Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Эта статья - вторая по счету на тему open source модуля для роутеров ASUS на базе прошивки MerlinWRT. Предыдущая версия была написана почти год назад, и с того времени произошло множество изменений в модуле. Я хочу несколько осветить их в новой статье, поскольку модуль обзавелся множеством фич и полезных функций. Для базового понимания, все же стоит ознакомиться с изначальной статьей.

Вышел очередной релиз пакета эффектов LSP Plugins версии 1.2.24!

Плагины предназначены для обработки звука при сведении и мастеринге аудиозаписей, в условиях живых выступлений, а также при организации вещания и подкастов. Пакет совместим с форматами LADSPA, LV2, VST2 (LinuxVST), VST3, CLAP и GStreamer, а также предоставляет standalone-версии с поддержкой JACK.

В этот раз предоставляем вам два новых плагина, а также ряд усовершенствований в интерфейсе и исправление нескольких проблем.

( читать дальше... )

 lsp-plugins, lv2, звук, мультимедиа, от автора

Недавно в нашу компанию ASRP обратился клиент, который за годы работы на немецком рынке разработал обширный набор внутренних инструментов — от библиотек для обработки PDF, изображений и данных до систем автоматизации и анализа. Сейчас его команда активно внедряет агентные технологии и стремится сделать эти инструменты доступными для агентов — чтобы те могли использовать их как модули, комбинировать между собой и самостоятельно строить новые цепочки действий без участия разработчиков.

Для оперативного старта клиент создал один большой монорепозиторий, в котором разместил и агентов, и инструменты. Такой подход позволял быстро развернуть среду, где агенты могли общаться между собой локально и использовать нужные тулзы прямо из соседних папок. При создании нового агента клиент просто копировал нужные инструменты в его директорию, адаптируя конфигурацию под задачу. Для партнёров компания устанавливала этот софт локально, но в планах была масштабная SaaS-платформа с кастомным интерфейсом и централизованным управлением агентами.

Со временем стало ясно, что такой подход не масштабируется.

Тестирование — это не просто поиск ошибок. Это способ убедиться, что продукт действительно работает так, как должен, и делает жизнь пользователей проще, а не сложнее. Хорошее тестирование начинается задолго до первого нажатия кнопки “Run tests” — с понимания логики продукта, требований и рисков.

Недавно вышел пост от Алексея Лукацкого [https://t.me/alukatsky/13517] , где затронул тему того как можно в нынешних условиях развиваться в сфере ИБ. Во многом я с ним согласен, но есть некоторые моменты которые я бы хотел подправить или раскрыть чуть сильнее. Важно понимать что разница между нам в том, что Алексей как он сам сказал окончил вуз 30 лет назад, долгое время работает и хоть и находится долгое время на острие профессии, но все же в моментах может быть далек о того пути что должен пройти студент по специальности иб до практикующего специалиста.

Это все лирика.

Часто спрашивают, с чего начать в информационной безопасности. Отвечу сразу: пройдя путь от студента до практикующего специалиста, я не могу дать однозначного ответа. И это хорошая новость!

Ретроспектива pet-проекта, который стал полигоном для отладки, архитектуры и оптимизации перед более сложными задачами в CV.

Несмотря на растущую популярность платформы Langfuse для отладки и контроля LLM ориентированных приложений, на момент написания статьи экосистема .NET остается без официальной поддержки. На момент написания статьи готовые SDK доступны только разработчикам на Python и JavaScript/TypeScript. Однако есть возможность интеграции с помощью стандарта OpenTelemetry. И в данной статье будет приведен один из примеров как это сделать.

Когда агентов на базе LLM используют в реальных задачах, то ожидания сталкиваются с реальностью: вроде бы используется умная модель, но всё равно она путается в инструментах и не может довести простую задачу до конца.

Недавний бенчмарк показал интересную картину: оказывается, дело не только в размере модели или количестве параметров. Когда агенту приходится выбирать один инструмент из тысяч возможных, то даже самые умные агенты пасуют. Особенно если это приходится делать на лету.

Почему так происходит и что на самом деле мешает моделям успешно выполнять задачи в запутанных корпоративных сценариях? Разбираемся, как агенты учатся выбирать правильные инструменты и почему это станет ключевым навыком для будущих ИИ-систем.

Для работы использую Google Colaboratory.

Шаг 1. Получение  API ID и Hash.

До начала работы с  API Telegram необходимо получить собственный API ID и Hash. Это можно сделать пройдя по ссылке https://my.telegram.org/auth?to=apps, указав номер телефона привязанный к профилю, и заполнив App title и Short name. Platform - можно выбрать “Other (specify in description)”. Остальные параметры можно оставить пустыми.

После того как все шаги выполнены вы получите собственные API ID и Hash.

Важно: В Telegram в настройках конфиденциальности должна быть отключена двухэтапная аутентификация.

Шаг 2. Вход в аккаунт  Telegram.

Теперь переходим в  Google Colab и первым делом устанавливаем библиотеку telethon:

Когда объясняешь школьникам или студентам, как работает сортировка, графика говорит громче слов. Наверняка, в интернете полно обзоров и сравнительных анализов различных алгоритмов сортировки, но я не нашел ничего что объединяло бы самые популярные алгоритмы в одном сравнительном экстазе. Поэтому я написал визуализатор, который показывает в реальном времени, как разные алгоритмы сортируют один и тот же массив — одновременно.

Чтобы понимать наш физический мир, нужно обладать одним важным навыком — представлять себе абсолютные и относительные размеры разных объектов этого мира. Представляю вам перевод статьи The Big and the Small Тима Урбана, автора знаменитого блога больших текстов waitbutwhy.com . За несколько минут вы словно прокатитесь на американских горках нашей с вами физической реальности...

Общий принцип того, как тот или иной набор признаков у животного пытаются перекинуть в новое поколение. У нас на глазах идёт один из лучших и масштабнейших экспериментов по передаче признаков от одной птицы к другой - волнистые попугайчики. Их все знают или почти все. Причём начался он задолго до открытия рабочей роли хромосом, но уже после открытия закона генетики Менделя. Мендель между 1856-1863 всячески смешивал окрасы разных семян гороха и вывел законы наследования.

И вот к 1870-м годам волнушки стали очень популярны в Англии и поползли украшать клетки по всему миру. Между 1870 - 1875, заводчики пофиксили первые варианты окрасов, которые не встречаются в дикой природе и при этом передаются следующим поколениям волнушек. И опять таки - каждое новое поколение стало "цеплять" новые варианты окрасов и так каскадом.

Появилось три варианта новых окрасов - размытый зелёный, серокрылый зелёный, лютино-жёлтый - NSLino или SLino. Опять таки - незнание на хорошем уровне принципов наследования для животных и птиц, привело к ошибкам. Продурили первый вариант жёлтого окраса - NSLino, видимо смешали не в правильной пропорции с другими волнушкам и адьё. Однако этого вариант жёлтого окраса вышел между 1931 - 1933 и тогда уж его не потеряли.

Пометка следующая - волнушки в Австралии это буквально стайная птица, выживающая в условиях, когда полёт на водопой может быть на 10 - 60 км в течение дня, помимо еды и сна. Это не воробушки, это наши стрижи, только австралийские. Летают волнушки крайне много, по сути всё время.

Возможно, это немного похоже на научную фантастику, но небольшая группа исследователей добивается реальных успехов в попытках создать компьютеры из живых клеток.

Добро пожаловать в странный мир биовычислений. Среди лидеров в этой области — группа учёных из Швейцарии, с которыми я встретилась. Они надеются, что однажды мы увидим центры обработки данных, заполненные «живыми» серверами, которые будут копировать аспекты обучения искусственного интеллекта (ИИ) и потреблять лишь небольшую часть энергии, по сравнению с существующими сегодня.

Такова концепция доктора Фреда Джордана, соучредителя лаборатории FinalSpark, которую я посетила. Мы все привыкли к понятиям «аппаратное обеспечение» и «программное обеспечение» в компьютерах, которые мы используем в настоящее время. Доктор Джордан и другие специалисты в этой области используют для обозначения того, что они создают, несколько удивительный термин «wetware» («мокрое обеспечение»).

После продажи своего розничного бизнеса в 2023 году решал чем же мне заниматься дальше. Занимался узконаправленной торговлей для мастеров индустрии красоты. Хотелось расширить ЦА. Несколько недель я планировал и размышлял на тему розничного магазина продуктовой торговли. И вдруг в какой‑то момент я подумал — «а может общепит?». От этой мысли меня бросило в дрожь. «Вот оно» — подумал я. У меня есть опыт розничной торговли и работы с массовым клиентом, но общепит не имеет всех минусов присущих розничной торговле. Это был чистый восторг.

Меня давно восхищают истории компаний в сфере ресторанов быстрого питания. Истории Рея Крока и полковника Сандерса. Несколько лет назад в момент, когда Додо пицца запускали новые франшизные сети, «Донер42» и «Дринкит», я смотрел часовые презентации продуктов и даже подумывал о том, чтобы отправить заявку на приобретение франшизы. Мне нравится то, что делает эта компания родом из России.

Но все таки я всегда мечтал о том, чтобы сделать что‑то самостоятельно. Сделать свой бренд, сделать что‑то с самого нуля. Мне нравится создавать, и я это умею.

Это будет — Рамен, решил я! Именно про Рамен я подумал в тот же момент, когда я подумал про общепит. Сам Рамен родом из Китая, где он звучит как «ламянь». В ближневосточных странах это слово трансформировалось в «лагман». Само слово «рамен» это Японская вариация блюда. В Японии это блюдо трансформировалось и его приспособили к бизнесу и подаче в условиях огромного спроса. Именно из Японии Рамен попал в западный мир и приобрел бешеную популярность в Корее, США и некоторых странах Европы. Именно в пик этой популярности появилась и лапша быстрого приготовления — его величество «Доширак».

Общемировой объем научных статей, книг и профильной документации растет с каждым днем. Чтобы ориентироваться в интересующем корпусе знаний, находить инсайты и ответы на вопросы, специалисты все чаще используют ИИ-помощников. Мы в Beeline Cloud решили взглянуть на open source-проекты в данной области.

Уолли Олинс — пожалуй, самый известный дизайнер Великобритании. Он был создателем визуального стиля брендов Orange, Hadfields, занимался имиджевым консультированием разных стран. Олинс — один из учредителей международно-известной фирмы Wolff Olins. Расскажем, как человек с историческим образованием смог сформировать визуальный вкус целого поколения.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Крапивницкий, я CEO агентства OMNIMIX. Последние несколько лет мы активно работаем с геосервисами Яндекс, и я уверен, что эта платформа постепенно превращается в один из главных digital-каналов роста для бизнеса в 2025–2026 годах.

Геосервисы — Яндекс.Карты, Яндекс.Навигатор, Яндекс Go и Яндекс.Доставка — позволяют привлечь внимание пользователя не в случайный момент «прокрутки ленты», а в момент готовности к принятию конкретного решения: куда пойти, что заказать, где купить.

В этой статье я разберу ключевые рекламные форматы в геосервисах, их особенности и применимость в разных отраслях.

Я PHP-разработчик с многолетним стажем (от слова "много"). Привык, что мой мир - это веб-приложения, серверный код и бесконечные "фичи" на Laravel или Yii (да... легаси - это мой конёк). В последние пару лет вокруг бушует AI-бум: всюду слышно про нейронки, LLM, про каких-то "агентов", которые сами решают задачи. И, признаться, временами у меня появлялась лёгкая тревога. Не отстану ли я от поезда, если не перейду полностью на Python/NodeJS или не выучу новый фреймворк? Ведь почти все примеры ИИ-интеграций, что я видел, были на Python или JavaScript. PHP в этих разговорах фигурировал редко, если вообще упоминался.

Недавно я наткнулся на упоминание о Neuron - инструменте, который гордо назван "первым enterprise-ready агентным фреймворком на PHP". Мой скептицизм сразу поднял голову: "Агентный фреймворк? На PHP? Серьёзно?" С другой стороны, это заинтриговало. Если всё правда, то вместо того чтобы судорожно перелистывать учебник по Python, возможно, я смогу внедрять ИИ прямо там, где мне комфортно — в PHP-стеке. И вот я решил разобраться, что же такое этот Neuron и насколько он реален.

Осторожно: Статья написана максимально простым языком. Так что если вы гик, но не умеете программировать - вам всё равно будет интересно!

Недавно я наткнулся на DIY-игровую консоль за 1.500 рублей - Waveshare GamePi13. Когда гаджет приехал ко мне, я запустил примеры игр от производителя... и оторопел от 5 FPS в Pong - это ж как плохо нужно код писать!

Не желая мириться с этим, я открыл схему устройства, даташит на RP2040 и принялся писать свой собственный BIOS. Если вам интересно узнать, как работают DIY-консоли «изнутри», можно ли запускать внешние программы на микроконтроллерах из RAM, как реализованы различные подсистемы BIOS, а в конце даже написать «Змейку» - добро пожаловать под кат!

Мнение - в колхозах в СССР жили буквально рабы, аля крепостные. Пахали за палочку, палочку в конце месяца и ту не давали. Пенсии не платили. Въяривали от зари до сталинского приказf. Детей рожали там где въяривали, и сразу бежали работать, а то расстреляют. И конечно никого из колхозов не выпускали, кто просился - расстрел. Ну или почти не выпускали, скажем одного в год. Ад, как есть ад.

Ответ - я сам Сталина не хвалю, он например с наукой много продурил, особенно с биологией и чуть не проворонил физику. Но не надо из 1920 - 1960 рисовать некий концлагерь состоящий из пыток и огня. В реальности крестьяне жили намного хуже до 1920-х годов. А большая часть населения страны в 1920 - крестьяне, вот прям настоящие, традиционные, общинно-понятийные. Это люди буквально жившие по понятиям. Нравятся вам понятия вместо законов? Ну так большая часть русских жила не по законам, вплоть до 1930-х годов.

А теперь анализ по документам. Пометка - все колхозы крайне разные. Один в Архангельской области и стоит на холодной болотине, другой в Краснодарском крае и процветает в любом направлении. Коммунисты колдовать не умели, где холодные болота, там не будет урожаев твёрдой пшеницы. От этого крайне разная цена трудодня. В одном колхозе трудодень это 100 грамм пшеницы, в другом 5 кг, в третьем 20 кг. И так любой продукт выращиваемый в разных колхозах, от ягод до молока.