Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вы думаете, что кнопка «Удалить» действительно стирает данные? Физика с вами не согласна. Уверены, что аккумуляторы достигли предела, но химия готова поспорить. Сегодняшний дайджест — о том, что скрыто в корпусе привычных вещей.

Я собрал для вас историю одной тихой революции, которая подарит гаджетам два дня жизни без розетки, и одного громкого расследования, которое заставит взяться за дрель. Плюс — документальное кино, герои которого в прямом смысле получили Нобелевку. Добро пожаловать в сингулярность.

Продолжаем разбор, часть четвёртая из семи. Сегодня у нас классическая тактическая стратегия, не менее классический экономический симулятор и представитель аркадной гоночной серии, который, после достаточно продолжительного перерыва, попытался бросить вызов набиравшей обороты серии Need for Speed.

Рассмотрим практический разбор слабых мест в технических заданиях на разработку систем, сервисов и т.д.

Идеальное ТЗ — утопия, но многие болезненные моменты и конфликты на стадии приемки можно предсказать и минимизировать. Часто они возникают не из-за злого умысла, а из-за слепых зон в документе.

Наверняка вы заметили, что в последнее время стало модно говорить о вовлечённости. «Высокая вовлечённость – хорошо, низкая – плохо, давайте вовлекать, повышать» и т.д.

А что же такое «вовлечённость», когда и где её надо повышать?

И надо ли?..

Привет, Хабр!

Сегодня поговорим в коротком формате о защите данных при обучении моделей, а именно в процессе обучения. Никому не понравится, если ваша нейросеть вдруг выдаст чужие паспортные данные или медицинские записи, правда? А ведь модели машинного обучения иногда склонны запоминать кусочки обучающего набора. Бывали случчаи, где из языковой модели вытаскивали строки с номерами телефонов и email тех людей, чьи данные были в тренировочном датасете.

Стоит ли нам вообще кормить модель конфиденциальной информацией, если она потом болтает лишнее? К счастью, есть крутая техника — дифференциальная приватность. Она позволяет обучать ML-модели на реальных данных, но с гарантией, что никакой отдельный пользователь не будет опознан моделью.

Здравствуй дорогой читатель и почитатель Хабра! Если ты попал на эту страницу, значит твой уровень знаний в области эллиптической криптографии достиг того уровня, когда появляются серьезные вопросы на которых ты пока не нашел ответа.

Я много использую Obsidian для работы и постоянно использую плагин Dataview для сбора и анализа данных, но в нем довольно много недостатков. И основная проблема — нельзя получить доступ к обычным данным в заметках. Поэтому в этой статье я расскажу о новом плагине Datacore, который открывает, практически, безграничные возможности работы с заметками.

Я покажу, как с помощью Datacore решать стандартный кейс с проблемой выбора из нескольких вариантов или даже как в плагине сделать игру на React.

Как повысить доступность оборудования для работы по предназначению и сократить издержки 

Внезапный выход оборудования из строя это не просто техническая неисправность. Для любого производственного предприятия это прямые финансовые потери, срыв сроков и удар по репутации. Многие руководители ищут спасение в сложных предиктивных технологиях, надеясь, что «умные» датчики предупредят о каждой возможной поломке. Однако, как показывает практика, универсального решения, способного предсказать износ каждого подшипника, провода или шестерни, не существует. Проблема гораздо глубже и требует не столько технологического, сколько системного подхода в работе предприятия. 

Границы предиктивной аналитики: почему датчики не видят всей картины 

Современный станок, да и в целом любой оборудование, является сложным комплексом механических, электрических и электронных компонентов. На одном агрегате могут быть десятки подшипников, множество направляющих, зубчатых реек, датчиков, энкодеров и контакторов. А какое электронное устройство способно оценить степень износа зубчатой рейки в зоне активной работы? Как измерить усталость металла в скрытой части станины или определить, что контакт в клеммной коробке стал ненадежным?  Никакое. Никак.

Практический опыт нашего коллектива показывает, что большинство отказов не сопровождается очевидными предвестниками, такими как вибрация, которую можно было бы легко зафиксировать. Поломка часто происходит внезапно, превращая работу производственного цеха в хаос. Полагаться исключительно на внешние датчики, значит игнорировать первопричину проблемы, которая кроется не в технологии, а в процессах. 

Если вы смотрели фильм «21», то скорее всего вспомните, как профессор объясняет студентам классическую задачу с тремя дверями. За одной дверью — машина, а двумя другими — самокаты. Игрок выбирает дверь, но пока не открывает её. Затем ведущий открывает одну из оставшихся дверей, за которой точно находится самокат, и предлагает игроку поменять свой выбор.

Что же выбрать, чтобы открыть дверь с машиной — менять или нет?

Вступление

Привет, Хабр! Находясь на бизнес‑конференции Positive Security Day (PSD), я думал, а с кем бы поговорить на тему кибербезопасности и бизнеса, сама конференция была посвящена этим понятиям. Поэтому выбор пал на человека, кто давно и плотно продвигает и кибербез, и как информационную безопасность использовать в бизнесе. Поэтому я выбрал CISO‑евангелиста и бизнес‑консультанта по безопасности Positive Technologies Алексея Лукацкого. Мы поговорили с Алексеем Викторовичем, как бизнесу выстраивать систему кибербезопасности через баланс технических решений, автоматизации и финансово обоснованных управленческих подходов к снижению рисков и как обучать специалистов по ИБ. Приятного чтения!

Стабильная и быстрая работа платформы «1С:Предприятие» — критически важный фактор для бизнеса. Команда Postgres Professional ведёт постоянную работу над совершенствованием ядра СУБД, устраняя архитектурные узкие места, которые проявляются при высоких нагрузках, характерных для 1С.

Недавно мы выпустили Postgres Pro Enterprise 17.6, куда добавили новый пакет улучшений для 1C. 

Ситуация. 14:30. Я смотрю в монитор. Вроде бы IDE открыта, метод написан, надо просто дописать пару условий в if/else. Но я уже пятую минуту скроллю один и тот же кусок кода вверх-вниз.

В голове каша. Где-то на фоне крутится мысль, что надо было ответить на письмо заказчика еще утром. В другом потоке — тревога, что на машине странно стучит подвеска. В третьем — жена просила купить хлеба, и надо не забыть, иначе вечером будет Exception.

Пинг мозга скачет до 900 мс. Я физически ощущаю, как кулер в черепной коробке выходит на взлетный режим, а полезная работа — ноль.

Раньше я думал, что просто устал. Шел за третьим кофе, тупил в YouTube. Не помогало. Потом я понял: это не усталость. Это классическая утечка памяти (Memory Leak) и переполнение стека.

Я попробовал применить к своей голове те же принципы, которыми мы дебажим сервера. И это сработало.

Сравниваю, что изменилось в генерации изображений с выходом Nano Banana 2

Полгода назад OpenAI выкатил прорывную генеративную модель. Но она страдала от 5 больших проблем: консистентность, кириллица, сложные сцены, мелкие доработки и кадрирование.

С тех пор вышли два релиза, которые наконец-то решают эти проблемы: Nano Banana в августе и Nano Banana 2 в ноябре.

Сравниваю на реальных примерах — что изменилось и что теперь можно пускать в продакшен ⤵️

Всё началось с писка UPS, сообщающего, что батарея — всё. Как человек продвинутый, я решил, что нужно переходить на LiFePO₄ — это же модно, современно:‑) Не долго думая (признаю, есть грех — сначала купить, а потом разобраться в вопросе), заказал пару аккумуляторов на Али. Брал, само собой, от нормального вендора — для себя ничего же не жалко.

Пригодность планеты для жизни определяется совокупностью многих факторов. До сих пор наши исследования потенциально пригодных для жизни миров за пределами нашей солнечной системы сосредоточивались исключительно на их положении в «обитаемой зоне» их солнечной системы, где их температура определяет, может ли на их поверхности существовать жидкая вода. В последнее время к этому ограничению добавился ещё и состав атмосферы. Отчасти это связано с техническими ограничениями доступных нам инструментов — даже мощный космический телескоп Джеймса Уэбба способен видеть только атмосферы очень больших планет, расположенных поблизости. Но в ближайшие десятилетия мы получим новые инструменты, такие как Обсерватория обитаемых миров (ООМ), которые будут специально приспособлены для поиска потенциально пригодных для жизни миров. Так что же нам нужно будет искать с их помощью? В новой статье, доступной в препринте на arXiv, Бенджамин Фарси из Университета Мэриленда и его коллеги утверждают, что для того, чтобы оценить шансы образования жизни на планете, мы должны изучить, как она образовалась.

Каждый разработчик хотя бы раз в жизни сталкивался с ситуацией, когда баг, который вроде бы уже исправлен, неожиданно возвращался в продакшен. В этой статье я расскажу о тех случаях, когда ошибки служили для меня не провалом, а очень настойчивым, но полезным учителем. Да, иногда именно они объясняют архитектуру, принцип работы систем или забытый corner case лучше самых толстых документаций. Эта статья не учит идеализму — наоборот, она про то, как ценить несовершенство.

Слышали о ГИС ГМП? Скорее всего, мало кто слышал. Зато точно видели, если:

— вам на Госуслуги приходила пошлина на оплату нового загранпаспорта

— вы получали уведомление о штрафе ГИБДД в банковском приложении

— вы узнавали состояние своего единого налогового счёта (ЕНС)

Чтобы всё это стало возможным, Федеральное Казначейство создало Государственную информационную систему о государственных и муниципальных платежах (ГИС ГМП). Именно она аккумулирует все назначенные людям и компаниям платежи и контролирует их оплату, сверяя платёжные поручения банков с начислениями.

Как вы думаете, много ли там начислений? А платежей? Сотни миллиардов.

В рамках импортозамещения нам в РТЛабс поставили задачу — мигрировать ГИС ГМП с базы данных Oracle на другую подходящую. Да-да, нам предстояло мигрировать систему, которая хранит сотни терабайт данных — кому и что было начислено, как и когда это оплатили.

Как нам это удалось? Именно об этом я и хочу рассказать. На связи Михаил Денисов — технический директор блока развития казначейских проектов.

Помню, как в школе мне впервые задали сделать презентацию на классный час. Тогда я едва дружил с этими сервисами, и весь процесс казался настоящим испытанием. Я сидел несколько часов за красным фоном, пытаясь поставить текст и подобрать картинки. Волновался, переживал, и, честно говоря, результат был далёк от идеала.

Проходит время, а мы видим, как быстро всё меняется. Сегодня презентации можно создавать почти мгновенно, а нейросети умеют сами подбирать тексты, искать иллюстрации, предлагать оформление. Конечно, всегда результат требует доработки и факт-чекинга.

И именно поэтому сегодня хочется познакомить вас с десятью сервисами, которые помогут сделать презентацию. Они не всегда сделают всё за вас, но отлично формируют костяк, с которым можно работать дальше и получать действительно крутой результат.

Приятного чтения!

TL;DR

Научил бота генерировать PDF-файлы, перенёс "мозги" с GPT-4.1-mini на GPT-5.1 с web search, добавил методику анализа в системный промпт, разобрался с Structured Model Output и собрал JSON-схему.

Теперь модель возвращает структурированный ответ, стабильно верстается HTML+jinja шаблон, и собирается PDF-документ.

Проверил на примере статьи с Хабра. Основной пайплайн работает исправно. Эксперимент продолжается.

Привет! Хочу рассказать о своей новой библиотеке context-async-sqlalchemy, которая помогает очень просто работать с sqlalchemy в async python приложениях. Минимум кода для простых сценариев, но и максимум свободы для сложных.