Silver Life

Вот несколько способов удалить лишний объект с фотографии, чтобы избавиться от мешающих элементов и получить чистое изображение. Мы проверили пять ИИ-сервисов и рассмотрели их результаты. Но стоит помнить, что результат может быть не идеальным: на месте удаленного объекта могут остаться размытые пятна, обрывки контуров, искаженные текстуры или неправильно восстановленные детали. Удаление объектов с фотографий — это задача, которая может быть полезна в различных контекстах, будь то бытовые снимки, рекламные материалы или визуальный контент. Сегодня мы тестируем пять ИИ-сервисов, которые предлагают удалить объекты на изображениях, восстановив фон...

Я написал ядро статического анализа для детекта IDOR-уязвимостей в Python-коде. Оно отслеживает путь от идентификатора до объекта и проверяет авторизацию для этого объекта. Разберу архитектуру, taint-анализ, логику детекта и покажу реальный пример. Архитектура ядра Ядро статического анализа для IDOR-уязвимостей состоит из нескольких ключевых компонентов. Начнем с анализа пути от идентификатора до объекта. Транзитный анализ, или тaint-анализ, позволяет нам следить за тем, как данные движутся через код и что они представляют собой. В рамках ядра мы используем транзитный анализ для следования путь от подконтрольного пользователя до объекта...

После разработки расширения для Chrome, которое автоматизирует работу открытого браузера через командную строку, я столкнулся с проблемами загрузки скриншотов и работы браузера в headless режиме. В этой статье я предложу решения для этих проблем, особенно связанные с доступностью и ИИ-агентами. Добрый вечер, разработчики! Недавно я разработал расширение для Chrome, которое позволяет мне автоматизировать работу с открытым браузером, используя командную строку. В рамках этой статьи хочу поделиться несколькими проблемами и их решениями, особенно связанными с доступностью и ИИ-агентами. Загрузка...

». Сегодня разберем инженерные подходы для создания управляемого AI-контура, вместо чат-бота, который всегда врет. Важно не только технические моменты, но и политические и этические аспекты. Введение Если в первой части мы поговорили о том, как RAG может быть использован для создания качественных интеллектуальных помощников, а не просто чат-бота, то сегодня мы продолжим разбор темы. Важно отметить, что RAG, хотя и обещает достоверные ответы, часто оказывается нестабильным в реальных условиях. В этой части мы рассмотрим инженерные подходы к созданию управляемого AI-контура, который может быть действительно полезным для бизнеса...

В статье продолжаем разбирать инженерный контур для RAG, внедряем его на Laravel API и .NET worker. Обещаем связать Python-контур с Laravel API и .NET worker в следующем посте. Системный контур RAG для реального продукта Тема RAG регулярно всплывает на Habr и зарубежных обзорах 2026 года — не потому, что это новинка, а потому что бизнес устал от чат-ботов, которые врут красиво. В этом контуре мы видим инженерный подход, который можно повторить на Python, .NET или Laravel. Слои системы 1. Ingestion (загрузка) - Чистим HTML/PDF, режем на чанки (300-800 токенов — стартовая эвристика). - Сохраняем метаданные: источник, дата, версия, ACL...