Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой статье я расскажу, как сделать своими руками две умные колонки, полностью поддерживающие русский язык:

1) На микроконтроллере esp32s3, используя XiaoZhi

2) На Raspberry Pi автономную голосовую колонку с камерой, которая будет работать и распознавать всё, что не только слышит, но и видит перед собой, даже при отсутствии Интернета! С локально запущенными моделями ИИ, связка Ollama+Gemma3:1b+Moondream+OpenWakeWord+Whisper.cpp+Silero TTS

А также расскажу, как подключить обе эти колонки к Home Assistant для управления устройствами умного дома.

Странный вопрос, в column_default таблицы information_schema.columns.

Казалось бы вопрос закрыт, но что произойдёт когда мы удалим дефолт с колонки?

Как известно, начиная с 11 версии postgresql, при добавлении новой not null колонки со значением по умолчанию, физически не меняет данные в таблицы. Просто в момент чтения старых данных возвращает указанное значение. Но что произойдёт если удалить дефолт?

Я тоже удивился тому, что not null колонка может возвращаться null и провёл небольшой эксперимент

У вас бывает так - прочитал очередную книжку и думаешь, что стал умнее и лучше? Посмотрел очередное видео о развитии и думаешь, что стал эффективнее? А потом оказывается, что ничего не изменилось. Как же так?

Много знать и много уметь - это разные понятия. Если человек все время стремится изучать что-то новое, развиваться, может показаться, что это очень хорошо. Ведь он узнаёт столько нового. Постоянно куда-то движется. Читает книжки и статьи, проходит онлайн курсы и смотрит учебные видео, слушает подкасты. Ведь не может быть это все зря? Не может же?

Сейчас в Discord до сих пор популярны мониторинги серверов, где можно продвигать свой сервер либо заплатив, либо каждые n часов бамкать его через бота. Крупные сервера часто дают таким людям приятные бонусы, чтобы не опускать сервер в рейтингах. Однако, можем ли мы обмануть систему?

В этом тексте я попробовал выполнить обзор очередного переходника с USB на CAN.

В этот раз у меня на столе особый экземпляр: переходник с USB на CAN от фирмы Marathon. Полное название CAN-bus-USB Версии 4.0. Он же ГКМН.468351.017-03.

Искусственный интеллект — это новая экономическая революция! Он отвяжет экономический рост от человеческого труда, обеспечит безграничное развитие и приведет нас в новую эру процветания. Именно этот нарратив использовался для оправдания поистине колоссальных инвестиций в технологии. В прошлом году Бигтех потратил на ИИ $400 миллиардов. Этого хватило бы, чтобы искоренить мировой голод на целое десятилетие! Но в этом году они готовы потратить на ИИ уже $700 миллиардов.

Действительно, некоторые экономисты заявляли, что эти инвестиции стимулировали экономику США. Аналитики Deutsche Bank подсчитали, что почти весь рост ВВП США был обеспечен инвестициями в ИИ, и без них страна находилась бы в функциональной рецессии. Профессор экономики Гарвардского университета Джейсон Фурман поддержал эту мысль, заявив, что ИИ обеспечил 92% роста ВВП США в первой половине 2025 года.

Так стал ли ИИ тем экономическим чудом, которое нам обещали? Что ж, нет. Экономисты начинают заглядывать чуть глубже рекламных проспектов и обнаруживают, что эти библейские инвестиции привели к «практически нулевому» экономическому росту.

Такое заявление сделал главный экономист Goldman Sachs Ян Хациус. В интервью Atlantic Council Хациус отметил, что расходы на ИИ внесли «практически нулевой» вклад в рост ВВП США в 2025 году. Он прямо сказал: «На самом деле мы не рассматриваем инвестиции в ИИ как сильно стимулирующие рост» и добавил, что «влияние инвестиций в ИИ на рост ВВП США в 2025 году сильно искажается в прессе, и оно гораздо меньше, чем принято считать».

Я делаю локально работающего ИИ-агента и столкнулся с тем, что стандартный подход «закинуть текст в векторную базу, достать по косинусу» для долгоживущего агента не работает: контекст замусоривается, факты конфликтуют, ничего не забывается. Вместо этого реализовал графовую когнитивную память поверх одного файла SQLite: эпизодические и семантические узлы, типизированные рёбра, именованные сущности, гибридный поиск (FTS5 + vector + graph) с Reciprocal Rank Fusion, кривую забывания Эббингауза и фоновую LLM-консолидацию. В статье — полная архитектура с кодом, SQL-схемой и формулами. Код и минимальный пример — в репозитории.

Нередко при оптимизации приложений, написанных на языках со статической компиляцией (C, C++, Rust), наступает момент, когда стандартные методы оптимизации, такие как улучшение алгоритмов, подбор структур данных, флаги компиляции вроде -O3, перестают давать дополнительный прирост производительности. В этот момент многие вспоминают про фундаментальное ограничение статических компиляторов. В отличие от JIT, они не знают, какой код будет горячим, а какой холодным. JIT-компиляторы (JVM, V8, .NET) получают эту информацию в runtime и адаптируют оптимизации под реальную нагрузку. Статические компиляторы генерируют машинный код заранее и лишены информации о поведении программы в runtime. Для решения этой проблемы используется подход Profile Guided Optimization (PGO). Он позволяет собрать данные о выполнении программы и передать их компилятору для принятия более оптимальных решений при генерации кода. По сути, PGO - это способ дать статическому компилятору некоторые преимущества JIT, сохраняя при этом все преимущества ahead-of-time компиляции: отсутствие пауз на перекомпиляцию и полный контроль над билдом.

В данной статье кратко рассмотрены видеоконтроллеры для следующих ретро-компьютеров: ZX Spectrum, Вектор 06Ц, Commodore 64, Commodore PET, Микроша, Радио-86РК, БК-0010, Агат (модели 7 и 9) и Апогей БК-01Ц.

Поскольку мой будущий самодельный компьютер их косвенно поддерживает, необходимо собрать информацию в одном месте.

Всем привет. Прошло уже больше полугода с моей продуктовой стажировки, а я всё ещё периодически мысленно к ней возвращаюсь — слишком много там оказалось открытий, ошибок и даже редких личных побед. Хочу наконец рассказать эту историю чуть подробнее: как всё началось, куда меня занесло и, самое главное, что происходит по ту сторону красивых слов «собрать продукт».

Я постаралась разделить весь словесный поток на несколько логических частей. Конкретно в первой речь пойдёт о том, как всё началось и какие «шишки» я набила на первом же серьёзном «задании». Забегая немного вперёд, скажу, что это не история успешного успеха. Поэтому, если вам откликается жанр драмы/комедии, то добро пожаловать. Мы начинаем.

“...А единственная перспектива у продвинутого парня в этой стране — работать клоуном у п********.
— Мне кажется, — ответил я, — есть и другие варианты.
— Есть. Кто не хочет работать клоуном у п********, будет работать п*******м у клоунов. За тот же самый мелкий прайс.”
В. Пелевин Empire V

Мониторинг мониторинга - звучит как масло масляное, но именно этим мы постоянно занимаемся в PingZen. Ведь наш сервис должен быть надёжнее, чем объекты, которые он отслеживает. Если PingZen упадёт, кто сообщит о падении вашего сайта?

Сегодня я залезу под капот тестирования PingZen и расскажу, как мы дошли до 10 900 автоматических тестов (5100 на бэкенде и 5812 на фронтенде). Все цифры и технологии - строго из нашего репозитория . Без хайпа, только факты, код и архитектурные решения.А статью подробнее про Pingzen можете посмотреть здесь

Я заменил техлида, дизайнера, юриста и QA каким-то количеством промптов.
Экосистема из 7+ сайтов, SSO, мониторинг, GDPR - за месяц, в одни руки.
Показываю как, сколько стоило (спойлер: меньше 1000$), что пошло не так.

Ваш проект перевалил за 100 тысяч строк. Вы просите агента внедрить новую фичу скажем, добавить OAuth-авторизацию с тремя провайдерами. Агент бодро берётся за работу, пишет первые файлы... а на середине начинает путать имена middleware, дублировать уже существующие хелперы и предлагать структуру, которая противоречит всему, что было до этого. Вы поправляете, он соглашается, делает ещё пару шагов и снова забывает, о чём вы договорились три сообщения назад.

Знакомо? Это не баг конкретной модели. Это фундаментальная проблема архитектуры, при которой один агент с одним контекстом пытается держать в голове всё: и вашу архитектуру, и текущую задачу, и результаты поиска, и логи тестов, и историю обсуждения.

И Cursor, и Claude Code пришли к одному ответу - субагенты. Но реализовали его по-разному

Бывает так: вы запускаете Telegram Ads, бюджет улетает за несколько дней, в отчете есть клики и подписки, а на главный вопрос ответа нет - работает связка или нет. И в этот момент начинается самое неприятное - спор на эмоциях: кому кажется, что надо докинуть денег, а кому кажется, что все уже понятно и пора выключать.

В этой статье я покажу простой способ посчитать тестовый бюджет без гадания - от CPM до охвата и ожидаемых лидов, с коридором допущений. После прочтения у вас будет не универсальная сумма, а понятная логика: сколько денег нужно именно на тест данных, когда выводы уже честные, а когда вы просто не успели собрать материал для решения.

Знакомая ситуация: садишься писать контент‑план, а в голове - пусто. Хотя буквально вчера за ужином придумал три отличные темы. Куда они делись? Правильно - растворились, потому что не были записаны.

Я несколько лет работаю с контентом и продуктовыми гипотезами, и в какой-то момент понял простую вещь: проблема не в отсутствии идей. Проблема в том, что мы не умеем их собирать. В этом тексте расскажу, как я выстроил систему хранения идей, какие грабли собрал на пути и какие инструменты реально работают.

Игра — это способ получить эмоции. Первые компьютерные игры появились в 1950-х, но вообще люди начали играть ещё на заре человеческой цивилизации. Один человек предлагал идею, другие соглашались с ним поиграть — суть отношений между разработчиком игры и тем, кто её проходит, сегодня можно описать так же.

Если вы заметили эту статью, скорее всего, вы когда-то задумывались над созданием собственной игры. Поэтому дальше мы расскажем всё, что нужно для этого знать.

Внутренние инструменты — это странный жанр. Ты не делаешь продукт для миллиона пользователей. Ты делаешь для двадцати человек, которые будут использовать это каждый день. И если облажалась — они скажут тебе об этом лично. Прямо на созвоне. Иногда с демонстрацией экрана, где всё сломано.

Я занимаюсь этим несколько лет. Python, внутренние сервисы, утилиты, автоматизация. За это время появился довольно конкретный взгляд на то, как надо работать. Не из учебника, а через синяки.

Я работаю в ИТ-отделе на производстве. Пришла задача от гендира: «Найти систему для документооборота и работы с проектами. В перспективе будем подключать кадровый электронный документооборот. Поищите, что нам подойдет».

У нас не массовое производство и не ИП, на заводе +-300 человек. В руководящий состав входят примерно 20 человек. Заоблачных требований к ПО нету.

От системы и нас хотели 3-ех вещей:

Визуальные образы некоторых персонажей для сеттинга нестандартного киберпанка, где техногенный город вечной ночи и неоновых огней населён различными нелюдями.

Всем привет! Меня зовут Сергей и последнее время я занимаюсь backend-разработкой на Scala. Вообще, мой опыт асинхронного программирования на Scala и C# составляет более десяти лет, и за это время сложилось вполне достаточное понимание этой темы. Во всяком случае, тогда мне так казалось…

Но недавно в беседе с коллегами обнаружились большие проблемы в моём «понимании», что мотивировало детально разобраться в этом вопросе.