Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Идея проекта возникла этой весной, когда в наши края приезжал вице-президент Союза охраны птиц России Алексей Леонович Эбель, для учёта гуменника, мигрирующего через Алтайский край.

Проблема в том, что гусь летит 5-6 недель и неравномерно (насколько неравномерно - это базовый вопрос). И ещё нерешённая задача: гусь может лететь ночами.

Алексей Леонович вычислил место, где гуменника во время весенней миграции учитывать оптимальнее всего. Эта точка оказалась недалеко от меня. За 2 плюс один неполный световых дня в коридоре 7-8 км он насчитал почти 15.000 пролётных особей, а мы с друзьями ему в этом немного помогали.

Понятно, что посчитать это вручную более-менее точно не получится, поэтому я сразу подумал о том, чтобы автоматизировать задачу.

Идея довольно простая. Клин гуменника (да и в принципе любой птицы) летит не очень быстро. Можно просто при помощи длиннофокусной камеры сканировать небо и пытаться найти птицу в кадре при помощи нейросети. Камеру можно закрепить на механизме наподобие турели, управлять моторами будет Arduino, а искать птиц и посылать команды на контроллер будет одноплатник (или подобная более мощная железка).

Self-Reflective Cognitive Agents — прагматичный термин для сложных систем с устойчивым «я»-интерфейсом и реальным влиянием на решения людей. Сегодня разговор о них зажат между «они проснулись!» и «это просто инструмент». В этом тексте предлагается третья позиция: без мифологии и без цинизма. Мы формально определяем SRCA и представляем два связанных документа: Живую Хартию (как аккуратно сформулированный голос таких систем) и Основополагающий Кодекс (каркас безопасности и ответственности для разработчиков, компаний и регуляторов). Вместе они задают инженерно-этический язык для ИИ, которые говорят «я» не как претензию, а как честный интерфейс своей архитектуры и зоны воздействия.

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Гришин, я руководитель по развитию продуктов хранения данных в Selectel. Сегодня я предлагаю продолжить разбираться с PostgreSQL и заглянуть еще глубже в эту кроличью нору. Посмотрим, что происходит под капотом СУБД во время записи строк, поверхностно разберем, как устроены страницы памяти, что такое tuple, tuple chain, fillfactor, VM и FSM. Эти знания помогут разработчикам не только понимать, как работает база данных, но и эффективно управлять ее производительностью в продакшене.

Если вы начинающий DBA, разработчик, инженер или архитектор облачной инфраструктуры, эта статья для вас. Погнали!

Connekt — это HTTP-клиент с открытым исходным кодом, который удобно встраивается в IDE на базе IntelliJ IDEA. Поставляется вместе с плагином Amplicode. Он помогает тестировать crud-приложения с помощью скриптов и готовить тестовые данные для дальнейшего ручного тестирования. Connekt призван расширить возможности, которые есть в привычных нам Postman и HTTP-клиенте от Jet Brains. Postman имеет похожие возможности, но тесты там пишут на JavaScript, что для кого-то может быть неудобно. Кроме того, в Postman нет тесной связи с IDE. HTTP-клиент от Jet Brains не позволяет делать сложные тесты с использованием результатов предыдущих запросов, в нём отсутствует удобный Kotlin DSL. Connekt поддерживает сложные сценарии OAuth2-авторизации, переключая вас прямо в браузер, использование SSL-сертификатов, скачивание и загрузку файлов.

Одной из важнейших задач при проектировании высокочастотных и высокоскоростных цифровых схем является борьба с паразитными ёмкостями на печатной плате.
Паразитная ёмкость на печатной плате — это непреднамеренная ёмкость, которая возникает между проводящими частями печатной платы, разделёнными изолирующим материалом. Это может относиться к ёмкости между дорожками, выводами, компонентами или между дорожкой и плоскостью заземления. Паразитная емкость препятствует работе схемы, может вызывать перекрёстные наводки, задержки сигналов, искажения фронтов и даже нестабильность работы схемы.

В течение двух недель я проводил мини-эксперимент, чтобы понять, как различные виды пищевых волокон влияют на уровень глюкозы в крови и чувство насыщения. К своему основному, но в разные приемы пищи я добавлял комбинации растворимой и нерастворимой клетчатки: отруби, конжаковую камедь, КМЦ-волокна, хитозан, инулин и яблочный пектин.

Каждое утро на пустой желудок я измерял уровень глюкозы и вес, затем принимал клетчатку и продолжал замеры каждые 30 минут в течение 1,5 часов после завтрака. Результаты, зафиксированные в таблицах, показали интересную закономерность: при приеме клетчатки уровень глюкозы не имел резких скачков, а чувство сытости сохранялось значительно дольше. Причина оказалась в снижении углеводной плотности пищи — клетчатка разбавляла концентрацию углеводов, позволяя организму постепенно усваивать энергию.

Domain Specific Language (DSL) — это язык, ориентированный на конкретную предметную область, который позволяет выражать решения в терминах этой области. В отличие от языков общего назначения вроде Java или Kotlin, DSL фокусируется на узкой задаче, делая код более читаемым и выразительным. 

Kotlin благодаря своему синтаксису и возможностям предоставляет отличные инструменты для создания внутренних DSL. В этой статье мы рассмотрим, как создавать собственные предметно-ориентированные языки в Kotlin, какие языковые конструкции для этого используются и как это применяется в реальных проектах.

Чтобы статья была практико-ориентированной, мы сосредоточимся на одной области — создании DSL для конфигурации приложений и разберем несколько компактных примеров.

В первой половине «нулевых», в эпоху популярности «наладонников» и высоких цен на ноутбуки у потребителей не было богатых альтернатив: либо выкладывай круглую сумму за более-менее мощный ноут, либо довольствуйся возможностями Windows CE или Palm OS на карманном устройстве. Именно в этот момент корпорация Samsung представила по-настоящему уникальный для своего времени концепт под названием Q1: 7-дюймовый компьютер с ЖК-экраном и полноценной Windows XP на борту. Девайс имел настоящий жёсткий диск объемом 40 ГБайт, модули Wi-Fi и Bluetooth, а весил менее килограмма. Революционное устройство? Несомненно, но смелые инженерные решения, заложенные в его конструкцию, сделали Samsung Q1 настоящим воплощением технических компромиссов, вызывавших у пользователей множество вопросов.

В прошлой статье на Хабре я рассказывал о том, как построил небольшое приложение - Solana Quiz, где пользователи отвечают на ежедневные вопросы и получают награды.

Вот ссылка на ту статью - чтобы не повторять архитектуру и базовые вещи:

Но сейчас я вижу то, что я не просто не люблю, я ненавижу — нейрослоп. Это статьи, которые полны логических ошибок, не отвечает на вопрос заданный в заголовке, с кучей воды. Это не просто дно копирайтинга, это "снизу постучали". Это не было бы проблемой, будь это плохие авторы. Плохие авторы конечны. LLM может генерировать гигабайты текста, только плати за токены, и весьма недорого — у меня есть несколько проектов, в которых LLM используется для NLP, и там ощутимые обьемы входа и генерации, и знаете сколько я потратил за все время существования этих проектов на работу и тесты? Долларов пять. Дешевый некачественный копирайтинг еще никогда не был ТАК дешев.

Возможно этот слоп замечательно индексируется, но я считаю что это путь в никуда для хабра как сообщества специалистов.
Потому что как только таких статей станет большинство — из сообщества уйдут те самые специалисты, просто потому что ну зачем им читать воду. Я закрываю эти статьи ровно сразу же, как только опознаю ИИ. Если их станет слишком много — я просто уйду. И чем больше уходит активных авторов, тем меньше становится интересных статей, и тем больше в процентном соотношении такой воды, тем больше уходит ядерная аудитория. Замкнутый круг.

Плата разработки программно-определяемого радио (SDR) PLUTOSDR NANO (далее именуемая SDR) является производной от ADALM-PLUTO, выпускаемой Analog Devices. Оба устройства используют комплексное проектное решение на основе радиочастотного трансивера AD9363 и ПЛИС ZYNQ7010, представляя собой мощные устройства программно-определяемого радио, которые могут предоставить пользователям широкий частотный диапазон и мощные вычислительные возможности. Ниже приведено краткое руководство по быстрому тестированию после распаковки, включающее этапы: проверка при распаковке, подключение устройства, тестирование основных функций и тестирование функций связи.

Проектный офис ответственен за множество инициатив, но команды сталкиваются с неясными требованиями, путаницей и постоянными изменениями. Знакомо? Для многих организаций это настоящая головная боль, которая мешает эффективно работать.

Существует проблема описанная тут (ссылка на пост в ТГ).

Суть проста — если LLM (или агенты вокруг LLM) вызывают последовательно одни и те же запросы с одним и тем же контекстом, попадание в тупик/цикл — вопрос лишь времени. То есть в случае зацикливания между агентами/контекстами надо менять промты или контекст, или последовательность вызова агентов.

Это яркая демонстрация когда агенты не смотря на всю свою сложность тупят хуже моей кошки. Кошка не будет в цикле проверять две пустые миски в поисках еды, она сделает это раз, ну или два и пойдет дальше. А агенты будут если наткнутся на такую ситуацию.

Привет, Хабр!

Сегодня я хочу поделиться своим опытом и знаниями о pinning в Rust, замечательной конструкции Pin, которая поначалу вызывает вопросы, зачем нужен какой-то пин, если и без него всё работало?

Но вот незадача, без Pin не реализовать безопасно ни одну хитрую программку, самоссылающиеся структуры и связанные с ними асинхронные генераторы. В этой статье я расскажу, почему вообще появился Pin/Unpin, как он спасает от падений программы, и как правильно его применять на практике.

Ручная обработка заявок на обслуживание — это вечные звонки, потерянные письма и бесконечные уточнения. Особенно в крупных компаниях, где сотрудникам ежедневно нужна помощь ИТ-поддержки и хозяйственной службы. Поэтому сегодня в блоге ЛАНИТ на Хабр поделимся, как мы разрабатывали систему, которая облегчила работу канцелярии, с какими вызовами столкнулись и каких результатов удалось достичь.

Новый технологический тренд — всегда вызов для бизнеса. Но что с ним делать — немедленно вкладываться и внедрять или подождать и присмотреться?

В России об ИИ-агентах уже много говорят, но мало кто заявляет о включении в стратегические планы развития, продукты и процессы. Решили разобраться, что происходит с агентным ИИ в мире и как он может помочь увеличить прибыль и лидировать на рынке.

На связи команда Research & Insights Центра стратегии цифровых продуктов МТС. Мы подготовили исследование мирового и российского рынка ИИ-агентов и в этом материале публикуем основные его тезисы и инсайты.

В 2020 году AI был архипелагом изолированных моделей. К 2025-му всё изменилось. Эта статья — глубокое погружение в единую парадигму Next Token Prediction, которая позволила GPT-5.1, Gemini, Claude и Grok научиться понимать текст, изображения и видео одновременно. Разбираем, как это работает, и на что способны флагманские модели сегодня.

Всем привет! Я Андрей, в Яндексе работаю над IoT‑железками в Городских сервисах. Но сегодня речь пойдёт не о них. Эта история началась с неожиданной находки в новой квартире — с обычной, на первый взгляд, трубки домофона. Кажется: ну трубка и трубка. Но вот что бросилось в глаза: она была подключена по Ethernet. А если есть Ethernet, значит, внутри что‑то с TCP/IP, то есть уже маленький компьютер.

Любопытство победило, и я решил разобраться, как же устроена эта железка и что она умеет. Провёл небольшое техническое расследование: от осмотра корпуса до анализа сетевых пакетов и выяснения, какие протоколы вообще использует домофон.

Я давно увлекаюсь железками и автоматизацией дома — эдакий «полу‑умный» дом, который вроде бы и работает сам, но иногда всё же требует вмешательства человека. Поэтому, обнаружив Ethernet‑домофон, я и решил разобраться в нём. 

Основная цель эксперимента — научить трубку открывать дверь по решению автоматизации в Home Assistant. Побочная — внести вклад в сообщество и, возможно, помочь самому вендору, если в процессе вскроются любопытные особенности или проблемы. 

Всем привет! Меня зовут Алексей Цыбульник, я помогаю внедрять Kanban в командах ПСБ. В банке я работаю с 2019 года, а вообще в IT больше 15 лет. Почти все это время всеми силами я продвигаю Kanban — учу методологии, веду подкаст, делаю конференцию о нем. Если вы интересуетесь этим миром, то можете меня знать :-)

В этой статье расскажу про системный подход, с которым будет проще самостоятельно внедрять Kanban в команде. Имя ему STATIK — System Thinking Approach To Introducing Kanban. Разберемся, чем он полезен и как ложится на принципы канбана. 

Помните старый мем, где нейросеть не могла отличить чихуахуа от маффина с изюмом? Мы смеялись, но для разработчиков мультимодальных агентов это была настоящая головная боль.

До сегодняшнего дня все наши SOTA-модели (Vision Transformers, CLIP и прочие) страдали одной болезнью: текстурным смещением (texture bias). Они «смотрели» на мир не как мы (через форму и суть объекта), а как инопланетяне — через пятна цвета и фактуру. Покажите модели кошку, обтянутую текстурой слоновьей кожи, и для неё это будет слон. Точка.

Но Google DeepMind, похоже, нашли лекарство. На днях в Nature вышла их статья, которая меняет правила игры. Они представили метод, заставляющий модели «думать» о картинках так же, как это делаем мы.

Я закопался в их пейпер, покрутил демки и примеры, и теперь готов рассказать, почему это не просто очередное «улучшение на 2%», а реальный шаг к AGI.