Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Мы привыкли, что цифровые схемы обычно работают с однополярным питанием, а логические сигналы имеют всего два уровня, и в основном даже не задумываемся о фактических значениях этих напряжений. Исторически выработалось несколько стандартов питания цифровых микросхем: самыми распространенными стали TTL и CMOS с напряжением питания 5 В и их низковольтные версии LV с напряжением 3,3 В. Благодаря этому очень просто обеспечить электрическую совместимость и можно полностью сосредоточиться на логике.

Но как только возникает необходимость подружить микроконтроллер с окружающим его аналоговым миром, оказывается, что этот мир живет совершенно по другим правилам. Операционные усилители (ОУ) не имеют ничего общего с привычным TTL. Их питание может быть не только однополярным, но и двуполярным, а рабочие напряжения варьируются от нескольких вольт до нескольких десятков вольт. При этом у каждого усилителя есть свои требования к входному диапазону и свои ограничения размаха выходного сигнала. Такое разнообразие может легко запутать начинающего электронщика, который впервые сталкивается с аналоговой схемотехникой.

В этой статье предлагаю вместе разобрать:

•   существует общий универсальный стандарт питания для ОУ;

•   откуда в аналоговых схемах взялось двуполярное питание и чем оно отличается от однополярного;

•   почему у двуполярного ОУ выводов питания всего два без отдельного GND;

•   почему классические ОУ плохо работают от одной шины питания;

•   чем на самом деле различаются однополярные и двуполярные ОУ, можно ли одним заменить другой.

Привет, Хабр! На связи команда разработки продукта PIKTools Генплан.

Хотите узнать, как генпланисту оперативно создавать, редактировать, оформлять и проверять генеральные планы? Как получать рабочую документацию строительства, сократить трудозатраты на ее разработку? Как наш продукт PIKTools Генплан помогает в этом?

Если да, тогда приготовьте себе кофе и погнали — мы продолжаем наш рассказ. Если вы пропустили вводную статью про продукт, советуем начать с нее. Сегодня речь пойдет о модуле «Озеленение». Расскажем о том, из чего он состоит, а также какие прикладные задачи и проблемы он решает.

Всем привет! Это команда Атома. В первой статье нашего цикла мы приоткроем дверь в нашу лабораторию прототипирования и подробно расскажем о ключевой технологии — 3D-печати. Вы узнаете, как она помогает нам проектировать автомобили быстрее и экономичнее, и почему мы верим, что за ней — будущее.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) всё чаще упоминается в контексте LLM и всё чаще фигурирует в требованиях к разработчикам, но за этим термином обычно скрывается довольно размытое представление о том, как такие системы реально устроены. В этой статье я разбираю RAG как архитектурный подход: зачем он вообще появился, какие задачи решает, как выглядит базовый пайплайн от данных до ответа модели и где на практике чаще всего возникают проблемы.

Механика — это не только фан или переживание ситуации через интерактив, это еще и реклама, причем рекламные функции могут быть в механике важнее всего остального. Давайте разберем этот феномен на двух совершенно разных примерах.

Классик информатики Петер Наур (1928 — 2016) знаком по языку программирования Алгол 60 и синтаксису BNF, но у него есть ещё одна выдающаяся работа в смежной области — теория мышления на основе синапсов («A Synapse-State Theory of Mental Life», 2004 г). По сути, это теория мышления человека на аппаратном уровне.

Ситуация: открываете базу знаний и понимаете — что-то с ней не так, и каждый раз кто-то приходит с одними и теми же вопросами. Вы — тимлид/техлид/knowledge-менеджер, который знает ответы на все вопросы. Но времени на работу не остаётся как раз из-за разрешения всяких мелочей. Знакомо?

Привет, Хабр! Меня зовут Анастасия Граф. Я руковожу отделом разработки технической документации в Maxim Technology — компания делает Ride Tech сервис для такси Maxim. Мы первыми в России запустили цифровую платформу. Этот материал готовился по мотивам доклада для TeamLead Conf.

В предыдущей части статьи об организации Базы знаний мы сформулировали универсальные требования к ней и разобрались, с чего начать в принципе на примере процессов в Maxim Technology. Сегодня выясним, зачем нужно ревью любой документации и как оно поможет повысить уровень знаний в командах.

Работа с данными стала критически важной на хакатонах — рынок IT-соревнований в прошлом году заметно изменился. Конкурсы теперь практичнее, технологичнее и сложнее, как по задачам, так и по составу команд.

Мы проанализировали 240 хакатонов 2025 года и разобрали, какие форматы, навыки и подходы будут определять соревнования в ближайшем будущем. В основе исследования — статистика мероприятий и участников платформы Codenrock. Картину дополняют данные крупных международных отчётов, чтобы увидеть общие тенденции развития IT-сообщества.

Материал будет полезен всем, кто организует хакатоны, ищет через них решения и таланты или участвует в соревнованиях ради профессионального роста. В статье — ключевые цифры, выводы и прогноз на 2026 год.

Внутри суперкомпьютера Fugaku, расположенном на искусственном острове в Кобе, Япония, находятся ряды непрерывно гудящих чёрных шкафов размером с холодильник. И вот, десять миллионов цифровых нейронов начинают работать. Затем электрические сигналы каскадом проходят через миллиарды соединений. Так выглядит полностью оцифрованная кора головного мозга мыши.

Исследователи могут приостанавливать симуляцию, возвращать её назад, перенастраивать и запускать заново — увеличивая отдельные синапсы, воспроизводя моменты нейронной активности и наблюдая, как решения и восприятие развиваются в 86 областях мозга. Это как иметь доступ к замедленному видео мышления настоящей мыши — без какого-либо контакта с животным. Ведь Fugaku может выполнять 400 квадриллионов вычислений в секунду, имитируя труд схем мозга.

Если вы хотите пользоваться LLM, но при этом вам важна приватность данных, то до недавнего времени у вас, по сути, был один вариант — поднимать локально собственную языковую модель.

Ситуация меняется. Создатель мессенджера Signal, Мокси Марлинспайк, запускает приватный AI‑сервис Confer с основным фокусом на конфиденциальность и безопасность данных.

Можно ли считать Confer действительно безопасным AI‑сервисом или перед нами очередной маркетинговый нарратив? Разберёмся в рамках этой статьи.

В какой-то момент почти в каждом проекте возникает ощущение, что самое сложное уже позади. Форма найдена. Концепт выглядит убедительно, логично, спокойно. Он не кричит, не пытается понравиться любой ценой, в нём есть характер и цельность. Его можно показывать — и он «держится».

На этом этапе кажется, что дальше всё пойдёт по накатанной: инженерия уточнит детали, производство подстроится под геометрию, а финальный продукт сохранит тот образ, ради которого всё начиналось.

На практике этого почти никогда не происходит.

Проходит время — и концепт начинает меняться. Сначала незначительно, потом всё заметнее. Что-то упрощается, что-то исчезает, где-то форма становится грубее, где-то — нейтральнее. В итоге продукт либо выходит уже другим, либо не выходит вовсе, оставшись «правильной версией» в презентации.

Важно подчеркнуть: речь не о плохих концептах. Речь именно о хороших — тех, за которые обидно.

«Память — это современный диск, диск — это современная лента», — Джим Грей

Проблема ста тактов

В Главе 1 мы говорили о том, что промахи кэша стоят 100-200 тактов, а попадания в кэш — всего 1-4 такта. И это не какая-то мелкая деталь, а самый важный фактор современной производительности.

Ниже я расскажу, почему это так.

Однажды я оптимизировал драйвер устройства для встраиваемой системы на RISC-V. Драйвер должен был обрабатывать пакеты от сетевого интерфейса, но при большой нагрузке мы теряли пакеты. CPU работал с частотой 1 ГГц, а для обработки каждого пакета требовалось около 500 команд. Простая математика:

500 команд ÷ 1 ГГц = 500 наносекунд на пакет

При скорости 500 нс на пакет мы могли бы обрабатывать 2 миллиона пакетов в секунду. Однако мы справлялись всего с 200 тысячами пакетов в секунду, то есть в десять раз меньше, чем ожидалось.

Профилировщик показан следующее:

$ perf stat -e cycles,instructions,cache-misses ./driver_test Performance counter stats:

5,000,000 cycles

500,000 instructions

45,000 cache-misses

Постойте-ка: 500000 команд должны занимать 500000 тактов (при 1 IPC). Но мы видим 5 миллионов тактов. Куда подевались лишние 4,5 миллиона тактов?

Нестабильные (flaky) тесты создают постоянные трудности для тестировщиков. Такие тесты не отражают состояния тестируемой системы и подрывают доверие к тестовому набору.

Вооружившись лучшими практиками, нестабильность можно свести к минимуму, но полностью избавиться от неё крайне трудно. Чтобы лучше её контролировать, нужны инструменты, позволяющие выявлять нестабильные тесты — например, Allure Report. В этом руководстве мы посмотрим, как Allure работает с нестабильными тестами.

Заодно мы познакомимся с Allure 3. Многие из вас наверняка пользуются Allure 2 — в третьей версии (помимо прочих изменений) работа с нестабильными тестами стала гораздо удобнее, в особенности настройка истории тестов.

Я давно увлекаюсь и изучаю технологии WebRTC. Устанавливал для клиентов множество WebRTC медиа серверов и кастомизировал их. Но постоянно не хватало гибкости. В итоге обнаружил чистую реализацию WebRTC на Golang, которая умеет и MESH, и SFU. Сейчас буду рассказывать, что удалось разработать и в чем польза.

Переключаешься между Linux и Windows в dual-boot? Тогда ты точно знаком с этой проблемой: каждый раз нужно переподключать все Bluetooth-устройства. Наушники, мышь, клавиатуру, геймпад — всё заново.

Даже подумать страшно:
3 устройства × 90 секунд × 3 переключения в день × 250 дней = 56 часов в год впустую.

Я потратил месяц на решение этой проблемы и написал BlueVein — утилиту для автоматической синхронизации Bluetooth-ключей между ОС.

Mirte — это недорогая полностью open-source платформа учебного мобильного робота, где ученик проходит путь «от телеуправления и Blockly до Python, SSH и полноценного ROS», задуманная как единый «трек» обучения от начальной школы до университета, оставаясь на одном и том же роботе и в одной и той же среде. Идея Mirte в образовании — не прятать «настоящую» робототехнику за игрушечными абстракциями, а сделать к ней удобный, поэтапный вход.

К началу 2026 года стало заметно: формат "чат с LLM" перестал закрывать реальные инженерные задачи.
Да, модель может подсказать решение. Но дальше начинается привычная цепочка: открыть терминал, написать код, проверить, подправить, запустить, отследить результат.

Появляется закономерный вопрос: если модель знает, какие шаги нужны, почему она не может их выполнить сама?

Отсюда и растущий интерес к автономным агентам - системам, где LLM используется не как чат, а как управляющий слой поверх реальной среды исполнения.

Clawdbot - один из таких проектов.

Мы уже рассказали, как заставить таблицы работать, а теперь предлагаем сосредоточиться на мелочах. Разберем три варианта UI на реальном примере: почему цифровой индикатор и раскрывающийся список оказались эффективнее показа вложений прямо в строке.

В корпоративных системах проблемы часто создают именно детали. Казалось бы, что может пойти не так от простой функции «прикрепить файл к строке таблицы»? Но именно такие «мелочи» ломают удобство использования, превращая отлаженный отчет в визуальный хаос, где невозможно быстро работать.

В этом дизайн-тренажере разберем реальную задачу: как отобразить прикрепленные документы в отчетной таблице, чтобы пользователь мог мгновенно оценить их наличие, понять контекст и при необходимости открыть — без ущерба для главной функции таблицы: быстрого сравнения и анализа данных.

Таблицы в отчетах — это обычно строгие строки, столбцы, цифры, статусы. Их сила в структуре и предсказуемости. Но как только появляются вложения (PDF, сканы, договоры), возникает дилемма:

Python за одну статью? Да, если выкинуть оттуда ООП.

Новичков часто пугают сложной теорией, хотя для старта нужно всего 9 блоков знаний. Разбираем только то, что реально нужно для написания скриптов: синтаксис, структуры данных, функции и работу с файлами. В конце — пишем полноценную консольную игру. Лучший старт для новичка и шпаргалка для забывчивых.

В статье рассматриваются текущие возможности горизонтального масштабирования СУБД для 1С, а также какое решение предлагает Tantor Postgres.