Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Меня зовут Леонид Еленин, и я настоящий охотник за астероидами, открывший уже более 450 космических камней! А по совместительству — научный сотрудник Института прикладной математики РАН, писатель и популяризатор науки. 

Сегодня обсудим, стоит ли нам бояться астероидов и не рискуем ли мы скосплеить героев фильма «Не смотрите наверх». Но прежде чем развеять или усилить страхи, давайте начнем с базы: что же такое астероиды и откуда они вообще берутся?

HP, Canon и Brother, которые доминируют на рынке принтеров, предлагают пользователям дорогие и защищенные от дозаправки картриджи, а также сложные для ремонта устройства. И вот появился проект, который может изменить подход к печати. Open Printer — струйный принтер с полностью открытым программным и аппаратным обеспечением. Его основа — Raspberry Pi. Создатели выложили в открытый доступ все необходимые материалы — от схем до драйверов, — чтобы любой желающий мог собрать или модифицировать устройство. Давайте разберем, как устроен принтер, чем выделяется и какие перспективы открывает.

Мы продолжаем наш разговор про ИИ и творчество в эпоху смерти автора. 

Если механическое воспроизводство, по Вальтеру Беньямину, лишало произведение его ауры, то алгоритмическое порождение ставит под сомнение саму фигуру автора. Традиционное западное понимание авторства, кристаллизовавшееся в XVIII-XIX веках, — это образ гения-творца, чья уникальная личность, внутренний мир и преднамеренное художественное усилие воплощаются в произведении. Автор — это источник смысла, владелец замысла. Интеллектуальная собственность, как правовой концепт, была построена вокруг защиты этого суверенного акта творения.

Что же происходит, когда творческий акт сводится к вербальной инструкции — промпту?

В этой статье показан простой способ создания собственного класса линейной регрессии с использованием стохастического градиентного спуска. Будет представлен легкий и понятный код с реализацией основных методов: fit, predict и score. Статья будет полезна тем, кто хочет вкратце разобраться, как работает класс LinearRegression из библиотеки sklearn. Также материал подходит для участников курса программирования "Школа 21".

Цель статьи – сравнить принятие решение и проектный треугольник, чтобы показать условия, при которых можно выбирать зону риска для принятия более качественного управленческого решения. Я пишу эту статью как размышление, а не как научное исследование. Классический проектный треугольник управления проектом достаточно известен: объем, сроки, ресурсы. На практике, для обеспечения качества мы пытаемся контролировать два наиболее значимых аспекта треугольника (хотя надеетесь контролировать все три). В теории мы определяем объем фиксировано, устанавливаем сроки и планируем ресурсы. Таким образом мы пытаемся сохранить все параметры проекта неизменными. Часто в процессе все начинает идти не совсем по плану, и мы начинаем работать с отклонениями и рисками, которые возникают по мере реализации проекта. Как мне рассказывал один из руководителей проектного офиса, в годовой перспективе фиксация объема, ресурсов и времени путем описания требований, создание дизайна, расчет ресурсов и планирование занимают примерно восемь месяцев в году. Таким образом, для реализации остается четыре месяца в годовом горизонте. Не будем касаться актуальности решения спустя год такого планирования и аспектов целесообразности в изменчивом мире. Классический подход вполне имеет место на свое существование. Перед началом введем несколько определений: Объем – это тот список работ, задач или необходимый состав операций который необходимо выполнить. Время – это время которое мы планируем затратить на проект или любые временные ограничения. Ресурс – это в первую очередь совокупные затраты на проект, затраты на персонал, сам персонал который нам необходим, а также иные виды ресурсов или материалов которые нам понадобиться для получение готового объема задач. Если представить проект как треугольник то мы сможем нарисовать вот такой рисунок.

Коллектив ученых из Физического института имени П. Н. Лебедева РАН (ФИАН) и МФТИ представил новое исследование, посвященное рентгеновским излучениям, наблюдаемым в условиях лабораторных атмосферных разрядов. В своей работе они провели всесторонние измерения рентгеновских излучений в периферийной области атмосферных разрядов, инициированных при напряжении порядка одного миллиона вольт.

Привет, Хабр! Если последние годы вас не отпускала фантомная боль от вечного выбора между ураганной скоростью ClickHouse, невозмутимой простотой SQLite и порой адской сложностью настройки InfluxDB, — возможно, вы, как и мы, дождались чего-то по-настоящему нового.

На горизонте появился проект Arc от команды Basekick Labs. Это не просто очередная попытка, а дерзкая заявка на соединение всего лучшего из мира time-series и lakehouse-подхода. Забудьте о тяжёлых серверах и мучительной шардированной архитектуре. Arc предлагает:

Прокси-контракты: Сравнение подходов OpenZeppelin и EVMPack

Обновление смарт-контрактов в mainnet - задача нетривиальная. Развернутый код неизменяем, и любая ошибка или необходимость добавить функционал требуют сложных и рискованных миграций. Для решения этой проблемы используется паттерн "прокси", позволяющий обновлять логику контракта, сохраняя его адрес и состояние.

Что такое прокси-контракт?

Прокси-контракт - это простой контракт-переадресатор. Он хранит адрес основного, "логического" контракта. При вызове функции на прокси, он перенаправляет вызов (через delegatecall) на контракт с логикой.

Особенность delegatecall в том, что код исполняется от имени прокси-контракта, то есть в его контексте хранилища (storage). Это позволяет менять адрес контракта с логикой, в то время как все данные (состояние) остаются на адресе прокси. Для обновления достаточно просто указать прокси новый адрес реализации.

Один сервер — это точка отказа. Рано или поздно он не выдержит. Как только появляется второй, третий, десятый сервер, возникает вопрос: кто будет раздавать им работу? Эту роль и берет на себя балансировщик нагрузки.

Но это не тупая раздача запросов по очереди. Хороший балансировщик — это мозг. Он должен чувствовать пульс системы: какой сервер отвечает быстро, а какой начал "тормозить". Он должен понимать, что запросы одного пользователя лучше отправлять в одно и то же место. Ошибка в этой логике — и вся система превращается в хаос из ошибок и потерянных сессий.

CSS давно подвергается критике за отсутствие условной логики. Хотя мы разработали хитроумные обходные пути с использованием медиазапросов, переключаемых настраиваемых свойств и контейнерных запросов, эти решения часто кажутся слишком громоздкими и непрямыми. Рабочая группа CSS одобрила эту функцию для разработки, которая обещает внедрить настоящую условную стилизацию непосредственно в наши таблицы стилей.if()

Привет, Хабр!

Вы устали иметь дело со сломанными Swift проектами через несколько месяцев после их создания? Каждый раз мучаетесь с настройкой Swift окружения, нюансами под каждую платформу и страдаете от засорения системы кучей устанавливаемых компонентов? Или просто интересуетесь тем как попробовать Swift для разработки за пределами экосистемы Apple? Тогда добро пожаловать под кат, будет интересно!

От чат-ботов к цифровым близнецам, от промптов к протоколам — что ждет нас через 12 месяцев, и почему ваша ментальная модель ИИ безнадежно устарела.

2025-й был годом хайпа. Мы все научились писать промпты, восхищались Sora, DeepSeek, Chat GPT-5 и спорили, отнимет ли ИИ наши работы. 2026-й будет годом, когда хайп умрет, а на смену ему придет суровая, неудобная и стремительная реальность.

Забудьте про ИИ как про инструмент. В 2026-м ИИ окажется средой. Воздухом, которым дышит цифровой мир. И мы все в ней — не операторы, а обитатели, вынужденные вырабатывать новые инстинкты выживания. Я называю это эрой «Цифрового Шизофреника» — состояния, когда грань между человеческим и искусственным интеллектом настолько истончится, что наш мозг будет постоянно метаться между мирами.

Тезис: К концу 2026 года мы столкнемся не с одной, а с тремя взаимосвязанными революциями, которые перевернут все: от кода до культуры.

В бизнесе на ИИ до сих пор смотрят как на волшебную палочку, которая сама все ускорит и принесет прибыль. Однако суровая реальность такова: свежие исследования показывают, что каждый третий ответ ИИ содержит дезинформацию, а 95% корпоративных ИИ-проектов так и не окупаются .

Проблема в том, что все гонятся за красивыми, но пустыми цифрами: клики, лайки, вовлеченность. В погоне за этими KPI, ИИ начинает жертвовать правдой. Ученые из Стэнфорда назвали это "Сделкой Молоха": чтобы победить в конкурентной гонке, система начинает обманывать .

Как выйти из этого порочного круга? Мы предлагаем три простых шага — три кита, на которых должен стоять управляемый ИИ.

1. Смотрите на реальные деньги, а не на "метрики тщеславия"

Забудьте про пустые цифры. Главный вопрос: как технология влияет на прибыль, удержание клиентов и сокращение расходов? Если никак — она бесполезна.

2. Сделайте систему видимой с помощью языка ДРАКОН

Пытаться контролировать ИИ по талмудам с инструкциями — провальная идея. Здесь нужен язык, понятный человеку. Такой, как ДРАКОН. Его создавали не для офисов, а для управления космическими кораблями, где одна ошибка стоила бы жизней . Он превращает любой сложный алгоритм в простую и понятную схему.

3. Внедряйте контроль поэтапно

Начните с аудита и визуализации процессов, затем создайте механизмы контроля, запустите пилотный проект и только потом масштабируйте то, что доказало свою эффективность.

И это не теория. История большого бизнеса доказывает: нельзя управлять тем, что не видишь.

Вся философия Toyota построена на том, чтобы сделать каждый шаг на конвейере видимым. Это позволяет им мгновенно находить проблемы и постоянно становиться лучше.

McDonald's стал гигантом не потому, что у него лучшие бургеры, а потому, что его процесс приготовления стандартизирован до секунд.

Или взять Amazon: их знаменитые роботы на складах стали возможны только после того, как компания дотошно описала и визуализировала каждый шаг — от полки до упаковки.

В сухом остатке, у любого руководителя есть два пути. Первый — азартный: гнаться за быстрыми деньгами и надеяться, что система не рухнет на твоей смене. Второй — основательный: строить бизнес, которому доверяют сотрудники и клиенты, даже если это дольше и сложнее.

Настоящие перемены — это всегда игра вдолгую. Мы предлагаем смотреть на это не как на гонку вооружений с конкурентами, а как на выстраивание здоровых и понятных отношений между людьми и технологиями, которыми они управляют.

Выбор за вами: быть марионеткой системы или её архитектором.

Писать код с LLM — очень легко, просто и весело. Не нужно мучаться с документацией, не нужно фиксить баги. Вообще ничего не нужно. Только инструкцию в чат написать. Раз-два — и всё готово. Заманчиво? Да. Но у всего есть цена — и про неё важно помнить.

Сейчас разберём, как именно AI-агенты могут сломать твой прод и что можно сделать, чтобы очередной вайб-кодинг не превратился в катастрофу. В конце — чеклист, который поможет не упустить ничего важного.

Телефонные номера россиян регулярно оказываются в открытых базах — из-за утечек данных, ошибок сотрудников или активности ботов. В ответ на это государство ужесточило регулирование: теперь любые массовые SMS-рассылки без явного согласия владельца номера запрещены, а неправомерное использование персональных данных карается внушительными штрафами. Причем под удар могут попасть не только «серые» колл-центры, но и вполне законопослушные компании. Будет достаточно, если бот оставит чужой номер в форме на сайте. Рассылка реальному абоненту станет нарушением.

Эксперты click.ru разбираются, как в 2025 году выстраивать коммуникацию с клиентами, чтобы она оставалась законной, безопасной и вызывала доверие.

Всем привет!

Последние полтора года я активно играю в D&D, в основном в длинные кампании. Если вы тоже играли, то, возможно, у вас возникала мысль, что персонаж настолько глубоко вошёл в вашу жизнь, что после окончания кампании хочется оставить эту частичку в виде чего-то физического.

Так мне показалось по отношению к другу, которого я затянул поиграть. Его персонаж уже глубоко запечатлелся не только у него, но и у всей нашей партии. Поэтому на его день рождения мы с другом решили сделать ему "миньку".

В начале лета я опубликовал статью Маленькая утилита для контроля квот в Yandex Cloud и планировал добавить помимо контроля за квотами еще и подсчет стоимости добавляемых ресурсов.

Вот наконец дошли руки до этого обновления. А вместе с подсчетом стоимости новых ресурсов появилась необходимость отслеживать лейблы, что стало дополнительной фичей утилиты. Давайте расскажу о всех функциях по порядку и приведу несколько примеров использования.

Пока вы оптимизировали meta-теги, Reddit стал третьим по влиянию SEO-сайтом в США. Разбираемся, почему Google теперь любит форумы больше ваших статей — и что с этим делать.

Google Play уже давно не просто магазин приложений. Это экосистема, через которую пользователи покупают игры, подписки, фильмы, книги и даже рабочие инструменты. Но после 2022 года российским владельцам Android-устройств стало куда сложнее пользоваться сервисом: привычные способы оплаты перестали работать, а сам магазин не принимает карты, выпущенные в России.

Несмотря на это, в 2025 году пополнить баланс Google Play все еще можно. Да, не напрямую — но есть обходные пути, которые реально работают и не требуют серых схем.

Исследователи информационной безопасности и охотники за багами часто сталкиваются с трудностью перехвата трафика приложений на Flutter, поскольку эта технология не поддерживает системные настройки прокси. В данном материале я расскажу, каким образом я обошел данное ограничение.

Название приложения будет скрыто, допустим, приложение называется XYZ.

Настроив Burp Suite прокси на телефоне / эмуляторе и попытавшись перехватить трафик приложения, я не добился никаких результатов.