Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Плутоний — это вещество, имеющее широкий спектр применений, от устроения ядерного армагеддона до повседневной защиты от пожаров. Этот химический элемент массово производился в ядерных реакторах со Второй мировой войны, в отработанном ядерном топливе он встречается в различных изотопных составах, по которым можно определить такие параметры конструкции реактора, как выгорание топлива, исходная степень обогащения урана и спектральные характеристики нейтронов. Советский Союз изготовил больше плутония, чем любая другая страна. Основная его часть предназначалась для благородной цели сдерживания капиталистического империализма, однако малая доля досталась и ионизационным датчикам дыма наподобие КИ-1, РИД-1 и РИД-6М. (Буржуазные поджигатели войны предпочитали и по-прежнему предпочитают использовать для этого америций-241.) Время от времени жители бывшего СССР пытаются продавать плутоний из старых датчиков дыма на чёрном рынке ядерных технологий, считая, что их товар привлечёт бешеные деньги террористов, стремящимся развязать ядерную войну. Чуть ниже мы подробнее рассмотрим вероятность этого.

Мне были любопытны технические характеристики плутония из советских датчиков дыма, поэтому я нашёл старый датчик КИ-1 и извлёк из него источник. Конструкция источника во многом походит на конструкцию источников детектирующих камер в виде тюбика помады из первых датчиков Pyrotronics, производившихся в США. Советский выполнен из латуни и немного шире, чем аналогичный Pyrotronics. На внутренней осевой резьбе закрепляется крышкообразная защита от альфа-частиц, закрывающая полосу, которая содержит активный осадок; таким образом регулируется степень ионизации, производимой источником в камере, а также чувствительность датчика. Ниже я опишу свой анализ гамма- и альфа-излучения этого источника, а также поделюсь своими выводами о возрасте, активности, способе производства и пригодности этого плутония для ведения ядерной войны.

Cтарший инженер-программист в организации JavaScript Infrastructure & Terminal Experience компании Bloomberg Джейсон Уильямс опубликовал пост, в котором рассказал, как он вместе с командой реализовывал библиотеку Temporal вместо Date для различных типов дат и времени. Автор выступает делегатом TC39 (группы экспертов из Ecma International, отвечающей за стандартизацию и развитие языка JavaScript) и имеет опыт стандартизации функций, реализации языка и участия в крупных проектах с открытым исходным кодом. Джейсон также является создателем движка Boa JavaScript.

В роли эксперта, который давно в теме корпоративных мессенджеров (ресёрч-разработка-внедрение), нашёл несколько ограничений, которые можно обойти сегодня и получить обновления завтра. Экосистема бизнес-продуктов Яндекса заметно развивается в последние годы. И замечательный поиск, как вишенка на торте.

За окном 2026 год, а компании по-прежнему взламывают через незакрытые уязвимости. При этом управление уязвимостями часто сводится к нерегулярному скану и надежде, что «пронесёт».

Но не пронесёт. Особенно если внутри работает Jenkins с уязвимостью на чтение произвольных файлов, а наружу торчит GitLab, через который до обновления можно было сбросить пароль к любой учётке.

Привет, Хабр! Я  Виктор Бобыльков, директор по кибербезопасности МТС Web Services Cloud, где помогаю строить нашу собственную платформу и делать Security-процесс прозрачным и удобным.

В этой статье разбираю, почему стандартных практик сканирования недостаточно для обеспечения безопасности и что вообще значит «управлять уязвимостями». Я разложу процесс по полочкам: чтобы было понятно, на что обращать внимание, как подступиться к теме и как внедрять процесс в жизнь.

Мы пройдём по пяти уровням зрелости — от базового сканирования до автоматизации, whitebox-подхода и специфики KPI. Размер компании не имеет значения — подойдёт как для небольшой команды, так и для бигтеха. Заодно вы сможете свериться, где находитесь сейчас и какие шаги впереди.

Работа с агентом обычно прерывается мелкими операциями: написать сообщение коммита, скопировать кусок ответа, прикрепить скриншот. В релизе Veai 5.6 (ИИ-агент к JetBrains IDEs для написания кода, тестирования и отладки с доступом к топовым LLM и всем внутренним инструментам IDE) мы убрали часть этой рутины. Добавили генерацию коммитов из diff, быстрые действия для текста ответа, явный технический контекст запроса, ручной вызов Skills и более простой способ прикреплять изображения.

В данной статье-тренажёре мы подготовили 25 заданий на составление BPMN-модели процесса кредитования в ДБО. К каждому заданию мы подготовили рекомендации по его выполнению, а также под спойлерами спрятали наше решение и его объяснение. Возможно, наше понимание и исполнение может отличаться от того, к которому придёте вы — мы будем рады подискутировать в комментариях.

В конце статьи мы приложили файл цельной диаграммы всех процессов и полный текст в формате .pdf для скачивания, чтобы можно было потренироваться, поискать собственное решение и подробнее ознакомиться с нашим в любое удобное время.

Kubernetes полюбился разработчикам своим удобством: описал развертывание, в любой момент изменил параметры — и все работает. Но вот раскатка самих кластеров долгое время оставалась лоскутным одеялом: Terraform, Ansible, десятки плейбуков и пайплайнов. Потерял стейт — и начинается квест. 

Cluster API (CAPI) закрыл этот разрыв и за последние годы стал едва ли не стандартом для управления Kubernetes-кластерами. Он превратил развертывание и сопровождение инфраструктуры в такой же декларативный процесс, как деплой приложения.

В нашей платформе «Штурвал» мы уже давно используем Cluster API в продакшене. И довольно быстро стало понятно: это не просто удобный способ развернуть Kubernetes, а смена парадигмы эксплуатации. Но вместе с предсказуемостью приходят новые сложности — от обновлений управляющей плоскости до нетривиальных сценариев отказа. В этой статье разберемся, чем хорош Cluster API, а в чем его подводные камни, о которых обычно узнают уже в ходе эксплуатации.

Итак – у вас есть цех поверхностного монтажа. В цеху есть печь. В печи есть конвейер. И узлы конвейера требуют смазки. Конечно, на производстве есть и иные механизмы, работающие в условиях высоких температур, однако, горячее сердце линии монтажа – именно конвейерная печь. Обсудим, как надо ее смазывать, а как не надо.

Описав в предыдущих статьях архитектуры нейросетей и типы современных ИИ-систем, настало время обсудить текущие вызовы и риски, связанные с использованием ИИ. В настоящее время вопрос регулирования и применения ИИ регулярно обсуждается на самих высоких уровнях, а отрасль ИИ, несмотря на скепсис и опасения, не стала «пузырём» и продолжает активно развиваться, приникая во многие сферы и способствуя развитию смежных сегментов экономики. Однако, столь стремительная интеграция активно эволюционирующей технологии неизбежно поднимает технические и правовые вопросы безопасности, надежности, этичности её использования. В данной статье опишем текущее состояние российского и международного законодательства в области ИИ, перечислим разнообразные стандарты и фреймворки управления рисками ИИ, опишем принципы атак на системы ИИ и меры защиты, поговорим о нарастающих трендах.

Effect-фреймворк, который никого не может оставить равнодушным. Читая комментарии к другим постам, я заметил, что добрая часть хабра считает, что эффект это избыточно сложная и не особо нужная технология. В своей статье я обозначаю 10 причин, почему эту технологию стоит попробовать, даже если вы дико предвзятый разработчик, а также даю экскурс по базам фреймворка.

Я использовал Claude Code несколько месяцев, потом перешёл на Codex. Недавно вернулся обратно — и причина не в бенчмарках. Также протестировал оба инструмента на одной и той же задаче.

В этой статье я разберу разные аспекты Claude Code и Codex, сравню флагманские модели Opus 4.6 и GPT-5.3-Codex, расскажу, что реально влияет на опыт AI-разработки, и покажу кейс-стади: построение RAG-пайплайна в обоих агентах.

Сразу предупрежу: читать ~12 минут. По-моему, это оправдано, если вы собираетесь платить $200/месяц за любой из них.

Состоялся выпуск 1.0.0 библиотеки линейной алгебры для языка C++ (стандарт C++23) smath, распространяемой по лицензии Apache 2.0 в виде единственного небольшого заголовочного файла.

Возможности библиотеки:

• дженерик-класс Vec<N, T> с полезными алиасами Vec2/Vec3/Vec4 и аксессорами (x/y/z/w, r/g/b/a). Векторы поддерживают приблизительное сравнение и кортежные/структурированные привязки;
• тип Quaternion<T> на основе Vec4;
• дженерик-класс Mat с полезными алиасами Mat2/Mat3/Mat4;
• вспомогательные функции для углов rad/deg/turns с учётом настраиваемой базовой единицы измерения макросом SMATH_ANGLE_UNIT.
• поддержка cвиззлинга во время компиляции (swizzle<"...">);
• поддержка std::format;
• опциональные неявные преобразования;
• вспомогательные функции упаковки нормализованного RGBA (pack_unorm4x8, unpack_snorm4x8 и др.);
• поддержка модулей C++20;
• также предоставляются дополнительные адаптеры взаимодействия с библиотеками Eigen, GLM (OpenGL Mathematics), Handmade-Math, raylib и SFML.

 c++, библиотека, линейная алгебра

Настройка OpenClaw — это один JSON5-файл и CLI на сотню с лишним команд. Документация разбросана между официальным справочником, GitHub issues и постами сообщества. Собрали всё в одном месте: структура конфигурации, управление шлюзом, модели, каналы, песочница, горячая перезагрузка, переменные окружения и безопасное хранение секретов.

Решения, которые являются фундаментом любой сетевой архитектуры - это системы оптического уплотнения DWDM (Dense Wavelength Division Multiplexing).

У нас в ИТС была возможность изучить в лаборатории решение, которое предлагает Булат и в данном обзоре мы расскажем про две линейки оборудования, основные характерискики, поделимся своими ощущениями после тестирования в лаборатории.

Обзор расчитан на специалистов, которые уже сталкивались с подобными решениями, так же обзор содержит довольно много изображений, поэтому осторожно - траффик.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Абрамов, я backend-инженер в сервисе Автотека Авито. В этой статье я расскажу, как остановил постоянное увеличение объёма базы данных PostgreSQL и что надо делать, если времени на остановку не остаётся.

Всем привет! Меня зовут Андрей Попов, я SEO-специалист в AGIMA. В SEO редко происходят настоящие переломы. Обычно всё меняется медленно: новый фактор ранжирования, очередное обновление алгоритма, небольшая перестройка выдачи. Но сейчас происходит куда более глубокая вещь — меняется сама природа поиска. Люди перестают «искать» и начинают разговаривать.

Принято считать, что работа аналитика — это сухие цифры, SQL-запросы и работа с графиками. Безусловно, hard skills наш фундамент, но на деле львиная доля времени аналитика уходит на другое. Это множественная коммуникация с заказчиками, упаковка пожеланий в строгие требования и последующий (а часто и параллельный) перевод этих смыслов на язык, понятный разработке. Чтобы эта цепочка не распалась, одних hard skills мало, здесь в целом нужен определенный склад ума. 

Так вот, чтобы понять, «мое аналитика или не мое», нужно заглянуть глубже — в психологию и черты характера. Я давно увлекаюсь психологией, и психологические методики не раз помогали мне решать сложные рабочие задачи и находить общий язык с  коллегами в трудных ситуациях. Но поскольку я не профессионал в этой области, то предлагаю обратиться к эксперту. Вместе мы попробуем составить психологический портрет аналитика и разобраться, какой именно  склад ума необходим в нашей профессии. 

Эта статья будет полезна тем, кто только выбирает направление в IT или планирует сменить профессию в сторону аналитической деятельности. Она поможет примерить на себя роль аналитика и понять, насколько комфортно будет находится в ней каждый день.

4 месяца, 1 700 коммитов, 3 880 тестов, 94.83% покрытие — и ни одной строчки кода написанной руками. Как я построил production-приложение на Elixir/Phoenix силами Claude Code: архитектура процесса, TDD, два production-инцидента и уроки.

Помните сисадмина, которого мы сбрасывали с самолёта в Арктике? Теперь Денис довёз сервер и спутниковый телепорт до Антарктиды.

Теперь вы можете взять виртуальную машину на сервере на нашей станции Беллинсгаузен в Антарктиде.

За 1 рубль на месяц.

Проект некоммерческий. Этот рубль нужен, чтобы вас идентифицировать по закону.
Больше нельзя, чтобы все успели попробовать. Эксперимент закончится через несколько месяцев, после чего мы передадим оборудование учёным. И да, там есть сервис с вебкамерой на бухту и пингвинов.

Если что, мы до этого запускали серверы в стратосферу, один сейчас на орбите на пикоспутнике, возили железо для тестов на базу около Северного полюса. Поэтому к Антарктиде присматривались давно.

Денис, который помогал нам с первыми стратосферными запусками, который настраивал спутниковую связь и платформу в Арктике, ставил мировой рекорд по стратосферному прыжку и готовился отстреливаться от медведей, всё-таки дошёл до нужной точки. Заодно завёз материалы Конюхову, лагерь которого попортили морские слоны, покормил слонов, покормил Фёдора и поехал дальше.

За прошедшие две недели я узнал, что сначала Anthropic, а потом Open AI запустили программы поддержки open source проектов: Claude for Open Source и Codex for Open Source. Я подал заявку в обе программы со своим open source проектом и мои заявки одобрили.

Какие были требования, что это даёт и как я буду применять новые инструменты — ниже.