Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Аудиоматрица, она же аудиопроцессор – это один из ключевых компонентов современных профессиональных АВ-систем. По сути аудиоматрица – это автоматизированный микшер, задача которого оперативно перенаправлять аудиосигналы из множества источников (по числу входов) на множество потребителей (по числу выходов) независимо друг от друга, и при необходимости (а такая возникает постоянно) обрабатывать их разными алгоритмами. Пользователь при этом наблюдает за работой оборудования и подсчитывает выгоды. Это важный момент, ибо некоторые считают, что выгода = как можно меньшая цена покупки – и ошибаются, любуясь только одной стороной медали. А есть еще дли-и-инный список затрат на содержание и эксплуатацию прибора (установка, обслуживание, ремонт, обучение персонала, модернизация и даже утилизация в конце жизненного цикла), который называется «стоимость владения», и тут лучше без неожиданностей. Это значит – покупать не на маркетплейсах, а у официального российского поставщика, в штате которого работают профессиональные системные инженеры, техники и программисты.

Как настроить AI Assistant в любой IDE от Jetbrains для работы с Codex от OpenAI (и сэкономить кредиты в AI Assistant если у вас уже есть оплаченная подписка ChatGPT Plus)

Возможно ли на одной домашней видеокарте (RTX 3090) создать AI-ассистента, который знает узкоспециализированный инженерный язык лучше, чем GPT-4?

Я инженер-конструктор, и мне надоело писать рутинный код для SOFiSTiK руками. Поэтому я решил дообучить (fine-tune) модель Qwen 3 (8B) с дистилляцией логики DeepSeek под свои задачи.

В статье подробный технический разбор:
— Как собрать датасет с логикой Chain of Thought (CoT).
— Как бороться с Out of Memory в 24 ГБ VRAM на Windows + WSL.
— Рабочие конфиги Unsloth, параметры обучения и итоговая GGUF модель.

Я дважды обнулял депозит. Первый раз — «ну бывает». Второй раз — стало ясно, что это не случайность, а системная проблема: я учусь на реальных деньгах, а цена ошибки слишком высокая.

Перед третьей попыткой я решил сделать то, что в нормальных профессиях считается базой: тренироваться в условиях, близких к боевым, но без необратимых последствий. Так появился мой «торговый спортзал» — ArenaGo.ru: виртуальный капитал, реальные котировки, соревнования и возможность подключать алгоритмы через API.

Ниже — немного личного контекста, а затем разбор того, какие требования я закладывал и как это реализовано на уровне продукта.

Я профессиональный проходитель performance review. И может показаться, что это шуточная статья, но я вообще не шучу.

Привет, Хабр!

Я работаю Senior System Analyst в крупной IT-компании. Специфика моей работы требует постоянного взаимодействия с большими объемами информации, написания спецификаций и прототипирования. Однако мой интерес к технологиям не ограничивается аналитикой: в свободное время я занимаюсь разработкой пет-проектов, где также активно применяю ИИ для написания кода.

За последний год ИИ-сервисы стали неотъемлемой частью не только моего рабочего процесса, но и быта. За это время я успел перепробовать десятки инструментов — от разрекламированных флагманов до нишевых open-source решений. Я прошел путь от восторга до разочарования в некоторых «гигантах» и нашел неочевидные жемчужины.

В этой статье я хочу систематизировать свой опыт и поделиться обзором актуальных AI-сервисов. Это не маркетинговый буклет, а субъективный «field report» (отчет с полей). Мы пройдемся по бесплатным утилитам, разберем платные экосистемы и затронем профильные инструменты для кодинга и медиа.

В данной статье приведен один из возможных вариантов математического обеспечения для исследования динамики неуправляемого движения спускаемых аппаратов, созданное наоснове обобщения опыта проектирования, отработки и эксплуатации аппаратов типа «Венера» и «Марс» второго и третьего поколений. Приводятся обобщенные данные, характеризующие динамику спуска в атмосферах планет типа «Венера 9-16», «Вега-1,2» и «Марс-3,6». При данном моделирования рассматривается процесс посадки на Венеру и заданы параметры её атмосферы.

Ранее в статье "Почему нейросети не заменят прикладных специалистов: простая логика против вероятностных подходов" рассматривались общие вопросы поиска решений управляемого данными. Кратко: это механизм динамического связывания отдельных фрагментов решения в виде информационных блоков в последовательности для определения запрошенных параметров. Эта информационная технология, основанная на простой логике, позволяет оперативно вести диалог с пользователем, используя накопленные в процессе поиска решения данные. Для того чтобы общаться с системой на естественном языке необходим терминологический словарь предметной области.

В статье рассматривается роль терминологического словаря в процессе поиска решений, требования к составу словаря и содержанию словарных статей. Именно словарь позволяет описывать фрагменты решения на естественном языке и создавать прикладные приложения с минимальным привлечением специалистов по информационным технологиям. Отдельное внимание уделяется важности указания иерархических связей терминов, которые по своей сути являются параметрами решаемой задачи.

Терминологический словарь - важный компонент экспертной системы, к созданию которого предполагается привлекать прикладных специалистов узкого профиля.

ПРИМЕЧАНИЕ. В качестве примера выбрана реальная задача из медицинской практики связанная с назначением антирабической помощи. Антирабическая помощь необходима для исключения заболевания бешенством после контакта с домашним или диким животным. Бешенство смертельно опасное заболевание. От правильности врачебных назначений зависит жизнь обратившегося за медицинской помощью. Имеется инструкция, регламентирующая действия по оказанию антирабической помощи, которая и является первоисточником базы знаний. Несмотря, на кажущуюся простоту выбор лечения (профилактики) требует чёткого анализа ситуации и учёта многих факторов. Экспертная система в диалоге управляемом данными не позволит ничего пропустить и предложит безошибочное решение.

Где-то между 2006 и 2008 годами в головах нескольких людей, которые слишком много думали про HTTP и REST, родилась не самая очевидная мысль: а что, если вместо того, чтобы каждые N секунд дёргать чужой API и спрашивать «ну что там у вас новенького?», заставить этот самый API самому постучаться к нам, когда ему действительно есть что сказать?

Сейчас это звучит как база, почти как «а давайте вместо FTP будем использовать git», но тогда это было довольно радикальным сдвигом парадигмы. От pull к push. От клиента-инициатора к серверу-инициатору.

Как мне надоело быть самым отстающим по эмодзи в Google Meet и с помощью reverse engineering сообщение WebRTC слепил расширение для Google Chrome, показывающее популярные в команде эмодзи и позволяющее искать по смыслу и с опечатками.

Привет, Хабр! На протяжении последнего года регуляторы значительно усилили блокировку VPN-протоколов. Если совсем давно основной метод сводился к блокировке IP-адресов известных VPN-провайдеров, то сейчас везде применяется глубокий анализ трафика (DPI), позволяющий идентифицировать и блокировать VPN-соединения на уровне протокола.

Сегодня разберемся, как блокируют OpenVPN и WireGuard.

Почти в любом приложении или платформе нужно думать о двух типах сценариев: человеческом и программном.

Есть и дополнительные разделения: вы общаетесь с членами своей команды или с разработчиками из других команд или компаний? Это особенно важно при создании API или сервисов, где апстрим-разработчики будут перехватывать и обрабатывать ваши ошибки.

Первый шаг — адресовать сообщение правильному человеку в правильной ситуации. Мы все видели ошибки, явно не предназначенные для нас, например когда сайт показывает стек-трейс конечному пользователю.

Когда Anthropic анонсировали Claude Cowork, первой моей мыслью было: «Наконец-то! Теперь я смогу пересадить на это команду, жену и всех тех, кто падает в обморок от слова `bash».
Моя лента наполнилась восторженными отзывами: «Mindblowing!», «Game changer!», «Убийца рутины!».

Спойлер: не получилось.

В управлении уязвимостями под трендовыми уязвимостями чаще всего понимают не уязвимости с высоким CVSS, а сигнал о том, что уязвимость активно эксплуатируется в реальных атаках. При этом не важно когда уязвимость была опубликована, важна активность.

Трендовые уязвимости желательно учитывать ежедневно, так как в инфраструктуре почти всегда есть технический долг: пока устраняются уязвимости с CVSS High, реальная атака приходит через активно эксплуатируемую Medium. Именно поэтому трендовые уязвимости должны попадать в приоритизацию отдельно, а не конкурировать в общей очереди по риску CVSS.

В статье я опишу, как я обогатил и интегрировал каталог уязвимостей CISA KEV в свою VM платформу, а так же приведу результаты исследования — сравнения трендовых уязвимостей CISA с одним из самых известных вендоров VM платформ.

В 1980-м Intel 8087 сделал вычисления с плавающей запятой на 8086/8088 не «возможными», а по‑настоящему быстрыми — настолько, что на плате оригинального IBM PC под него оставляли пустой сокет.

В этой статье автор буквально смотрит на 8087 изнутри: по микрофотографиям кристалла разбирает один из ключевых ускорителей — двухступенчатый бочкообразный сдвигатель, который за один проход выполняет сдвиг на 0–63 позиций и нужен и для обычной арифметики, и для CORDIC‑алгоритмов трансцендентных функций. Будет контекст про IEEE 754, много NMOS‑схемотехники и редкое удовольствие от того, как «железо» читается прямо по топологии.

История о том, как производитель авионики хотел создавать самые мощные мейнфреймы, противостоял IBM, а проиграл из-за нелепой ошибки и ушел с рынка. Сегодня я хочу рассказать о ключевых моментах истории компьютерного бизнеса корпорации Honeywell. Это серия статей (надеюсь, это будет серия), вторая моя публикация на Хабре. Пожалуйста, поддержите лайком и комментарием, это поможет мне продолжать писать про всех “гномов”. Honeywell недавно вернулись с квантовым компьютером, так что очень кстати будет вспомнить историю.

Вы может даже и не встречали инженерное оборудование корпорации Honeywell, а оно работает почти повсеместно: в гостиницах, торговых центрах, жилых домах и точно стоит на всех самолетах, на которых вы летали по миру (про самолеты и спасение людей ниже). Компьютеры и мейнфреймы Honeywell управляли спутниками в космосе, а их ОС Multics повлияла на разработку Unix. Большие машины Honeywell отвечали за расчет кредитов и страховок, а также, конечно, за оборонные системы, а последняя группа мейнфреймов в бункерах под землей отвечавшая за оборону Канады была отключена в 2000 году.  

Представьте на секунду, что самое важное в машине — то, что заставляет её двигаться, — вдруг стало мягким, бесшумным и практически вечным. Не металлическим, скрипучим и ломким, а гибким, текучим... почти живым. Звучит как сцена из научно-фантастического романа, верно? Но именно это сейчас происходит в научных лабораториях. Физики и инженеры один за другим совершают тихую революцию, отказываясь от привычных шестерёнок и валов. И что самое удивительное — замену они нашли буквально под рукой: в самой обычной жидкости.

Вот уже тысячи лет принцип передачи движения не менялся: зуб одной железной шестерёнки цепляется за зуб другой. Но недавно команде из Нью-Йоркского университета удалось перевернуть этот принцип с ног на голову. Всё началось с простого, почти школьного эксперимента. Учёные взяли два гладких цилиндра, которые можно было сдвигать и раздвигать, и погрузили их в прозрачный аквариум. Но вместо воды они залили туда смесь воды и глицерина — густую, вязкую жидкость, похожую на сироп. Один цилиндр подключили к моторчику, а за вторым внимательно следили датчики. И тогда произошло нечто удивительное.

Канеман — уникальный автор. Он получил Нобелевку за то, что мы в общем-то и так знали: люди крайне нерационально тратят деньги. Но в одном ему не откажешь — он детально описал где мы косячим и что с этим делать.

Что ж, попробуем в этом разобраться.

Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.

Доброго времени суток, «Хабр»!

Нейросети пишут дипломы, рисуют картины, создают разные компьютерные программы, генерируют новости - и это лишь малая часть того, на что они способны сегодня. Мир стремительно погружается в эпоху искусственного интеллекта. Но этот бум порождает множество вопросов относительно правового статуса такого творчества.

Сегодня обсудим проблемы авторского права применительно к современному искусственному интеллекту. Примите стратегически удобное положение, ну а я приступаю к повествованию.

У меня глаз начинает дёргаться, когда я вижу очередной заголовок в духе «Ученые случайно создали батарею, которая изменит мир». Открываешь статью, а там... лирика. «В 10 раз мощнее», «заряжается за секунду», «экологически чистая графеновая нанопыль».

Дорогие журналисты и копирайтеры! До второго абзаца вы обязаны дать цифры. Не абстрактные «разы», а ватт-часы/кг, количество циклов, цену за кВт*ч, и где это купить. Если у вас нет этих данных — у вас нет новости. У вас есть кликбейт.

Для меня, как инженера, критерий существования технологии прост: если я не могу купить эту ячейку на Aliexpress, Taobao или через поставщика в Шэньчжэне - её не существует. Это лабораторный курьез, который, скорее всего, там и умрет.