идеальным способом признаться в любви.

Хочу поделиться идеей, как сделать признание в любви особенным, запоминающимся и искренним, не прибегая к классическим цветам или банальным текстам в телеграме/вацапе на миллиард строк. Я расскажу про интерактивный веб-сайтик, который можно создать своими руками, чтобы передать свои чувства. Это не просто слова, а целая история, которая разворачивается на экране, погружая человека в атмосферу тепла и эмоций. Код, который я приложил, пример такого проекта, и сейчас я объясню, как он работает и почему это может стать идеальным способом признаться в любви.

В первой части статьи с помощью инструмента Jmix AI Assistant начато создание системы для проведения онлайн курсов.

Были сгенерированы сценарии использования (use cases), разработана UML-диаграмма в формате PlantUML для этих use cases, разработана доменная модель для системы и ее реализация на JMIX. Далее все классы разбиты по пакетам.

Продолжим эксперименты по разработке кода с помощью Jmix AI Assistant, включая следующие:

- Генерация класса, заполняющего доменную модель тестовыми данными

- Генерация REST API для модели домена, включая создание контроллеров и REST сервисов

- Генерация пользовательского интерфейса

Команда Spring АйО перевела статью про новую версию AOT-репозиториев, которые позволяют генерировать реализацию методов запросов на этапе сборки. Это ускоряет запуск приложений, снижает потребление памяти и делает поведение репозиториев более прозрачным для разработчиков.

В этом материале познакомимся с таким пакетом как Webpack Bundle Analyzer, который позволяет наглядно увидеть из каких частей состоит проект. В качестве тестового проекта использована сборка на базе Next.js 15-й версии с app router.

В этой статье поговорим о не самом гламурном, но жизненно важном — маскировании данных. Маскирование может касаться имён, телефонов, номеров карт, медицинских диагнозов и другой чувствительной информации. Если ваша компания до сих пор передает данные подрядчикам или аналитикам как они есть в базе, это в один «прекрасный» момент обязательно обернётся репутационной или финансовой проблемой для бизнеса.

В этой статье разберём, зачем нужно маскирование, какие данные требуют защиты, и представим opensource-инструмент, который поможет решить эти задачи гибко и эффективно.

Привет, Хабр (и просто случайные читатели, зашедшие сюда в поисках истины или интересной статейки на пару минут)!

Сегодня я расскажу вам историю о том, как я провёл полгода в тесных объятиях «1С: Кабинет сотрудника» на новой технологии 1С:Элемент — системы, которая обещала сделать кадровый документооборот простым, как бутерброд с колбасой. Но, как выяснилось, бутерброд этот оказался с сюрпризом… то ли огурцом, то ли гвоздём.

Привет, Хабр!

position: sticky — штука, которая превращает relative-элемент в fixed-элемент, как только он доезжает до заданного инсет-порога, и отлипает в момент, когда скроллинг выталкивает родителя за край.

Работает круто, пока вы не включите overflow, не забудете задать top, не положите элемент в flex c align-items: stretch, не сделаете таблицу из <thead> и не упрётесь в кейс с вложенными скролл-контейнерами.

Привет, Хабр!

В этой статье рассмотрим, почему безобидная строчка await fetch() неожиданно превращается в тормоз, где именно она зарывает драгоценные миллисекунды — и что можно сделать с этим.

Мне 25, последние несколько лет я работаю в аналитическом отделе одного из департаментов Правительства города Москвы. Занимаюсь сведением бесконечных таблиц с регулярной отчетностью и подготовкой презентаций на самые разнообразные сюжеты.

Назвать ту работу — работой мечты, сложно, как ни крути. Трудозатраты на сбор, обработку и визуализацию информации были так велики, что уход с работы в десять вечера был для меня настоящим праздником. Именно этот «спартанский» опыт вкупе с желанием доказать себе, что разобраться можно в чем угодно, побудил меня к изучению доселе неведомого для мира баз данных, языка запросов SQL, BI и ETL инструментов.

Как вы, возможно, уже поняли, в аналитику я попал не по зову сердца, а по воле случая. Хантер Томпсон внутри меня, конечно, предпочел бы писать колонки в модные журналы, вести собственный блог о литературе или теннисе, в который я играю с детства, ну или посвятить себя еще какой-то творческой ерундистике, окрыляющей не хуже Red Bull Cola. Не смейтесь, исчезновение этого напитка с полок магазинов стало для меня в свое время настоящей трагедией.

Увы, каждый раз, находясь в поиске работы, здравый смысл неустанно напоминал мне о том, что он — главный враг творчества (Пабло Пикассо был во многом прав), а карьера фрилансера, вернее всего, приведет меня на социальное дно, нежели чем на вершину карьерной лестницы.

Итак, осознание того, что автоматизация процессов востребована на рынке и облегчает собственное существование, становится стартовой точкой долгого пути от полного непонимания азов работы с базами данных до уверенного владения всеми необходимыми инструментами для управления подразделением, обеспечивающим data-driven подход к решению задач внутри компании.

¹ …просто потому, что другого варианта добиться необходимого результата тупо не существует.
² и да, довольно-таки глубоко.
³ нет, серьёзно!

Давайте рассмотрим следующий бизнесовый кейс.

Дано: реально большие данные. Очень много датасетов по много терабайтов каждый, — в сумме объём тянет на петабайты. Лежат в облаке, но это не важно. Важно, что мы эти данные покупаем в «сыром» виде, каким-то образом «готовим», а потом перепродаём конечному потребителю.

Требуется: при подготовке каждого из датасетов разделить его согласно значениям одного или нескольких полей, составляющих его записи, на несколько. И это одна из особенно часто встречающихся в нашем процессе операций.

Довольно-таки сложный, продвинутый ETL у нас. Поясню на типичном примере.