#AI

✨ 7 лучших нейросетей для создания видео в 2025

Устали от бесконечных туториалов по видеомонтажу? Теперь можно просто описать идею — и получить готовый ролик


📎 ТОП-7 AI-сервисов:

1. BotHub (Veo 2)
• Модель от Google
• Понимает русский язык
• 5-8 секунд видео
• 600₽/месяц за премиум

2. Sora в Bing (бесплатно!)
• 10 роликов на старт
• +5 баллов за каждый поиск в Bing
• Только вертикальный формат

3. Hailuo
• Китайская разработка MiniMax
• 1100 кредитов при регистрации
• $9.99/месяц без вотермарки

4. Kling
• 366 кредитов в месяц бесплатно
• Негативные промпты
• Генерация до суток (минус!)

5. Pika
• 80 кредитов ежемесячно
• 5-10 секунд анимации
• $28/месяц за Pro

6. Genmo
• 200 единиц энергии в месяц
• Модели Mochi и Replay
• $10/месяц за Lite

7. Runway
• Бесплатно только по фото
• Gen-4 и Gen-3 модели
• $15/месяц за полный доступ


💭 Вывод

Технологии впечатляют, но пока что видео получаются без души. Настоящее творчество всё ещё за человеком — мы создаём идеи, контекст и эмоции.

А вы уже пробовали генерировать видео с ИИ? Поделитесь опытом! ⬇️


🎙 Новости

📝 База вопросов

#Linux

Почему SSH-ключи безопаснее паролей в Linux?

Пароли уязвимы к взлому: их можно подобрать, украсть или перехватить. SSH-ключи решают эти проблемы за счёт криптографии.

Почему ключи лучше?
🔸Стойкость – ключи (2048+ бит) невозможно подобрать, в отличие от паролей.
🔸Без передачи секрета – приватный ключ остаётся у вас, сервер проверяет только подпись.
🔸Защита от утечек – даже если сервер взломают, ключ не украдут.
🔸Удобство – не нужно запоминать сложные пароли, доступ автоматизируется.


✳️Как перейти на SSH-ключи?

1. Генерация ключа:

ssh-keygen -t ed25519  

2. Копирование на сервер:

ssh-copy-id user@server  

3. Отключение паролей в /etc/ssh/sshd_config:

PasswordAuthentication no  

✔️ Статистика
• 81% взломов – из-за слабых паролей.
• Атаки на SSH начинаются уже через 10 минут после поднятия сервера.


💡Совет
Храните приватные ключи в менеджерах паролей (например, Selectel Secrets) и защищайте их парольной фразой.

Откажитесь от паролей – используйте ключи!


🎙 Новости

📝 База вопросов

📝 Подсказка для собеседований: ИИ и МО

Что такое ИИ?

Искусственный интеллект — область компьютерной науки для создания интеллектуальных агентов, способных обучаться, рассуждать и действовать автономно. Чаще всего разрабатывается на Python.


Ключевые понятия:

🔹Машинное обучение — алгоритмы для обучения на данных без явного программирования

🔹Глубокое обучение — нейронные сети с несколькими слоями

🔹NLP — обработка естественного языка

🔹Computer Vision — интерпретация визуальной информации


Применение ИИ:

🔸Здравоохранение — анализ медизображений, диагностика

🔸Финансы — прогнозы рынка, выявление мошенничества

🔸Автономные ТС — беспилотники

🔸Обслуживание клиентов — чат-боты 24/7

🔸Развлечения — игры, рекомендательные системы


Типы МО:

▫️Контролируемое — обучение на помеченных данных (есть правильные ответы)

▫️Неконтролируемое — поиск закономерностей в непомеченных данных

▫️С подкреплением — обучение через вознаграждения в среде


Популярные алгоритмы:

▪️Линейная/логистическая регрессия

▪️Деревья решений, случайный лес

▪️SVM (машины опорных векторов)

▪️Нейронные сети


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

📎 RPG за гранью разума: когда жанр ломает собственные правила

Жанр RPG давно перестал ограничиваться эльфами, драконами и спасением мира. Некоторые разработчики создают игры, которые ломают все шаблоны — от сюрреалистичных историй до механик, которые заставляют пересмотреть само понятие ролевой игры. Эти проекты могут показаться безумными, но именно они толкают индустрию вперед и открывают новые горизонты для интерактивного повествования.


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

🥇 Новый Guru Android в YeaHub!

Мы рады представить нового эксперта в нашей команде! К YeaHub присоединился опытный Android-разработчик и ментор, который вместе с учениками будет разрабатывать Open Source-версию мобильного приложения YeaHub. Код открыт в нашем репозитории.

В качестве Guru (эксперта) он:
- Будет улучшать контент по Android-разработке
- Добавлять новые вопросы и коллекции
- Публиковать авторские посты и гайды на канале

✈️ Блог Антона 📹 YouTube Канал

И это только начало! В планах привлечь Guru (Экспертов) по каждому направлению!

Спасибо, что остаетесь с нами — мы продолжаем прокачивать продукт 💪
Пробуйте, тестируйте, делитесь обратной связью!

👍 Обучайтесь, общайтесь, растите вместе с https://yeahub.ru

#IT

📎 Мечта каждого разработчика — создать продукт, который будет приносить стабильный доход. Но почему большинство побочных проектов так и остаются в папке "pet projects" и никогда не монетизируются?

Опытный инди-разработчик с 25-летним стажем делится болезненными, но честными инсайтами о том, что на самом деле нужно для успешной монетизации. Спойлер: дело не в коде.

В статье вы узнаете:

- Почему отличная идея и качественный код — это еще не бизнес
- Как правильно исследовать рынок перед написанием первой строки кода
- Платформы vs SaaS: что выбрать инди-разработчику
- Конкретные маркетинговые каналы, которые реально работают
- Секрет выбора прибыльной ниши

Особенно ценно: автор рассказывает о своих провалах и объясняет, когда нужно "убить" проект без сожалений.

Если вы разработчик, который хоть раз думал о создании собственного продукта — эта статья обязательна к прочтению.


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Tech

🌤 Революция в прогнозах погоды: как обычные пользователи делают их точнее

Каждый день миллионы людей проверяют прогноз погоды, планируя свой день. Но почему приложение иногда так сильно ошибается? Яндекс представил технологию OmniCast, которая кардинально меняет подход к прогнозированию.


➕ Проблема "городского острова тепла"

Представьте: вы живете в центре Екатеринбурга, а ближайшая метеостанция — в аэропорту Кольцово, в 20 км от города. Утром в мороз разница температур может достигать 13 градусов!

Традиционные метеостанции:
- Их мало — несколько на крупный город
- Редко обновляются — раз в 3 часа в городах, раз в полчаса в аэропортах


➕ Как работает OmniCast

🔸Краудсорсинг метеоданных

Любой пользователь может подключить свою персональную метеостанцию через API. Результат:
- Данные о температуре поступают в 36 раз чаще
- Разрешение прогноза улучшилось в 16 раз — до 500×500 метров
- В некоторых районах точность до квартала


🔸Математическая магия

Фильтр Калмана находит оптимальный баланс между прогнозом ML-модели и реальными измерениями, учитывая:
- Доверие к каждому источнику данных
- Расстояние от метеостанции до точки прогноза
- Рельеф местности и высоту


Обработка 100 000+ измерений каждые 5 минут через распределенные вычисления MapReduce — Земля делится на участки, каждый обрабатывается параллельно.


➕ Что это дает пользователям

Точные прогнозы "здесь и сейчас" — больше никаких ситуаций, когда приложение показывает +5°C, а на улице -8°C.

Учет локальных особенностей — система понимает, что температура в разных частях города отличается из-за застройки, парков и водоемов.


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Tech

Нашла классную схему архитектуры URL-сокращателя — не тот примитивный "сделал за вечер", а реальная production-система.

Что в архитектуре:

Слой сервисов:
- Auth Service (JWT/PASETO)
- Shortener Service (генерация URL)
- Redirector Service (обработка переходов)
- Analytics Service (метрики кликов)

Хранение данных:
- PostgreSQL — основная база с индексами
- Redis — L1 кеш для быстрых ответов (1ms)
- ElasticSearch — поиск по URL
- ClickHouse — аналитика больших данных

Фоновые процессы:
- Search Worker — индексация URL
- Expiry Worker — очистка устаревших ссылок
- Notification Service — уведомления
- Event Queue — асинхронная обработка

Надежность:
- Load Balancer для распределения нагрузки
- Rate limiting на API Gateway
- Event-driven архитектура
- Graceful degradation при сбоях

Производительность:
99.9% uptime, кеш отвечает за 1ms, поддерживает миллионы запросов в секунду.

Вот что значит думать о production с самого начала — микросервисы, отказоустойчивость, горизонтальное масштабирование. Такую схему не стыдно показать на собеседовании.


📎 PDF

🎙 Новости

📝 База вопросов

🔥 Автоматизация поиска работы: как разослать 250 откликов за 20 минут

Поиск работы — это бесконечный цикл копипаста одинаковой информации и написания сопроводительных писем, которые должны звучать как мольба, но не слишком очевидная.

Один разработчик решил автоматизировать весь процесс при помощи Python и создал систему, которая позволила ему разослать 250 откликов за 20 минут.


Почему процесс отклика на вакансии сломан

Каждый отклик представляет собой одинаковый паттерн:
- Поиск подходящих вакансий
- Проверка соответствия навыков
- Изучение информации о компании (большинство пропускает)
- Отправка резюме + сопроводительного письма
- Бесконечное ожидание ответа

Это как скучная видеоигра, где ты повторяешь один квест в надежде на разные результаты.


Техническое решение

Архитектура системы:
- Фронтенд: Next.js с Shadcn UI
- Бэкенд: Express.js + TypeScript
- База данных: MongoDB
- Очереди: Redis для фоновых задач
- ИИ: Модульная интеграция с LLM


Конвейер обработки:

1. Сбор данных — ручное копирование HTML с досок вакансий
2. Парсинг — извлечение структурированных данных через Cheerio
3. Получение деталей — автоматические запросы к страницам вакансий (с паузами 2-3 сек)
4. ИИ-обработка — превращение HTML в чистые данные через промпты
5. Генерация писем — персонализированные сопроводительные письма
6. Отправка — массовая рассылка через SMTP


Ключевые особенности

Система кампаний: каждая кампания изолирована, работает с конкретной доской вакансий

Безопасность: выполнение скриптов в изолированной среде vm2

Персонализация: ИИ сопоставляет навыки из резюме с требованиями вакансии


Полный код и демо доступны на jaas.fun


🎙 Новости

📝 База вопросов

#Tech

📎 Когда видео весит как слон, а отправить нужно вчера

Знакомая ситуация? Сняли крутое видео, а WhatsApp отказывается его отправлять. Email ругается на размер. Instagram сжимает до неузнаваемости.


А что если бы существовал способ уменьшить размер, но оставить качество?

SqueezeVid работает прямо в браузере — никаких скачиваний, регистраций и ожиданий. Просто перетащили файл, выбрали настройки, готово.

И да, ваше видео остается только у вас. Не на чьих-то серверах, не в облаке незнакомой компании. На вашем устройстве.


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#AI

Как галлюцинируют нейросети: знакомьтесь с DeepDream

Оказывается, нейросети могут галлюцинировать почти как человеческий мозг! И это не просто красивая метафора.

DeepDream — это алгоритм, который заставляет нейросеть "видеть" то, чего на самом деле нет. Принцип работы поразительно похож на то, как галлюциногены воздействуют на человеческий мозг: они перегружают рецепторы, а DeepDream чрезмерно стимулирует определенные слои нейросети.


Как это работает?

1. Выбираем слой в обученной нейросети
2. Максимально активируем его с помощью градиентного подъема
3. Изменяем изображение так, чтобы оно содержало все признаки, которые ищет этот слой
4. Повторяем процесс несколько раз

Результат? Сеть начинает "видеть" собак в медузах, лица в облаках, машины в абстрактных узорах. Получаются психоделические, сноподобные изображения.

Практическая польза:

✅ Визуализация того, что "понимает" нейросеть
✅ Отладка моделей и поиск ошибок
✅ Объяснение принятия решений ИИ
✅ Выявление проблем в данных обучения


Интересный факт: С помощью DeepDream обнаружили, что некоторые сети могут распознавать штанги только когда на изображении есть тяжелоатлет — из-за корреляции в данных обучения!


Это отличный пример того, как методы из одной области (изучение галлюцинаций) помогают понять и улучшить технологии в другой области (машинное обучение).


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Госуслуги

📎Стоит ли доверять новым IT-сертификатам от Госуслуг? Разбор изнутри

С 31 мая Госуслуги запустили платформу для подтверждения IT-компетенций — бесплатное тестирование, которое обещает помочь работодателям лучше оценивать кандидатов, а соискателям — получить преимущество при трудоустройстве.

В статье — честный разбор всех подводных камней системы, от неожиданного партнерства с HeadHunter до вопросов безопасности данных, плюс практические выводы для HR-менеджеров и руководителей IT-отделов.


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Python

📎Python и веб-разработка: краткое руководство

Python стал одним из самых популярных языков программирования благодаря развитию машинного обучения, анализа данных и веб-приложений. Разработчики выбирают его из-за богатой экосистемы библиотек, простого синтаксиса и универсальности.


Преимущества Python

Python имеет низкий порог входа благодаря синтаксису, основанному на естественном языке. Код структурируется отступами, что делает его читаемым даже для начинающих разработчиков.

Обширная экосистема включает библиотеки для любых задач: NumPy и Pandas для анализа данных, SQLAlchemy для работы с базами данных, Pygal для графиков. Разработчики используют готовые решения вместо написания кода с нуля.

Быстрое прототипирование — ключевое преимущество Python. Создание MVP происходит значительно быстрее, что критично для стартапов, которые хотят быстро получить обратную связь от пользователей.


Основные фреймворки

Django — полнофункциональный фреймворк по принципу "batteries included". Предоставляет админ-панель, систему аутентификации, ORM для баз данных и множество других компонентов из коробки. Django используют Instagram, Dropbox и Pinterest для масштабных проектов.

Flask — минималистичный микрофреймворк для максимальной гибкости. Предоставляет только базовые компоненты, позволяя разработчику выбирать дополнительные библиотеки. Идеален для небольших проектов или кастомных решений. Используется Netflix, LinkedIn и Uber.


Полезные библиотеки

Scrapy автоматизирует сбор данных с веб-сайтов. Requests упрощает HTTP-запросы к внешним API. Dash создает интерактивные приложения для визуализации данных. Zappa разворачивает приложения в serverless-архитектуре на AWS Lambda.


Дорожная карта изучения

Начните с HTML/CSS для понимания структуры веб-страниц. Изучите JavaScript для интерактивности на клиенте. Освойте основы Python, затем выберите фреймворк: Django для комплексных проектов, Flask для простых задач. Добавьте работу с базами данных для полноценных приложений.


Первое приложение на Flask

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Hello World!"

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Несколько строк кода создают работающее веб-приложение.

Python открывает широкие возможности в веб-разработке. Начните с основ, выберите подходящий фреймворк и создавайте проекты, постепенно усложняя их.


📎 Статья

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Domains

🔥 TLDX — Генератор и чекер доменов на стероидах

Устал вручную перебирать домены? TLDX делает это за тебя в пару команд!


Что умеет?
✔️Генерит сотни вариантов — подставляет префиксы, суффиксы и сокращения
✔️Проверяет доступность в реальном времени (не надо копировать в whois)
✔️Работает в терминале — никаких лишних кликов, только CLI


Зачем это нужно?

— Если регистрируешь стартап и ищешь короткое имя

— Если переезжаешь с легаси-домена и нужен аналог

— Если тестируешь идеи и хочешь быстро проверить свободные зоны


Как использовать?

1. Ставим через npm:
npm install -g tldx
2. Запускаем поиск:
tldx generate -k "ваш_ключевик"
3. Получаем готовый список свободных доменов

📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Book

📎 Код, который не стыдно показать коллегам

Эта книга не о синтаксисе языков программирования — она о том, как писать код, который будут понимать люди. Потому что через полгода "людьми" станете и вы сами.

Автор разбирает болевые точки, с которыми сталкивается каждый разработчик: как назвать переменную так, чтобы не гадать потом, что она означает? Когда комментарий действительно нужен, а когда он только мешает? Как работать с legacy-кодом, не сойдя с ума?


🎙 Новости

📝 База вопросов

#AI

📎 Дайджест ИИ: когда модели спорят друг с другом

Июнь в мире ИИ запомнился не только техническими прорывами, но и неожиданными событиями: LLM начали публиковать научные статьи в ответ на работы друг друга, а тесты на безопасность превратились в игру в кошки-мышки.

Ключевые события:

Корпоративные войны: Meta переманивает топ-специалистов OpenAI, предлагая невероятные условия

Технические достижения: OpenAI снизили стоимость o3 на 80%, делая продвинутые модели доступнее

Энергетические решения: Meta заключила ядерный контракт до 2047 года для питания дата-центров

Безопасность: Anthropic протестировали модели на склонность к шантажу — результаты неоднозначные

Неожиданный тренд: ИИ-модели начали активно комментировать исследования конкурентов в академических журналах

По меркам индустрии — обычный месяц. По меркам остального мира — научная фантастика становится реальностью.


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Backend

📎 Как веб-серверы обрабатывают запросы: полный разбор

Когда вы нажимаете "Отправить" в браузере, за долю секунды происходит настоящая магия. Ваш запрос проходит сложный путь от клиента до сервера, и большинство разработчиков даже не подозревают, какая механика скрывается за простым app.listen(8000).


Почему это важно знать?

В AWS часто сталкиваешься с ситуациями, когда запросы "исчезают" по пути к серверу. Понимание сетевого стека помогает быстро найти проблему там, где другие разводят руками.


Анатомия сетевого соединения

Все начинается с сокетов — абстракции, которая скрывает сложность TCP/UDP протоколов. Каждый сокет определяется четырьмя параметрами:
- IP источника + порт источника
- IP назначения + порт назначения


Когда сервер запускается, он выполняет последовательность системных вызовов:

1. socket() — создает сокет-дескриптор
2. bind() — привязывает к IP и порту
3. listen() — помечает как слушающий
4. accept() — принимает входящие соединения


Путь HTTP-запроса: 6 ключевых этапов

1. TCP-квитирование
Классическая тройка: SYN → SYN-ACK → ACK. Только после этого данные могут течь.

2. TLS-квитирование (для HTTPS)
Клиент и сервер договариваются о шифрах и обмениваются ключами. Вся дальнейшая передача зашифрована.

3. Чтение из буфера
Запрос попадает в приемный буфер ядра. Приложение вызывает read() или recv(), чтобы переместить данные в пользовательское пространство.

4. Расшифровка
Если включен TLS, данные расшифровываются сессионными ключами. Часто это делает балансировщик нагрузки (TLS-терминация).

5. Парсинг протокола
Поток байтов превращается в понятный HTTP-запрос: метод, заголовки, URI, тело запроса.

6. Декодирование payload
JSON, Protobuf или другой формат превращается в объекты языка программирования.


Практическая польза

Знание этих процессов помогает:
- Оптимизировать производительность (понимать, где узкие места)
- Диагностировать сетевые проблемы
- Грамотно настраивать балансировщики и прокси
- Отвечать на вопросы о масштабировании


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Frontend

📎 Забытые возможности HTML и CSS, которые работают прямо сейчас

В погоне за новыми фреймворками разработчики часто забывают о базовых возможностях HTML и CSS. А зря — многие "древние" техники до сих пор актуальны и решают современные задачи без лишних зависимостей.


Что многие пропускают:
- Семантические элементы HTML5 для лучшей доступности
- CSS Grid и Flexbox для сложных layouts
- Встроенная валидация форм без JavaScript
- CSS-переменные для динамического стилизования
- Intersection Observer для lazy loading

Почему это важно?
Нативные возможности браузеров:
- Работают быстрее внешних библиотек
- Не требуют дополнительных зависимостей
- Имеют лучшую поддержку accessibility
- Более стабильны в долгосрочной перспективе

Возраст технологии не показатель ее бесполезности. Часто самые надежные решения — это те, которые прошли проверку временем и получили широкую поддержку браузеров.


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов

#Performance

📎 Скрытая ловушка mmap: почему async/await не работает как ожидается

Memory-mapped файлы выглядят как идеальное решение: доступ к файлу как к обычному массиву без лишних копирований. Но есть подвох — они могут убить всю конкурентность в async-коде.


Проблема в цифрах

Эксперимент показал шокирующие результаты при чтении 8 файлов по 256 МБ каждый:

- async/await + mmap: 2.5-3 секунды
- 8 потоков + mmap: 0.75-0.8 секунды
- async/await + обычный I/O: 0.62-0.65 секунды

Асинхронная версия с mmap работает как однопоточная — конкурентность полностью исчезает!


Что происходит под капотом?

Memory mapping создает иллюзию, что файл находится в памяти:

let mmapped = unsafe { memmap2::Mmap::map(file)? };
let byte = mmapped[0]; // Выглядит как обычная индексация

Но на самом деле:
1. При первом обращении к странице происходит page fault
2. ОС блокирует поток и загружает данные с диска
3. В это время НЕТ await — исполнитель не может переключиться на другую задачу
4. Весь async runtime замораживается


Коварство скрытой блокировки

Самое опасное — Mmap разыменовывается в &[u8]. Функция получает обычный срез:

fn process_data(data: &[u8]) {
    let value = data[1000]; // Может заблокировать весь runtime!
}

Код не подозревает, что индексация может вызвать I/O блокировку.


Когда mmap действительно быстр

С прогретым кэшем результаты кардинально меняются:
- Холодный кэш: 2.5 секунды
- Прогретый кэш: 0.12 секунды (в 21 раз быстрее!)

Memory mapping отлично работает, когда данные уже в памяти — меньше накладных расходов, чем у обычного I/O.


Практические выводы

✅ Используйте mmap когда:
- Данные помещаются в память
- Работаете с синхронным кодом
- Нужен произвольный доступ к файлу

❌ Избегайте mmap в async/await когда:
- Файлы больше доступной памяти
- Критична отзывчивость системы
- Используете кооперативную многозадачность


Альтернативы для async

Для асинхронного кода лучше использовать:
- tokio::fs::File с явными read().await
- Разбиение больших файлов на чанки
- Предварительная загрузка критичных данных

Memory mapping — мощный инструмент, но в async-мире он может превратить конкурентный код в последовательный. Знание этой особенности поможет избежать неожиданных проблем с производительностью.


📎 Ссылка

🎙 Новости

📝 База вопросов