Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет снова, Хабр!

Помните моего робота на Arduino Uno Q с характером? Того, который умел подмигивать и обижаться? Так вот, за пару месяцев он серьезно прокачался. Теперь он не просто ездит и болтает, а:

-

Мы живем в эпоху, когда компании тратят миллионы на маркетинг, CRM‑системы и улыбчивых бариста в офисе, но затем передают первый и самый важный контакт с клиентом — телефонный звонок — бездушному роботу, настроенному по принципу «Как бы нам максимально усложнить жизнь звонящему».

Если вы работаете с роботом под Linux, то знаете эту боль: сегодня лидар — /dev/ttyUSB0, завтра — /dev/ttyUSB1, а камеры внезапно меняются местами.

В статье разобран надёжный способ привязать USB-устройства к физическим портам через by-path, создать стабильные имена в /dev и перестать править конфиги после каждой перезагрузки.

Подходит для роботов (да и не только), Linux (проверено на Ubuntu Server) и ROS2.

В конце 2025 года сообщество ретро-геймеров получило отличный подарок: Video Game History Foundation (VGHF) завершила двухлетний проект. Его целью было восстановить 144 ROM’а игр для Sega Genesis, распространявшихся через Sega Channel в середине 90-х. Среди находок — уникальные версии, считавшиеся потерянными, вроде Garfield: Caught in the Act – The Lost Levels, The Flintstones и эксперимент с сетевым интерфейсом для 16-битной консоли.

В этой статье вы узнаете, как энтузиасты сохранили часть игровой истории, и почему такие проекты важны. Заодно разберемся, что такое Sega Channel, как его оживили и что это значит для нас сегодня.

Мы провели социальный эксперимент на Хабре результатом которого стали +1000 подписчиков в канал за неделю.

Мы висели НА ГЛАВНОЙ СТРАНИЦЕ хабре первыми сразу несколькими статьями более трех дней, потом выложили вторую котоаря также сильно завирусилась, а самое главное на публикациях было -50 рейтинга и сейчас он становится еще НИЖЕ

Также расскажем о беспределе со стороны модерации, которая без предупреждения в тихую сняла поместило статью ЧЕРНОВИКИ, притом мы НИЧЕГО не нарушили

Как мы это сделали и как набрать аудиторию на реальном примере

Не буду одинок, если предположу, что большинство читателей при встрече с чат ботом любой ценой отказывается от его услуг, и ищет способы выхода на живого человека. Причин тому много и основная из них это выдача чат ботом информации далекой от ожидаемой. А какова цена создания системы, которая мало мальски отвечает ожидаемо на задаваемые пользователем вопросы?

Как сделать надёжную очередь задач без Rabbit/Kafka, используя только Postgres? Разбираю боевой паттерн: FOR UPDATE SKIP LOCKED для конкурентного забора, lease/heartbeat для возврата задач после падений и backpressure, чтобы воркеры не съели память.

Что такое фрагментация?

Фрагментация — это состояние, при котором файлы физически располагаются на разных участках диска, а не непрерывно друг за другом. Из-за этого магнитная головка вынуждена совершать лишние движения, тратя значительное время на поиск нужных участков. По мере накопления фрагментов файлов снижается общая скорость работы накопителя, ухудшается отклик системы и увеличивается износ самого устройства.

Введение процедуры дефрагментации способно кардинально изменить ситуацию. Суть дефрагментации заключается в объединении отдельных фрагментов файлов в единую область на диске, сокращая путь движения головок и уменьшая среднее время доступа к данным. Этот процесс оказывает непосредственное влияние на повышение общей производительности системы, снижение нагрузки на аппаратуру и продление срока службы HDD.Далее мы подробно изучим механизм воздействия фрагментации и дефрагментации на показатели скорости работы жесткого диска, используя конкретные расчеты и наглядные примеры.

Характеристики HDD

Основные характеристики HDD:

-Объем, Гб;

-Линейная скорость чтения/записи, Mb/s ;

-Количество оборотов диска в минуту, rpm;

-Время перехода track to track, ms.

Возьмем для моделирования HDD со следующими характеристиками

/

Привет, я Devops-инженер в сфере ЖКХ, нами пользуется сейчас больше 8 000 юрлиц. У нас большой парк машин (в том числе для бэкофиса), и вручную создавать правила и CDB-списки для каждого агента Wazuh и поддерживать их — просто очень сложно. Поэтому мы автоматизировали генерацию пер-агентных списков и правил и их доставку в Wazuh Manager.

Современные вредоносные расширения для браузеров всё реже выглядят как откровенно опасный код. Вместо эксплуатации уязвимостей они маскируются под легитимные AI‑инструменты, «умные чаты» и помощники для повышения продуктивности. Используя стандартные API Chrome, такие расширения получают доступ к пользовательской активности и незаметно собирают телеметрию.

В этой статье разбирается Chrome‑расширение, позиционируемое как AI‑чат, но фактически реализующее механизм скрытого мониторинга активности пользователя с последующей передачей данных на удалённый сервер.

Лет двадцать назад я опубликовал этот материал, но платформа умерла, сохраню тут этот артефакт далекого прошлого, на мой взгляд до сих пор актуальный. Многим нравится держать книгу в руках, особенно после того как ее сам сделал. При этом на самом деле это довольно дешево, сделать книгу. Плюс, поди найди в магазине нужную книгу. Я вот одну только в Москве нашел, у издателя. Вот и попробуем сделать настоящий шитый переплет, даже намного лучше типичного дешевого клеенного, сами.

Приветствую и приглашаю всех на увлекательное путешествие в мир сложнейшей лабы от Hack The Box этого сезона - Eloquia!

Меня зовут Ян, я пентестер с многолетним опытом. Вот мой профайл на HTB. Сегодня я решил поделиться прохождение лабы Insane (высшей) сложности Eloquia. Мне всегда хотелось написать такое прохождение, но обычно меня останавливало уже наличие множества гайдов сети. А в этом случае, после решения, я не нашел ни одного полного решения и вобще никаких вариантов на Хабре. Поэтому, я делюсь с вами своими наработками.

Но это не только гайд для продвинутых, для самых новеньких я буду делиться трюками, как эффективно проходить лабы в HTB. Кроме самого решения буду рассказывать про полезные утилиты, о том чем отличаются лабы на HTB от реального пентеста и как становиться лучше.

Поэтому запасайтесь орешками и любимыми напитками, и приступим к делу!

LLM то поражают логикой, то внезапно не могут выполнить даже простую задачу: путают факты, теряют цель, забывают, что обещали пару абзацев назад. И из‑за этого разговоры про AGI часто скатываются в унылое «LLM просто генерируют следующий токен, поэтому это тупик». Но, похоже, проблема не в том, что у моделей нет истинного «мышления», а в том, что им часто нечем это мышление организовать.

Ученые из Стэнфорда предлагают посмотреть на это как на пропущенный модуль в архитектуре: между генерацией текста и настоящим решением задач должен быть модуль координации. Он ставит цель, держит план, подбирает опоры, проверяет шаги и не даёт модели скатится в привычные паттерны. И самое интересное — это можно описывать почти как физику: есть якоря, есть их сила, и есть порог, после которого поведение системы резко становится более целевым.

Давайте разберёмся, что такое семантическое якорение, почему лишний контекст иногда ухудшает результат, и как из этого появляется мультиагентная система для координации, которая может сделать LLM намного стабильнее в долгосрочных задачах.

Миронов В.О., Кальченко С.Н.

Добрый день, уважаемые хаброгорожане;‑) Крайние тренды по части тестирования современных больших языковых моделей выходят на невиданные высоты и ставится цель: пересматривать не только всю систему анализа моделей, но и саму структуру эволюции нашего подхода к пониманию больших языковых моделей в самом широком контексте. Здесь мы всё больше «скатываемся» к математическому описанию объекта промпта и его понятия. По большому счету, наибольшее понимание, а именно, формирование идей в машинном представлении, основано на геометрическом понимании «форм» слов, а не алгебраическом, в виде векторов, эмбеддингов и матриц, хотя это тоже очень важно на базовом уровне. Отличный пример такого подхода изложен в этой статье, где как раз и показано, что важно, топологическое представление пространства слов и их смыслов, так как оно максимально гибко и позволяет работать с двумя главными понятиями для словоформ: значение и время, в течение которого это значение сохраняется для текущего контекста.

Исходя из этого, не так давно мы проводили анализ понимания речи для чат‑ботов и, в частности, для больших языковых моделей. При этом мы задались очень ёмким понятием: каково отношение между пользователем и нейросетью и насколько они хорошо друг друга «понимают». Чем полнее и общо мы сможем очертить границы этого «понимания», тем более полно мы сможем формировать промпты для наших запросов, расширить новый уровень абстракции и сформировать новый уровень понимания кода моделью. 

История Yamaha — это путь от небольшой мастерской по ремонту музыкальных инструментов до глобального технологического конгломерата. С момента своего основания компания разрабатывает и защищает технологии, которые задают направление развития целых отраслей. У нее тысячи мировых патентов и товарных знаков. О них и не только — в нашем материале.

Последние 7 лет я руководил командами разработки, но не то что не писал код — я его даже не читал. В 2025 году я снова вернулся к самостоятельной разработке. И даже могу называть себя Full Cycle Engineer. Что стоит за этим термином — раскрою ниже.

За 2025 год я сделал больше, чем за предыдущие пять лет вместе взятые.

В статье расскажу про проекты, которыми занимался. Про задачи, которые решал. Про выученные уроки, набитые шишки, собранные грабли. И про некоторое количество полезных рабочих процессов и практик, которые у меня сложились и которые делают работу с кодовыми агентами по-настоящему эффективной.

В первой части рассказа о радарах мы поговорили о том как радары появились, с какими проблемами столкнулись их создатели и какие решения для них поначалу были придуманы. Мы так же обсудили как работают простейшие радары непрерывного излучения которые часто используются сегодня для измерения (сравнительно) небольших расстояний. Во второй статье мы поговорим про импульсные и импульсно-доплеровские радары, некоторые схемы самонаведения и то как с ними боролись.

Российский царь Петр 1 за очень короткий срок правления кардинально изменил Россию. В том числе в надежде создать новый интеллектуальный центр он основал Академию наук в только что созданном им городе Санкт-Петербург. В Академию были приглашены видные европейские ученые, среди которых были гениальные швейцарцы Эйлер и два представителя семьи Бернулли.

Плодами работы Эйлера мы начали пользоваться еще в школе. Многие помнят про «число Эйлера» 2,7, вторую по известности константу после «числа Пи». Или обозначение функции f(x), тоже введенную в обиход Эйлером.

Однако речь пойдет о Данииле Бернулли. В 1738 г. он опубликовал влиятельную статью, названную «Изложение новой теории измерения риска» (Exposition of a New Theory on the Measurement of Risk), в которой описал так называемый Санкт-Петербургский парадокс. Статья стала одним из наиболее значительных из когда-либо написанных текстов по проблемам как риска, так и человеческого поведения при принятии решений вообще.

Но прежде чем разобраться, что такое Санкт-Петербургский парадокс, пусть каждый для себя решит на какую кнопку он нажмет: 

Про AI сейчас пишут много, мягко говоря. Причём пишут буквально все, кому не лень. Но если вы PHP-разработчик, то, скорее всего, ощущение примерно такое: тема вроде бы важная, но почти всё – не для вас, а двигаться в эту сторону нужно, ибо... ну, вы и сами понимаете.

Большинство материалов сразу уезжают в Python, Jupyter, PyTorch, обучение моделей, математику и датасеты. Даже когда речь идёт не про data science, а про практику – примеры всё равно из другого мира.

Я с этим столкнулся довольно давно, когда попытался понять, как вообще можно использовать AI в обычной PHP-разработке. После нескольких практических кейсов в своих проектах у меня сложилось собственное понимание ситуации. Да, я понимаю, что Python сегодня де-факто стандарт в мире машинного обучения, но есть огромное количество ситуаций, когда можно использовать AI или ML из PHP без Python-стека, а кроме того мне, как PHP-разработчику, хочется самому разбираться в теме, а не просто научиться делать API-запросы к OpenAI.

Моё раннее детство прошло в Алма-Ате, среди ближайших казахских родственников. И я не знал про зеленый и оранжевый цвета — их нет в казахском языке.

В казахском языке цвет травы и неба называется одним словом — көк. Буква посередине — «ө» — звучит как нечто среднее между «ё» и «о».
Көк по-казахски — синий, голубой. Көк аспан — синее небо.

Есть отдельное слово для зеленого — жасыл, но, видимо, в языке оно появилось относительно недавно. В повседневном языке, если говорят:
— Сходи на базар, купи зелени, — то в буквальном переводе на русский это звучало бы:
— Купи синевы.

Т.е., в культурном слое понятие «зеленый» прочно связано с «көк». Самая красноречивая иллюстрация — это, к слову, о базаре — центральный рынок Алма-Аты называется «Көк базар», в буквальном переводе — Синий базар. А по-русски — Зеленый базар.
Пастбище — көк джайлау — в буквальном переводе синее пастбище, город, построенный около горы — Көкшетау — Синяя гора, хотя она очевидно — зеленая. Зелёный чай — снова көк.

При этом цвета неба и травы — как и все казахи — я различал. Но, например, в детском саду акварельные наборы имели похожую картину — все цвета были использованы, а зеленая чашка была почти нетронутой, никто не знал, что с ней делать. Почти все дети рисовали и траву, и листья синим. В моем мире зеленый появился немного раньше ровесников, и когда я рисовал зелень зеленым, мои детсадовские одногруппники меня спрашивали:
— А почему у тебя трава такого цвета?
А я не знал, как объяснить.

Лет в 5-6 я стал больше говорить по-русски — и зелёный цвет занял своё положенное место. Мои одногруппники прошли тот же путь — как только начали больше общаться на русском языке — они тоже стали использовать зелёную акварель.