Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Твердотельные аккумуляторы уже несколько лет называют следующим шагом в развитии энергохранения. Они обещают большую емкость, быструю зарядку и повышенную безопасность по сравнению с привычными литийионными батареями. Но пока такие решения остаются на этапе испытаний — в реальных устройствах работают лишь прототипы. В этом материале разберем, что уже удалось сделать, какие проблемы мешают перейти к массовому производству.

Если в процессе установившегося снижения при заходе на посадку воздушное судно резко переходит в набор высоты, это значит что либо экипаж прервал заход и начал «уходить на второй круг», либо Вы стали участником того самого случая о котором пойдет речь.

Добрый день, дорогие читатели!

Хотела бы поделиться своим накопленным опытом и предложить вам некий универсальный чек-лист или даже в некоторой степени перечень рекомендаций в разрезе активностей и ролей, который поможет вам при интеграции систем, подготовке новых проектов. Желаю вам приятного чтения!

Каждый, кто прошел через курс линейной алгебры или физики в универе, помнит этот странный дуализм. Нас учили, что у векторов есть целых ДВА вида произведения. Первое, скалярное, съедает два вектора и выдает число. Геометрически — это что-то про проекции и углы. Второе, векторное, тоже съедает два вектора и… внезапно выплевывает третий вектор, перпендикулярный первым двум. Причем работает этот фокус только в 3D и 7D.

Всегда казалось, что это какой-то математический «костыль».

Почему так сложно? Почему два разных продукта для разных задач? Почему один зависит от косинуса, а другой от синуса?

Что, если я скажу вам, что это действительно «костыли»? Что существует единое, универсальное и элегантное геометрическое произведение, которое включает в себя оба этих случая (и многое другое), и которое основано на одной-единственной, кристально ясной идее. Идее, которая меняет взгляд на саму суть математики.

Эта статья — приглашение в мир Геометрической Алгебры. Мы собираемся переизобрести умножение.

Бывает так, что вы сталкиваетесь с проблемой и вообще не понимаете, как ее решать? Непонятно, как подступиться: навыков не хватает, знаний не хватает, ресурсов не хватает — просто невозможный «Кубик-рубик», который сколько ни верти, цвета не сходятся. И тут подходит другой человек, смотрит на ваш «Кубик-рубик» и за минуту его собирает. Вот как так? Как научиться быть таким человеком, чтобы видеть решения там, где раньше был сплошной туман?

Эта статья - вторая по счету на тему open source модуля для роутеров ASUS на базе прошивки MerlinWRT. Предыдущая версия была написана почти год назад, и с того времени произошло множество изменений в модуле. Я хочу несколько осветить их в новой статье, поскольку модуль обзавелся множеством фич и полезных функций. Для базового понимания, все же стоит ознакомиться с изначальной статьей.

Недавно в нашу компанию ASRP обратился клиент, который за годы работы на немецком рынке разработал обширный набор внутренних инструментов — от библиотек для обработки PDF, изображений и данных до систем автоматизации и анализа. Сейчас его команда активно внедряет агентные технологии и стремится сделать эти инструменты доступными для агентов — чтобы те могли использовать их как модули, комбинировать между собой и самостоятельно строить новые цепочки действий без участия разработчиков.

Для оперативного старта клиент создал один большой монорепозиторий, в котором разместил и агентов, и инструменты. Такой подход позволял быстро развернуть среду, где агенты могли общаться между собой локально и использовать нужные тулзы прямо из соседних папок. При создании нового агента клиент просто копировал нужные инструменты в его директорию, адаптируя конфигурацию под задачу. Для партнёров компания устанавливала этот софт локально, но в планах была масштабная SaaS-платформа с кастомным интерфейсом и централизованным управлением агентами.

Со временем стало ясно, что такой подход не масштабируется.

Тестирование — это не просто поиск ошибок. Это способ убедиться, что продукт действительно работает так, как должен, и делает жизнь пользователей проще, а не сложнее. Хорошее тестирование начинается задолго до первого нажатия кнопки “Run tests” — с понимания логики продукта, требований и рисков.

Недавно вышел пост от Алексея Лукацкого, где затронул тему того как можно в нынешних условиях развиваться в сфере ИБ. Во многом я с ним согласен, но есть некоторые моменты которые я бы хотел подправить или раскрыть чуть сильнее. Важно понимать что разница между нам в том, что Алексей как он сам сказал окончил вуз 30 лет назад, долгое время работает и хоть и находится долгое время на острие профессии, но все же в моментах может быть далек о того пути что должен пройти студент по специальности иб до практикующего специалиста.

Это все лирика.

Часто спрашивают, с чего начать в информационной безопасности. Отвечу сразу: пройдя путь от студента до практикующего специалиста, я не могу дать однозначного ответа. И это хорошая новость!

Ретроспектива pet-проекта, который стал полигоном для отладки, архитектуры и оптимизации перед более сложными задачами в CV.

Несмотря на растущую популярность платформы Langfuse для отладки и контроля LLM ориентированных приложений, на момент написания статьи экосистема .NET остается без официальной поддержки. На момент написания статьи готовые SDK доступны только разработчикам на Python и JavaScript/TypeScript. Однако есть возможность интеграции с помощью стандарта OpenTelemetry. И в данной статье будет приведен один из примеров как это сделать.

Когда агентов на базе LLM используют в реальных задачах, то ожидания сталкиваются с реальностью: вроде бы используется умная модель, но всё равно она путается в инструментах и не может довести простую задачу до конца.

Недавний бенчмарк показал интересную картину: оказывается, дело не только в размере модели или количестве параметров. Когда агенту приходится выбирать один инструмент из тысяч возможных, то даже самые умные агенты пасуют. Особенно если это приходится делать на лету.

Почему так происходит и что на самом деле мешает моделям успешно выполнять задачи в запутанных корпоративных сценариях? Разбираемся, как агенты учатся выбирать правильные инструменты и почему это станет ключевым навыком для будущих ИИ-систем.

Для работы использую Google Colaboratory.

Шаг 1. Получение  API ID и Hash.

До начала работы с  API Telegram необходимо получить собственный API ID и Hash. Это можно сделать пройдя по ссылке https://my.telegram.org/auth?to=apps, указав номер телефона привязанный к профилю, и заполнив App title и Short name. Platform - можно выбрать “Other (specify in description)”. Остальные параметры можно оставить пустыми.

После того как все шаги выполнены вы получите собственные API ID и Hash.

Важно: В Telegram в настройках конфиденциальности должна быть отключена двухэтапная аутентификация.

Шаг 2. Вход в аккаунт  Telegram.

Теперь переходим в  Google Colab и первым делом устанавливаем библиотеку telethon:

Когда объясняешь школьникам или студентам, как работает сортировка, графика говорит громче слов. Наверняка, в интернете полно обзоров и сравнительных анализов различных алгоритмов сортировки, но я не нашел ничего что объединяло бы самые популярные алгоритмы в одном сравнительном экстазе. Поэтому я написал визуализатор, который показывает в реальном времени, как разные алгоритмы сортируют один и тот же массив — одновременно.

Чтобы понимать наш физический мир, нужно обладать одним важным навыком — представлять себе абсолютные и относительные размеры разных объектов этого мира. Представляю вам перевод статьи The Big and the Small Тима Урбана, автора знаменитого блога больших текстов waitbutwhy.com . За несколько минут вы словно прокатитесь на американских горках нашей с вами физической реальности...

Общий принцип того, как тот или иной набор признаков у животного пытаются перекинуть в новое поколение. У нас на глазах идёт один из лучших и масштабнейших экспериментов по передаче признаков от одной птицы к другой - волнистые попугайчики. Их все знают или почти все. Причём начался он задолго до открытия рабочей роли хромосом, но уже после открытия закона генетики Менделя. Мендель между 1856-1863 всячески смешивал окрасы разных семян гороха и вывел законы наследования.

И вот к 1870-м годам волнушки стали очень популярны в Англии и поползли украшать клетки по всему миру. Между 1870 - 1875, заводчики пофиксили первые варианты окрасов, которые не встречаются в дикой природе и при этом передаются следующим поколениям волнушек. И опять таки - каждое новое поколение стало "цеплять" новые варианты окрасов и так каскадом.

Появилось три варианта новых окрасов - размытый зелёный, серокрылый зелёный, лютино-жёлтый - NSLino или SLino. Опять таки - незнание на хорошем уровне принципов наследования для животных и птиц, привело к ошибкам. Продурили первый вариант жёлтого окраса - NSLino, видимо смешали не в правильной пропорции с другими волнушкам и адьё. Однако этого вариант жёлтого окраса вышел между 1931 - 1933 и тогда уж его не потеряли.

Пометка следующая - волнушки в Австралии это буквально стайная птица, выживающая в условиях, когда полёт на водопой может быть на 10 - 60 км в течение дня, помимо еды и сна. Это не воробушки, это наши стрижи, только австралийские. Летают волнушки крайне много, по сути всё время.

Возможно, это немного похоже на научную фантастику, но небольшая группа исследователей добивается реальных успехов в попытках создать компьютеры из живых клеток.

Добро пожаловать в странный мир биовычислений. Среди лидеров в этой области — группа учёных из Швейцарии, с которыми я встретилась. Они надеются, что однажды мы увидим центры обработки данных, заполненные «живыми» серверами, которые будут копировать аспекты обучения искусственного интеллекта (ИИ) и потреблять лишь небольшую часть энергии, по сравнению с существующими сегодня.

Такова концепция доктора Фреда Джордана, соучредителя лаборатории FinalSpark, которую я посетила. Мы все привыкли к понятиям «аппаратное обеспечение» и «программное обеспечение» в компьютерах, которые мы используем в настоящее время. Доктор Джордан и другие специалисты в этой области используют для обозначения того, что они создают, несколько удивительный термин «wetware» («мокрое обеспечение»).

После продажи своего розничного бизнеса в 2023 году решал чем же мне заниматься дальше. Занимался узконаправленной торговлей для мастеров индустрии красоты. Хотелось расширить ЦА. Несколько недель я планировал и размышлял на тему розничного магазина продуктовой торговли. И вдруг в какой‑то момент я подумал — «а может общепит?». От этой мысли меня бросило в дрожь. «Вот оно» — подумал я. У меня есть опыт розничной торговли и работы с массовым клиентом, но общепит не имеет всех минусов присущих розничной торговле. Это был чистый восторг.

Меня давно восхищают истории компаний в сфере ресторанов быстрого питания. Истории Рея Крока и полковника Сандерса. Несколько лет назад в момент, когда Додо пицца запускали новые франшизные сети, «Донер42» и «Дринкит», я смотрел часовые презентации продуктов и даже подумывал о том, чтобы отправить заявку на приобретение франшизы. Мне нравится то, что делает эта компания родом из России.

Но все таки я всегда мечтал о том, чтобы сделать что‑то самостоятельно. Сделать свой бренд, сделать что‑то с самого нуля. Мне нравится создавать, и я это умею.

Это будет — Рамен, решил я! Именно про Рамен я подумал в тот же момент, когда я подумал про общепит. Сам Рамен родом из Китая, где он звучит как «ламянь». В ближневосточных странах это слово трансформировалось в «лагман». Само слово «рамен» это Японская вариация блюда. В Японии это блюдо трансформировалось и его приспособили к бизнесу и подаче в условиях огромного спроса. Именно из Японии Рамен попал в западный мир и приобрел бешеную популярность в Корее, США и некоторых странах Европы. Именно в пик этой популярности появилась и лапша быстрого приготовления — его величество «Доширак».

Общемировой объем научных статей, книг и профильной документации растет с каждым днем. Чтобы ориентироваться в интересующем корпусе знаний, находить инсайты и ответы на вопросы, специалисты все чаще используют ИИ-помощников. Мы в Beeline Cloud решили взглянуть на open source-проекты в данной области.

Уолли Олинс — пожалуй, самый известный дизайнер Великобритании. Он был создателем визуального стиля брендов Orange, Hadfields, занимался имиджевым консультированием разных стран. Олинс — один из учредителей международно-известной фирмы Wolff Olins. Расскажем, как человек с историческим образованием смог сформировать визуальный вкус целого поколения.