предистория:я разработчик на джава, не работал коммерчески, занимался самообучением созданием своих веб приложений(1 год), искал работу 3 месяца в украине без накрутки и нетворкинга(не нужно доебыватся до этой части).
В итог перегорел и решил занятся уже на более высоком уровне моим хобби - кибербез(сок. инженерия, осинт и тд), всегда занимался этим для себя, а сейчас хочу именно коммерчески работать, начал смотрять на какие вообще должности я могу претендовать со своей базой, ну и смотреть роадмапы, и тут по кд(на англ ресурсах) говорится о сертификации, то есть везде(реддит, ютуб, форумы всякие).
Я как самоучка привык, что курсы и сертификаты для гоев, скажите, насколько сильно роляет в кибербезе наличие их, если я подаюсь на европейском рынке
>>3458347 (OP) >скажите, насколько сильно роляет в кибербезе Ну сам то своей башкой подумай. Доверил бы ты безопасность своего приложения/сервиса человеку с хуй пойми какими навыками, который говорит тебе : "Бля буду, честно учил все. Сертификаты это гоегоев, точно точно, дайти денег".
Сертификат - это показатель, что ты обладаешь необходимым, для самостоятельной, работы навыками. Если у тебя дейсвительно есть хорошие знания и навыки, то спокойно сможешь пройти и сертификацию.
Программист и системный администратор я.
Аноним# OP14/05/25 Срд 07:37:42№3453638Ответ
Задавайте свои вопросы мне в этом треде. Отвечаю выборочно(тролли, неадекватные люди и необоснованно оскорбляющие будут проигнорированы). В других тредах ничего не читаю и не отвечаю.
Если хотите связаться со мной вне рамок этого ресурса, приватно и т.п. , то моя электронная почта для связи programmer_vlad_[email protected]
Почти все айти - это ебаный пузырь. Большинство стартапов - это откровенный скам и развод инвесторов-мамонтов на деньги, которые тянут под обещания разбогатеть/стать новым цукербергом, но 99,9% которые все равно провалятся спустив кучу денег на анальников/менеджеров/оунеров и прочую фауну в унитаз.
В мире крупным копрораций ситуация такая же. Команд, которые работают на проектами которые приносят деньги/поддерживают инфраструктуру компаний меньшинство. Все остальные занимаются хуйней по принципу "может быть это когда-нибудь выстрелит". Из бигтехов можно уволить больше половины кодерков с манагерами и ничего не изменится. Этого до сих пор не произошло исключительно из за лапши, которую манагеры вешают на уши денежным мешкам.
Всякий мелкий кал, обслуживающий мелкий бизнес нужен примерно так же, как и сам мелкий бизнес. Галеры - просто посредники во всем этом калопроизводстве.
По сути реальной работой занимаются только всякие мастодонты энтерпрайзеры, которые поддерживают гигантские айти махины, всякие LLM инженеры, которые сейчас развивают нейронки и двигают индустрию вперед. Все остальные - это просто стадо бесполезных долбоебов.
Что не так с менталитетом "консультанта Accenture"?
Компания Accenture — один из крупнейших мировых игроков в сфере IT-консалтинга и аутсорсинга. Их бизнес-модель построена на продаже услуг (разработка, внедрение ПО, аналитика), а не на создании инновационных продуктов.
Когда говорят, что кто-то "мыслит как консультант Accenture", подразумевают критику в адрес стиля управления, в котором:
1. Приоритет биллинга (часовых тарифов) над реальной ценностью Консалтинговые фирмы зарабатывают, продлевая проекты и накручивая часы, а не решая проблемы быстро. Пример из IBM при Кришне: • Вместо прорывных технологий — гибридные облака (уже существующее решение, но переупакованное). • Акцент на "трансформационных услугах" (долгие и дорогие внедрения), а не на R&D.
Результат: Клиенты платят за процесс, а не за результат.
2. Культура PowerPoint over Engineering В Accenture (и подобных фирмах) успех = красивые презентации, а не рабочий код. Пример из Microsoft при Наделле: • Разработчики жалуются, что теперь "слайды важнее прототипов". • Решения принимаются на основе пустых лозунгов, а не технического аудита.
Результат: Технологии деградируют, но отчеты выглядят хорошо.
3. Отсутствие ответственности за провалы Консультанты не страдают от последствий своих советов. Пример из IBM Watson: • Accenture активно продвигала Watson для медицины, хотя система не работала. • Когда провал стал очевиден, вину переложили на заказчиков ("неправильно внедрили").
Результат: Компании-клиенты теряют миллионы, а Accenture продолжает продавать "трансформацию".
4. Ориентация на краткосрочную выгоду Их бизнес — не создавать технологии, а "оптимизировать" чужие. Пример из Adobe при Нарайене: • Вместо улучшения Photoshop — искусственные "AI-фичи" (чтобы оправдать подписку). • Настоящие проблемы (тормоза, баги) игнорируются, потому что это не увеличивает биллинг.
Результат: Продукты становятся хуже, но прибыль растёт.
Почему это проблема для технологических CEO? Когда такой стиль мышления проникает в продуктовые компании (IBM, Microsoft, Adobe), это ведёт к: • Закату инноваций (вместо прорывов — ребрендинг старых идей). • Токсичной бюрократии (сотни консультантов, нулевая скорость). • Потере доверия инженеров (лучшие уходят, остаются карьеристы).
Ирония: Accenture сама не создала ни одного значимого продукта — но её подход теперь управляет гигантами, которые должны были создавать будущее.
Вывод "Менталитет Accenture" — это симптом болезни большой корпоративной IT-индустрии, где: ✅ Продажи > технологий ✅ Отчёты > работоспособности ✅ Акционеры > пользователи
Если CEO ведёт себя как консультант, а не как инженер или визионер — компания медленно превращается в фабрику презентаций.
P.S. Accenture — не абсолютное зло, но их подход смертелен для инноваций. Если хотите пример обратного — посмотрите на NVIDIA (Дженсен Хуанг) или SpaceX (Маск, несмотря на его хаос).
Простите за копипасту из нейросетки, но информация топовая, ящитаю.
Сап /pr До окончания института осталось 2 года, всякие популярные направления по типу фронта и Бэка перенасыщены кандидатами. Как вкатиться в embedded?
Всем привет, я студент 2 курса по направлению "прикладная информатика", весь семестр забивал на учебу и учил C++, а сейчас мне сказали что нужно сделать курсовую по 1с. Дали сборник задач Павла Чистова и я понял, что вообще ничего не понимаю. Хотел попросить у вас помощи нет ли не у кого информационной базы этих задач.
Kotlin — статически типизированный, объектно-ориентированный язык программирования, работающий поверх Java Virtual Machine и разрабатываемый компанией JetBrains. Язык назван в честь российского острова Котлин в Финском заливе, на котором расположен город Кронштадт.
Маскот котлина Коди.
Что имеем: +Современный синтаксис (реально удобный). +Совместимость со всей jvm инфраструктурой. +Возможность писать статический DSL прямо на самом языке. +Дополнительные возможности котлина. (делегаты, функции, расширения класса, вариативность и т.д) +Возможность нативной сборки, сборки в js, андроид и ios. +Корутины
Для тех, кто переходит из процедурных языков программирования, объектно-ориентированный подход (ООП) может показаться полной ерундой.
В интернете часто приводят какие-то высосанные из пальца примеры с кошками, собаками и всякой абстракщиной. Но в реальной жизни все не так просто, и эти детсадовские примеры ни о чем не говорят. Когда ты только начинаешь изучать ООП, то сложно понять, зачем вообще городить эту огромную телегу с классами, наследованием, инкапсуляцией и прочими заморочками.
Поэтому лучший способ въехать в ООП - это сразу погрузиться в изучение какого-нибудь фреймворка. Когда ты видишь, как все это применяется на практике, то сразу начинаешь понимать суть.
Почему следует изучить java перед котлин, а не сразу изучать котлин: 1.Java основа: Без знания java ты не будешь понимать, что происходит под капотом kotlin. Синтаксический сахар kotlin скрывает сложные операции, и ты можешь понять конечный результат, но не механизм его достижения. Это как нажимать кнопку на чайнике и видеть, что вода нагревается, но не знать, почему и как это происходит. Лучше всего понять что под сахаром это в intellij перейти tools -> kotlin -> show kotlin bytecode -> decompile. 2.Код на Java: Большинство библиотек написано на java. Без знания java ты не сможешь понять их код и, соответственно, эффективно использовать или модифицировать их в своих проектах на Kotlin. 3.Может быть что где-то будут куски кода на java в проекте.
Хотя у нас в компании ничего не изменилось. На Новый Год уволили айось и веб разработчиков. Сейчас снова ищут айось и веб разработчика. Я эту историю вижу каждый год, у нас манагера уже так уволили и вернули обратно, лол.
всем анонам прогерам привет, поридж 20 лвл, всю жизнь сидел дома, и капчевал в /b. есть базовые знания в питоне и арифметике и как бы всё. хочу вкатиться в Devops за 3 года и притендовать на мидл разраба. собственно тред будет, как некий дневничок, а шарящих анонов, прошу поддерживать друг друга)))
Почему нет треда с одной из самой актульных тем? Как я понял сейчас с красным паспортом в Европу и США не заедешь по рабочей визе, за редким исключением (победители олимпиад, дигитал номад). Но при этом остается вариант в виде ближнего Востока. Анон, что уже там расскажи, как залетел и стоит ли это того по деньгам?
>>3451571 У меня в Болгарии тут неподалеко живет семья цыган в литералли заброшке, плодят личинусов, дуют дурь (а может и растят судя по силе штына на всю округу), окружающим не мешают. Можешь к ним подселиться с ноутпуком, работать тут с мобильного инета можно спокойно.
>>3452776 Освоение космоса возможно только при социализме, об этом писал еще Ефремов. Продали Советский Союз за джинсы и 40 сортов колбасы, так что терпите теперь, либерахи.
тред экзоязыков(лисп, хаскель и смолтолк)
Аноним20/04/25 Вск 12:29:41№3435627Ответ
дальше википедия Smalltalk — объектно-ориентированный язык программирования с динамической типизацией, основанный на идее посылки сообщений. Разработан в Xerox PARC Аланом Кэем, Дэном Ингаллсом, Тедом Кэглером, Адель Голдберг и другими в 1970-х годах.
Особенности языка Smalltalk:
Всё считается объектом. Например, числа, строки и символы. Это делает язык гибким и интуитивно понятным для разработчиков, знакомых с объектно-ориентированными концепциями.
Динамическая типизация. Переменные не привязываются к конкретным типам данных при компиляции, а решается это на этапе выполнения программы. Это позволяет быстрее писать код, поскольку не нужно заранее определять типы всех переменных.
Нет синтаксиса, похожего на традиционные языки программирования. Здесь нет явных операторов и специальных структур (условных конструкций или циклов), которые есть в других технологиях. Всё выражается через сообщения, которые объекты посылают друг другу.
Lisp — это функциональный язык программирования, который используется в разных областях, таких как наука, промышленность, образование, медицина и информационные технологии.
Добавлю от себя: является оплотом метапрограммирования, если не считать глобальных переменных и негигиеничность макросов то он никак не нарушает принципы чистой функциональности(циклы - макросы которые на самом деле ведут на do который в свою очередь является рекурсией, все ооп тоже макросы соответственно не нарушают функциональность, императивные части на подобии let - тоже макросы)
Основные принципы языка Lisp:
Условные конструкции If/then/else и построения из них.
Функции находятся на том же уровне, что и строки или числа.
Рекурсия.
Переосмысление переменных. Все переменные в рамках языка Lisp представляют собой указатели.
Сборка мусора. Механизм эффективного автоматического контроля памяти, который стирает из неё ненужные объекты, впервые появился именно в Lisp.
Вся программа построена на основе выражений. Стандартная Lisp-программа представляет собой деревья выражений, которые могут возвращать конкретные значения.
Haskell — стандартизированный чистый функциональный язык программирования общего назначения. Был создан в 1990 году и назван в честь математика Хаскелла Карри.
Основные особенности Haskell:
Функциональный язык. Вычисления строятся на основе функций, которые не имеют побочных эффектов.
Ленивая оценка. Код выполняется только тогда, когда результат необходим. Это позволяет оптимизировать работу программы, минимизировать использование ресурсов и обрабатывать бесконечные структуры данных.
Статическая типизация. Язык использует систему типов, которая обеспечивает надёжность кода.
Haskell применяется в разных областях, например:
Разработка сложных алгоритмов. На Haskell создают сложные вычислительные алгоритмы, особенно те, где важна математическая строгость и надёжность.
Компиляторы и анализ кода. Haskell используется в разработке компиляторов и инструментов анализа кода.
Веб-разработка. Haskell обеспечивает высокую производительность благодаря своим архитектурным особенностям и поддержке асинхронного программирования.
Встроенные системы и IoT. Haskell используется для разработки надёжных встроенных систем и решений в области интернета вещей (IoT).
Исследования и прототипирование. Благодаря своей математической основе Haskell популярен в академической среде и используется для научных исследований и прототипирования.
>>3452673 Да нихрена я не знаю, что можно делать на Pharo. Где гайд хоть один для любопытного новичка, чтобы вкатываться? Ты тут с претензией на превосходство спрашиваешь? Ну покажи, как ты крут, предложи что-нибудь, что хоть теоретически можно с этим делать. Тут как бы тред по этой теме.
Я плотно попал в реверс инженеринг и сейчас ищу работу. Есть кейсы и за техническую часть могу пояснить, основной язык C++. Заебало работать в общепите, тошнит уже, но в бигтех компании по кибербезу вкатиться оч сложно по ряду причин, да и на галеры не очень хочется. Может есть инфа, куда с такими навыками можно пойти? На легальность в целом всё равно, главное чтобы не совсем чернуха была.
>>3438905 (OP) >На легальность в целом всё равно Пиздуй в Мексику/Латинскую Америку и подавайся в картели в роли рядового хацкера, правда есть риск базиса, но на это забей, так только с беспонтовыми делают(украл печеньку у латиноса по иерархии выше).
Добро пожаловать в тред, посвященный гарантиям, обещаниям, владению, заимствованию и другим концепциям языка Rust! Предыдущий тред : >>3371041 (OP)
Rust — blazing fast язык для системного программирования без segfault'ов и с гарантиями потокобезопасности. Он позволяет писать безопасный и эффективный код, который легко поддерживать и масштабировать.
В этом треде мы объясняем базовые и продвинутые концепции языка, а также программирования в целом. Поможем новичкам, подскажем, что выбрать для веба, игр или, прости господи, блокчейна.
>>3452743 >>3452971 Пиздец вы конечно неженки, токсики их оскорбляют в треде, плак-плак. В девочек мутируете?
Вы конечно могли бы волевым
> годный тред Хоть одну продолжительную дискуссию относительно алгоритмов/технологий назови. Упс.... Нету... Оказывается в этом треде такие же джуны как и во всех других.
Не нашёл - создал. ТРЕД СЖАТИЯ. Кароче, я написал алгоритм сжатия изображений, на основе одной репы с гита. Оригинальный файл весит семикратно меньше. Есть идеи к кому или чему обращаться? Я почти дописал видео, с аудио пока-что траблы, онли изображение Среди анонов есть увлекающиеся подобным?
Что по ebin DDD, посоны? Кто-нибудь в реале пользуется?
Читаю и как будто понимаю о чем это, а как будто и нет. Единый язык, дистилляции моделей, углубляющие рефакторинги... Полный отрыв о реальности. Да у нас на проекте только при упоминании слова рефакторинг у манагеров сразу глаз дёргается, моментально требуют сроки оценки обоснования, потом уу нет давайте это с низким приоритетом в бэклог положим, у нас ведь релиз на носу очередной. Гоняем жсоны, дергаем ручки, пукаем в кафку - вот и вся архитектура.
Не нашел сходного тхреада, создал свой. Работал разрабом одного облачного сервиса, развил по пути лютую ненависть к этим вашим AWS, Azure, Google Cloud. Почему? Оверпрайснутая хуета, которая в большинстве случае решает несуществующие проблемы. Конкретно я работал по AWS, и у меня нередко возникала проблему с тем, что: — поведение не описано в документации; — поведение описано, но из описания нихуя не понятно; — поведение описано, но по факту система работает наоборот; — поведение описано, но оно намного сложнее, чем то нужно для решения задачи. Это норма для AWS, и честно говоря не знаю, насколько глубок пиздец в других облаках. При этом, если некой фирме нужен облачных хостинг/сервисы, то есть какой-нибудь OVHCcloud, который по размеру немногим меньше AWS, при это даёт облачные EC2, S3, EBS, EDS, ALB/NLB, EKS/Openshift, Hadoop/Spark, и ещё груду менее популярных сервисов — этого хватает для того, чтобы закрыть 98% потребностей клиента. Причём, цена в 2-4 раза ниже, чем у AWS. Вишенка на торте — у AWS/Azure/Google Cloud платный исходящий трафик, чего нет ни у одного адекватного хостера.
Вопрос, который меня давно волнует — почему AWS/Azure/Google cloud вообще живы? Мне реально интересно проникнуть в мозг лоха заказчика, который ебашится головой об стену, воет, и приговаривает "за что мне это?".
>>3450568 >В YDB до сих очень часто встречаются критические баги, из-за чего в некоторых tier-A сервисах Яндекса YDB запрещена к использованию. YDB слабее по стабильности, чем MySQL и PostgreSQL, но приближается к ним. На ебливых сценариях падали и мускуль, и постгря так-то, просто YDB имеет проблемы чаще — нет никаких "очень часто", сейчас не 2023 год.
>>3450604 >У двачеров биполярка как всегда - лимиты специально сделаны, чтобы пользователям не прилетали счета по $50,000 за ддос атаки. Лимиты нужно грамотно настроить, поверх этого настроить алерты в cloudwatch. Если ты можешь грамотно организовать, настроить, задеплоить распределённую систему, то прежде всего зачем тебе AWS? Простые додики секретные документы в публичный доступ выкладывают — вот уровень настроек AWS среднего клиента.
>Тут каждый первый скулит, что вооооооот прилетит счёт при первой же атаке... Теперь ты скулишь ой мало лимиты, надо больше. Так ты уж определись. Лимиты подкручиваются простым обращением в техподдержку. Это реальная проблема по которой дохуищща слёз пролито в том же реддите. Либо у тебя низкие лимиты и всё еле ползает, либо лимиты большие и ты получаешь счета на тысячи долларов — один и тот же пользователь может влезть в обе проблемы по очереди. В каких-то случаях поддержка может пойти навстречу и частично списать счёт, но это чистый рандом. Мне лично модель "попользовался — заплатил" не нравится именно из-за таких приколов. И в том числе крупный бизнес заключает с AWS фиксированные контракты, внезапное трёхкратное увеличение счетов за месяц там исключено.
>Ты говоришь Я ДЕЛАЛ СЕРВИС, так в том-то и дело, что в лямбде масштабирование из коробки работает! Мне не надо ставить балансировщик, кубернетис, писать докерфайлы, настраивать поды, за меня это всё сделали. Knative на managed kubernetes ставится по уже готовым гайдам, сам стартует инстансы с нуля до N, и потом обратно до нуля. Собственно, любое решение под кубернет будет работать, тут managed k8s является ключевым звеном. На digitalocean уже полноценный serverless, и стоит он столько же, сколько lambda, но без скрытых платежей. Есть ещё херова туча провайдеров самых разных решений, вроде упомянутых тобой фермиона и клаудфлеры.
AWS EC2 on-demand m8g.large (8Гб): $0.08976/час; AWS lambda: $0.06 Гб-час, 60 лямбд на 128 Мб по часу выполнения — $0.45/час; VPS на 8 Гб оперативы — $10 в месяц (где-то $0.013/час). То есть: — использование on-demand EC2 4 часов в день будет стоить дороге, чем VPS 24/7; — использование AWS lambda 12 минут в час (или 12 лямбд целый час) будет стоить дороже, чем EC2 on-demand, работающий без останова; — по цене VPS 24/7 вы можете позволить себе запустить 8 лямбд по 40 минут работы в день, или 320 лямбд по 1 минуте работы.
Да, в лямбдах есть free tier на $7 в месяц. И из него желательно выходить, если не хочется охуеть от счетов на тысячи доларов. Free tier 400 000 Gb-s — это 4 часа работы 8 лямбд в день, или 1800 лямбд по минуте работы в день, или 100 000 тыс секундных лямбд в день.
Если нагрузку с 24/7 загруженной VPS-ки перенести на лямбды (например, выставив аккаунту лимит в 60 лямбд), то без учёта скрытых платежей получится $0.06 x 8 x 24 x 30 = $350 в месяц счёт за AWS Lambda. Всего-лишь в 35 раз дороже впс-ки.