Профессор Калифорнийского университета в Беркли Хани Фарид предупреждает: выпускники специальности Computer Science испытывают трудности с поиском работы. По его словам, ситуация на рынке изменилась, и «если раньше молодые специалисты в области компьютерных наук были хозяевами положения, то сегодня это не так».

«Что-то происходит в отрасли, — отметил он в рамках подкаста в разговоре с астрофизиком Хакимом Олусейи. — Я вижу совокупность многих факторов, и ИИ — только их часть. Что-то назревает».
По мнению Фарида, лучшие вакансии для выпускников компьютерных наук сейчас встречаются не у традиционных IT-гигантов Кремниевой долины: «Я всегда утверждал, что самое захватывающее приложение компьютерных наук находится не в Google и Amazon, а на стыке вычислительной техники и других областей. Например, цифровая разработка лекарств, медицинская визуализация, вычислительная нейронаука, финансы, цифровые гуманитарные науки, включая искусство и музыку, вычислительные социальные науки, политика и так далее», — указывает он и подчёркивает, что «диплом по информатике — это больше, чем просто умение программировать».

Проблемы с поиском работы подтверждает и ведущий подкаста Хаким Олусейи, который рассказал, что его сын, студент старших курсов на факультете информатики, тоже не может найти работу.

Фарид подтверждает, что изменения заметны и в самом Беркли — одном из ведущих университетов мира в области компьютерных наук: «Наши студенты обычно получали пять предложений о стажировке в течение первых четырёх лет обучения в колледже, — рассказывает он. — Они выпускались с множеством предложений о работе с высокой зарплатой. Сегодня такого не происходит. Выпускники рады хотя бы одному предложению работы».

https://www.yahoo.com/news/articles/leading-computer-science-professor-says-095502798.html

Состоялся релиз стабильной версии языка программирования Python 3.14. Поддержка этой версии запланирована в течение полутора лет. Потом ещё три с половиной года для Python 3.14 будут выходить исправления с устранением уязвимостей
Основные улучшения и изменения в Python 3.14:

* PEP 779: Официально поддерживается свободнопоточный Python (free-threaded Python code path)
* PEP 649: Отложенное вычисление аннотаций теперь, что улучшает семантику использования аннотаций
* PEP 750: Шаблонные строковые литералы (t-строки) для пользовательской обработки строк с использованием знакомого синтаксиса f-строк
* PEP 734: Несколько интерпретаторов в стандартной библиотеке
* PEP 784: Новый модуль compression.zstd, обеспечивающий поддержку алгоритма сжатия Zstandard
* PEP 758: Выражения except и except* теперь могут опускать скобки
* Подсветка синтаксиса в PyREPL и поддержка цвета в интерфейсах командной строки unittest, argparse, json и calendar
* PEP 768: Интерфейс внешнего отладчика без накладных расходов для CPython
* Модуль uuid теперь поддерживает версии 6–8, а генерация версий 3–5 стала на 40% быстрее
* PEP 765: Запрет return/break/continue, выходящих за пределы блока finally
* PEP 741: Улучшенный C API для настройки Python
* Новый тип интерпретатора. Для некоторых новых компиляторов этот интерпретатор обеспечивает значительно лучшую производительность. Пока что это опциональная функция, требующая сборки из исходного кода
* Улучшенные сообщения об ошибках
* Встроенная реализация HMAC с формально проверенным кодом из проекта HACL*
* Новый интерфейс командной строки для проверки запущенных Python-процессов с использованием асинхронных задач
* Модуль pdb теперь поддерживает удаленное подключение к работающему Python-процессу

https://www.python.org/downloads/release/python-3140/

Компания Qt Company представила релиз фреймворка Qt - Qt 6.10. В новой версии Qt обеспечена поддержка платформ Windows 10/11, macOS 12+, Linux (Ubuntu 22.04/24.04, openSUSE 15.5, SUSE 15 SP5, RHEL 8.10/9.4, Debian 11.6), iOS 16+, Android 9 и новее (API 23+), webOS, WebAssembly и ряд других.

Версия Qt 6.10 является промежуточным выпуском (не LTS): общедоступная поддержка этого выпуска будет осуществляться 6 месяцев, а также дополнительное ещё 6 месяцев для коммерческих пользователей.

Основные изменения и дополнения в Qt 6.10:

- бинарная совместимость с Qt 6.9 - приложения, скомпилированные для версии 6.9, продолжат работать и в версии 6.10;

- в модуль Qt Multimedia добавлен встроенный аудиобэкенд PipeWire;

- в модуль Qt WebEngine добавлена ​​поддержка расширений Chromium;

- в Qt Graphs реализован ряд улучшений возможностей работы с двумерными графиками, таких как поддержка наведения курсора и многоосевого отображения;

- в Qt GUI QRhi добавлена ​​поддержка перечисления 3D-графических адаптеров при работе на Direct3D 11/12 или Vulkan;

- улучшена производительность QGrpcHttp2Channel;

- добавлен инструмент lottietoqml для преобразования файлов Lottie в сцены Qt Quick в QML. Также доступен плагин VectorImage для прямой загрузки файлов Lottie в дополнение к SVG;

- поддержка страниц размером 16 КБ на Android;

- управление сеансами Wayland;

- уведомления Graphics Reset, которые можно использовать в таких приложениях, как KDE KWin;

- поддержка Yocto 5.2 с загрузкой в Qt.

https://www.qt.io/blog/qt-6.10-released

Продолжая тему Python - с вышедшей версией 3.14 теперь появились официальные сборки под Android.

Команда для создания матрицы в терминале Linux:

while :;do echo $LINES $COLUMNS $((RANDOM%COLUMNS)) "$(printf "\U$((RANDOM%500+1000))")";sleep 0.05;done|gawk '{a[$3]=0;for(x in a){o=a[x];a[x]=a[x]+1;c=int(rand()*5);if(c==0)col="\033[1;32m";else if(c==1)col="\033[0;32m";else if(c==2)col="\033[1;36m";else if(c==3)col="\033[1;31m";else col="\033[1;37m";printf "\033[%s;%sH%s%s",o,x,col,$4;printf "\033[%s;%sH\033[0m",a[x],x;if(a[x]>=$1)a[x]=0;}}'

Исследование: Вклад компаний в ИИ не поспособствовал росту производительности и борьбе с выгоранием сотрудников

Компании по всему миру вкладывают значительные средства в развитие и внедрение в работу искусственного интеллекта, но сотрудники продолжают сообщать о выгорании, потере вовлечённости и недостаточном росте производительности, говорится в новом докладе Колледжа докторских исследований Университета Феникса в Аризоне.

Автор статьи, доктор Джессика Сильвестр утверждает, что компании столкнулись с тем, что она называет парадоксом производительности. Руководство организаций считает, что новые технологии позволят оптимизировать работу и повысить эффективность сами по себе, однако без надлежащего обучения и перепланировки рабочих процессов происходит обратный эффект — сотрудники испытывают дополнительный стресс и остаются перегружены.

Как итог, в 2025 году в США был достигнут пик выгорания: 51% работников в стране сообщают о подобных проблемах, что стало наивысшим показателем за пять лет.

Автор статьи считает, что отчасти это вызвано вкладом компаний в новые технологии, в том числе ИИ — новые инструменты, возможно, эффективны, но не дают никакой гарантии здоровой или продуктивной атмосферы.
Проблема, по мнению автора, кроется в том, как именно компании используют эти инструменты. В некоторых компаниях и сферах работники говорят об улучшении своего рабочего опыта благодаря ИИ, однако иногда работодатели вводят инструменты ИИ для мониторинга или сокращения персонала.

Отдельно автор отмечает отсутствие обучения работе с ИИ. Только 34% работодателей предоставляют своим сотрудникам доступ к такому обучению

https://www.phoenix.edu/content/dam/edu/research/doc/white-papers/educational-instructional-technology/2025/reinventing-productivity-sylvester.pdf

ИИ и автоматизация могут вытеснить около 97 миллионов рабочих мест в США в течение следующего десятилетия — об этом говорится в докладе аппарата сенатора Берни Сандерса, возглавляющего комитет Сената по здравоохранению, образованию, труду и пенсиям.

Под максимальной угрозой оказались массовые профессии. В сфере быстрого питания автоматизация может затронуть до 89% рабочих мест, в бухгалтерии — 64%, среди водителей грузовиков — 47%, медсестер — 40%, а среди ассистентов преподавателей — 65%. Высокие риски указаны и для операторов колл-центров, кладовщиков, офисных администраторов и даже разработчиков — до 54% их задач потенциально поддаются автоматизации.

Вместе с цифрами аппарат Сандерса предложил и пакет мер, который должен защитить работников. Среди них — 32-часовая рабочая неделя без потери зарплаты, введение «налога на роботов» для компаний, массово заменяющих людей машинами, и отмена налоговых льгот, которые сейчас поощряют автоматизацию.

При этом в самом документе подчеркивается, что никто не знает, как именно ИИ повлияет на рынок труда. Речь идет о возможном замещении задач, а не о прямых увольнениях: часть работников может перейти на новые должности, которые появятся вместе с технологиями. Авторы напоминают, что каждая индустриальная революция вызывала страхи перед массовой безработицей, но в долгосрочной перспективе повышала производительность и создавалa новые типы профессий.

https://www.help.senate.gov/dem/newsroom/press/news-sanders-releases-report-on-big-tech-oligarchs-war-against-workers-warns-ai-could-eliminate-nearly-100-million-us-jobs

Как работает JavaScript Runtime: стек вызовов, Web API и цикл событий

Как однопоточный JavaScript обрабатывает асинхронные операции, не замораживая браузер.

→ Движок V8 анализирует код и выполняет синхронные задачи в стеке вызовов (LIFO — Last In, First Out). Это быстро, но может выполнять только одну задачу за раз.

→ Асинхронные операции (такие как setTimeout(), fetch, события DOM) немедленно передаются в Web API (предоставляются браузером или Node). Это предотвращает блокировку основного потока.

→ Когда асинхронная задача завершена, её колбэк помещается в очередь.

✓ Очередь микрозадач (.then(), await) имеет высокий приоритет.

✓ Очередь колбэков (setTimeout, операции ввода-вывода) имеет стандартный приоритет.

→ Цикл событий (Event Loop) выступает в роли неутомимого координатора. Он постоянно проверяет: пуст ли стек вызовов?

→ Если стек пуст, цикл событий помещает все ожидающие микрозадачи, а затем следующий элемент из очереди колбэков в стек вызовов для выполнения.

Краткий совет по Linux 🐧 😎

Многие либо не знают об этом, либо редко используют.

В Linux вы можете легко узнать IP-адрес шлюза по умолчанию с помощью команды ping, выполнив:

$ ping _gateway

#linux

Ряд Фурье — это метод представления любой периодической функции в виде суммы простых синусоидальных и косинусоидальных волн.

По сути, он раскладывает сложные сигналы на комбинацию базовых тригонометрических функций, что делает его мощным инструментом в математике, физике и инженерии для анализа формы сигналов, теплопередачи, вибраций и многого другого.

Ряд Фурье широко применяется в различных областях науки и техники, так как позволяет:
* Анализировать сложные периодические процессы
* Упрощать решение дифференциальных уравнений
* Моделировать физические явления
* Обрабатывать сигналы в электронике
* Исследовать тепловые процессы

Российские программисты внезапно разлюбили Java и массово переходят на Python и С++

Как сообщили представители ассоциации «Руссофт» (некоммерческое партнерство (ассоциация) российских компаний-разработчиков программного обеспечения), всего лишь за год доля сотрудников, использующих Java, обвалилась с 33,3% в 2024 г. до 19,2% в 2025 г, то есть более чем в полтора раза.

Доля опрошенных компаний, использующих данный язык программирования, тоже рухнула за тот же период – с 51,2% до 45,4%.

При этом, согласно статистике «Руссофт», Java все еще удерживает лидерство среди самых популярных языков программирования в России. Впрочем, это лидерство уже на такое уверенное, как, например, в 2023 г., самом успешном для Java, когда на нем писали 36,1% программистов.

На втором месте по популярности среди российских программистов находится язык JavaScript – его в 2024 г. использовали 21,2% разработчиков, а в 2025 г. – 18,9%. Отставание от Java совсем незначительное, вот только едва ли у него есть много шансов в 2026 г. занять первую строчку рейтинга, в том числе и потому, что его популярность тоже падает.

В «Руссофт» подчеркивают, что основная опасность для Java исходит вовсе не от JavaScript, а от Python. В 2024 г. на Python писали лишь 7,7% из них, а в 2025 г. – уже 15,3%. Здесь виден двукратный рост его востребованности среди разработчиков.
Компании, пишущие ПО, тоже все активнее пользуются Python. В 2024 г. таковых было 57,1%, год спустя – 61,8%.

https://www.cnews.ru/news/top/2025-10-09_rossijskie_programmisty

Вообще разброс используемых языков программирования в России среди отдельных разработчиков и среди компаний, по мысли Руссофта, выглядит следующим образом (прикрепленном изображении)

Меня лично в этом рейтинге удивляет 9-е место у Visual Basic .NET

https://russoft.org/news/java-uderzhivaet-liderstvo-sredi-samyh-populyarnyh-yazykov-programmirovaniya-no-python-bystro-rastyot/

Вышла стабильная версия Ubuntu 25.10 (Questing Quokka)

9 октября 2025 года Canonical представила релиз публичной версии Ubuntu 25.10 (Questing Quokka) на базе ядра Linux 6.17 и рабочего окружения GNOME 49. Стабильные сборки проекта доступны в вариациях Ubuntu Desktop, Server, Kubuntu, Lubuntu, Ubuntu Budgie, UbuntuKylin, Ubuntu MATE, Ubuntu Studio, Ubuntu Unity и Xubuntu.

Компоненты Ubuntu 25.10: GCC 15.2, Mesa 25.2, Rust Coreutils по умолчанию вместо GNU Coreutils, Dracut по умолчанию, GNU C Library 2.42, GNU Binutils 2.45, Python 3.13.7, LLVM 20, Boost 1.88, systemd 257.9, Rust 1.85, Go 1.24, OpenJDK 21 LTS, Zig 0.14.1, OpenSSL 3.5.3, BlueZ 5.83 13, PipeWire 1.4.7, APT 3.1, Chrony в качестве NTP-клиента по умолчанию, поддержка Nvidia Dynamic Boost для игр, управление ключами восстановления FDE (Full Disk Encryption) с поддержкой TPM и Wayland для Ubuntu Desktop). Также в Canonical в Ubuntu 25.10 перешли на использование по умолчанию утилиты sudo-rs на языке Rust.

Ubuntu 25.10 перешла на использование средства просмотра изображений Loupe по умолчанию и Ptyxis в качестве эмулятора терминала по умолчанию на рабочем столе Ubuntu.

Доступно обновление до новой версии Ubuntu по команде sudo do-release-upgrade.

Версия проекта Ubuntu 25.10 будет поддерживаться до июля 2026 года.

https://canonical.com/blog/canonical-releases-ubuntu-25-10-questing-quokka
https://releases.ubuntu.com/questing/

Как Google Search выдаёт результаты за миллисекунды?
(описание в следующем посте)

Как Google Search выдаёт результаты за миллисекунды?
(описание к предыдущему посту)

Google Search работает на распределённой архитектуре массового масштаба, которая разбивает интернет на фрагменты и обрабатывает их параллельно на сотнях тысяч серверов.

Когда вы вводите запрос, система не ищет информацию в реальном времени. Вместо этого она обращается к предварительно созданному, высокооптимизированному индексу — цифровой карте интернета, которая хранится в многочисленных дата-центрах по всему миру. Ваш запрос отправляется в ближайший дата-центр, где его одновременно обрабатывают несколько «индексных серверов», находя наиболее релевантные страницы за доли секунды.

Результаты затем ранжируются в мгновение ока с помощью сложных алгоритмов ранжирования (таких как BERT и MUM), которые учитывают сотни факторов — от релевантности ключевых слов и качества сайта до вашего местоположения и истории поиска, и всё это происходит ещё до полной загрузки страницы.

Основной поиск Google состоит из нескольких ключевых систем:
* Web Crawlers (Googlebot) постоянно находят и загружают новые страницы из интернета.
* Система индексирования обрабатывает эти страницы, разбивает их на термины и сохраняет в огромной распределённой базе данных индекса.
* Система обработки запросов понимает ваши намерения при поиске, исправляет опечатки и расширяет термины.
* Система ранжирования (PageRank как изначальный базовый алгоритм) использует машинное обучение для оценки и упорядочивания результатов по предполагаемому качеству и релевантности.

За кулисами Google запускает массовые пакетные и реальные процессы. Весь веб-индекс постоянно перестраивается в циклах, при этом инкрементальные обновления обрабатываются для отражения нового контента и свежих ссылок.

Эти данные хранятся в специализированных высокопроизводительных базах данных — Bigtable для веб-индекса, Spanner для транзакционных данных и колоссальных кэшах в оперативной памяти для мгновенной обработки распространённых запросов. Вся система спроектирована с учётом отказоустойчивости и низкой латентности, обеспечивая ответ даже при выходе из строя целых дата-центров.

Самое впечатляющее — это масштаб. Индекс Google содержит сотни миллиардов веб-страниц. Система обрабатывает триллионы поисковых запросов в год, обрабатывая каждый из них менее чем за секунду путём распределения рабочей нагрузки по глобальной сети специально созданных серверов.

## Технические характеристики Google Search

* Фронтенд: C++, Java, JavaScript
* Бэкенд: C++, Java, Go, Python, Protocol Buffers
* Базы данных и хранение: Bigtable, Spanner, Colossus (файловая система)
* Обмен данными и оркестрация: MapReduce, FlumeJava, Dataflow, Apache Beam
* Обработка данных: Borg (управление кластером), Dremel (BigQuery), Millwheel (потоковая обработка)
* Безопасность: Проприетарная аппаратная защита, TLS, непрерывное сканирование уязвимостей
* Инфраструктура: Глобальные проприетарные дата-центры, специальные чипы TPU/AI, сетевая структура Jupiter
* Девопс и мониторинг: Внутренние проприетарные инструменты (мониторинг Borgmon)
* Машинное обучение/ИИ: TensorFlow, BERT, MUM, RankBrain, LaMDA