Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой статье я собрал методы ускорения обновления тяжёлых баз 1С. Все методы рабочие и неоднократно проверены на практике. Актуальны для современных конфигураций. Для более старых – частично, кое-что надо адаптировать.

Под обновлением я буду понимать только накатывание на рабочую базу – от момента начала реструктуризации до окончания выполнения дополнительных обработчиков данных. Т.е. говорим о той части обновления, которая обычно считается непобедимым, неуправляемым злом. Изготовления конфигурации для обновления не касаемся.

Кратко о проблеме. Иногда база 1С обновляется так долго, что не влезает в технологическое окно (время, в течение которого бизнес готов потерпеть без 1С). Иногда проблема в слабом сервере, но в большинстве случаев – в большом записей некоторых таблиц (справочников, документов, регистров). Ну и в остром желании разработчиков конфигурации что-то поменять в этих таблицах

Года три назад новостная лента про технологии читалась как бред сумасшедшего. Каждый второй заголовок сообщал, что еще полгода, максимум год, и код будут писать машины, а людям останется разве что объяснять этим машинам, чего они хотят, да и то, судя по тону статей, ненадолго.

Руководители крупных компаний рассказывали инвесторам, что новых инженеров нанимать больше не собираются. Курсы программирования в рекламе срочно переделывали в курсы по промптам. Под каждой такой новостью в комментариях обязательно находился кто-нибудь, кто советовал собирать вещи и идти в сварщики, потому что держать горелку нейросеть пока не научилась и в ближайшее время вроде бы не собирается.

С тех пор прошло достаточно времени, чтобы посмотреть, что из этого вышло, и вышло довольно забавно. Людей, которые пишут код за деньги, по всем доступным сводкам стало больше, вакансии никуда не делись, хотя и поменяли требования. А само слово «программист» тихо расползлось по должностям, где еще недавно из рабочих инструментов были только почта и табличка с планом продаж.

Привет! Если вы читаете эту статью, то у вас возникла такая же проблема как и у многих сейчас. Срочно надо скачать все и сразу. А по одной фоточке выгружать это конечно такое себе. И хоть есть локальное приложение Яндекс Диск для Windows для других ОС, а у меня к примеру Linux, установить его возможности нет. В общем понимать надо. Сложить руки нам никак нельзя, задачу надо решать и решать оперативно! Поэтому за пару часов, мы с агентом накидали вам свое творение, не судите строго, но все работает. Пользуйтесь на здоровье.

Я всегда знал, что разработка для встраиваемых систем (embedded) является не тривиальным делом, но даже не представлял, насколько С++ код в реальных enterprise-проектах может быть... скажем так, перегруженным. Тем интереснее попытаться исправить хотя бы кусочек такого кода, тем более что сегодня у нас есть прилежный цифровой помощник.

Справится ли искусственный интеллект с рефакторингом кода, от которого у обычного разработчика дёргается глаз? И в чём нейросети пока ещё безоговорочно уступают человеку? Заглядывайте под кат, там много боли, костылей, D-Bus и немного С++ и однопоточной асинхронности (async single-threaded).

Hermes Agent я использую как основной «агентный комбайн». Долгое время он крутился на DeepSeek, но захотелось экспериментов с LLM - первое за что взялся GigaChat от Сбера: русский язык, российская юрисдикция и огромное количество токенов "за красивые глаза". Казалось бы, делов-то - подставить ключ в конфиг. Но не тут-то было.

Всем кому СРОЧНО нужно выкачать все с Яндекс Диска себе на компьютер!!! История о том как за два часа за чашечкой кофе и с ИИ напарником попытаться спасти мир :)

Дизайн-система передаёт AI решения команды через правила, примеры и проверки. На кейсах Builder и Miro разбираю, почему наличия документации ещё недостаточно и что помогает связать инструкцию с результатом.

Выбрал неправильный курс - сел на мель

Нет, это не очередной пост о важности постановки целей и планирования, в пятницу, у нас в регионе произошло событие, подобного которому, не было уже 53 года.

Если спросить тимлида «сколько story points команда сделает в следующем спринте?», чаще всего ответ будет такой: «Ну, в прошлый раз было около 300, давай возьмём столько же». Потом выясняется, что двое уходят в отпуск, один новичок ещё не разогнался, а треть времени съедят баги. Спринт заканчивается авралом, задачи доделывают в последние два дня, и этот аврал попадает в статистику как «нормальная скорость команды». Следующий план строится уже на нём.

Я руковожу кросс-функциональной командой внутреннего продукта в крупной компании: аналитика, дизайн, фронтенд, бэкенд и QA, около десяти человек. Около двух лет я планирую спринты по формуле, а не по ощущениям. Ниже расскажу, как устроен расчёт, какие у него ограничения и насколько он точен на реальных цифрах.

Я искренне считаю, что в хорроры нужно играть исключительно осенью и зимой, а на остальные релизы отвести другое время.

А еще я до сих пор уверен, что жанр находится на грани смерти и переполнен откровенно плохими релизами.

Но, собственно, как говорится, критикуешь — предлагай, и поэтому сегодня я собрал несколько крепких и свежих проектов в жанре, которые точно стоит опробовать между крупными релизами этой безумной осени.

В первой статье я показал несколько опытов с небольшой моделью (её размер влезает в обычную домашнюю видеокарту) вокруг одного вопроса: может ли такая модель становиться умнее со временем — не раздуваясь до огромных размеров, а за счёт памяти, аккуратного дообучения и проверки ответов. Но я тогда не сказал, ради чего всё это и что это вообще часть чего-то большего.

Теперь раскрою карты. Эти опыты — не сами по себе. Это шаги к новой архитектуре, над которой я работаю; я зову её LANN-4 (если расшифровать — нейросеть, которая учится всю «жизнь», с небольшим неизменным «мозгом» и вынесенной наружу памятью). И сразу честно: самой этой архитектуры ещё нет — она не выбрана и не построена. Небольшие модели в опытах — это подопытные инструменты, а не LANN-4. Готовую новую модель я не показываю. Я показываю исследование на пути к ней — и то, что получилось и что НЕ получилось.

А не получилось вот что. Мы проверили: если одну и ту же небольшую модель подучивать на примерах несколько раз подряд, будет ли она от раза к разу становиться всё лучше? Короткий ответ: нет. Первый раунд подучивания даёт заметный прирост, а дальше рост останавливается. Накопления не вышло.

И есть вопрос, в котором мне реально нужна ваша помощь: прежде чем тратить примерно сутки работы видеокарты на решающую проверку, я хочу, чтобы вы попробовали найти дыру в её устройстве.

Нет, речь пойдет не про высокочастотную торговлю на бирже, но я буду использовать аналогию, чтобы стало понятно почему и как я думал. Собственно, мое мнение HFT прошел полный путь холодной войны. Изначально суть высокочастотной торговли заключалась в алгоритмах, они должны были быть достаточно простыми и при этом максимально эффективными. Выигрыш получал тот, кто успел «просчитать» быстрее других. Сначала это были секунды, потом доли секунд и в итоге алгоритмы начали зашивать в процессоры сетевых карт, чтобы максимально быстро реагировать на входящие данные и генерировать нужные сделки. На настоящий момент можно признать, что этот способ заработка практически умер, поскольку у всех приблизительно одна скорость обсчета и генерации, а следовательно результат начал зависеть от непредсказуемых факторов — по сути рулетка. Где сейчас живет HFT правильно, он ушел в более сложные FPGA и арбитраж на десятки бирж. Алгоритмы стали значительно сложнее, разнообразней и ушли от простых формул с простыми решениями.

Я ни в коем случае не призываю никого делать то, что будет описано ниже, более того — все это лишь фантазия и она не имеет ничего общего с реальностью. Но давайте немного пофантазируем на почве состояния перегретого пара — ИИ и почему его так сильно боятся.

Для начала рассмотрим как обстояли дела в прошлом, скажем честно очень недалеком прошлом, буквально вчера...

У нас есть разработчик который пилит какой‑то сервис, для нас сейчас не столь важно какой, но пусть это будет FTP‑сервер, тем более что это близко к тому что творилось в wuftp в недалеком прошлом. Разработчика будут звать Роб, вполне себе разработческое имя. И он пилит его не тяп‑ляп, а нормально. Тестирует все что может, старается оберегать свое детище от взломов, переполнений и при этом сохранить скорость и вменяемый размер.

Постараюсь вкратце и по делу сугубо. Первое что сразу хочется сказать: спасибо автору!) За рамку: у кода есть цена написания и цена владения, и разъехались они в разные стороны. Также отдельно за то, что он сам оговаривает свои источники, про отчёты Veracode особенно честно. Бухгалтерию беру у него, а тезис ниже мой: следующая строчка счёта приходит не коду, а прогнозам. Нового уже от себя добавляю: перенос механизма с кода на дискурс и то, как выглядит цена владения не в новостях, а на примере моих двух обезличенных проектах.

Почему прогнозы об ИИ стали такими дешёвыми

«Создать дёшево, проверить дорого» не мой механизм. Автор показал его на мейнтейнерах открытых проектов, включая curl: отчёт о несуществующей уязвимости пишется за минуты и несколько центов, а проверять его живому человеку часы. Я механизм не открываю. Смотрю, докуда он дотягивается...

До прогнозов. Сразу оговорюсь: дёшево прогнозировали всегда, от фантастики до страхов перед автоматизацией, пожалуй задолго до нейросетей. ИИ не изобрёл дешёвый прогноз, он убрал последнюю цену = ту самую цену упаковки. Правдоподобную заметку с цифрами и тоном эксперта теперь можно реально штамповать пачками за центы токенов, однако проверка осталась где была = найти первоисточник и выяснить, кто заплатил за исследование.

В комментариях к той статье справедливо возражали многие: проверка тоже дешевеет. Для кода так и есть = у него есть независимый якорь, ответ, который не зависит от мнения модели. У прогноза же якоря нет. Нет теста, который упадёт, если обещанное не наступит, и никто не платит за ошибку. Похоже, а точнее как показала практика многих, дёшево производить можно не только текст, но и безответственность.

В начале сентября я провёл вканале интерактив: предложил подписчикам написать в комментариях свою профессию и пообещал каждому прислать эскиз системы в Obsidian под его работу. Эскиз — это буклет на 3 страницы: какие разделы нужны хранилищу юриста, психолога или инженера, как между ними ходит информация и какими плагинами это собирается. Профессию назвали 20 человек. Каждому ушёл буклет в личку, дальше пошли переписки и записи на консультации. Через неделю я уже не помнил, кому что отправил и кому обещал ответить. До этого лидов я не вёл никак, их было мало и все помещались в голове. Отдельный сервис заводить не хотелось: задачи, клиентские проекты и заметки по встречам у меня и так в Obsidian. В этой статье расскажу, как я собрал CRM на плагине Operon и что в нём допилил. Следующие раунды интерактива буду объявлять в канале.

Как вернуть LAN-режим в Neverwinter Nights 2 на прошитой Switch: без аккаунта Nintendo, без подписки, по локальной сети между двумя консолями. Разбор ARM64-кода, отладка GDB прямо на консоли и готовый патч для Atmosphere.

Я потратила больше $9 000 и больше миллиарда токенов, пытаясь сделать нормальную безопасность в приложении, которое разрабатываю с января. Сама программа работала прекрасно, а слои защиты не сходились друг с другом: что-то менялось в одном месте, и ломалось в другом.

Я перепробовала бесчисленное количество способов их свести, даже сделала отдельное приложение, которое следило за «сердцебиением» слоёв защиты и пыталось держать их вместе, — но ничего не помогало. В итоге всё это сошлось! И получился полноценный инструмент — Crossweft. Это открытый плагин для Claude Code и Codex, который не даёт ИИ-агенту сказать «готово»,пока все связанные части программы не синхронизируются. Рассказываю, как он устроен.

Существует множество специализированных операционных систем, в том числе заточенных под задачи в области ИБ: Kali Linux — для пентеста, Qubes OS — для работы в изолированной среде. Мы в Beeline Cloud обсудим несколько свежих ОС с упором на инфобез и не только. Одна позволяет отслеживать работу процессора в, так сказать, почти лабораторных условиях, другая — противостоит программам-вымогателям, еще одна — предлагает потенциально автономную архитектуру для космических проектов.

Две независимые группы исследователей в Вене и Пекине одновременно создали первые ядерные часы, которые отсчитывают время по «сжатию и разжатию» атомных ядер тория, тяжёлого радиоактивного элемента. Эти ядерные часы настолько точны, что потеряли бы одну секунду лишь за несколько миллионов лет. Результаты были опубликованы в журнале Nature.

Первые ядерные часы пока не вытеснят всемирную сеть атомных часов, на стабильный ход которых мы полагаемся в GPS и при определении секунды. Не стали они и самым точным хронометром: лучшие атомные часы примерно в 10 000 раз надёжнее и потеряли бы одну секунду лишь более чем за 100 миллиардов лет.

Ядерные часы работают, направляя лазер на ядро атома и отсчитывая, с какой частотой ядро переключается между двумя конфигурациями, называемыми изомерами. Для изменения конфигурации атомных ядер обычно требуется очень много энергии, но есть одно исключение: изотоп торий-229.

В 2003 году исследователи поняли, что следует искать резонансную частоту тория-229. Учёные решили направить на ядра лазер точно нужной частоты и заставить их колебаться между «сжатым» и «разжатым» состояниями. Подсчитывая эти быстрые колебания, можно было бы создать часы. После двух десятилетий поисков несколько групп исследователей определили резонансную частоту тория-229, соответствующую длине волны 148 нанометров, глубоко в ультрафиолетовой части спектра.

Последним необходимым элементом часов была петля обратной связи. Подобно тому как маятниковые часы постепенно замедляются и их приходится заводить, частота лазера может дрейфовать. Чтобы решить эту проблему, группы в Пекине и Вене разработали системы, позволяющие измерять и корректировать частоту лазера, стабилизируя ход часов.

Мудборд — то, что имеет дословный перевод как «доска настроения», — имеет некоторые проблемы с точки зрения собственной реализации, поскольку картинки, используемые в композиции, должны подходить по духу: причём как визуально, так и логически. Если целью является передача настроения, то необходимо внедрение и визуального стиля (создание единой цветовой концепции), и разработанная логическая составляющая, на поверхности которой она будет находиться.

Мы живём в эпоху цифровых технологий. Я в данный момент занимаюсь созданием пакета приложений на русском языке, распространяющемся по принципу открытого исходного кода по GPL-3.0 или MIT. Так или иначе текущее положение дел принуждает российского пользователя быть цифровым анархистом, находя всё новые и новые варианты решения текущих задач с помощью использования открывающихся средств, постепенно заменяющих предыдущие. Системы защиты современного так называемого закрытого ПО, как и парадигма, в которой работают частные компании, не позволяют массовому пользователю использовать предыдущие, уже некогда устоявшиеся решения на практике в работе или бизнесе, отчего юзер приходит к более узким инструментам. Именно такое настроение мне хотелось передать в мудборде, что станет «флагом» и символом моей текущей деятельности.

Прежде всего работа с образами: технологии, всемирная сеть (веб-сеть), сервера узкоспециализированных инструментов и масштабные дата-центры, метод блокчейна и криптовалюта как его следствие. Собственно, всё то, что сегодня преображается, приземляется в юридической плоскости, становится из анархистского инструментария частью повседневной жизни, находит инструменты своей регуляции и установления конкретного порядка. Если раньше любой мог запустить дома свой сервер, организовать пересылку веб-страниц через него к пользователям его личного веб-сайта на его домене, запустить майнинг криптовалюты на неком подобии тостера и хранить её на десятках разных децентрализированных кошельках, то сегодня гораздо более распространена аренда технических средств, работа через облако, начали торжествовать централизированные средства с понятными (прежде всего — привычными) механизмами своей работы. Я говорю о централизированных биржах и арендуемых сейчас веб-разработчиками (веб-мейкерами) дата-центрах, как о более перспективных средствах распространения цифровых решений в том смысле, что они создают относительно безопасную среду.

В моей прошлой статье https://habr.com/ru/articles/1090172/ мной был предложен и реализован программно алгоритм полного перебора всех схем степени 8. https://gitverse.ru/mshshukin2005/real-schemes-degree8. Свой результат я оформил как препринт и опубликовал его здесь: https://zenodo.org/records/23240531 . Буду очень благодарен тому, кто мне поможет получить эндорсмент на Arxiv.org в разделе Math.CO (большая часть работы - это чистая комбинаторика) или в Math.AG.

С учётом более поздних обзоров https://www.math.stonybrook.edu/~oleg/math/papers/1989-PloVeAlgKr-postr.pdf и работ Оревкова (S. Yu. Orevkov. Classification of flexible M-curves of degree 8 up to isotopy // Geom. Funct. Anal. — 2002. — Vol. 12, no. 4. — P. 723–755.) верхняя оценка была уменьшена до 2861 схемы степени 8. Таким образом, учитывая результат Z. Geiselmann, M. Joswig, L. Kastner et al. Limits of combinatorial patchworking https://arxiv.org/pdf/2602.06888 — 2026. в 2367 схем Т-кривых, для полной систематизации октан остаётся реализовать (либо запретить) не более 494 схем.

Алгоритм полного перебора с учётом ограничений обобщается на произвольную степень. Опираясь на статью Ю. Численко Chislenko, Y.S. M-curves of degree 10. J Math Sci 26, 1689–1699 (1984). https://doi.org/10.1007/BF01106447  , мне удалось реализовать его для М-кривых степени 10 (это только предварительный подсчёт). (https://gitverse.ru/mshshukin2005/real-schemes-M-curves-degree10). Контроль корректности подсчёта: перебор выполнен двумя путями — прямым порождением комбинаторных формул и развёрткой полного списка полиномов с последующей канонизацией (устранение дубликатов); Только для М-кривых степени 10 получается точная верхняя оценка в 71592 схемы, что отлично согласуется с приближённой оценкой Численко в "около 70000". Полный перебор полученных комбинаторных формул совпал с результатом для списка с дубликатами. Полный прогон с верификацией для степени 10 планируется выполнить; результаты будут опубликованы в репозитории по мере готовности.

В этой статье мы сделаем упор на шестую и седьмую степени. Напомним, что для них полная классификация уже завершена: