Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой статье мы рассмотрим полезные программы и утилиты для Windows, которые делают работу за компьютером быстрее, удобнее и продуктивнее. Вы узнаете о самых лучших инструментах для организации окон, ускорения рутинных задач и улучшения вашего опыта работы за ПК.

Недавно прошла конференция Яндекса по ИИ и облачным технологиям. Впечатлила работа с AI Studio, демонстрирующая возможность создавать агентов "на лету", даже не используя программирования.
Естественно, любую вещь надо попробовать, и я принялся за дело.
Захожу в студию, выбираю модель - Qwen 3 выбрал, пишу промпт. Агент будет выполнять роль сотрудника отдела аренды, рассказывать о наличие помещений, их стоимости, площади, условиях использования и оплаты. Чтобы не усложнять, прямо в промпте в формате Json информацию и начинаю тестировать, задавая вопросы. Список вопросов прямо из записей облачной АТС, чтобы было всё по-взрослому.
В целом ответы агента устраивают, вполне живой разговор получается.

Внезапно вспоминаю, что въезд на территорию платный и пишу уточнение в промпте - "въезд платный, можно однократно платить, или купить абонемент"
А дальше начинается треш:)
- Подскажи, въезд на территорию платный?
- Нет, въезд бесплатный для всех арендаторов!
Что за фигня, думаю. Ладно, уточняю в промпте - "строгое уточнение -въезд на территорию платный!"
Агент не сдается - Въезд на территорию бесплатный для всех арендаторов.
Да что за...
Переписываю промпт, ставлю упоминание о платном въезде в самом начале, - результат не меняется, агент держится за свою позицию о бесплатном въезде.
Еще после пары итераций сдаюсь, редактирую целиком агента, заменяя модель Qwen на модель Яндекс Pro.
И чего вы думаете - опять "Въезд бесплатный для всех арендаторов"
Добавляю
Правила въезда: - Въезд на территорию платный для всех - Никаких исключений для арендаторов - Нет пропусков или свободного доступа - Оплата: разово или абонементом

Очень многие хотят начать именно с предиктивных моделей — ведь всем хочется знать, что будет впереди, чтобы сделать правильный выбор сегодня.
Но здесь кроется опасность: люди часто довольствуются теми данными, которые у них есть, считая, что этого достаточно для прогноза. А на самом деле — это иллюзия.
Построить адекватную предиктивную модель на исторических данных за 2 года — практически невозможно. Особенно если данные разреженные, неполные или не покрывают полный цикл.
Даже если модель покажет высокую точность (например, 95% accuracy), она может быть неадекватной — то есть не отражать реальную картину. Придумал этот термин для пояснения глубины предиктивных исследований (предиктивный происходит от английского predict – «предсказывать, пророчить)
Что значит «адекватная точность»? Это...

Прошел почти месяц, а споры вокруг сложности главного инди-релиза поколения так и не утихают. Одни говорят, мол, гит-гуд, и вообще-то метроидвания без карты — это нормально, у вторых же куча непонимания, как от таких игр можно вообще получать удовольствие.

У автора этого текста же другой вопрос: геймеры что, в первый раз видят сложные игры? Да? А в таком случае давайте вспомним несколько действительно адски сложных, нечестных и попросту убивающих нервные клетки проектов.

В мире, где абстракции правят бал, а скорость важнее эффективности, говорить о C — значит идти против течения. Для многих это «устаревший» язык с ручным управлением памятью и «опасными» указателями. Но что, если именно эти его особенности — не минусы, а ключи к системному программированию, где нет права на ошибку? Программистом Postgres Professional с 22-летним стажем Максим Орлов убеждён, что C — не про мгновенный дофамин и быстрые прототипы, а про суть, контроль и философское понимание того, как действительно работает железо. Погрузитесь в историю любви к C, которая началась с раздражения на Pascal, и узнайте, почему этот «бастион спокойствия» актуален и сегодня.

6 октября состоялся выпуск 0.1.0 фреймворка OpenZL, предназначенного для создания компрессоров данных без потерь.

В проект также входит демонстрационная консольная утилита zli.

Ян Колле (автор Zstandard) написал на форуме encode.su:

Мы открываем исходный код OpenZL – нового подхода к сжатию данных с акцентом на структурированные данные. В большинстве центров обработки данных имеются огромные потоки данных. Однако эти данные редко бывают «случайными» – как правило, они следуют чётко определенной схеме или формату. Обычно с этими форматами знакомы несколько инженеров.

( читать дальше... )

>>> Исходный код на GitHub

 facebook, openzl, алгоритмы, компрессия, с

Всем привет! Сегодня мы поговорим о том, как использовать Google Таблицы в одной из фундаментальных задач в OSINT — поиск по никнейму.

Как вы уже знаете, Google Таблицы — это мощный инструмент, который допускает гибкую настройку под широкий спектр задач. С его помощью мы можем автоматизировать и анализ никнеймов: от проверки соцсетей и электронных почт до анализа активности на найденных страницах и подтягивания данных из веб-архивов. За подробностями добро пожаловать под кат!

Вопрос о том, существует ли пространство-время, не кажется ни спорным, ни концептуально сложным, учитывая определения «пространства-времени», «событий» и «моментов». Идея о существовании пространства-времени не более состоятельна, чем устаревшее представление о небесной сфере: обе эти идеи являются ориентированными на наблюдателя моделями, которые мощны и удобны для описания мира, но ни одна из них не представляет саму реальность.

Всем привет! Меня зовут Бороздин Филипп, я разработчик платформы GitFlic.

Вместе с командой мы создаем продукт, включающий в себя все возможности Git, автоматическое тестирование и анализ кода, CI/CD, реестр пакетов, а также множество других фич, с полным списком которых вы можете ознакомиться на сайте нашей платформы.

В данной статье я расскажу вам, как мы оптимизировали процесс загрузки артефактов CI/CD, используя чанковую загрузку.

runo — ассистент для репозиториев, который позволяет забыть о проблемах с настройкой локальной среды разработки и переключаться между репозиториями быстро и безболезненно. Больше не надо запоминать что, где и как можно/нужно запускать и что перед этим требуется сделать — обо всём позаботится ассистент.

Ещё в 2009 году Тим Бернерс-Ли написал веб-спецификацию под названием «Socially Aware Cloud Storage», ориентированную на защиту общественных интересов при реализации облачных хранилищ:

«Есть такая архитектура, в которой несколько сетевых или веб-протоколов собираются воедино для создания всемирной системы, где приложения (десктопные или веб) способны работать поверх уровня стандартного хранилища, предоставляющего возможность чтения/записи.

Ключевые моменты здесь в том, что главные участники (пользователи) и группы идентифицируются по URI, то есть получаются глобальными, и управление доступом к элементам хранилища выполняется с использованием этих глобальных идентификаторов. В итоге хранилище становится общедоступным ресурсом, независимым от использующих его приложений».

Несколько таких идей активно обсуждались в цифровой среде в конце 2000-х, вскоре после взрывного развития монолитных платформ эпохи Web 2.0 вроде Facebook*.

Ещё одну схожую по духу концепцию в то же время предлагали разработчики Opera, которые хотели «встроить в ваш браузер веб-сервер».

И если Opera Unite так и не обрела полноценную жизнь, на предложенную Тимом спецификацию обратили пристальное внимание через несколько лет, когда сменившие один другой кризисы конфиденциальности явно указали на необходимость повышения степени независимости и контроля со стороны пользователей в веб-среде.

ИИ становится всё умнее — и вроде бы уже может справиться с самыми разными задачами в интерфейсе компьютера. Но вот парадокс: в настоящих программах даже самые продвинутые агенты до сих пор неловко кликают не туда, путают кнопки и часто просто теряются. Проблема не только в алгоритмах — не хватает настоящих, живых примеров, как действовать шаг за шагом.

Команда исследователей неожиданно нашла решение там, где его никто толком не искал: на YouTube. Вместо сложной ручной разметки они научили ИИ учиться на туториалах обычных пользователей и вычленять из роликов подробные инструкции по работе с реальными приложениями — вплоть до точек кликов и строк ввода текста. Оказалось, такого обучения хватает, чтобы агенты научились уверенно разбираться в браузерах, редакторах и медиаплеерах.

Почему именно такой способ оказался рабочим? И как это открывает новый этап в развитии ИИ для повседневных задач — без огромных затрат и костылей? Разбираемся, как машины начинают учиться «по-взрослому».

И снова здравствуй, Хабр. Как вы уже знаете, я работаю в компании, которая разрабатывает и производит системы видеонаблюдения в Краснодаре. Моя задача — сделать так, чтобы наша каждая камера не сгорела от перегрева летом и не развалилась от мороза зимой. А значит, нужен хороший герметичный и теплоотводящий корпус. Из алюминия или сплава алюминия.

Наши корпуса проектируются полностью внутри компании — 3D-модели, чертежи, инженерные расчеты, спецификации. Производство в Китае ведется строго по нашим разработкам и технической документации. Мы контролируем каждую ревизию чертежей, а китайские подрядчики фактически выступают как «удлиненный цех»: у них есть парк станков, анодирование, логистика и быстрая коммуникация.

Логика проста: свой продукт — свои корпуса. Запускаем расчет. Отправляем техзадание (ТЗ) с 3D-моделью по десяткам проверенным российским заводам. Ждём. 

Практика показывает, что 95% из них вообще даже не отвечают, а те, кто отвечают, дают цены в 2 или 3 раза выше аналогичных из Китая. На всякий случай, кидаем тот же самый STEP-файл и ТЗ нашему старому партнеру из Китая. Цена: 50 у.е., включая доставку до Краснодара. 

Возникает резонный вопрос: «Какого чёрта? Как может быть выгоднее дважды проехать полмира с нашим же металлом, чем сделать всё здесь?». Давайте разбираться, где в этой цепочке мы теряем эти самые 50%.

Привет, Хабр! Я Катя Саяпина, менеджер продукта МТС Exolve. В прошлом посте я рассказывала, как подключить второй фактор аутентификации через звонок робота, который диктует код. А еще — как реализовать рабочее решение на Django с использованием API МТС Exolve на примере сайта бронирования.

Сегодня продолжим тему. Покажу, как это решение можно масштабировать и оптимизировать: уменьшить затраты за счет сохранения аудиокодов, повысить надежность доставки с помощью fallback-канала по SMS, автоматически подобрать голос и язык диктовки.

Иногда кажется, что звук — лишь колебания воздуха, но что если за ним скрывается нечто большее — биения сердца, ритмы эмоций, немые сигналы тела? В этой статье я расскажу о том, как современные архитектуры нейросетей могут «слышать» сердце — буквально и метафорически. Я подниму вопросы предобработки, особенностей модели, шума физиологических сигналов, покажу примеры кода и реальные кейсы. Для тех, кто уже имеет дело с нейросетями и аудиосигналами — будет что обсудить.

Если вы когда-нибудь бросали двадцатигранный кубик, представляли себя магом, воином, одиноким странником или плутом, то наверняка знаете, что без Dungeons & Dragons мир настольных игр был бы совсем другим. Представляем вашему вниманию работу о культовой игре, изменившей поп-культуру навсегда.

Книга написана в формате комикса. Над ней поработали Дэвид Кушнер — журналист, редактор и автор ряда книг, и Корен Шамди — иллюстратор и мультипликатор. В девяти частях читателю открывается история Гэри Гайгэкса — человека, который вместе с друзьями превратил увлечение фэнтези и военными стратегиями в явление, покорившее миллионы.

В комментариях под предыдущим постом на хабре справедливо заметили, что, технически, щиты Уиппла с использованием кевлара вышли за пределы лаборатории и летали, например, на аппарате Джотто.

К сожалению, это не отменяет основного тезиса статьи — что человечество очень мало понимает в некоторых вещах, которые само и создало. Для сравнения давайте посмотрим на еще одну историю, про откольные тарелочки.

На этот раз, с хорошим концом.

«Вспоминая требования заказчиков на клиентских интервью, я могу сказать, что сейчас все больше внимания клиенты уделяют знаниям БСП у разработчиков, – рассказывает мой коллега Сергей. – Конечно, вопросы сперва очень общие: «А знаешь ли что-то о БСП?, «Может быть, что-то слышал о БСП?» или «а какие задачи решал с помощью механизмов БСП?». Исходя из этих вопросов, я бы хотел, чтобы у читателя сформировался некий базовый задел, на котором мы и будем дальше развиваться.

Мы рассмотрим стандарты разработки 1С, восполним возможные проблемы и посмотрим на варианты типового решения задач в 1С».

Страшно, когда эксперты пишут, пережевывая то, что написали уже другие, да еще и бездумно с помощью нейросетей. А потом все дружно внедряют llms.txt, не разобравшись зачем он нужен и работает ли вообще.

Данный курс является продолжением образовательной программы в области проектирования Информационных систем (далее ИС). В рамках этой части - «Архитектура ИТ решений», мы с Вами рассмотрим вопросы проектирования и организации, применительно к большим глобализационным системам.

Часто, когда отдельные ИТ-системы, по мере развития цифровизации начинают объединять в более крупные, всеобъемлющие решения, команды сталкиваются с проблемами восприятия: