Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет. Меня зовут Александр Кубит, я работаю архитектором, системным аналитиком и разработчиком в компании Promet System. Мы уже много лет занимаемся развитием и сопровождением довольно крупной ERP-системы по управлению заводами металлоконструкций. На данный момент наша кодовая база насчитывает порядка четырех миллионов строк кода.

Несколько лет наша команда состояла из двух-трех разработчиков, которым по наследству досталось огромное легаси. Предметная область сама по себе достаточно сложная: сотни сущностей, тысячи, если не десятки тысяч бизнес-правил, которые связывают различные части системы в единые процессы — проекты, справочники, производство, финансы, планирование, техническую документацию, заказы, поставки, складской учет и многое другое. Долгое время мы занимались в основном написанием нового функционала и доработкой существующего. Времени на архитектуру особенно то и не было. Но в какой-то момент пришло понимание, что дальше работать в таком ключе практически невозможно: система начинала яростно сопротивляться любым изменениям. Классическая анемичная модель, где половина логики в контроллерах, а половина в сервисах.

Осторожно: Эта статья во всех подробностях описывает принципы работы 3D-игр из 90-х годов максимально простым языком. Если вы любите настоящие статьи времен того самого лампового Хабра и без нейрослопа - материал обязателен к прочтению!

Задумывались ли вы когда-нибудь о том, как разработчики 3D-игр умудрялись выжимать красивую графику из слабого железа в 90-х годах? Вспомните NFS High Stakes, Quake 3, Unreal или Jurassic Park: Tresspaser — все они, несмотря на простоту технологий, выглядят сногсшибательно - в них были и зеркала, и отражения на металлических поверхностях, и продвинутый статический свет с рейтрейсингом, и даже четкие тени...

...но немногие знают, что на видеокартах уровня 3dfx Voodoo 2 это достигалось путём использования хитрых техник, хаков и особенностей видеокарт тех лет. В этой статьи мы с вами из первых уст рассмотрим такие техники на практике — ведь одним из моих хобби является написание 3D-демок и игр под ретро-железо.

Тема довольно «заезженная», поэтому я буду часто ссылаться на другие статьи, где паттерны разбираются более подробно. Моя же цель другая — управлять поездом структурировать собранную информацию и написать примеры под углом разработки на Swift.

Shared memory в ROS 2 это буквально чит-код на бесплатное ускорение? Одна строка в конфиге, и мегабайтные сообщения летят через общую память, а не через сеть, но ros2 node list показывает пустой список, хотя всё работает. Разбираемся в нюансах и фичах механизмов shm и zero-copy на примере ROS2 Humble + CycloneDDS.

Автоматизировать дом оказалось проще, чем убедить домашних пользоваться Home Assistant. Когда обычный дашборд так и не прижился, автор решил зайти с другой стороны: нанял художника, заказал иллюстрацию собственного дома и превратил её в живой интерфейс управления. В статье — как с помощью стандартных возможностей Home Assistant удалось оживить рисунок, связать его с реальными устройствами и собрать весь умный дом на одном экране.

Сборка нового Vue-приложения проходила локально, а на сервере с 4 ГБ RAM заканчивалась убийством Node по OOM. Мы ограничивали heap, меняли импорты, отключали минификацию и проверяли другие сборщики.

Рассказываю, что помогло, какие оптимизации почти ничего не дали и почему добавили Rsbuild. В наших серверных замерах пиковый RSS снизился с 1681 до 802 MiB, а время сборки — с 41 до 11,7 секунды. В статье — условия сравнения, таблицы и ограничения этих результатов.

Возьмите в руки смартфон и ненадолго вскройте его мысленно. Там сидит колония из крошечных чипов, и большинство из них не знает о существовании соседей. Контроллер батареи никогда не слышал о сканере отпечатка, а датчик приближения понятия не имеет, зачем рядом гудит вибромотор.

Привет, Хабр! Результатом очередного электрогитарного обмена стало приобретение данного экземпляра, качество которого оказалось просто невероятно высоким для его ценовой категории.

В музыкальном мире поиски хороших недорогих инструментов и доступных путей их совершенствования стали моей миссией. Хочется, чтобы начинающие гитаристы не забрасывали своё прекрасное хобби и не тратили на него избыточные средства, а наслаждались творчеством.

Итак, сегодня вы увидете и услышите прекрасный вариант, который порадует не только новичка, но и практикующего музыканта.

Привет всем любителям физики и физического эксперимента. Знаете, как опресняют воду? Или почему клетки растений не лопаются от избытка влаги? Все дело в осмосе — удивительном процессе, где растворитель проходит через полупроницаемую мембрану, а растворенное вещество остается снаружи. Этот процесс создает осмотическое давление, которое рассчитал Хендрик Вант-Гофф — и получил за это Нобелевскую премию. В этой статье разберем, как работает осмос, что такое обратный осмос и почему закон Рауля все еще актуален.

Гипотеза о том, что наш мир может быть компьютерной симуляцией, давно уже стала частью поп-культуры. Однако в этих бесконечных спорах и обсуждениях есть неожиданное слепое пятно: симуляция практически всегда представляется нам неким суперпроектом сверхразумных существ, созданным ради каких-то глобальных научных целей.

Вот только в реальном мире самые продвинутые технологии, как правило, строятся вовсе не ради фундаментальной науки, а ради вполне конкретных коммерческих проектов. Что, если и симуляция всего нашего мира может быть как раз таки одним из подобных проектов?

Давайте разберёмся, как современные исследования пределов вычислений, развитие генеративных нейросетей и индустрия цифрового бессмертия могут перевернуть наши привычные представления о виртуальном мире — и почему ответ на вопрос «одни ли мы во Вселенной» в таком контексте тоже может звучать совершенно иначе.

Хотели бы вы запустить большую языковую модель на видеокарте с небольшим объёмом памяти? Модель с 27 миллиардами параметров, упакованными в 16 бит, занимает около 54 ГБ. Если хранить каждый вес одним битом и один общий масштаб на группу из 128 весов, те же параметры уместятся примерно в 4 ГБ (не считая таблицы словаря).

Недостаток такого подхода: если просто округлить веса до знака, модель перестанет работать. Bonsai от PrismML использует именно такую схему хранения весов в трансформерных блоках, но при этом сохраняет работоспособность. Разработчики выложили формат, вычислительные ядра для llama.cpp и MLX, а также простой инструмент квантизации, однако не раскрыли метод получения самих весов. Я попытался воспроизвести эту процедуру. Вначале двигался по пути послойной квантизации и в результате получил нерабочую модель с большой перплексией. Затем сопоставил веса Bonsai и оригинальной Qwen3-1.7B, и это сравнение навело на мысль об использовании обучения. В итоге я самостоятельно обучил однобитную модель.

Захожу пару недель назад в Claude, а меня встречает красная плашка: аккаунт отключён за нарушение Usage Policy. Какой пункт и в каком чате, не сказано. Я решил, что это недоразумение, и написал апелляцию, спокойно и по делу.

Что из этого получилось, читайте под катом.

В любой компании старше пары лет знания размазаны по вики, папкам с регламентами, почтовым перепискам, 1С и Битрикс24. Новичок ищет нужный документ полчаса или идёт спрашивать коллегу, и коллега отвлекается.

Очевидный ответ — «давайте сделаем ChatGPT по нашим документам». Но почти всегда тут же звучит требование: данные не должны уходить в чужое облако. Значит, модель, поиск и хранилище должны жить на своём железе.

В статье описываю стек, который собирал на практике для таких задач: RAG поверх XWiki, файлов и почты, доступ к 1С и Битрикс24 через инструменты агента, локальная модель на vLLM. Без маркетинга: что из чего состоит, как связано и где ломается.

Мы делаем Pier — open‑source панель для деплоя приложений на свои серверы, по смыслу близкую к Coolify, Dokku или CapRover. Подключаешь Git‑репозиторий, получаешь контейнер за Traefik с сертификатом Let's Encrypt, бэкапы базы в S3 и алерты.

Функционально таких проектов много, поэтому в этой статье речь пойдёт не о том, что Pier умеет, а о том, как он устроен: мы с самого начала ставили жёсткое ограничение по ресурсам и почти каждое архитектурное решение выросло из него. За семь месяцев и ~550 коммитов набралось достаточно решений и граблей, о которых хочется рассказать.

Весной я сел делать анонимный чат. Частично от скуки, частично меня просто не устраивали существующие опции на рынке. В этой статье я расскажу, как моя идея менялась, с какими трудностями я столкнулся, какие полезные фишки в работе с ИИ и кодом нашел для себя, а так же во что это все вылилось по итогам полугодия.

Полгода спустя от изначальной идеи осталось немного. Проект получил название Katomu и дважды сменил курс: сначала стал площадкой для текстовых ролевых игр с живыми людьми, а потом сделал ставку на ролки с ИИ‑персонажами, а потом... эхэхэ. Я даже боюсь представить,что мне подкинет моя фантазия. Делаю я проект полностью в одиночку (только с рекламой друг помогает), поэтому любые идеи волен реализовывать.

Я помню свои первые впечатления от лобби когда я впервые включил Oculus Quest. Космическая станция на орбите. За окном — вселенная. Солнечный свет отражается от стен каюты. За пределами атмосферы солнце кажется необычайно ярким. Вентиляция тихо гудит. Хотелось запрыгнуть в челнок и помчаться по просторам космоса. Но тогда я не знал о существовании подходящей игры. А может, её просто не было. Безумно хотелось летать.

Шесть лет назад появилась идея игры, которая со временем превратилась в Орбиту.

Стратегия заработала 57% за год, её коэффициент Шарпа превысил три. Такой результат удалось получить на случайных числах: достаточно сгенерировать 2000 вариантов и выбрать победителя. На следующем отрезке он уже теряет деньги.

Собрать торгового робота сегодня можно за вечер. Сложнее понять, есть ли у него преимущество перед рынком и откуда взялась прибыль в отчёте. Ошибки в данных, перебор настроек и слишком удобные правила исполнения способны превратить слабую идею в убедительный график.

Разберём, как возникают такие результаты, сколько прибыли съедают расходы и что происходит между сигналом и настоящей сделкой. На примерах Freqtrade, LEAN, vectorbt и других систем посмотрим, какую работу выполняет софт и что его владельцу придётся проверять самому.

В ноябре 2025 года Юрген Шмидхубер, которого половина индустрии считает настоящим отцом современного ИИ, в ответ Илону Маску опубликовал ссылку на свою же работу семнадцатилетней давности. Мол, хотите понять, почему нынешний ИИ не способен к настоящему творчеству, почитайте мою статью из 2008 года… Под катом расскажу, что это за теория, почему ее автор уверен, что она объясняет вообще все, от шуток до закона всемирного тяготения, и что из этого следует для LLM.

Пользователи входят в систему, 1С открывается, файловые ресурсы доступны. С Active Directory, кажется, всё в порядке — и замена контроллеров на Windows Server 2008 или 2012 R2 снова откладывается. Более заметные задачи всегда найдутся.

Проблемы вылезают, когда инфраструктуру нужно изменить. Добавить современный контроллер, ужесточить LDAP, восстановить политики или автоматизировать выпуск сертификата. Тогда выясняется, что репликация каталога и SYSVOL живут своей жизнью, резервное копирование пропускает обработку гостевой ОС, время задаётся конфликтующими GPO, а приложения завязаны на давно устаревшие настройки.

Ниже — два обезличенных случая. В первом готовили домен с двумя виртуальными контроллерами Windows Server 2012/2012 R2. Во втором задача с HTTPS привела к проверке домена на 2008 и 2012 R2. На этих примерах видно, зачем разбирать AD заранее и почему новая Windows Server решает только часть задачи.

Предыстория

Я собрал двухпоточную модель: она смотрит на снимок глазного дна и одновременно получает клинические показатели пациента. На отложенном тесте первый запуск дал QWK 0.834. Потом я стал разбираться, за счёт чего, и оказалось, что клинические признаки в моих данных содержат ответ. Я поставил три контрольных эксперимента, в том числе обучил отдельную модель только по снимкам. У неё QWK 0.713. Ниже весь пайплайн и способы, которыми такая утечка находится.