Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

"Что-то не так с сетью. Раньше у меня было 4Гбит/с, а теперь выдаёт только 120Мбит/с. Ты что-то менял недавно?"

Знакомо звучит? Если вы хоть немного занимались поддержкой продуктовых сред, вам, вероятно, доводилось слышать подобные жалобы. Прежде чем прийти к выводам о причинах проблемы, нам нужно разобраться, что именно происходит на уровне TCP обоих хостов.

Давайте представим, что нам нужно построить сложный объект — скажем, самолет, поезд или вообще атомную электростанцию. Строить «наобум» невероятно дорого и рискованно. Гораздо разумнее выполнить предварительные расчеты и скорректировать слабые места. Есть разные виды расчетов, ну например расчет прочности конструкции, расчет стомости сорружения или эксплуатации, расчет последствий аварии (для АЭС). Расчеты бывают статические например расчет фундамента, расчет толщщины стены, или просто расчет нагрузки на балку. И динамические - расчет некоторого процесса разворащивающегося во времени например: расчет процесса нагрева котла в доме, расчет процесса разгона авиационного двигателя, расчет процесс поддержания давления в кабине самоелета при изменении высоты. В динамических расчетах сложных объектах, как правило необходмо учитывать работу автоматической системы управления (АСУ), поскольку система управления влияет на процесс.

Если мы говоримт об АСУ ТП (Автоматической Системе Управления Технологическими Процессами), то само название как бы намекает на наличие некоторого процесса во времени, а значит тут есть место для динамического рассчета. Вот здесь-то на сцену и выходит "Среда динамического моделирования технических систем SimInTech."

Хотите узнать, как поведёт себя котельная установка, двигатель, система вентиляции и тд? Вместо того, чтобы собирать макет и проводить натурные испытания (иногда практически невозможные), мы используем SimInTech. SimInTech — это программное обеспечение, в котором можно создать математическую модель объекта и провести все испытания на компьютере, без риска и лишних затрат. Это позволяет найти ошибки и оптимизировать конструкцию объекта и отладить систему управления ещё до начала реального производства.

Как не потеряться в сотнях графиков и найти реальные рычаги влияния на бизнес? В статье представлен подробный разбор Дерева метрик на примере FoodTech-сервиса (доставки еды). Мы уходим от простого мониторинга цифр к системной декомпозиции North Star Metric.

Привет, Хабр!

Тотально незрячие пользователи смартфонов нуждаются в особых функциях навигаторов и в этой статье я объясню какие функции нужны в навигаторе для комфортного использования незрячими людьми.

Современный мир переживает бум развития технологий искусственного интеллекта, помимо чат-ботов, сервисов генерации изображений и т.п. Искусственный интеллект (ИИ) применяется в беспилотных автомобилях, которые уже сейчас ездят по дорогам общего пользования. Это пример того, как ИИ управляет техническим средством, а именно, считывает данные с лидаров и видеокамер и т.п., анализирует их и формирует команды для задания направления и скорости движения автомобиля. На первый взгляд, это мало чем принципиально отличается от управления технологическим оборудованием на промышленных предприятиях. Почему же в современных АСУ ТП не применяют ИИ для формирования управляющих воздействий на исполнительные механизмы?

Резервное копирование включает в себя файлы на диске. Но возникает вопрос: как сохранить информацию с облачных сервисов? Например, архивы всех переписок из мессенджеров Telegram, Whatsapp, Viber и др. Ведь эта переписка может быть потеряна в любой момент. Например, собеседник принимает решение удалить переписку или мессенджер блокирует доступ к аккаунту. Для безопасности лучше заблаговременно скачать всю информацию и сохранить локально.

NVIDIA выпустила отчет о методе QAD, который позволяет квантовать LLM в 4 бита без потери качества на сложных задачах (математика, код). Разбираем, почему привычный QAT «ломает» модели после RLHF, как дистилляция через KL-дивергенцию решает эту проблему и почему метод работает даже на рандомных данных. Личный опыт попыток уместить 49B модель в железо и анализ нового подхода.

Админы интернет-ресурсов — публика скрытная, им бы все прятать и прятать. То адмику, спрячут, то пароли доступа.

Но мы же не за паролями пришли? На что они нам? Давайте посмотрим, что спрятано от поисковых систем и от нас, но так, чтобы по-быстрому.

Здравствуйте, меня зовут tmaxx, и я алкоголик понял что такое монады. И, естественно, рассказываю об этом всем вокруг, в том числе и вам. Конечно, это Далеко Не Первая Статья О Монадах на Хабре, но ещё один альтернативный взгляд на проблему, думаю, не помешает.

«Монада», как известно, это «моноид в моноидальной категории эндофункторов», что дает примерно ноль информации несведущему человеку. В программировании, можно попробовать определить монаду как «штуку, реализующую вот такие методы»:

(>>=) :: forall a b. m a -> (a -> m b) -> m b
return :: a -> m a

Не понятно на Хаскеле? Вот примерный эквивалент на Java:

<A, B> Monad<B> bind(Monad<A> ma, Function<A, Monad<B>> famb); <A> Monad<A> ret(A a);

Все равно остались вопросы? Почему именно такая сигнатура? Что в ней такого особенного, что она используется абсолютно во всех реальных программах написанных на функциональных языках? Попробуем разобраться.

Как часто бизнес задает вопрос о результатах A/B-теста уже на второй день после запуска? В классической статистике основной ответ: необходимо ждать набора фиксированной выборки, иначе риск ложноположительного результата становится неконтролируемым. Однако современные подходы позволяют не только проводить мониторинг данных без риска математической ошибки, но и останавливать эксперименты значительно раньше срока. В основе такой гибкости лежит методология mSPRT, которая превращает эксперимент из закрытого процесса в прозрачный поток данных.

Вместо пассивного ожидания можно использовать концепцию доверительных последовательностей и всегда валидных p-значений. Эти инструменты сохраняют свою математическую силу независимо от того, как часто проверяются промежуточные итоги. Ключевую роль в настройке системы играет параметр смешивания тау, который помогает найти тонкий баланс между чувствительностью к минимальным изменениям и скоростью получения итогового результата.

Работа с реальным трафиком требует адаптации теории к специфике бизнеса. В статье разбирается, как метод линеаризации помогает применять последовательный анализ к сложным показателям вроде конверсии или среднего дохода на пользователя. Также рассматриваются ситуации, когда стандартная математика может давать сбои из-за экстремальных выбросов с тяжелыми хвостами распределения или изменения характеристик трафика во времени. Чтобы исключить ложные срабатывания, вводится система защитных механизмов, которая делает выводы устойчивыми к случайному шуму.

Такой метод позволяет сократить время проведения тестов на 30-50%, не жертвуя при этом достоверностью. Это способ сделать процесс проверки гипотез более гибким и быстрым, сохраняя безупречную математическую строгость в каждой точке принятия решения.

На фото уникальный КПК, разработанный по большей части в России для американского рынка - Cybiko Xtreme от основателя компании ABBYY Давида Яна. Устройство отличалось тем, что для коммуникации использовало не GSM, а создавала некое подобие меш-сети, которое работало на дальности примерно в 150м и позволяло превратить несколько кварталов в Фейсбук.

Человек — это не тело и не набор данных, а непрерывный субъективный процесс («я-сейчас»).
Копирование сознания не спасает — оно создаёт наследника.
Но если заранее включить в себя нейропротезы и вычислительные контуры, которые уже участвуют в субъективном опыте, то гибель тела перестаёт быть финалом.
Это не бессмертие и не отказ от биологии — это архитектура живучести с жёсткими физическими пределами.

Всё началось с покупки гаража. В каждом гараже есть щиток освещения. Обычно это кусок текстолита с установленным счетчиком, автоматами питания, розетками, выключателями. Выглядит колхозно. Задумал я поставить что-нибудь более современное и добавить какую-нибудь автоматику.

История проекта началась в прошлом (2025) году. Я преподаю JavaScript в HTML Academy, и когда мне предложили взять поток начинающих разработчиков по Angular, я согласился. Мы успешно прошли базу, но когда дело дошло до HttpClient и обработки данных, я столкнулся с проблемой: студентам сложно понять Observable и реактивный подход, имея в багаже только промисы.

На лекции мне задали резонный вопрос: А где посмотреть актуальные и понятные материалы по RxJS?. Я провел небольшой ресерч и понял, что ниша полупустая: видеокурсы - это долго, документация - сложно, а интерактивной практики почти нет.

Так появился мой open-source проект. В этой статье я показываю честную аналитику за 90 дней: как набрать 1000 пользователей без рекламы, почему провалилась моя любимая фича и как пет-проект превращается в полноценный продукт.

Современная левая философия о современных корпоративных практиках

Когда вы, как разработчик, слышите о "миссии" компании, а ваш внутренний детектор (или, как сказал бы Маркс, "ваше классовое чутье") кричит "bullshit", вы абсолютно правы. С точки зрения современной левой критической теории, "корпоративная миссия" - это не просто ложь, это инструмент идеологического контроля.

Прежде чем дать слово нашим современникам, вспомним набившего оскомину старика. Есть экономический базис (то, как мы производим вещи и зарабатываем деньги) и идеологическая надстройка (культура, законы, "ценности"). Единственная реальная цель любой корпорации - накопление капитала и извлечение прибавочной стоимости из вашего труда.

Точка.

Миссия - это красивая ширма, призванная скрыть этот грубый факт. Если компания скажет: "наша миссия - чтобы акционеры купили третью яхту, а вы работали за еду", никто не будет работать с энтузиазмом. Поэтому и возникают сказки про "изменение мира", "соединение людей" или "демократизацию финансов". Миссия - это попытка задрапировать механизм эксплуатации в одежды добродетели.

Теория "бредовой работы" (Bullshit Jobs)

Антрополог-анархист Дэвид Грэбер, автор знаменитого "нас 99%", ввел великолепный термин "Bullshit Jobs". Грэбер заметил фундаментальный парадокс современного капитализма - обратную зависимость между социальной полезностью труда и его оплатой. Чем полезнее работа для общества (учителя, медсестры, уборщики), тем меньше за нее платят и тем меньше о ней говорят высоких слов. Напротив, в корпоративном секторе существует масса должностей (корпоративные юристы, пиарщики, стратеги разных мастей...), которые имеют минимальную реальную ценность. Гребер называет это "духовным насилием" - человек знает, что его работа бессмысленна, и страдает от этого.
​
Гребэр писал об этом предельно жестко:

Вы знаете, что OpenAI сейчас переживает масштабную турбулентность. Драма в руководстве, хаос в совете директоров - полный набор. Но это не останавливает их от сброса абсолютных бомб.

OpenAI только что выпустила три крупных анонса одновременно. Первый может превратить ваш ИИ в личного врача. Второй может превратить вашего ассистента в сотрудника.

А третий?

Третий вариант потенциально может превратить всех в простых наблюдателей.

То, что вы сейчас узнаете об этом последнем анонсе, может заставить вас совершенно иначе взглянуть на вашу собственную работу.

Введение

В сети сейчас полно «гуру» и коучей, которые обещают запустить собственную LLM почти на ноутбуке. Да, это технически возможно, но обычно речь идёт о моделях в диапазоне от млн до млрд параметров. Такая модель будет работать, однако — медленно, и её практическая ценность будет ограничена. В результате многие пользователи разочаровываются в локальных LLM.

 В этой статье я расскажу, как пошагово развернуть собственный сервер для инференса LLM, чтобы получить действительно полезный инструмент.

 Зачем нужен локальный сервер LLM?

Продолжаем исследовать возможности технологии LLM для повышения эффективности работы человека-пользователя и работы человека-программиста. И делаем это в форме описания тулинга для мини-фреймворка core-kbt: опишем туториал как пользоваться базовыми теймплейтами для Obsidian Templater для развития текущих "знаний".

В 2004 году, играя в Half-Life 2 в легендарной озвучке от Буки, многие из нас слышали странную фразу доктора Кляйнера: "...соотношение гесферочисленно". Большинство посчитало это забавным ляпом переводчиков (искажением "geodesic/spherical"). Но в "Конструкторском Бюро" MagnaVerse мы не верим в случайности.

Спустя 20 лет мы взяли этот "неологизм" и превратили его в Гесферочисленность (Gesphéricité) — фундаментальную математическую структуру, которая официально прошла валидацию и встроена в ядро нашего движка.

Привет, меня зовут Дмитрий Крупенин. Последние 7 лет я занимаюсь созданием и развитием внутренних продуктов для крупных компаний. Я отвечал за распределение обращений в клиентском сервисе для одного биг.теха РФ, а сейчас помогаю строить распределение задач контента в рамках другого. Захотелось освежить все знания по этой теме, а заодно структурировать это в статью, которую вы сейчас и читаете.

В чем собственно вызов в этой области: современные алгоритмы назначения обращений операторам представляют собой критически важную технологическую основу для крупных компаний, обрабатывающих миллионы клиентских запросов ежемесячно. В условиях растущих ожиданий клиентов и необходимости обеспечения высокого качества обслуживания (при оптимальных для бизнеса операционных затратах) эффективность распределения обращений на подходящих исполнителей становится одним из ключевых факторов конкурентоспособности. Исследования (раз, два, три) показывают, что передовые AI-powered алгоритмы способны снижать время ожидания клиентов на 40-60%, повышать показатели решения с первого обращения до 85%, и одновременно оптимизировать загрузку операторов, предотвращая их выгорание. Давайте разберемся так ли это и как достичь таких результатов.