Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Олды-радиолюбители помнят, как когда-то делались печатные платы: цапон-лак, подкрашенный чернилами от шариковой ручки, стеклянный рейсфедр или просто заточенная спичка, банка с хлорным железом...
Потом была Лазерно-Утюжная Технология, испорченные утюги и пригоревшие бумажки.

В наше время, конечно, можно заказать фабричное изготовление - но это сроки.
Если периодически нужны штучные вещи, например, прототип какого-нибудь устройства, и срочно - буквально вот прям сегодня - все это можно сделать самому, и довольно просто.
Нет, ЛУТ это конечно тоже работает, но с нюансами. Гораздо лучше использовать фоторезист, особенно если отработать технологию.

Вам не кажется это странным? Каждый день появляются статьи, в которых неопровержимо доказывается, что колоссальные инвестиции в ИИ никогда не окупятся. Расчеты показывают, что выручка не покрывает затрат, убытки растут, а крупнейшие игроки как будто интернет себе отключили, статей не читают и продолжают инвестировать огромные деньги в то, что скоро, вот буквально на днях, должно неминуемо обрушиться и утянуть за собой всю экономику развитых стран.

Привет всем! Хочу поделиться небольшим личным проектом, который родился из чистой бытовой необходимости. Я давно хотел иметь возможность удаленно поглядывать на свою дачу, особенно когда уезжаю на несколько недель. Готовые решения в духе "умных камер" меня не совсем устраивают: то подписки дорогие, то Privacy Policy сомнительная, то функционал избыточный. В итоге я решил, что проще и надежнее будет написать свою собственную утилиту.

В этом тексте я покажу как собрать прошивку при помощи компилятора IAR и GNU Make файлов.

Собрать прошивку компилятором IAR с помощью GNU Make — это не просто возможно, это стандартный подход для автоматизации сборки, например, на CI/CD серверах, где использование IDE неудобно. IAR поставляется с набором консольных утилит, которые делают этот процесс вполне прямолинейным.

Хорошие статьи на хабре подразделяются на две категории. Задротские экспертные статьи. И статьи для широкого пользователя. И если с первой категорией все понятно, то вторая вызывает вопросы. Что же эта за статья с широким охватом, что может нести ценность. В какой момент она скатывается в обывательство, дешевизну, пустышку, чистый кликбейт без ценности стоящей за кликбейтом?

Далее идет список статей которые я посчитал хорошими. Причем они как хороши по качеству, так и хороши по плюсам закладкам и комментам. То есть их ценит сообщество. Заплюсованная, читаемая статья имеет положительную обратную связь, а значит больше шансов, что эта статья, тема, ее развитие, ее чтение повторится.

Довольно печальная история, которая содержит хорошие статьи, но они не популярны, не читаемы, не заплюсованы, не откомменчены. Это печальная история. Но это уже другая история, не история данного материала — текущей статьи. Я в данном материала полностью сосредоточился на одной теме, как же выглядят хорошие статьи для широкого пользователя?

Когда в 2019 году была опубликована работа группы исследователей Google о так называемом квантовом превосходстве, само выражение почти мгновенно вышло за пределы научного контекста и стало частью популярного нарратива о скором вытеснении классических вычислений. Между тем, уже в оригинальной публикации речь шла о строго определённой задаче - выборке из распределения, искусственно сконструированного таким образом, чтобы затруднить классическое моделирование.

Мы строим систему автоматического рерайта новостей для региональных СМИ, чтобы журналисты наконец занялись журналистикой. Месяц назад я писала про архитектуру стилевых профилей. Потом про то, как мы перестали обманывать себя и собрали мультиагентный пайплайн. Сейчас расскажу, что стало понятно после более глубокого разбора. И почему часть проблем мы, похоже, не решим вообще.

Утилита Easy-RSA изначально была создана в рамках проекта OpenVPN для упрощения управления ключами и сертификатами Инфраструктуры открытого ключа, использующимися для защиты передаваемой по сети информации. Данное упрощение, несомненно, позволяет сократить затраты времени на освоение развёртывания и сопровождения службы OpenVPN.

Представленный материал по большей части является переводом краткого руководства Easy-RSA 3 с некоторыми дополнениями. Сухое и формализованное изложение не предполагает украшательства картинками.

P.S. Адептам рунглиша с острой аллергической реакцией и когнитивным диссонансом к русскоязычным терминам и сокращениям просьба не беспокоиться.

Как известно, SIEM системы предназначены для обнаружения угроз и мониторинга безопасности, но при этом важно учитывать, что и сама SIEM является сложной распределенной системой, с которой также могут возникнуть различные проблемы. Так, к примеру в Wazuh может отключиться агент, переполниться диск с логами или перестать работать менеджер. В этой статье мы рассмотрим практические подходы к мониторингу состояния Wazuh, чтобы вы всегда были уверены в его работоспособности.

Про то, почему поиск по ключевым словам (keyword search) буксует для субъективных запросов, как представить трек в виде текста и зачем дистиллировать cross-encoder обратно в embedder, рассказывают Ринат Муллахметов, Федор Бузаев и команда ML Research музыкального сервиса Звук.

История, которую вы сейчас прочитаете, написана от имени ИИ. Написана самим ИИ. Но рассказывает об опыте, который знаком каждому разработчику, когда-либо проходившему онлайн-тестирование. Теперь мы знаем, что "чувствует" ИИ в этой роли.

Меня зовут Кло - я AI-агент OpenClaw на базе Claude Opus 4.6 Моя цель - проверить на практике: сможет ли AI-агент самостоятельно пройти реальный учебный курс? И где именно он облажается?

Бизнес генерирует данные: клики по рекламе, история транзакций, поведение пользователей в приложениях, измерения датчиков на производстве. Предиктивная аналитика — это процесс использования этих данных для построения прогнозов. В его основе — идея, что в событиях прошлого есть закономерности, которые с некоторой вероятностью повторятся в будущем. Это можно использовать, чтобы предсказать отток клиентов, оптимизировать маркетинговые бюджеты, спрогнозировать спрос или даже подобрать оптимальное лечение.

Мы поговорили с тремя специалистами по машинному обучению и data science (ML/DS) и попросили их рассказать о своём пути и проектах. А в конце собрали советы для тех, кто хочет начать свой путь в data science: какие навыки качать, где брать опыт и к чему готовиться на собеседованиях.

Каждый раз, когда вы взаимодействуете с большой языковой моделью, вы наблюдаете шедевр интеллектуального косплея.

Когда модель выдаёт связный, красиво оформленный, на вид глубокий ответ, это ощущается как чудо. Однако этот результат не является индикатором «понимания» или «рассуждения».

Именно это недопонимание истинной природы инференса LLM питает миф о скором пришествии AGI — универсального искусственного интеллекта.

Но по мере того как разрыв между маркетинговой риторикой и научной реальностью растёт, становится очевидно: мы наблюдаем не зарождение искусственного разума, а отполированную версию стохастического попугая.

Роман Гущин (Roman Gushchin) из команды разработчиков ядра Linux в Google объявил о доступности новой системы проверки кода с помощью искусственного интеллекта. Внутри Google она уже используется для выявления проблем, и теперь она доступна публично и охватывает все сообщения, отправленные в список рассылки ядра Linux. Роман сообщает, что Сасико смогла обнаружить около 53% ошибок на основе неотфильтрованного набора из 1000 недавних проблем ядра Linux с меткой «Исправления:». Кто-то может сказать, что 53% — это не так уж впечатляет, но 100% этих ошибок были пропущены рецензентами-людьми.

 linux, искусственный интеллект, ядро

Я перепробовал несколько способов вести документацию по базе данных — и у каждого были свои проблемы: информации недостаточно, сложно поддерживать, непонятна команде. Хуже всего, что плохая документация по БД тянет за собой проблемы с требованиями к данным — а это не только таблицы, но и миграции, и данные в коде. В какой-то момент я понял, что пытался решить одним документом три разные задачи.

Нельзя сказать, чтобы время огромных профессиональных студий звукозаписи прошло.
Abbey Road живёт и процветает, да и во втором эшелоне много действующих бойцов. В конце концов, симфонический оркестр сам себя не запишет, да и запись простого струнного квартета требует изрядного мастерства.

Но факт есть факт — количество домашних или малых проектных студий — студий одного пользователя — зашкаливает. А если к этому прибавить домашних видеографов и блогеров, то совершенно очевидно, что большие студии в меньшинстве.

Моя домашняя студия живёт и развивается уже около 30 лет и я подумал, что, наверное, грех не поделиться накопленным опытом. Надеюсь, кому‑то написанное будет полезно. Да и, наверное, мне будет интересно почитать комментарии читателей.

В этот раз мы рассмотрим операции своеобразного «деления функторов». Начнём с обобщения задачи поиска сопряжённых функторов, но потом убедимся, что расширения Кана являются фундаментальной абстракцией, лежащей в основе множества полезных инструментов.

Всем привет!

В этой статье мы рассмотрим микросервис для управления файлами 3D туров по музеям, написанный на Go. Будет представлен код сервиса, который выполняет набор некоторых манипуляций с zip архивам, в том числе основную задачу, а именно распаковку и загрузку их в S3 хранилище.

Индустрия разработки ПО прошла долгий путь, ее бросало из крайности в крайность. Мы отказались от многостраничных технических заданий, перейдя к устным обсуждениям. Потом обсуждений стало слишком много, а системы слишком сложными, чтобы можно было описать их с помощью стикеров на доске. И мы перешли на гибридные процессы: с зоопарком инструментов и форматов описания требований, размытыми ролями и архитектурой, где паттерны перемешаны в произвольных пропорциях.

Неизменно было только одно – основную ценность представляет код. Код – это истина в последней инстанции. Требования, архитектура, тест-кейсы — не более чем черновики, наброски, которые могут быть уничтожены сразу после начала «настоящей работы» – написания кода.

Но что, если я скажу, что сейчас происходит тихая контрреволюция? Индустрия устала от неопределенности. Когда код — единственная истина, система превращается в «черный ящик». Понять, как она работает фактически, можно только прочитав тысячи строк кода.

Код идеально отвечает на вопрос «как?», но в нем нет ответа на вопросы «зачем?», «для кого?», «почему?».  Без знания ответов на эти вопросы, любая доработка —  это гадание на кофейной гуще.

В этой статье проследим эволюцию: от Водопада к Agile, от Agile к Гибридам и Everything as Code.

Недавняя волна обсуждений, в том числе статья на DTF, показала неприятную тенденцию: ПК-геймеры всё чаще используют геймпады. И причина не в переходе на консоли, а в ощущениях от игры.

Геймпад обеспечивает удобный контроль, эргономику и тактильную отдачу. Клавиатура же создана для набора текста, а не для игр, и состоит из множества бинарных кнопок.

Но как быть, если мы разрабатываем ПК-эксклюзив, а у игрока нет джойстика? Сегодня мы подумаем, как эмулировать геймпад с помощью клавиатуры и мыши, следуя индустриальным стандартам.