Каждый айтишник, который хоть раз стоял «на красном» на пустом перекрестке в три часа ночи, думал одно и то же: «Да я бы это за выходные пофиксил».
Рубрика «оптимизация»
Почему нельзя идеально оптимизировать светофоры: дело не в алгоритмах
2026-07-24 в 8:00, admin, рубрики: NP-трудность, зеленая волна, индуцированный спрос, обучение с подкреплением, оптимизация, светофоры, транспортное моделирование, урбанистика, целевая функцияКак мы ускоряли прошивку ESP (спойлер: совы не то, чем кажутся)
2026-07-23 в 7:02, admin, рубрики: esp32, esptool, rom-загрузчик, SPI Flash, uart, wiren board, микроконтроллеры, оптимизация, производство электроники, прошивкаНачалось всё с жалобы от производства: модуль WB-MGE v.3 (шлюз Modbus↔Ethernet на ESP32) слишком долго прошивается на тестовом стенде, и это тормозит линию. Цифры были такие: модбас-часть прошивается за 9,3 секунды, а ESP-часть — ещё за 33. Итого 42 секунды на устройство.
Надо оптимизировать.
Несколько взглядов на кросс-энтропию
2026-07-21 в 12:16, admin, рубрики: оптимизация, теория информации, теория кодирования, энтропияВсем привет! В этой статье я хотел бы попробовать осветить несколько взглядов на кросс-энтропию и попробовать сформировать некоторую интуицию с точки зрения теории информации.
Кросс-энтропия - одна из центральных метрик машинного обучения. Любая задача классификации так или иначе сводится к оптимизации модели через эту метрику. Однако новички нередко задаются вопросом, откуда берётся эта метрика и почему имеет такой вид, так как нередко вне профильных курсов она преподносится как данность.
Вывод через метод максимального правдоподобия
Конвертируем цвета в JS со скоростью 6 миллиардов операций в секунду
2026-07-10 в 13:53, admin, рубрики: canvas, colordx, glsl, gpu, javascript, oklch, WebGL, оптимизация, производительность, фрагментные шейдерыКонвертируем цвета в JS со скоростью 6 миллиардов операций в секунду
В начале этого года я создал @colordx/core, самую быструю JS‑библиотеку для работы с цветом: парсинг различных форматов, конвертация в OKLAB/OKLCH, проверка попадания в P3-гамут и многое другое. Библиотека весит всего 7 КБ и не имеет внешних зависимостей. Высокую скорость обеспечили оптимизации под V8: мономорфизм, скрытые классы, ноль лишних аллокаций.
Как использовать useMemo и useCallback?(спойлер) большинство из них можно удалить
2026-07-05 в 8:41, admin, рубрики: memo, React, useCallback, useMemo, оптимизация, фронтендЭто перевод статьи, и цель распространения — только показать интересные поинты заинтересовынным людям.
Каково назначение хуков useMemo и useCallback? Какие ошибки и лучшие практики следует при их использовании, и почему удаление большинства из них может быть хорошей идеей?
Оптимизация next.js monorepo приложения
2026-07-03 в 14:16, admin, рубрики: ci, CICD, оптимизация, оптимизация кода, оптимизация сайта, ускорение загрузки, ускорение разработки, ускорение сайта, ускорение сайтов, ускорение страницДисклеймер: Данный кейс основан на архитектуре нашего проекта (~2600 файлов). В проектах другого масштаба или с другой структурой зависимости результаты могут отличаться. Это не «серебряная пуля», а мой личный опыт оптимизации конкретной инфраструктуры.
Буду краток, на проекте, где я сейчас работаю, мы с командой заметили огромную проблему со скоростью сборки и весом проекта после билда. Стек у нас React, Next.js, FSD Monorepo.
Изначальный набор инструментов был такой:
|
Билд |
Turbopack |
|
Линтинг |
Eslint |
Обновление контента игровых клубов. Отказ от внешнего S3-провайдера. Стоимость и механика
2026-07-01 в 9:41, admin, рубрики: s3, self-hosted, архитектура, бекенд, оптимизацияКак мы раздаём 500 ГБ игрового контента на 260 ПК в сети игровых клубов — и почему в какой‑то момент пришлось отказаться от внешнего S3-провайдера.
Реальный кейс: как из ручного хаоса с флешками и «у кого что скачалось» выросла централизованная система обновления игрового контента, во что она обошлась на облачном хранилище, и как одно инфраструктурное изменение убрало эту статью расходов практически в ноль.
TL;DR
-
У внешнего S3-провайдера при активном использовании основная часть расходов — не хранение данных, а их раздача (egress).
Как повысить отказоустойчивость сервисов в кластере виртуализации с помощью оптимизации их распределения
2026-07-01 в 9:18, admin, рубрики: балансировка нагрузки, виртуализация, виртуальные машины, инфраструктура, кластер, метрики качества, надежность, оптимизация, отказоустойчивость, сервисыСуть проблемы
Кластер виртуализации содержит множество гипервизоров. На каждом гипервизоре разворачивается множество виртуальных машин. Каждая машина, как правило, отвечает за работу одного сервиса.
Если части одного сервиса развернуты на нескольких машинах (например, реплики или ноды), для краткости такой сервис будет называться распределенным. Каждый распределенный сервис может быть распределён неравномерно, что снижает его отказоустойчивость.
Далее под распределением сервисов предлагается понимать распределение виртуальных машин, на которых запущены части одного сервиса.
Проектирование интеграционного решения для автоматизации детской футбольной школы
2026-06-29 в 11:18, admin, рубрики: bpmn, ERP, mysql, Postman, UML, автоматизация, оптимизацияДетская футбольная школа имеет базу данных детей и их родителей, в которой более 7000 уникальных записей. На данный момент посещаемость, продление абонементов и напоминания об оплате происходять в ручном режиме через ERP‑систему.
Проблема: Администраторы тратят много времени на проверку платежей и ручную рассылку с напоминаниями об оплате родителям. Из‑за различных причин часть родителей не оплачивают абонемент на следующий месяц вовремя, что существенно снижает выручку школы.
Цель работы:Читать полностью »
HyperLogLog: как найти уникальные значения в терабайте данных, не храня их
2026-06-24 в 16:05, admin, рубрики: C, hyperloglog, loglog, timeweb_статьи, Алгоритмы, ненормальное программирование, оптимизация, ПрограммированиеПредставим задачу: хайлоад-сервис гонит поток данных — логи, IP-адреса, ID пользователей, миллиарды записей в сутки. Ваша задача — посчитать количество уникальных посетителей за неделю.