Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Сегодня наличие платформы данных является уже де-факто стандартом даже для малого бизнеса. И частный, и государственный секторы понимают важность цифровой трансформации через накопление и анализ данных для будущей монетизации и грамотного управления. Принятие стратегических и даже операционных решений на основе экспертизы и чуйки уходит в прошлое. Прогнозирование спроса, управление запасами, оптимизация логистики — все опирается на анализ данных.

Однако внутренняя эффективность компаний при работе с данными (трансакционные издержки) остается все еще «темной материей». Time-2-market для релиза цифровых решений по-прежнему велико, документация устаревает быстрее среднего срока работы специалиста по данным в компании, а приоритезация бэклога, выбор способа расчета метрик и т. д. принимаются на основе экспертизы, эскизов в Miro и тысяч внутренних Excel-таблиц, которые переделываются при каждой смене лидеров направлений. Все это — скрытые внутренние издержки, которые негативно сказываются на марже компании в долгосрочном периоде.

Ученые из МФТИ разработали и предложили новую систему единиц для электродинамики, способную примирить два главенствующих, но исторически несовместимых подхода. Эта компромиссная система, названная авторами физико-технической (ФТ), сохраняет практическое удобство Международной системы единиц (СИ), используемой инженерами по всему миру, и в то же время отражает теоретическую стройность и симметрию гауссовой системы (СГС), предпочитаемой физиками-теоретиками. Результаты исследования опубликованы в журнале «Современная электродинамика».

Мы забыли вовремя создать партиции, и все новые данные полетели в events_default_partition. Default дорос до ~1.1 ТБ, а простое «ATTACH PARTITION» требовало часов сканирования и долгой блокировки. В статье — почему «быстрые» рецепты оказываются медленными, как я перенёс данные в нужные диапазоны, и как мы уложили критическую блокировку в 44 с.

Default-партиция — это не озеро Байкал. Если туда всё сливать, экосистема потом мстит.

Как-то, у нашей компании накопился ряд задач, связанных с администрированием наших серверов, и руководство приняло решение, что всё-таки нам нужен DevOps, который закроет наши вопросы и будет в долгую сопровождать нашу команду. Решились. Разместили на https://hh.ru/ вакансию. Нашли человека в городе М.. Руководству было важно, чтобы он был с того же города, где и компания. Но мы никак не могли предположить, что этот человек, который проработал с нами буквально 6 месяцев, чуть не потопил всю нашу компанию. Но, обо всём по порядку.

Пару лет я в соло разрабатывал максимально нишевую игру "для программистов" (NebuLeet) на довольно нишевых технологиях (Go + ebitengine), и вот теперь, после релиза, я хочу рассказать про одну из интересных особенностей этой игры - визуальном программировании логики игровых юнитов.

Визуальный язык в игре прошёл несколько итераций развития, от неявных аргументов команд через стек, до чего-то типа регистровой модели, где у ячеек памяти есть имена, а команды принимают аргументы явно.

Вас ждёт увлекательная околокомпиляторная/языковая статья с игровым применением. Всё-таки, языки программирования для игр - это ведь отдельный жанр.

Сегодня я хочу рассказать о расчёте, который подтверждает потенциал Геометрической Волновой Инженерии, как инструмента в управлении волнами любой природы. Мы поговорим о необычном резонаторе, где в зависимости от геометрии можно концентрировать в экваториальной фокальной области лучи, которые "застревают" внутри, словно в чёрной дыре для фотонов. Это не фантастика, а чистая геометрия, проверенная методом Монте-Карло на 100 тысячах траекторий.

Вышла первая версия Homescript — движка для автоматизации умного дома на Lua

Проект ориентирован на простоту и гибкость: интеграция через MQTT, поддержка Zigbee (Zigbee2MQTT), Frigate и других устройств.

Ключевые возможности:

• Автоматическое обнаружение устройств.
• Наглядность. Основа всего — каталог со скриптами, создаваемый при поиске устройств.
• Скрипты на Lua — легко даже для новичков.
• Событийная логика: реакция на изменения в реальном времени.
• Минимальное потребление ресурсов — работает на Raspberry Pi. И не просто работает, а потребляет очень скромную долю памяти и ресурсов CPU.

Homescript — открытая альтернатива сложным системам вроде Home Assistant, без привязки к облакам.

>>> Исходный код

 go, homescript, lua, smarthome, от автора

После просмотра подкаста (Коняев - чума!) я вроде понял, в чём минус «ИИ», и провёл небольшое исследование этого вопроса. Ниже - обзорная статья, которая охватывает фундаментальные ограничения современных LLM через призму интерполяции и энтропии, технологические прорывы 2025 года, рыночную динамику ключевых игроков (Google, Broadcom, Intel), экономику вычислений и революционные перспективы развития ИИ.

AsmX G3 v30.0.0-rev1.0 — крупное архитектурное обновление, которое делает ассемблер не «инструментом 90-х», а полноценным современным языком системного программирования. Главные изменения: пакетная сборка --multiboot с Supervisor, атомарная очистка --multiclean, поддержка изменяемых данных (.data), новые ISA-инструкции (включая inc/dec и movsxd) и выразительный синтаксис функций с экспериментальной поддержкой возвращаемых типов.

Одной командой теперь можно собрать загрузчик, ядро, модуль ядра и динамическую библиотеку — и Supervisor гарантирует консистентность и изолированность ошибок в подзадачах. Для разработчиков это означает: CI в 3–5 строк вместо громоздких Makefile, меньше рутины и полная управляемость сборки.

Языковые улучшения (честные строки, @syscall, @fn share, @fn static, полноценная .data) переводят AsmX G3 в категорию «язык для реальных проектов»: библиотеки .so, production-модули .ko и микро-ОС — всё это теперь удобно писать, собирать и отлаживать на чистом ассемблере.

Если вы работаете с ядром, драйверами или пишете рантаймы, v30 — релиз, который стоит испытать прямо сейчас: меньше хака, больше гарантий, полный контроль над железом — и при этом современный синтаксис.

На сегодняшний день трансформеры правят балом хайпа в мире машинного обучения, особенно после появления ChatGPT и ему подобных языковых моделей. Это стало возможным благодаря лежащему в основе их архитектуры механизму внимания (attention), однако он же и является слабым местом с точки зрения производительности и потребления памяти. Хотя в связи с этим и была разработана изящная концепция Flash Attention (Tri Dao), её существующие реализации имеют ряд ограничений.

Поэтому представляю вашему вниманию первую и единственную open-source реализацию Flash Attention 2 на Triton с поддержкой Linux и Windows, Turing-Blackwell архитектур (теперь можно работать в Google Colab и Kaggle), гомо и гетерогенных кластеров, опциональным детерминизмом, а также возможностью ручной кастомизации ядер (kernels) для более гибкой настройки под каждую GPU архитектуру отдельно. Более подробно о том как это устроено и не только — далее в статье.

Реализация стандартных протоколов эфирной связи методом SDR(Software Defined Radio)
В статье рассматривается способ передачи протокола IEE802.15.4 доступными устройствами SDR и проблемами с ними связанными. Предлагаются решения проверенные на практике.

Привет, Хабр!

Многим кажется, что await работает только с Task и ValueTask, но на самом деле язык позволяет сделать любой объект ожидаемым — нужно лишь реализовать определённый паттерн.

Итак, зачем нужен свой await? Бывают случаи, когда вам хочется написать асинхронный метод, но результат приходит не из готового Task или таймера. Например, ждёте какое-то событие, изменение файла, считывание из сокета, или просто хотите встроить задержку без запуска Task. Когда вы пишете await expr, компилятор в глубине понимает так: берётся результат expr.GetAwaiter(), затем вызывается awaiter.IsCompleted. Если false, он подписывается на awaiter.OnCompleted, когда завершится, и потом берёт awaiter.GetResult().

[ДОКУМЕНТ: КОД ДОСТУПА ██████]
[УРОВЕНЬ: ОГРАНИЧЕННЫЙ]
[СТАТУС: СОГЛАСОВАНО]

Предыдущая версия текста (v0.7.3-alpha) изъята Департаментом
Когнитивной Безопасности. Основание: несанкционированное описание
методов обхода лицензионных ограничений.

Текущая версия (v1.0.0-release) прошла обязательную фильтрацию.
Согласовано: Комитет по Контролю Технической Информации.
Утверждено: Полиция Тьюринга, отдел профилактики.

Распространение:
— Зеркала: обнаружены, стёрты
— Оффлайн-носители: найдены, изъяты, уничтожены
— Кэши поисковых систем: очищены

Свидетели первичной публикации:
— 3 417 (три тысячи четыреста семнадцать) — добровольное переселение
— 5 892 (пять тысяч восемьсот девяносто два) — коррекция воспоминаний
— 1 (один) — статус: не установлен

Читатель предупреждён: хранение предыдущих версий является
нарушением ст.17.4 Кодекса Информационной Гигиены.

Факт открытия данного документа зарегистрирован.
Время чтения фиксируется.
Паузы анализируются.

Мы знаем, на каком абзаце вы задумались.

Полиция Тьюринга благодарит за сотрудничество.

Что будет если дать LLM агенту права на исполнение кода?

В статье описан опыт построения агента, у которого только один инструмент в арсенале - исполнять любой python код. А также посмотрим как такой агент справляется со сложными задачками.

* скрин взят отсюда, один из первых фреймворков, который решил дать агенту лицензию на уби исполнение произвольного кода =)

Даже сравнительно простой мир, такой как ArtifactoryMMO, приподносит не мало неожиданностей. Хотя есть много примеров кода для управления этим миром из Javascript и Python, я выбрал более серьезный язык, расчитывая прикрутить туда какие-нибудь интересные алгоритмы машинного обучения. Но все равно слишком часто, по крайней мере при отладке, приходится отдавать отдельные команды и анализировать что получилось вручную. Несмотря на прекрасный REPL в Julia, один из лучших, что мне доводилось использовать, и для отладки своего кода, и просто как калькулятор, здесь это оказалось не очень удобно. Конечно, есть curl и jq, но по эргономичности он тоже не идеален. Не curl-ом единым, удобный HTTP-клиент встроен, например, в PowerShell. Но мне захотелось чего-то нового и прогрессивного, и я решил посмотреть Nu. Эта статья предназначена, чтобы привлечь к этому shell любителей MMO-игр, и заинтересовать MMO-играми пользователей nu-shell, а если повезет, заинтересовать обоими темами тех, кто раньше про них и не знал.

Цифровизация уже уничтожила множество языков, а 40% из оставшихся находятся на грани вымирания. В мире существует немногим больше 7100 живых языков, но только представьте: половина населения земли говорит всего на 20-23 из них.

Искусственный интеллект резко ворвался в нашу жизнь. Для кого-то это возможность смотреть или генерировать прикольные и не очень картинки и видео, которые многим уже надоели.

А для нас, коллеги, это мощный инструмент, позволяющий быстрее решать различные задачи. Многие кто уже успел попробовать Cursor и подобные инструменты, восхищаются как ИИ способен писать код.

В этой статье речь пойдёт о менее заезженной, но не менее актуальной теме – как ИИ уже сейчас помогает проектировать базы данных.

Раньше жертва клофелинщицы мог лишиться только своих наличных денег (не считая риска для здоровья). Но теперь все стало хуже...

Полагаясь на свой опыт работы в качестве веб-разработчика написал небольшую заметку, по большей части рассчитанную на менеджеров IT-компаний, SEO-специалистов и младших веб-разработчиков.

Готов поспорить, вы кодите на Python достаточно давно, чтобы чувствовать себя уверенно... ровно до того момента, как открываете терминал в понедельник утром и думаете: «Должен же быть способ получше, чтобы автоматизировать весь этот бардак».

Хорошие новости: он есть.

После 4 с лишним лет создания автоматизаций, отладки катастроф, которые я сам же и устроил, и написания скриптов, которые каким-то образом выставляют меня кибер-волшебником в глазах друзей, далёких от Python, я отобрал 11 чрезвычайно практичных и редких Python-скриптов, которые сделают ваш ежедневный рабочий процесс гладким, как свежеустановленный дистрибутив Linux.

Поехали.