Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Повествование, которое раскрывает нечто глубинное. Мы не просто смотрим анимационный сериал по игре — нет. Мы становимся свидетелями истории, которая не рассказывается, а поется. Где музыка становится незримым диалогом со зрителем. Диалогом, который говорит громче любых слов.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Palantir представил концепцию Warfare as a Service, москвичам отрубили мобильный интернет, Сбер и Яндекс просят о господдержке для ИИ, Дуров обеднел в несколько раз, релиз GPT-5.4, а также окончательный деанон Бэнкси.

Несмотря на то, что на дворе уже 2025 год, и, казалось бы уже все давным давно держат свои вычислительные ресурсы (сервера) в облаке или, как минимум, в виде виртуальных машин, я оказался в ситуации, что мне нужно конвертировать 2 физических лаб сервера в виртуальные машины:

Цель статьи – объяснить разницу между CEF и WPE после года работы с этими фреймворками, предоставить инструкцию сборки и запуска полноценных JS+HTML+CSS веб-страниц с WPE на RaspberryPi 5 с zero-copy в 60+ FPS на FullHD. Посетовать, что такое нельзя сделать вместе с CEF. В конце мы будем иметь:
WPE для arm64 и amd64, OpenGL пайплайн вместе с EGL, работать всё это будет на встроенной системе Wayland. Wayland не должен никого пугать, на RaspberryPi 5 он идёт сразу в коробке, так что вы можете запускать и приложения на Wayland, и без перезагрузки приложения на X11. Но WPE zero-copy работает ТОЛЬКО с Wayland. Код будет представлен на языке С++.

Сегодня, 16 марта 2026 года, мы отмечаем ровно 100 лет одному из самых абсурдных, смешных и одновременно великих событий в истории человечества. Ровно век назад стартовала первая в мире ракета на жидком топливе.

Но самое смешное в этой истории — не сам полет, а то, как один упрямый чувак с паяльной лампой эпично унизил самых заносчивых медиа-экспертов своего времени.

Знакомьтесь: Роберт Годдард. Гений-одиночка, которого вся Америка считала поехавшим фантазером:

Можно ли поручить ведение соцсетей автономному AI-агенту? Попробуем сделать такого на Openclaw: он пишет посты и публикует их в Telegram и Твиттер по расписанию. В статье — как это устроено и что оказалось самым сложным.

В первой и второй частях я рассказал про теорию и немного практики, а в этой части я расскажу софте и харде, которые применяю сам. Так что всё перечисленное опробовано на людях.

Упор здесь будет также сделан на соотношение цена-качество, поэтому выбор софта сделан в пользу бесплатных продуктов, а харда не с самыми лучшими параметрами, но достойного выбора для домашнего использования. Дома у меня стоит операционка Linux Mint, а на рабочих машинках Windows 11, так что адекватность работы могу оценить по работе в этих системах. По поводу MacOS и Android пишите в комментариях.

Компьютер у меня старенький, 15 лет назад покупался как мощный: процессор – Intel Core i5, ОЗУ: 10 GB, ПЗУ: SSD 128 GB для системы, HDD 1.5 TB для хранения, видеокарта: 768 GB. Ноутбук сразу покупался как «печатная машинка» для творчества в командировках, но, на удивление, и на нём всё запускается: процессор: Intel Core i3, ОЗУ: 8 GB, ПЗУ: 320 GB. Один из приятных плюсов бесплатного софта – это скромность в потребляемых ресурсах. Линейка от Adobe большой любитель оперативной памяти, при сегодняшних ценах – агрейд становится «болючим» для кошелька. Минус бесплатного софта – это низкая интеграция. В больших компаниях происходит глубокая интеграция между сотрудниками. Проекты собирают буквально «на лету». Поэтому проект из одной программы, можно открыть в другой, сохранить, передать дальше. С «зоопарком» софта такого не получится. В лучшем случае, вы будете рендерить, а потом с этим рендером ковыряться. Ну, и при желании превратить хобби в профессию, у вас не окажется необходимого опыта, но его можно будет наверстать, поскольку бесплатный софт в последнее время делается с оглядкой на «мастодонтов» бизнеса.

Экскурс по переносам культовой игры в другую, не менее значимую вселенную.

В статье — проекты, где можно пощупать Counter-Strike в Minecraft.

Продолжаем проектирование. В этот раз рассмотрим бассейн, выращивание водорослей, солнечные панели и систему очистки остекления теплицы

Введение.
В результате одного диалога в комментариях к предыдущей статье (https://habr.com/ru/articles/1007808/) я решил взглянуть на тему аналог vs цифра с другого, философского ракурса.
В дискуссии о дискретности и непрерывности интересно рассмотреть следующую проблему - что такое сознание и может ли оно возникнуть у машины. Инженеры обещают AGI со дня на день, философы спорят о сознании, но похоже, что каждый говорит на своем языке.
Эта статья — попытка разобраться в понятиях, которые использует современная наука.

Глава 1. Жизнь требует белка (эмпирическое наблюдение).
В 1883 году Фридрих Энгельс, осмысляя достижения естествознания XIX века, сформулировал определение, которое до сих пор остается отправной точкой для любого разговора о природе жизни: «Жизнь есть способ существования белковых тел, существенным моментом которого является постоянный обмен веществ с окружающей их внешней природой» (Энгельс, «Диалектика природы», 1883).
Энгельс уточнял: «Повсюду, где мы встречаем жизнь, мы находим, что она связана с каким-либо белковым телом, и повсюду, где мы встречаем какое-либо белковое тело, не находящееся в процессе разложения, мы без исключения встречаем и явления жизни». Он отдавал себе отчет в ограниченности своего определения, но для обыденного употребления такие дефиниции удобны и без них трудно обойтись.
Против этого определения часто выдвигают вирусный парадокс. Вирусная частица (вирион) содержит белок, но вне клетки вирус не проявляет никаких признаков жизни. Он обретает свойства живого, только внедрившись в клетку и используя ее метаболический аппарат.
Что это означает? Во-первых, белок — необходимый, но не достаточный компонент жизни. Нужна еще целостная самоподдерживающаяся система — клетка с ее обменом веществ, энергетикой, ферментативными циклами. Во-вторых, и это принципиально важно: все известные нам формы жизни — белковые. Других примеров у нас нет. Никто никогда не наблюдал жизнь на кремнии, на углеродных нанотрубках или на чистых транзисторах. Это не теоретический запрет, а эмпирическое наблюдение.
В 2024 году Нобелевский комитет присудил премию по химии Демису Хассабису и Джону Джамперу за разработку AlphaFold2 — системы ИИ, предсказывающей структуры белков (Нобелевский комитет, 9 октября 2024). Это решение — не просто признание заслуг DeepMind. Это напоминание: самый громкий успех современного ИИ связан с изучением белка. Того самого субстрата, который Энгельс назвал основой жизни. Хассабис может сколько угодно прогнозировать скорый AGI, но Нобеля ему дали не за это, а за то, что его алгоритмы помогли понять, как устроены белковые тела.
И жизнь в известном нам виде требует белка и клеточной организации. Может ли существовать иная жизнь? Вероятно может. Но пока это вопрос веры, а не знания. Фактов в пользу такой возможности у нас нет.

Как браузер принимает решение о кешировании? Что такое условный HTTP-запрос? Как возникает 304 Not Modified? Как устроен принудительный запрос ресурса, минуя кеш? Если эти вопросы для вас актуальны, прошу на огонёк.

Изложение намеренно подробное: статья адресована и тем, кто только начинает путь в веб-разработке, и тем, кто просто хочет закрыть отдельные пробелы в понимании механизма кеширования.

Скажем "нет" слепому копированию заголовков кеширования.

Можно ли сделать игру, имея лишь идею, но без программирования, без навыков, и, главное, без денег? Я решил посмотреть, как обстоят дела с «вайб‑кодингом» игр и протестировал несколько (условно‑)бесплатных генераторов.

В качестве промпта нужно было взять описание игры, причем как можно более далекое от стандартов индустрии, такое, например, какое написал бы ребенок. И я вспомнил про «корованы».

В далеком 2001 году в игровую компанию пришло письмо, содержание которого многие из вас знают...

Задался вопросом - как связаны порядки (в смысле перебора от begin к end) элементов в хеш-таблице, если её сначала сериализовать, а потом результат распарсить. Друими словами - смотрим на преобразование

T RefillSimple(T& x) { T res; for(auto& p : x) {res[p.first] = p.second;}; return res; }

Вариант перекладывания, сохраняющий порядок, получить удалось - и для меня это стало неожиданностью.

п.с.
(сори за форматирование - предпросмотр для ленты не сохраняет переносы в коде )

Приветствую читателей. Один из моих лучших друзей в детстве заболел отитом, и впоследствии у него сильно снизился слух. Недавно я расспросил, какие устройства он использует, какой уровень комфорта и так далее. Ответы более чем шокирующие.

Для начала предлагаю посмотреть на проблематику: 2 основных кейса, когда слуховые аппараты могут помочь - кондуктивная тугоухость - это когда весь спектр частот снижен по громкости, и нейросенсорная тугоухость - когда человек одни частоты слышит лучше, другие хуже, некоторые не слышит вовсе. То есть в первом случае проблема может быть решена почти полностью, во втором случае все зависит от конкретной ситуации: слуховые аппараты могут помочь лишь частично.

Итого, слуховые аппараты могут помогать следующим образом:

Компанией Humathèq, занимающаяся разработкой новых продуктов и индустриальным дизайном, однажды сформулировала свой ключевой смысл, как "Сильный продукт продаёт себя сам".

Идея данного смысла в создании продуктов, ориентированных на конкретных клиентов и пользователей, решающих их проблемы и боли, улучшающих их пользовательский опыт. Вместо создания бессмысленных коммодитивных продуктов, которые способны продаваться только благодаря усилиям продавцов и маркетинговым кампаниям, построенным на обмане и манипуляциях.

Для создания сильных продуктов Humathèq потребовались методологии, часть из которых пришлось создавать самим, и одной из таких методологий стала знаменитая концепция SPSF.

Изначально SPSF предназначалась для разработки продуктовых стратегий, ответов на вопросы: над какими продуктами компаниям стоит работать, на каких направлениях сконцентрироваться, от каких отказаться, но позже компании доказали эффективность SPSF и для разработки корпоративных стратегий наряду со SWOT, BCG, 5-сил Портера и др.

В данной статье вы познакомитесь с типичными ошибками и привлекающими внимание подходами, которые можно встретить в разных Open Source проектах. Без воды, только конкретные комментарии. Будет полезно и для своих проектов.

Я долго думал, как будет выглядеть общество в эпоху ИИ.

Похоже, что будут взаимодействовать 3-4 типа интеллекта:

1.       Собственно люди

2.       ИИ (на базе LLM или что их заменит)

3.       Киборги (люди с вживленными нейроимплантами)

4.       Оцифрованное сознание людей (умерших или же просто дубли)

Пункт 4 – это пока фантастика, киборги только появляются, а вот люди с ИИ уже взаимодействуют во всю. И многие профессии начинают исчезать или изменяться. Переводчики уже стонут.

Очередная технологическая революция? Да. Но здесь есть принципиальное отличие. В прошлые разы профессии изменялись (например, ямщики были заменены машинистами паровозов или водителями автомобилей) но в итоге все равно работу выполняли люди. Пусть для этого требовалась иная, зачастую более высокая, квалификация. Сейчас же работу выполняет автоматика. Ей нужно лишь поставить задачу (сформировать промпт).

Но ИИ — это пол беды.

Сейчас начинает появляться ещё один фактор. Роботы. И они реально делают людей не нужными во многих сферах уже. Когда же робот сможет сварит борщ и заменить смеситель, то работы либо не будет, либо станет кардинально меньше. Понятно, что роботы такого уровня могут чинить и производить сами себя.

Как будет тогда выглядеть общество? Если работы нет, а потребности остаются? Армия тоже будет вся автоматизирована. Соответственно государства должны будут людям обеспечить какой-то доход?

Что получается?

1. Верхушка общества власть не отдаст ни за что.

2. ИИ и автоматику кто-то должен контролировать. Это будет весьма немногочисленная прослойка очень квалифицированных людей. Я не знаю есть или будет у ИИ самосознание, но без контроля не работает в этом мире ничего.

Сегодня я хочу рассказать о внедрении финансового генеративного чат-бота в финтех и о том опыте, который был приобретен за время запуска этого проекта. Эта статья написана с целью объяснить концепции и трудности, с которыми мы с командой столкнулись, поэтому постараюсь обойтись без особого погружения в технические детали.

Распознавание речи в реальных условиях представляет собой одну из наиболее сложных задач в области обработки сигналов. Особенно актуальна эта проблема для роботов, которые должны функционировать в разнообразных зашумленных условиях: в толпе людей, на открытом воздухе при сильном ветре, в помещениях с высоким уровнем фонового шума. Традиционные алгоритмы шумоподавления, разработанные для стационарных условий, оказываются неэффективными в таких сценариях.

В данной статье описывается исследовательский проект по разработке и оптимизации алгоритмов цифровой обработки сигналов для обеспечения надежного распознавания речи в экстремальных акустических условиях. В качестве тестовой платформы использована система автоматического распознавания птиц на базе BirdNET-Go, что позволило проводить длительные полевые испытания в естественных условиях с разнообразными типами шумов.

Ключевой задачей проекта был подбор оптимальных алгоритмов фильтрации и их параметров для работы с нестационарным шумом. В процессе исследования были реализованы и протестированы различные подходы к шумоподавлению, включая спектральное вычитание, адаптивные фильтры и алгоритмы на основе минимальной среднеквадратичной ошибки. Особое внимание уделено алгоритму Log-MMSE (Minimum Mean-Square Error Log-Spectral Amplitude Estimator), который показал наилучшие результаты в условиях нестационарного шума.

Выбор птиц в качестве тестового объекта был неслучаен: вокализация врановых (ворон, сойка, сорока, галка, грач) по своим частотным характеристикам близка к человеческой речи, что делает их идеальной моделью для отработки алгоритмов, предназначенных для роботов. Длительные полевые записи в различных погодных условиях позволили собрать обширную базу данных для анализа эффективности различных подходов к шумоподавлению.

Перекличка эпох. Буквально недавно я опубликовал очередную cool-story о лихих математиках из лихих 90-х, как получил живое свидетельство алгоритмов управления прямиком из тех легендарных времен.

Заливаем алгоритмы, созданные 20 лет назад для АСУ ТП нефтепровода, в современные контроллеры .

По работе сейчас нужно сделать стенд-демонстратор. Задача – показать, как, используя среду математического моделирования, можно заливать одни и те же технологические алгоритмы АСУ ТП в контроллеры от разных производителей и на разных аппаратных платформах. Идея в том, чтобы спроектировать алгоритм в SimInTech один раз, а потом, при смене контроллера (привет санкциям и старушке Шапокляк фон дер Ляйен), уже ничего не нужно проектировать заново: ни этот же самый алгоритм, ни создавать его заново в другой среде разработки. Открываем SimInTech с готовым проектом – и пожалуйста:

«…нажми на кнопку – получишь результат,

И твоя мечта осуществится.

Что ж ты не рад?

Тебе больше не к чему стремиться!»

А вот если алгоритм в среде разработки Siemens, то тут уже фигушки, нужно его опять пересобирать в среде разработки от другого производителя. А нам её ещё нужно найти, что нетривиальная задача. Если все разработчики автоматики, за редким исключением, собирали свои алгоритмы в различных импортных Codesys, запрещённых нашими немецкими партнёрами из ЕС.

«…а ещё вчера все вокруг говорили: Siemens – друг, Siemens наш немецкий друг…»

На этом месте возник у меня вопрос: а что, собственно, взять в качестве примера для стенда-демонстратора? Первая мысль, конечно, обратиться к текущим проектам в которых нас привлекают как консультантов: