Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В данной статье мы подробно поговорим об устройстве RPC. Также для лучшего понимания применим знания на практике и напишем свое RPC-приложение под Windows.

Современному человеку нравится всё деконструировать. Не в смысле сносить здания, а пытаться открыть новую грань чего-то давно знакомого. Идея «разбирать» тексты пришла из французской школы философии языка и заключается в рассмотрении внутренних элементов произведения: «скрепляющие» элементы текста, основные приёмы и словесные обороты, источники вдохновения. И часто, в ходе таких деконструкций, аудитория находила новые смыслы и оттенки произведения, на первый взгляд не заложенные в текст автором. И, поскольку люди также любят пугать себя и других, поиск этих новых смыслов заключался в открытии «темной» стороны какого-либо произведения.

Можно сказать, что так и родился популярный и по сей день жанр «маскот-хоррора» — жанр, который, несмотря на высокие финансовые показатели, многим кажется уже изжившим себя. Но ставшие столпом интернет-культуры образы демонических кукол и не думают пропадать с полок дистрибьюторов видеоигр и прилавков игрушек.

Panasonic неожиданно столкнулась с резким всплеском спроса на Blu-ray-рекордеры — устройства, которые многие уже давно считали техникой уходящей эпохи. На флагманскую модель DMR-ZR1, выпущенную еще в 2022 году и ставшую вершиной линейки DIGA, вдруг пришел вал заказов, и поставки стали задерживаться. Panasonic даже пришлось опубликовать на своем сайте короткое обращение с извинениями перед покупателями. Парадокс в том, что все это случилось сейчас, когда, казалось бы, стриминг и облачные сервисы окончательно вытеснили запись на диски. Давайте попробуем разобраться, что за чудеса творятся. 

Сравнил полнотекстовый поиск PostgreSQL (tsvector/tsquery + GIN-индекс) с семантическим поиском через pgvector (cosine distance) на датасете из 10 019 товарных категорий Ozon.

Три embedding-модели:

GigaChat EmbeddingsGigaR (Сбер, 2560-мерные векторы, API)

Qwen3-Embedding-0.6B (Alibaba, 1024-мерные, локальный инференс через HF Text Embeddings Inference на GPU)

text-embedding-3-small (OpenAI, 1536-мерные, API)

Прогнал 18 запросов в пяти категориях: синонимы и сленг, intent-запросы в свободной форме, подарочная тематика, cross-lingual (EN-запросы к RU-данным), абстрактные формулировки. Замерил латентность и top-5 с cosine similarity score.

Разбор каждого запроса, таблицы и код — под катом.

Разобрал рабочие способы оплатить зарубежные сервисы из России в 2026 годуу, проверил актуальные условия и комиссии - 10 способов с плюсами, минусами и ценами, без воды и без схем, которые заблокировали ещё в прошлом году.

ИИ-разработчики стали викторианскими хирургами, сшивая неживые алгоритмы. Почему детерминизм графов — это архитектурная клетка, и как синтетическая физиология подарит ИИ подлинную автономность.

Будущий создатель боевых ракет, двое будущих корифеев вертолётостроения, будущий творец реактивных двигателей, двое будущих творцов ракетных двигателей, несколько будущих сподвижников С. П. Королёва. Потрясающая плеяда великих впоследствии инженеров, а пока молодых, смелых и амбициозных — они собрались вместе... в месте, которое трудно назвать подходящим. Нет, это не про лагеря история. Светлое будущее заглянуло не в страшное настоящее, его луч упал на реликт далёкого прошлого

Я работаю в классическом немецком университете и каждый год вижу одну и ту же картину: русскоязычные абитуриенты рассматривают исключительно классический Universität как место возможного получения высшего образования, не зная, что в Германии существует и другая модель образования — Fachhochschule. Не потому что она хуже, а просто потому, что про нее российские студенты и абитуриенты просто не знают. Я постараюсь это исправить и немного поговорить о том, в чем же сходство и различие этих двух высших учебных заведений. Сразу оговорюсь: ниже речь именно о бакалавриате по Computer Science (CS) и Artificial Intelligence (AI).

Привет! Меня зовут Денис, я 3D-художник и Linux-энтузиаст. Более 8 лет Arch Linux является моей основной и единственной операционной системой. Сегодня хочу рассказать об установке Arch Linux на ZFS.

Почему ZFS?
Однажды я решил собрать stripe (RAID0) на ноутбуке с двумя дисками. Хотелось сохранить привычную структуру директорий и не думать о том, на каком диске что лежит.
На тот момент я уже использовал ZFS на файловом сервере, а на ноутбуках - Btrfs + LUKS2. Загрузить Arch Linux с RAID на btrfs у меня не получилось. С ZFS, напротив, не возникло никаких трудностей.

Задача:

Я написал CLAUDE.md на 200 строк. Исследование ETH Zurich на 138 репозиториях говорит: мой агент стал от этого тупее на 3%, а я плачу на 20% больше за токены. Разбираюсь, что пошло не так.

Мечта выглядела так: нейросети забирают рутину, а мы генерируем гениальные стратегии, занимается творчеством, у нас много свободного времени, потому что вся скучная и унылая работа перешла к машинам. Реальность выглядит иначе: мы, конечно, генерируем стратегии, и занимаемся творчеством, и работаем в две смены.

Смотрите на ютуб как я в онлайн создаю тг бота на базе ИИ с помощью того же ИИ. Вайбкодю то есть.

Важный момент: я умышленно пропустил шаг полноценного планирования, где нужно прописать пользовательский путь и критерии функционала. При создании подобных мелких продуктов, этот шаг можно опустить и делать как на видео, но для более серьёзных продуктов, нужна предварительная аналитика. В следующих видео расскажу об этом подробнее.

Получился скринкаст без предварительной подготовки, но зато воочию можно увидеть внутрянку вайбкодинга. В следующих видео будет больше деталей. Задавайте вопросы и пишите предложение, какой продукт создать следующим прямо в коментах под видео. -- https://www.youtube.com/watch?v=c9EXMOo5qZE

И делитесь со всеми, кто хочет в создавать свои айти продукты. Будем учиться вместе

Эта статья о моем опыте сотрудничества с DeepSeek в разработке некоторых поделок на различных языках программирования.Раньше писал на этих языках, но без помощи ИИ.

Сделали расширение, которое вытаскивает координаты из НСПД, конвертирует EPSG:3857 → WGS84 и открывает точку в Яндекс/2ГИС/Google одним кликом. Под капотом — калибровка проекции и перехват SPA-навигации.

Юный Умберто Нобиле ещё в школьные годы увлечённо читал отчёты о полярных экспедициях и мечтал когда-нибудь поучаствовать в них и сам. Южный полюс в Антарктиде был покорён знаменитым норвежским путешественником Руалем Амундсеном — но Северный, располагающийся среди нестабильных льдов Северного Ледовитого океана, оказался куда более сложной целью. К окончанием Первой мировой войны полярники и прочие путешественники со всего света, включая Амундсена, пытались безуспешно достичь его. Этого не удавалось сделать ни на специально построенных судах, пытавшихся встроиться в циркуляцию льдов, ни на всё более совершенных самолётах, ни при разнообразных сочетаниях одного с другим. После многократных неудач Руаль Амундсен обратил внимание на альтернативное транспортное средство, а именно — дирижабль. 

Короче, я прочитал «Основание» Азимова лет в четырнадцать и с тех пор не мог отделаться от одной мысли. Гэри Селдон придумал психоисторию – науку, которая предсказывает поведение больших групп людей статистически, как физик предсказывает поведение газа, не зная ничего про отдельную молекулу.

Фантастика, понятно, хоть и годная. Но позавчера я поймал себя на том, что у нас уже есть все кубики. LLM-ы, которые умеют анализировать текст, потоки новостей в реальном времени, байесовская статистика и самое главное – у нас теперь есть вайбкодинг! Это почти, как родная шаурма в Белграде – неожиданно и приятно.

Ну и я подумал, а что если попробовать? Не как метафору, а буквально. Взять психоисторию как техзадание и посмотреть, что получится.

У меня получился Seldon Vault – сайт, который каждый день генерирует прогнозы о том, что произойдёт в мире, и потом честно считает, сколько раз угадал. Бесплатный, конечно же.

Семь аналитиков, скептик и арбитр

Архитектура Seldon устроена как аналитическое бюро, а не как один всезнающий оракул.

Каждый день система собирает сигналы из десятка открытых источников – RSS-ленты мировых СМИ, Reddit, Telegram, Bluesky, предсказательные рынки (Polymarket, Metaculus), макроэкономика (FRED, Fear & Greed Index), базы конфликтов (ACLED, UCDP), катастрофы (GDACS) и геополитические события (GDELT). Первым их обрабатывает процессор сигналов – дешёвая модель (DeepSeek), которая классифицирует: это немедленная новость или структурный тренд? Важно или шум?

Дальше отфильтрованные сигналы уходят параллельно семи аналитикам. Каждый смотрит на одни и те же данные через свою оптику:

Астероиды чрезвычайно важны для понимания ранней истории Солнечной системы. Эти куски камня и пыли были с нами с самого начала и не подверглись столь сильным изменениям в результате процессов формирования планет, как, например, Земля. Поэтому учёные были очень взволнованы, когда несколько лет назад «Хаябуса-2» доставила образцы с «Рюгу». Однако, когда они начали анализировать магнитные свойства этих образцов, разные исследовательские группы пришли к разным выводам.

Предполагая, что эти противоречивые результаты были вызваны небольшим размером образцов, в новой статье, опубликованной в JGR Planets, Масахико Сато и его коллеги из Токийского университета описали исследование гораздо большего количества образцов, чтобы наконец изучить магнитную историю этих первых в истории образцов астероидов.

Аэромышь на базе ESP32 и МПУ-6050. С полным рабочим кодом прошивки. Видео работы устройства прилагается.

На прошлой неделе заблокировали уже 5-й аккаунт в любимом Сlaudе, в основном через который работал с AI. Claude Code — десктоп, терминал и VS Code. В основном менеджерские задачи и прототипирование. Сейчас большая часть рабочих задач у меня проходит через AI-интерфейсы. И вместе с аккаунтом улетела часть рабочего контекста: проекты, истории диалогов, наработки за несколько месяцев. И это коснулось не только меня — заблокировали десятки аккаунтов у коллег по компании. Целая команда разом потеряла рабочий инструмент, кратно повышающий эффективность.

Формально не всё пропало. Часть файлов лежат локально, прошлые блокировки научили. Но пропала связность. Всё превратилось в набор разрозненных кусков, с которыми заново нужно учиться работать.

Попробовал переключиться на ChatGPT и Codex — вроде тоже AI, что-то умеет. Но результаты оказались довольно посредственными. Другая логика, другой контекст, нет привычных наработок с агентными структурами. По факту — всё равно снижение продуктивности. Даже наличие альтернативы не спасло, когда глубоко встроил конкретный инструмент в свой рабочий процесс.

Работая с аналитикой, мы часто сталкиваемся с одной и той же проблемой: данные есть, но исследовать их неудобно.

Представим типичную ситуацию. Есть таблица с десятками колонок и миллионами строк. Нужно понять, почему изменился какой-то показатель — например, выручка или конверсия. Обычно это превращается в цепочку SQL-запросов: сначала агрегируем данные по стране, потом по городу, потом по конкретному сегменту пользователей и тд.

Если таких гипотез несколько, количество запросов быстро растёт с геометрической прогрессией. Каждый новый уровень детализации требует отдельного SQL.

В какой-то момент хочется просто кликнуть по графику и мгновенно увидеть более детальные данные. Без написания нового запроса.

Именно здесь на помощь приходят BI-инструменты. Один из самых популярных open-source инструментов для аналитики — Apache Superset.