惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
M
MIT News - Artificial intelligence
大猫的无限游戏
大猫的无限游戏
The Cloudflare Blog
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
罗磊的独立博客
Last Week in AI
Last Week in AI
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
有赞技术团队
有赞技术团队
博客园 - 叶小钗
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
V
Visual Studio Blog
美团技术团队
F
Fortinet All Blogs
I
Intezer
IT之家
IT之家
T
Threat Research - Cisco Blogs
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Know Your Adversary
Know Your Adversary
P
Proofpoint News Feed
cs.CL updates on arXiv.org
cs.CL updates on arXiv.org
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
AWS News Blog
AWS News Blog
P
Palo Alto Networks Blog
S
Securelist
L
LINUX DO - 热门话题
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
N
Netflix TechBlog - Medium
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
Scott Helme
Scott Helme
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
Project Zero
Project Zero
U
Unit 42
博客园_首页
博客园 - 司徒正美
S
Security Affairs
V
V2EX
T
Threatpost
T
Tailwind CSS Blog
GbyAI
GbyAI
O
OpenAI News
K
Kaspersky official blog
Y
Y Combinator Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
H
Hacker News: Front Page
V2EX - 技术
V2EX - 技术
Security Latest
Security Latest

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Тонус в реактивных системах
nin-jin · 2026-05-26 · via Все публикации подряд на Хабре

Тонус в реактивных системах

Уровень сложностиСредний

Время на прочтение3 мин

Охват и читатели4K

Аналитика

Перевод

Вы можете вычислять зависимые реактивные состояния как можно раньше, так и как можно позже, вплоть до отказа от вычислений, если это возможно.

🍔 Instant: Мгновенные реакции
⏰ Defer: Отложенные реакции
🦥 Lazy: Ленивые вычисления

🍔 Instant: Мгновенные реакции

В библиотеках, таких как RxJS, зависимые состояния пересчитываются сразу же при изменении зависимости. Если нужно изменить несколько состояний подряд, это может привести к ненужным вычислениям.

Кроме того, эти дополнительные промежуточные вычисления создают несогласованное состояние, частично рассчитанное на основе уже обновленных состояний и частично на основе еще не обновленных. А несогласованное состояние, даже временное, — очень опасная вещь. В лучшем случае пользователь заметит мерцания — визуальные сбои. В худшем — приложение будет работать некорректно и содержать различные ошибки.

⏰ Defer: Отложенные реакции

Чтобы избежать мерцаний, пересчет можно отложить, чтобы он выполнялся только один раз, независимо от того, сколько зависимостей обновилось.

Однако пересчет будет выполнен в любом случае, даже если результат нам не нужен.

🦥 Lazy: Ленивые вычисления

В моделях реактивности с отложенным вычислением возможно ленивое вычисление инвариантов — только в момент, когда зависимое состояние действительно требуется.

При изменении исходных состояний мы не вычисляем зависимые и даже не планируем их вычисление, а лишь помечаем их как устаревшие. И если впоследствии к ним обращаются, они начинают вычисляться.

Это и самый экономный подход, и самый согласованный, так как гарантирует, что при каждом обращении к состоянию результат будет актуальным. Именно поэтому в $mol_wire это является основным принципом работы: на уровне абстракций ты даже не замечаешь, что ресурсы тратятся не сразу, а только по мере необходимости.

Ленивость в $mol_wire

Рассмотрим простое приложение со стабилизированным состоянием сумматоров.

Подписчики сверху, издатели снизу. Стрелки показывают движение данных. Обычно приложение имеет один корень, который служит точкой старта.

При изменении любого состояния сразу, синхронно, все прямые зависимости помечаются как «устаревшие», а все косвенные — как «сомнительные».

Это необходимо, чтобы каждое состояние знало свой статус актуальности в любой момент. Всего таких статусов 4:

  • 🔴 stale (-1) — значение устарело и требует пересчёта (исходное состояние).

  • 🟡 doubt (-2) — среди косвенных зависимостей есть устаревшие значения, их нужно обновить.

  • 🟢 fresh (-3) — значение актуально и может быть возвращено сразу.

  • 🔵 final (-4) — значение больше не изменится (задача выполнена или атом уничтожен).

Статус хранится в поле cursor. Отрицательные значения кодируют текущий статус, а неотрицательные — что в данный момент вычисляется и ведётся учёт зависимостей. Положительное значение cursor означает, сколько издателей уже отслежено.

Распространение уведомлений об изменении статуса к корню приложения может быть ресурсоёмкой операцией, особенно если тысячи других зависят от одного условия. Но это разумная цена за гарантию согласованности.

Если сразу изменить другие состояния, цепочки уведомлений будут короче, так как они наткнутся на уже устаревший подграф.

Пока что мы изменили только статусы состояний. Если по какой-то причине мы захотим прочитать значение устаревшего или сомнительного состояния, вычисления начнутся только в этот момент.

Сначала происходит погружение через сомнительные к устаревшим, которые вычисляют новое значение. Если значение изменилось, все зависимости тоже становятся устаревшими и начинают обновляться. И так вычисления поднимаются к запрошенному значению. Или останавливаются где-то на полпути, и все состояния выше помечаются как актуальные.

Таким образом, несмотря на отложенные ленивые вычисления, мы можем в любой момент получить текущее значение любого состояния, согласованное со всеми косвенными зависимостями.

Наконец, даже если мы явно не запрашивали никакое состояние, происходит автоматическое отложенное обновление всех корней строго в том порядке, в котором они вычислялись изначально.

Это гарантирует, что даже если граф состояний перестраивается во время пересчёта (что случается довольно часто), ни одно состояние не будет просто отброшено после вычисления, так как состояние, влияющее на его существование, всегда будет вычислено раньше.

Поскольку пользователь всё равно не увидит результат чаще, чем с частотой кадров экрана, имеет смысл отложить автоматическое обновление состояний до следующего кадра анимации. Таким образом, все изменения состояний в одном кадре группируются и приводят к одному повторному рендеру. А все пересчёты происходят только при необходимости.

Интересная особенность использования кадров анимации в том, что когда интерфейс не виден, его рендеринг автоматически замораживается, не тратя ресурсы на невидимую работу. Однако некоторые задачи всё равно требуют работы в фоне. Их нужно запускать согласно нужному интервалу времени. Но об этом поговорим в другой раз.

А пока, подписывайтесь на что-нибудь, вступайте во что-то там, и держите руку на пульсе вот этого вот.