Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Недавно на Хабре была статья от Femida Search, где авторы похвастались, как намеренно публиковали провокационные материалы, чтобы выехать в топ за счёт бурных споров. Они утверждают, что минусы и негатив — отличный инструмент продвижения, если цель — трафик и подписчики. Подход, конечно, рабочий, и наверное имеет место быть. К сожалению, статью удалили и ссылки на неё не будет.

Знакомо чувство, когда читаешь документацию, а через десяток страниц уже не помнишь, что именно успел изучить? Или когда возвращаешься к старой статье и не можешь понять – ты уже видел эту ссылку или нет?

В эпоху информационного перегруза даже закладки перестают быть спасением – они просто копятся где‑то на панели, а на странице по‑прежнему нет никаких намёков, что ты здесь уже был.

Но что если заставить браузер самому отмечать ссылки, которые у вас уже сохранены? Чтобы слева от каждой знакомой ссылки возникала метка с названием папки из закладок – как тихий намёк: “Ты это уже сохранял, не потеряй”.

Сегодня мы не просто поговорим об идее – мы сгенерируем через нейросеть готовое расширение для Chrome, которое сделает это за нас. А заодно разберёмся, как такие инструменты создавать, тестировать и даже улучшать – шаг за шагом, от первого промпта до работающего прототипа.

Пристегнитесь, будет интересно!

Сравнение натриевых и литиевых аккумуляторов

Сейчас литиевые аккумуляторы используются почти везде, так как у них наибольшая плотность энергии по сравнению с доступными на практике альтернативами. Однако в настоящее время появились ниши, где масса и объём менее критичны, а ключевыми факторами становятся стоимость, безопасность и низкотемпературная работоспособность.

Натриевые аккумуляторы потенциально обладают этими преимуществами по сравнению с литиевыми.

Также натрий гораздо более распространенный и дешевый элемент, что тоже имеет немалое значение.

Уровень развития технологии

Вот, что мне удалось найти, относительно серийного выпуска натриевых аккумуляторов:

Многие мои читатели знают, что вне Хабра я давно занимаюсь техническими книгами. Практически весь прошлый год у меня прошёл в русле изучения новых программно-аппаратных и философских вызовов, которые ставит перед нами искусственный интеллект. Эта работа вылилась в знакомство и сотрудничество с по-настоящему неординарными и глубокими исследователями, такими, как уважаемые Камиль Гадеев @Kamil_GR и Константин Клепиков, но при этом подтолкнула меня отслеживать и более «новостные» блоги, среди которых я рекомендую всем тем, кто интересуется промптами, полностью прочитать/пролистать статьи уважаемого Андрея Пешкова @runaway_llm.

По результатам этих поисков сегодня я хотел бы охарактеризовать важнейший тренд в проектировании физической памяти: искусственный интеллект стал тем фактором, который, наконец, требует перестать гальванизировать исчерпавший себя закон Мура и всерьёз перейти к проектированию 3D-архитектур чипов.

Записали интервью с Марией Пушковой, опытным концепт-художником по окружению и саб-лидом. Ниже представлена его текстовая расшифровка в немного сокращенном варианте.

Видеоверсия доступна для просмотра на YouTube.

1988 год, Васильевский остров, город Ленинград... Я учусь в начальной школе, живу с родителями в старой коммунальной квартире, брожу по лабиринтам запутанных проходных дворов-колодцев, пересматриваю любимые диафильмы и совсем не представляю, чем хотел бы заниматься во взрослой жизни. Но, похоже, именно тогда произошло одно из тех ключевых событий, которое определило моё компьютерное будущее.

В Ленинград приехала выставка «Информатика в жизни США». Тогда большинство посетителей выставки впервые увидели компьютерную технику «вживую»...

Рынок IT изменился: индекс конкуренции растёт, а собеседования всё чаще напоминают допросы. Почему компании пытаются «завалить» кандидата, а не раскрыть его потенциал?
Если вы сочли, что это вопрос человека, оторванного от реальности, и ответили «ну очевидно же» — я сначала ответила так же. А потом попыталась проговорить: почему и что мне так очевидно.

Контринтуитивен сам факт, что на этот вопрос вообще нужно отвечать. Небо голубое, трава зеленая, на собеседованиях топят — а почему? «Это очевидно» — не ответ.
На самом деле ответ кроется в экономической теории «рынка лимонов». Разбираемся, почему кандидатов оценивают как товар, зачем нужны карательные интервью и какие стратегии есть, чтобы выжить в этой мясорубке.

Ниже представлена подборка фактов и сравнений, которые наглядно показывают, с какой скоростью меняется мир. За несколько десятилетий одни компании исчезают, другие вырастают до триллионных оценок, технологии из редкости превращаются в повседневность, а экспоненциальный прогресс ломает привычные представления о масштабе и времени.

Тогда и сейчас.

Замерзает ли Балтийское море!?

В Калининградской области установилась морозная и снежная погода, что в нашем довольно мягком, умеренном морском климате, бывает крайне редко. По этому поводу, мы решили одеться потеплее и съездить проверить, как там наше море, не замерзло ли, и не навело ли красоту на берегу.

Привет, Хабр! Я Кирилл, занимаюсь дизайном и цифровой иллюстрацией, часто работаю с генеративной графикой. За последнее время успел перепробовать кучу разных платформ — от бесплатных Web UI до платных сервисов вроде Midjourney. Но, как это обычно бывает, идеальный инструмент так и не нашелся. Одни оказываются слишком дорогими — пока дойдешь до десятой итерации картинки, уже выжжешь весь лимит токенов. Другие же страдают от неудобного интерфейса и абсолютно непредсказуемого результата.

И вот недавно я решил создать серию артов в разных стилях, чтобы положить в портфолио. Примерно понимал, что хочу видеть, и не хотелось тратить время на миллион попыток, чтобы получить нужный результат. Именно поэтому пришлось искать новый инструмент, с которым не нужно долго разбираться и при этом можно полностью контролировать процесс генерации. Решил рассказать, как я пришел к ComfyUI, и написать небольшую инструкцию по его запуску. Заранее прошу прощения, если вы уже видели эту публикацию в ленте — перезалил потому что по невнимательности ткнул английский в языке публикации, заодно приложил более свежие арты.

Представьте: вы показываете нейросети фотографию кота, и она уверенно говорит «кот». Отлично! Но почему она так решила? Увидела усы? Уши? Или, может быть, диван на заднем плане, потому что в обучающей выборке коты часто лежали на диванах?

Нейросети называют «чёрными ящиками» не просто так. Внутри типичной модели для распознавания изображений — миллионы параметров, организованных в десятки слоёв. Данные проходят через эту махину, и на выходе появляется ответ. Но что происходит между входом и выходом — загадка даже для создателей модели.

Это не просто академическое любопытство. Когда нейросеть решает, давать ли вам кредит, ставит медицинский диагноз или управляет автомобилем — хочется понимать, на что она опирается. Не выучила ли она какие-то странные закономерности? Не обманется ли на необычных данных?

Хорошая новость: способы заглянуть внутрь существуют. Один из самых наглядных — Activation Maximization, или метод максимальной активации. Его идея проста и красива: мы буквально спрашиваем у каждого нейрона, что он хочет увидеть больше всего. А потом смотрим на ответ.

В этой статье разберём, как работает этот метод, что можно увидеть с его помощью, и почему это полезно не только исследователям, но и практикующим инженерам.

Моя страсть к накопительству картинок зародилась еще в эпоху диалапа, когда каждый JPEG проявлялся построчно под писк и скрежет модема, а бэкап стянутых с BBS цифровых сокровищ на дискету напоминал ритуал. С тех пор куча скарба разрослась до масштабов домашнего дата‑центра: здесь доисторические смишные мемы, тонны диснеевского клипарта, сканы журналов, галереи фанарта от известных в узких кругах артоделов, масса неотсортированного фототреша из собственных поездок, картинки природы и красоток, порция клубнички, шедевры CGI, нейроарт и фотографии Элизабет Уинстон. Проблема в том, что весь этот терабайтный зоопарк из разных разрешений, битности и форматов — абсолютно неструктурированная свалка, и попытка найти нужное превращается в квест «убей свои выходные». По мере роста коллекции я пробовал подряд все костыли, которые лучшие умы изобретали для сравнения изображений. В этой статье я пройдусь по эволюционной цепочке: от одноклеточных хэш‑сумм до венца творения — свежесобранного монстра DINOv3. Объять необъятное не выйдет — по каждому методу сравнения можно катать лонгрид иллюстрациями и с примерами кода (что, возможно, и сделаю, если меня не закидают жжёными тряпками). Но сейчас попробую изложить суть: как метод устроен, когда он тащит, а когда выдает откровенный бред.

Для тестирования, разработки и внутреннего использования часто используются самозаверенные (самоподписанные) сертификаты. Технически такой сертификат ничем не отличается от публичного, только вместо передачи на подпись в удостоверяющий центр (УЦ) пользователь создаёт свою собственную подпись.

Под Linux мы можем сгенерировать сертификат командой mkcert или OpenSSL. Единственная проблема в том, что браузер не доверяет такому сертификату, поскольку он не подписан доверенным УЦ. Поэтому нужно ещё запустить и настроить собственный УЦ, который подписывает наши сертификаты — и добавить этот УЦ в список доверенных центров сертификации УЦ (или браузера).

В этой статье я представил концепцию многофункционального тестового стенда с ии-агентом QA, предназначенным для эффективного и качественного решения любых задач тестирования бэкенда. Это решение позволяет создавать, запускать, отлаживать и хранить тестовые сценарии для сервиса без необходимости заботиться о инфраструктуре, контрактах API и других характеристиках сервиса. Важным преимуществом приложения является автономный ии-агент QA, который может решать до 85% задач тестировщика и в перспективе может полноценно заменить QA в команде разработки бэкенда.

Многие STM32 микроконтроллеры обладают CAN трансивером. Даже не одним.
В этом тексте я расскажу про особенности работы CAN-трансивера на STM32 (bxCAN).

Вы узнаете как работает CAN буквально под капотом.

Возьмите программу любой крупной отраслевой конференции. Сосчитайте доклады, которые начинаются со слов «Мы внедриили...» и заканчиваются названием продукта.

Теперь посчитайте доклады со словами «Мы нашли уязвимость...» или «Мы сломали...». Первых будет в пять раз больше. Такая пропорция не эволюция формата. Скорее, полная смена функции. Профессиональное собрание стало торговой площадкой. Знания в нём теперь просто упаковка для рекламы.

Как эффективно работать с AI-агентами для написания кода? Практическое руководство от команды Cursor: планирование, управление контекстом, настройка правил и навыков, TDD, параллельная работа и многое другое.

Несмотря на длинную историю, профессия технического писателя в массовом сознании так и не закрепилась. Если ты техпис, то наверняка сталкивался с необходимостью объяснять родным, соседям по гаражу и терапевту о том, что это за зверь такой. Я, например, в какой‑то момент махнул рукой и на вопрос о том, кем ты работаешь, отвечаю: пишу руководства пользователя к программному обеспечению. Длинновато, зато так меня понимают сразу.

Причины безвестности техписов связаны в том числе с их нерепрезентативностью в поп‑культуре. Визуально разработка документов не отличается от печатания по клавиатуре, а на того, кто это делает, не напялишь камуфляж, белый халат или иную спецодежду. Взять, к примеру, программистов. Они тоже работают за компьютером, но их труд сопровождают бегущий водопад строчек с зелеными письменами на черном фоне и эффектный интерфейс IDE‑шки. Да и вообще, в кино создатели софта меняют своим кодом мир, вершат судьбы. Короче, их труд не только добавляет жира картинке, но и привносит в сюжет захватывающие перспективы. (И это я еще не говорю про хакеров.) Написание же документации считывается обывателем как ответвление бюрократии. Лучше уж тогда Кафку экранизировать.

Поэтому можно было бы предположить, что техписатели в киноискусстве отсутствуют как класс. И я тоже так думал. Однако, покопавшись в теме, обнаружил, что кое‑какое игровое кино сняли и про наш народ.

Не бойтесь std::set, его легко приручить.

Эта небольшая статья для тех, кто имеет некоторое представление об ассоциативных контейнерах стандартной библиотеки C++ (std::map, std::set и т.д.), но пока не использовал «множество» (std::set) в повседневной жизни. Этот контейнер позволяет наиболее изящно организовать коллекцию «самоидентифицируемых» объектов, не трубующих внешнего «ключа» для поиска. Но работа с std::set имеет свои особенности, о них и пойдет речь. Каких-то принциапиальных открытий статья не содержит, я просто решил собрать в одном месте некий минимально необходимый набор приемов для работы со множествами и, таким образом, несколько сэкономить время читателя, впервые решившего использовать «множества» в реальных проектах. Сразу оговорюсь, я сознательно снизил планку стандарта C++ до минимально необходимой, чтобы код, приведенный здесь, мог использоваться максимально широко (так что просьба не удивляться громоздким «устаревшим» конструкциям вроде enable_if).

... Отлично, std::set — это то, что нужно! Зачем мне std::map, если ключ уже находится внутри моего объекта! Такова была моя первая восторженная реакция после знакомства с «множеством» (std::set) стандартной библиотеки шаблонов C++. Это было давно... очень давно.

К сожалению я не могу видеть графики, смотреть тренды и прочее, поэтому вероятность вложиться на хаях значительно повышается :-). я думал... И придумал недавно бота, который должен помочь с этим. Представлю его в сем посте.