Hacker News Digest

Grayskull — это компактная библиотека компьютерного зрения на C без зависимостей, созданная специально для встраиваемых систем, дронов и робототехники. Её минималистичный дизайн позволяет использовать даже на устройствах с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом функциональность для базовых задач компьютерного зрения. Библиотека фокусируется на эффективности и простоте интеграции в существующие проекты.

Разработчики позиционируют grayskull как альтернативу более тяжёлым решениям, подчёркивая её лёгкость и универсальность. Ключевое преимущество — отсутствие внешних зависимостей, что упрощает компиляцию и развертывание на различных платформах. Библиотека идеально подходит для проектов, где важна производительность и минимальный размер исполняемого кода.

• Пользователи обсуждали, что вместо использования готовых библиотек вроде OpenCV, они предпочитают реализовывать алгоритмы с нуля на C, чтобы лучше понять, что происходит под капотом.
• Участник поделился опытом попытки написать собственную реализацию OpenCV на C, но проект был приостановлен из-за потери интереса к компьютерному зрению.
• Другой участник упомянул, что вместо того, чтобы изучать готовые решения, он предпочитает читать исходный код, чтобы понять, как работает алгоритм.
• Была также поднята тема того, что вместо использования готовых решений, лучше уделять время изучению основ и первопричин.
• Участники сошлись на том, что важно понимать, что стоит за конкретной техникой или инструментом, и что важно не просто использовать инструмент, но и понимать, как он работает.

Автор сократил свои расходы на облачные услуги в 10 раз, переведя все проекты с AWS на самостоятельное хостинг, при этом улучшив производительность в 2 раза. Его месячный счет AWS снизился с $1,400 до менее $120, а инфраструктура стала мощнее. Автор утверждает, что страх перед управлением серверами обходится компаниям в 10 раз дороже, чем необходимо.

Многие разработчики в индустрии облаков заинтересованы в сохранении компаний на облачных платформах, так как их зарплаты зависят от сложности инфраструктуры. Облачные инженеры и DevOps специалисты не чувствуют финансовой боли от переплат, так как тратят чужие деньги, и заинтересованы в поддержании vendor lock-in.

Перейдя на Hetzner, автор получил доступ к серверам с 80 ядрами менее чем за $190 в месяц, в то время как аналогичные экземпляры в AWS стоят $2,500-$3,500 (в 13-18 раз дороже). Даже с резервированием экземпляров AWS остается в 7 раз дороже. Для небольших проектов доступны VPS с 8 ядрами и 32 ГБ ОЗУ за $50 в месяц.

• Обсуждение в основном свелось к тому, что для большинства проектов хостинг в облаке (AWS, GCP, Azure) в 2024 году оказывается дороже, чем аренда bare-metal в Hetzner/OVH, и что это не всегда оправдано.
• Участники споров подчеркнули, что «облако» всё ещё полезно для MVP, стартапов и сценариев с непредсказуемым трафиком, но при этом критикуют его стоимость для устойчивых рабочих нагрузок.
• Несколько человек упомянули, что большие компании могут позволить себе облако, потому что у них есть команды и бюджет на инфраструктуру и DevOps, тогда как мелкий бизнес и индивидуальные разработчики вынуждены искать более дешёвые решения.
• Также было отмечено, что важно различать «облако» как способ разработки (CI/CD, managed services) и как способ хостинга (IaaS), и что первое может быть дешевле, чем второе.

Предоставленный фрагмент представляет собой навигационное меню и футер официального сайта YouTube, не содержащего основного контента статьи. В меню представлены ссылки на ключевые разделы платформы: информацию о компании, пресс-релизы, авторские права, контакты, ресурсы для создателей контента, рекламные возможности, разработчикам, а также юридические документы (условия использования, политику конфиденциальности, правила и безопасность).

В футере указано, что YouTube принадлежит компании Google LLC, и приведена ссылка на страницу "Как работает YouTube", объясняющая принципы функционирования платформы. Отсутствует какая-либо новостная или аналитическая информация, которая могла бы быть предметом пересказа. Данные элементы являются стандартными компонентами веб-сайта и не содержат самостоятельного смыслового содержания для анализа.

• Пользователи обсуждают, что порошковые моющие средства оказываются дешевле капсул, но при этом требуют точного дозирования и могут привести к перерасходу, тогда как капсулы удобнее и экономичнее в использовании.
• Некоторые участники отмечают, что в их регионе порошковые средства трудно найти, и они вынуждены использовать капсулы, хотя они предпочли бы использовать порошок.
• Обсуждается, что капсулы могут быть дороже, но при этом не всегда обеспечивают лучшее качество мытья, и что важнее всего правильно использовать посудомоечную машину и выбирать подходящий режим.
• Участники также обсуждают, что важно следовать инструкциям производителя и использовать предварительную мойку, если это необходимо, и что важно правильно загружать посудомоечную машину и не перегружать ее.
• В конце концов, участники соглашаются, что выбор между порошком и капсулами в первую очередь зависит от личных предпочтений, привычек и доступности продуктов в регионе, но что важно помнить, что правильное использование посудомоечной машины и выбор подходящего режима имеет критическое значение для эффективности мытья и экономии воды и электроэнергии.

Дизеринг возник из-за ограниченных вычислительных ресурсов в ранние дни компьютеров. Когда память была дефицитом, изображения использовали ограниченные палитры и низкую глубину цвета, что создавало резкие ступени вместо плавных градиентов. Дизеринг обманывает наш глаз, заставляя видеть больше цветов, чем существует на самом деле, за счет добавления шума с соседними цветами. Это работает благодаря пространственному усреднению - наш глаз воспринимает среднее значение в небольшой области.

Основные методы дизеринга - упорядоченный с использованием матрицы порогов (как 2x2 матрица Байера) и диффузия ошибок (алгоритм Флойда-Стейнберга). В первом случае изображение делится на блоки пикселей, которые сравниваются с картой порогов. Во втором - ошибка между исходным и новым значением пикселя распределяется на соседние пиксели с определенными весами. Сегодня дизеринг в основном является ретро-эстетикой, так как современные системы поддерживают высокую глубину цвета.

• Исторический контекст: Дизеринг ассоциируется с тестовым изображением красного ара из Википедии (Adrian Pingstone, 2004).
• Современное применение: Техника актуальна в играх (Return of the Obra Dinn, Portal 2) и рендеринге для борьбы с видимыми полосами градиентов в 8-битных каналах.
• Техническая необходимость: Дизеринг предотвращает артефакты квантования в аудио (шумовое формирование) и графике, особенно в монохромных градиентах.
• Альтернативное использование: Метод применяется для эстетических целей (например, упорядоченная Bayer-матрица) или как прозрачность в играх (Mario Odyssey).
• Параллели с аудио: Дизеринг используется в цифровой обработке звука для снижения шума квантизации даже в высококачественном аудио.

Way to undermine an interesting product launch through poorly chosen language:> Let’s be frank the single‑player notebook has felt outdated for a while now. We’re open‑sourcing its successor. Jupyter belongs in the hall of great ideas — alongside “Hello, world.” and “View Source.

Cognition представила Windsurf Codemaps — AI-аннотированные структурные карты кода, которые помогают разработчикам понимать свои проекты перед тем, как вносить изменения. В отличие от большинства AI-инструментов, которые увеличивают разрыв между программистом и его кодом, Codemaps нацелены на углубление понимания. Как отмечает Пол Грэм: "Ваш код — это ваше понимание проблемы, которую вы исследуете. Только когда код у вас в голове, вы действительно понимаете проблему". Новая функция основана на SWE-1.5 и Claude Sonnet 4.5, предлагая два режима работы: быстрый и интеллектуальный.

Проблема понимания кода стоит остро: новым разработчикам требуется 3-9 месяцев для полного освоения проекта, а старшие специалисты тратят более 5 часов в неделю на помощь коллегам. По данным Stripe, поддержка легаси-кода — главный фактор, снижающий продуктивность. Codemaps решает эту задачу, позволяя создавать контекстные карты кода по запросу для конкретных задач. Это следующий шаг после Ask Devin и DeepWiki, делающий процесс онбординга и навигации по кодовой базе более эффективным.

• Обсуждение в основном вращается вокруг трёх тем: визуализация кода (CodeMaps), инструментов вроде Windsurf и Cursor, а также влияние LLM на понимание и навигацию по коду.
• Участники обсуждают, насколько полезны визуализации кода в больших кодовых базах и как они справляются с контекстом и бизнес-логикой.
• Также поднимается вопрос о том, что такие инструменты могут быть полезны для онбординга в новых кодовых базах, но критики утверждают, что без контекста эти визуализации не имеют ценности.
• Некоторые участники высказывают мнение, что вместо того, чтобы полагаться на визуализации, разработчики должны уделять внимание созданию и поддержанию хорошей документации.
• Обсуждение также затрагивает влияние инструментов на продуктивность и то, как они могут быть использованы в больших и сложных кодовых базах.

Just because something is expensive doesn’t mean you should short it via puts as Burry had done. Both Palantir and Nvidia have high IVs. You’re paying for that. You’re much better off looking for cheaper puts on securities with enough correlation. Since Volmageddon and pandemic c

Проект NoLongerEvil-Thermostat предлагает решение для владельцев заблокированных термостатов Nest первого и второго поколения. Когда Google приобрел Nest и прекратил поддержку старых устройств, многие пользователи столкнулись с "кирпичами" - неработающими термостатами, которые невозможно было использовать. Этот проект позволяет вернуть к жизни такие устройства, предлагая альтернативное прошивающее ПО без привязки к серверам Google.

Проект позиционируется как "на 100% менее зловещий" по сравнению с оригинальным ПО Nest, которое собирало данные о пользователях и требовало постоянного подключения к облаку. Решение позволяет полностью автономно управлять термостатом, сохраняя при этом все его базовые функции. Код проекта открыт, что дает пользователям контроль над своими устройствами и защиту от потенциального слежения. Для установки требуется лишь базовые технические навыки и доступ к микроконтроллеру.

• Google превратила устройства Nest в электронный мусор, выключив их из облака, что вызвало волну негодования и поиск альтернатив.
• Появился проект, предлагающий альтернативную прошивку и серверную часть, но он не открывает исходный код, что вызывает вопросы о доверии и безопасности.
• Пользователи обсуждают, что делать с устройствами Nest, которые теперь не работают, и обсуждают, какие альтернативы существуют, включая такие, которые не требуют облачных сервисов.
• Обсуждается, что компании, которые производят устройства, не предоставляют достаточно информации о том, что делать с устройствами, которые они производят, и что это может привести к электронному мусору.
• Участники обсуждения также поднимают вопрос о том, что делать с устройствами, которые теперь не работают, и обсуждают, какие альтернативы существуют, включая такие, которые не требуют облачных сервисов.

Plexe AI представляет собой платформу, позволяющую создавать ML-модели с помощью простых текстовых запросов. Стартап, поддержанный Y Combinator (YC Spring 2025), предлагает полный цикл от идеи до внедрения: подключение данных, создание моделей, дашборды и API. Платформа обеспечивает полную прозрачность работы с понятными метриками производительности и деталями обучения. Особенность сервиса — способность превращать бизнес-задачи в готовые к использованию ML-решения всего за несколько шагов.

Компания специализируется на отраслевых решениях для финансов, электронной коммерции, логистики и кибербезопасности. Среди ключевых кеймов — обнаружение мошенничества (средний уровень всего 1%), кредитное скоринг и прогнозирование оттока клиентов. Plexe AI был включен в топ-10 самых интересных AI-стартапов от Business Insider на YC Spring 2025, что подтверждает инновационность подхода. Платформа позиционируется как инструмент, делающий искусственный интеллект доступным для любого бизнеса без необходимости глубоких технических знаний.

• Пользователи задают вопросы о поддержке различных типов данных, времени обучения, предобработке данных, экспорте анализа и т.д.
• Подчеркнуто, что в настоящее время поддерживаются только табличные данные, но в будущем планируется добавить поддержку для изображений, текста и аудио.
• Обсуждается, как платформа обрабатывает предобработку и разметку данных, а также то, что экспорт анализа не включает код, который может быть важен для воспроизведения результатов.
• Уточняется, что стоимость определяется как сумма токенов, хранения данных и вычислений.
• Подтверждается, что продукт ориентирован на не-ML пользователей и упрощает весь процесс, в отличии от других инструментов, которые предполагают, что пользователь сам будет управлять этим процессом.

XDP (eXpress Data Path) — самый быстрый фреймворк для обработки пакетов в Linux, но изначально работал только для входящего трафика. Компания Loophole Labs обнаружила лазейку, позволяющую использовать XDP для исходящего трафика, exploiting уязвимость в том, как ядро Linux определяет направление пакета. Их решение обеспечивает в 10 раз лучшую производительность, чем текущие альтернативы, работает с существующими Docker/Kubernetes контейнерами и не требует модификаций ядра.

При обработке трафика со скоростью сотни гигабит в секунду во время миграции контейнеров и ВМ, XDP достигает скорости линии связи (line-rate), в то время как Traffic Control (TC) ограничен всего 21Gbps на исходящем трафике. Это критически важно для их инфраструктуры, где каждая CPU-единица имеет значение. Решение позволяет обрабатывать пакеты на максимальной скорости сетевого интерфейса, будь то 20Gbps или 200Gbps, без каких-либо изменений в существующей инфраструктуре.

• XDP для egress – авторы используют виртуальные интерфейсы veth, чтобы заставить XDP обрабатывать исходящий трафик, что позволяет достичь 10-кратного прироста пропускной способности по сравнению с iptables/TC, при этом оставаясь совместимым с контейнерами и Kubernetes.
• производительность и совместимость – тесты показывают, что при использовании XDP для обработки исходящих пакетов достигается 20-ти кратное увеличение пропускной способности по сравнению с iptables/TC, при этом не требуется никаких изменений в контейнере или оркестраторе.
• почему не DPDK? – авторы отмечают, что DPDK требует специального драйвера и не может быть использован в контейнерах без привилегий, в то время как XDP работает в любом месте, где работает Linux kernel, и не требует специального оборудования.
• будущее: TC и eBPF – вместо того, чтобы продолжать использовать устаревший TC, сообщество может перейти на eBPF, что позволит в будущем использовать более продвинутые функции, такие как socket фильтры, которые могут быть реализованы в пространстве имен.