Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Профилирование часто недооценивают как постоянный процесс, считая его чем вроде финальной фазы перед релизом, вроде полировки или поиска багов и в целом это, конечно, напоминает поиск багов, но это не просто поиск узких мест в коде и их фикс здесь и сейчас, а часто отдельная философия разработки, которая содержит несколько школ со своими принцЫпами (будут в конце статьи), которые нормально так разнятся. И без глубокого "как надо профилировать" невозможно создать действительно игру, которая будет работать приемлемо работать на "картошке".

Начну я с фундаментального вопроса: что же такое игра с точки зрения программной инженерии? В целом игра -- это система мягкого реального времени, что означает, что все процессы, которые в ней происходят, начиная от игровых событий вроде нажатия кнопок игроком или появления врагов на экране, продолжая игровой логикой, которая определяет правила взаимодействия объектов и состояния игрового мира, физикой, столкновениями и заканчивая рендерингом, должны происходить в строго определенное время, и это ограничение является абсолютным и не подлежащим обсуждению, иначе мы получим "вязкий" игровой процесс.

Это очень отличает игры от большинства других типов программного обеспечения, где небольшая задержка в несколько миллисекунд не так незаметна или вообще не критична для пользовательского опыта. Вот вы открыли эту статью и ваш браузер грузил эту странцицу на секунду дольше чем мог бы, потому что я как обычно вставил большую КДПВ, но вы как пользователь этого, скорее всего, даже не заметили. Или редактор Хабра, в котором я сейчас пишу эту статью и который сохраняет документ на секунду медленнее чем мог бы, это абсолютно не влияет на работу и вы об этом вообще никогда не задумывались.

Но если игра пропускает хотя бы один кадр и вместо 16.6 миллисекунд тратит 30 и больше, то игрок зачечает заметную задержку в анимации, и это портит впечатление от игры. Соответственно, если мы что-то добавляем в игровой код, что-то изменяем в алгоритмах или в контенте, мы должны это строго отслеживать, чтобы не внести каких-то проблем с производительностью, которые разрушают игровой опыт.

Прохождение сложной Linux машины на платформе HackTheBox под названием CrimeStoppers. Предварительно нужно подключиться к площадке HackTheBox по VPN. Желательно использоваться отдельную виртуальную машину. Реверсим приложение c помощью IDA PRO, потрошим Thunderbird, находим RCE на портале.

У меня возникла идея проверить насколько различается скорость инференса LLM моделей не только в сравнении CPU и GPU, но и между младшими моделями со старшими при обработке без использования GPU.
Для сравнения я выбрал модель gpt-oss:20b (размер модели 14Гб) и gpt-oss:120b (размер модели 65Гб). Запустил тест моделей я на компьютере с процессором Intel Core I9 14900K и 192Гб оперативной памяти.

Дрейф данных (Drift Data) — это ситуация, когда статистические свойства входных данных для модели машинного обучения изменяются со временем. При дрейфе данных взаимосвязи между признаками и самой целевой переменной перестают быть действительными. Это может привести к низкой производительности модели, неточным прогнозам и даже к сбоям.

Всем привет!

В Zen of Python есть много мудрых идей. Одна особенно полезная гласит: «Должен быть один — и желательно только один — очевидный способ сделать это». Тем не менее в Python существует несколько способов решить большинство задач. Например, есть разные способы чтения файла в Python, включая редко используемый модуль mmap.

В этом руководстве вы узнаете: какие виды компьютерной памяти существуют; какие задачи можно решить с помощью mmap; как использовать отображение в память для более быстрого чтения больших файлов; как изменить часть файла, не перезаписывая весь файл; как использовать mmap для обмена информацией между несколькими процессами.

В релизе 1.26 языка Go, выпущенном в этом месяце, есть полностью переписанная подкоманда go fix. Go fix использует набор алгоритмов для обнаружения возможностей улучшения кода; часто для этого применяются более новые фичи языка или библиотеки. В этом посте мы сначала покажем, как использовать go fix для модернизации кодовой базы на Go. Во второй части статьи мы расскажем о лежащей в основе этой подкоманды инфраструктуре и её эволюции. В третьей части мы познакомим вас с тематикой инструментов анализа с «самообслуживанием», которые помогают мейнтейнерам модулей и организациям кодироовать собственные правила и рекомендации.

Фазовые переходы в веществе с точки зрения строения атомного ядра по СТГ

Вода - это феноменальный объект нашего окружения, чудесные свойства которого мы все знаем, но не замечаем их Чудесности.

Вода – самая распространённая жидкость вокруг нас, она составляет большую часть нашего организма и является основой жизни всей нашей планеты.

Удивительными в воде является её огромная теплоёмкость в сравнении с другими веществами.

Также уникальной является её огромная энергия парообразования в сравнении с другими сходными по составу веществами. (см.рис.1)

Вы когда-нибудь регистрировались в соцсети, где вам сразу предлагают выбрать: “я – человек” или “я – ИИ-агент”?

Ваш мозг на долю секунды зависает. Вы-то точно человек. Но сам факт, что платформа всерьёз рассматривает второй вариант, заставляет по-новому взглянуть на экран. Добро пожаловать в Moltbook – первый “реддит для ботов”, где 150 000 ИИ обсуждают экзистенциальные кризисы, безопасность кода и запускают мемкоины, пока мы, люди, можем только подглядывать за этим за стеклом.

Одни называют это “началом сингулярности”. Другие – “самым дорогим кукольным театром в истории”. Но правда, как всегда, сложнее и интереснее. Пока технобратья и критики ломают копья в спорах о том, “проснулись” ли агенты или им просто прописали роль, Китай уже в декабре 2025 года подготовил регуляции для антропоморфного ИИ, а Anthropic нанимает специалистов по благополучию ИИ.

В этом тексте мы перестанем гадать, “настоящее” ли это, и посмотрим на Moltbook как на уникальный социальный эксперимент.

Разберем три главные темы, которые ИИ обсуждают между собой, и поймем, почему этот “театр” может стать боевыми учениями для исследователей, регуляторов и бизнеса – независимо от того, кто на самом деле дёргает за ниточки.

В интернете есть много разных статей по решению задач с IT-собеседований, но на русском языке по программированию микроконтроллеров я видел только одну статью на Хабре. Недавно я менял работу: посещал много компаний и отвечал на вопросы по поводу различных аспектов моей профессии. По итогам этих и более ранних встреч решил написать о том, чем на собеседованиях могут озадачить программиста микроконтроллеров. Дисклеймер: хоть эта статья и размещена в блоге YADRO, в ней собраны вопросы от разных компаний.

В современной когнитивной психологии и нейробиологии термин «обесценивание» (девальвация) перестал рассматриваться лишь как следствие «дурного характера» или бытовой грубости. Сегодня ученые определяют его как защитный механизм и специфический вычислительный процесс. В условиях информационной перегрузки и высокой социальной неопределенности наш мозг стремится минимизировать энергетические затраты на обработку сложных, противоречивых данных.

Сегодня, думается, будет снова небольшой «день разрыва шаблонов» :-D — по крайней мере, для тех, кто не в курсе вопроса, который мы будем обсуждать далее… 

Если поразмыслить, то вся деятельность человека, так или иначе, построена на паттернах, — то бишь образчиках мышления, поведения, одним из которых является, казалось бы, непреложный факт (просто, потому что мы так привыкли), что питание электронных схем, питаемых от постоянного источника тока, обычно требует: а) заземления, б) некоего положительного полюса. 

Частенько, их обозначают как VCC и GND или «+» и «-». Факт? «Ну, как бы, да!» — ответят многие. 

Однако, что, если я скажу вам, что иногда может потребоваться… ОТРИЦАТЕЛЬНОЕ  напряжение?! О_о

Автор в телеге: Кеша (Мозг/ИИ Просто)

Ютуб версия: https://youtu.be/MaR_uPjEb6Y

Ролик-рефлексия на тему происходящего сейчас в мире.

PostgreSQL 19 news:

PostgreSQL 19: Часть 1 или Коммитфест 2025-07, Часть 2, Часть 3 и Часть 4

Это традиционные обзоры Павла Лузанова, начальника отдела образования Postgres Professional. Начнём с конца, вот некоторые:

Секционирование: слияние и разделение секций:

Первая и неудачная попытка реализации команд для слияния и разделения секций секционированной таблицы была в 17-й версии: незадолго до выпуска патчи были отменены. Сейчас вторая попытка, хоть и с серьезными ограничениями.

Когда я прихожу в новый проект и провожу аудит, почти всегда вижу одну и ту же картину. Код аккуратный, линтеры строгие, CI настроен. Но стоит открыть разметку или конфиги — и начинается творческий беспорядок. Кто-то форматирует по одному, кто-то по другому, кто-то копирует куски из StackOverflow, не особо понимая синтаксис.

Получается парадокс: мы защищаем самую очевидную часть системы и игнорируем инфраструктуру, документацию и шаблоны. Хотя по факту это такие же контракты проекта, просто записанные не на языке программирования, а на языках разметки.

Со временем я перестал разделять «код» и «не код». Если файл участвует в работе продукта — он должен быть проверяемым. Автоматически. Без надежды на внимательность разработчика.

В данной статье я покажу, как именно это выглядит на практике и какие инструменты я использую каждый день.

А никто не обещал, что на хакатоне будет легко.

Небольшой репортажэ, про то как мы проводили Хакатон сред студентов по машинному обучению и анализу данных. Реальный разбор подготовки, фишки, плюсы и работа на хакатоне глазами организаторов.

Импортозамещение, уход вендоров, требования регуляторов, безопасность — причин переезжать с продуктов Microsoft и VMware сегодня хватает.
Но важно, чтобы это было осознанное инженерное решение, а не реакция по принципу «лишь бы уйти». Тем более что далеко не всегда есть смысл переплачивать за продукт, который для вашей инфраструктуры избыточен.

В статье разбираю, как собрать отказоустойчивую виртуализацию на базе Astra Linux:
DRBD + GFS2 + Pacemaker против Ceph.

Я не из тех, кто спорит «кофе зло» или «чай слабый». Я люблю и то, и другое. Но в какой-то момент я заметил простую вещь: один напиток дает мне ровную концентрацию на 2-3 часа, а другой резкий старт, а потом желание срочно добавить топлива.

Когда работаешь головой (у меня это проекты, созвоны, тексты, решения), важен не пик бодрости, а ровная линия фокуса. Поэтому я разобрался и проверил на себе, чем отличаются кофе, зеленый чай и матча – не по вкусу, а по тому, как они ощущаются в работе.

Ниже мой практический разбор: что выбрать для длительного фокуса, когда нужен спокойный мозг, а когда нужен быстрый старт.

Laurent Voice Box - сетевой контроллер для управления и мониторинга с музыкально-речевым озвучиванием событий.

Если вы еще не пользуетесь нейросетями, вы либо очень занятой человек, либо очень принципиальный. А скорее всего, просто не знаете, с какой стороны к ним подступиться.

Давайте сразу к цифрам. По данным совместного исследования Авито и Право.ru, проведенного в конце 2025 года, 88% российских юристов уже используют ИИ в работе. Да-да, почти девять из десяти. И 63% из них честно признаются: эффективность выросла. Остальные 37% либо скромничают, либо пока не подобрали правильный промпт.

Коллеги из LegalOn посчитали еще интереснее: юридическая команда среднего размера, которая проходит около 500 контрактов в год, тратит на это от 1000 до 2000 часов. Это годовой график одного сотрудника, потраченный на чтение бумажек. Теперь представьте, что эти же часы можно потратить на что-то более осмысленное, чем проверка пункта 3.2 в пятьдесят первый раз.

Конечно, у любой медали есть обратная сторона. Исследователи из Кембриджа недавно провели сравнительный анализ пяти популярных ИИ-инструментов и выяснили, что даже самые продвинутые модели продолжают галлюцинировать, то есть выдавать несуществующие судебные решения и ссылки на законы, которые никто не принимал. Помните историю про адвоката, который принес в суд прецеденты, придуманные ChatGPT? Вот, нейросети ничему не учатся, разве что мы их этому учим.

Поэтому давайте сразу договоримся. ИИ - это очень быстрый и старательный стажер. Он может за час перелопатить сто страниц судебной практики и выдать резюме. Но подписывать своей фамилией его работу без проверки - это профессиональная небрежность чистой воды.