Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я уже более десяти лет веду собственные дотфайлы и за это время написал множество скриптов оболочки. В этой статье я решил поделиться с вами теми из них, которые сам применяю регулярно.

Вспомните свой последний скрипт для автоматизации. Возможно, он скачивал данные, обрабатывал файлы или отправлял отчеты. Вы быстро набросали логику, запустили из командной строки, передав пару аргументов через sys.argv, и… всё сработало. Вы молодец.

Проходит месяц. Скрипт нужно запустить снова. В каком порядке шли аргументы? Какой из них был необязательным? А может, коллега просит поделиться вашей утилитой? В этот момент простая автоматизация превращается в проблему юзабилити.

Некоторые считают Java раздутым монстром, а Rust — чемпионом производительности. Но что, если взглянуть на современную Java с Vector API и многопоточностью? 

В новом переводе от команды Spring АйО посмотрим на запуск масштабной симуляции частиц и сравним результаты. Правда ли, что бывалая Java всё ещё умеет удивлять? 

Сравнение performance-а языков всегда было холиварной темой. Рекомендуем расценивать статью как приглашение к конструктивной дискуссиии, а не как призыв к конкретному действию.

Библиотеки на С слишком сложны. И в этой статье я хочу подробно описать что конкретно под этим имеется в виду и почему оно происходит

Нет, я не про сложность задач, которые они решают, не про количество кода или его качество, а про то, что они представляют собой для конечного пользователя.

Библиотеки не просто сложны, они выглядят намеренно переусложнёнными, как будто разработчики намеренно делали всё, чтобы то во что они вкладывали годами свой труд невозможно было использовать.

Для незнакомых с ситуацией вкратце - любая библиотека на С это в конечном счёте всего лишь набор .c файлов и набор .h файлов, а также опции компиляции которые записываются в современности в CMakeLists.txt. Для адекватных библиотек CMakeLists.txt обычно состоит из набора опций в самом верху (и только они нужны пользователю) и дальше описания таргетов (библиотеки, исполняемые файлы), зачастую это укладывается в сотню строк

Но по какой-то причине в реальности всё совсем не так и тут нужно смотреть на примеры

Типичным примером можно считать репозиторий OpenSSL. Взгляните на (ЧАСТЬ) того что видит перед собой человек, который хочет использовать OpenSSL:

Взгляд с высоты птичьего полета

Дисклеймер: несмотря на облегченный стиль, это не научпоп, это описание реальной исследовательской работы, ее мотивировок и подходов, которые часто остаются за кадром.

Этой публикацией мы начинаем серию статей, в которой хотим изложить наше видение пути, по которому сейчас идет развитие экономики данных, и возможных подходов к его рационализации. В первой статье рассматривается понятие биржи данных, которое мы считаем важным механизмом и двигателем развития экономики данных. Анализируется опыт текущих проектов по созданию платформ для обмена данными. Намечаются направления дальнейшего обсуждения.

Рискуя прослыть занудой, хочу напомнить, что выражение «экономика данных», относительно недавно введенное в оборот скорее как мем, чем как строгое научное понятие, обозначает новый этап развития мировой экономики, следующий после аграрной экономики, промышленной экономики, постиндустриальной (сервисной) экономики, информационной экономики. И вот, настала очередь экономики данных. Также полезно будет держать в уме описание смены технологических переделов, которые характеризуются как революции. Все они называются промышленными революциями, только после каждой из них само понятие промышленности (индустрии) кардинально меняется. По этой шкале мы переживаем четвертую промышленную революцию, если все еще верить Клаусу Швабу, председателю Всемирного экономического форума в Давосе, который, после того, как прослыл изрядным женолюбом, покинул пост после полувека правления.

Не все люди с синдромом дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) обладают творческими способностями. Но если взять творческих людей, то у большей их части будет нейроотличный мозг. Новые исследования показывают, что ключом к креативности может быть природа блуждания мыслей человека.

Приветствую, Хабр!

Как вы уже поняли, я не равнодушен к дисплеям. В одной из своих прошлых статей я делал книжку на e-ink с диагональю 2,13 дюйма. Потом была статья про будильник на ЖКИ. Дальше — дисплей от Nokia 3310. А много лет назад — думаю, не менее десяти — я купил e-ink 1,53 дюйма, но так и не нашел, к чему его применить, так как это довольна старая модель и не поддерживает полноценного обновления всего изображения сразу.

Недавно пришла мысль сообразить пробник для измерения индуктивности (самостоятельного изготовления или без маркировки). Так как динамика вывода показаний невысокая, мой дисплей должен отлично подойти. Тестер, конечно, проще купить — это понятно. Но куда тогда девать нереализованный дисплей? Первым делом задумался о корпусе. Как я уже писал ранее, стараюсь найти что-то подходящее, чтобы не печатать и не изобретать с нуля. Нашел сгоревший адаптер питания (да, я ничего не выбрасываю и храню потенциально нужные вещи).

ИИ-модели разогрели рынок серверной памяти и комплектующих до такой степени, что спрос уже давно вышел за пределы возможностей производителей. Заводы Samsung, SK hynix и Micron работают без остановки. В третьем квартале серверная DRAM подскочила сразу на 40–50 процентов. Крупные облачные компании вроде Google, Microsoft или китайских аналогов размещают заказы на память целыми грузовиками, но в итоге получают лишь семьдесят процентов от запланированного объема. Это заставляет их сдвигать запуски новых кластеров или срочно искать замены. 

Samsung и SK hynix говорят, что увеличение объемов производства откладывается минимум до середины 2026 года из-за нехватки оборудования и материалов. Даже те, кто может платить больше, ждут поставок месяцами. Годовые контракты с фиксированной ценой больше не работают — теперь стоимость пересматривают каждый квартал. Из-за этого многие компании ставят расширение дата-центров на паузу, и задержки начинают сказываться даже на повседневных сервисах и хранении данных.

Само слово «дипфейк» (deepfake) впервые появилось в 2017 году на платформе Reddit. Однако технологическая основа была заложена еще в 2014 году с изобретением генеративно-состязательных сетей (GANs) Яном Гудфеллоу. 

Сначала дипфейки использовались для создания юмористического контента, но их потенциал для мошенничества, дезинформации и кибератак запустил ответную волну инноваций. Началась настоящая гонка по разработке технологий распознавания дипфейков. Об этом и не только — в нашем материале.

Столкнулся со следующей проблемой: время от времени друзья, знакомые, родственники просят дать ответ на вопрос, который проще всего получить через ChatGpt. Или же нужно сохранить ответ для себя, но без потери разметки, таблиц, картинок.

Например частый для меня сценарий - попросить построить туристический маршрут, что часто делается перед самым выходом из дома.

Если просто скопировать-вставить ответ в телелегу, то потеряется разметка, картинки и длинное сообщение разобьется на части.

Решение: я беру любой markdown => pdf конвертер, например

https://youscriptor.com/markdown-converter

Markdown - это родной формат ChatGpt/DeepSeek, под ответом я нажимаю кнопочку копировать

В 2004 году свет увидели несколько по-настоящему культовых игр, вроде Half-Life 2, Far Cry или Doom 3, которые увели жанр шутеров в сторону «вдумчивого» экшена и сюжета. И во многом на контрасте с ними внезапно выделился дебютный проект небольшой польской студии People Can Fly – адреналиновый шутер Painkiller, сделанный как дань уважения «олдскульным» боевикам 90-х. Проект намеренно игнорировал модные тенденции того времени: никакой тактики или реализма, только бешеный темп, кровавый экшен и орды демонических созданий! Игра мгновенно завоевала любовь геймеров старой школы, став своего рода приветствием из эпохи Doom и Quake, но на новом технологическом уровне, с отличной графикой и потрясающей физикой!

Сегодня, спустя два десятилетия, Painkiller по праву считается культовой классикой. Многие ветераны жанра вспоминают его за бодрый геймплей, море демонов и фирменный саундтрек в стиле heavy metal, а неудачные сиквелы и долгий застой серии лишь укрепили легендарный статус оригинала. В этом обзоре мы подробно разберем историю создания Painkiller, изучим то, какой проект мог бы стать, если бы не издатель, вспомним его мрачный сюжет и уникальный мир, оценим безумный геймплей и музыку, а также посмотрим, что стало с игрой после релиза. Кроме того, я подготовил для вас несколько сборок Painkiller, чтобы вы могли без каких-либо проблем скачать игру и тотчас отправиться сражать генералов Люцифера! Хватайте коломёт – ведь мы отправляемся в чистилище, где всех нас ждёт крестовый поход против демонов!

Российские исследователи из МФТИ, МИСИС и Российского квантового центра предложили новое семейство кодов квантовой коррекции ошибок, отличающихся низкими ресурсными затратами и специально адаптированных для кольцевой архитектуры квантовых процессоров, в частности, на основе сверхпроводниковых кубитов. Кроме того, они разработали и продемонстрировали эффективность инновационного декодера на основе нейронных сетей для исправления ошибок в этих кодах. Работа опубликована в журнале Physical Review A.

На одной из площадей Берна уже почти пятьсот лет журчит фонтан с устрашающим названием «Киндлифресербрюнен», что означает «Пожиратель детей». Его вид полностью оправдывает название. На колонне в центре фонтана восседает ужасный великан-людоед, который засовывает в рот младенца, а еще несколько детишек в сумке, висящей у него на боку, ожидают своей незавидной участи.

Сегодня WhatsApp на Android предложил привязать к аккаунту электронную почту и пообещал далее общаться со мной "без регистрации и SMS"

С контекстом, наверно, все уже знакомы

Если отбросить эмоции и задуматься, то РКН выполняет довольно важную функцию освобождения как минимум одной седьмой части суши от SIM-рабства.

Команда разработчиков прислала мне на ревью свой API, в одной из частей которого множество поддерживаемых значений выражалось в виде трёх чисел:

• Минимального допустимого значения.

• Инкремента.

• Максимального допустимого значения.

Поддерживаемые значения — это минимальное, целые числа, кратные инкременту, прибавляемые к минимальному значению вплоть до максимального, включая его.

Команда сообщила, что если инкремент равен нулю, то поддерживаются только минимальное и максимальное значения.

Я указал, что эта архитектура искушает пользователя делить на ноль.

Claw Engine: как студенты из НИУ ВШЭ релизнули MVP игрового движка

Всем привет! На связи Bear Head Studio, команда Claw Engine. Мы рады сообщить об открытом релизе нашего игрового движка :)

Привет, я Дима. Больше пяти лет я проработал продактом в инфлюенс-техе — той самой сфере, где бренды охотятся за блогерами, договариваются о нативках, а потом недели тратят на согласование сторис с логотипом под углом 45°.

Когда я начинал, всё строилось на людях. Мы вручную искали микрокреаторов в соц.сетях, писали им в директ, собирали Excel-таблицы с охватами. UGC (user generated content) был честным, сырым, живым. Бренды хотели «человечности».

Потом пришли платформы автоматизации — Influence, HypeFactory, LabelUp. Они научились находить блогеров по метрикам: ER, гео, возраст, тональность. Контент стал потоковым. Кампании — предсказуемыми. Всё шло к тому, чтобы заменить хаос системой. Но человеческий фактор оставался: блогеры срывали сроки, писали тексты с ошибками, теряли файл на телефоне.

Почему команда из 200 разработчиков оценивает задачу в 6 месяцев, когда стартап из 10 человек делает её за месяц? Почему продукты со временем теряют способность к инновациям, даже имея все ресурсы? Ответ не в технологиях. Ответ — в ментальных ограничениях.

В современном управлении продуктом существует множество моделей приоритизации — RICE, ICE, MoSCoW, WSJF. Все они основаны на одном принципе: максимальный эффект при минимальных затратах. Матрица Эйзенхауэра и правило Парето стали классикой продуктового менеджмента.

Но есть фундаментальная проблема: эти модели рассматривают ресурсы как константу. В реальности же с каждым спринтом продукт накапливает "кредитную задолженность" — технические, бизнес- и продуктовые долги, которые создают не только объективные препятствия, но и ментальные ограничения. Психологические барьеры, которые сужают рамки для инноваций еще до того, как команда начнет оценивать их реализуемость.

Возникает парадокс приоритизации. Простая задача в начале жизни продукта может стать сложной через год. Изменение, которое раньше занимало неделю, теперь требует месяца. И самое опасное — команда начинает воспринимать эту повышенную сложность как неизбежность, формируя ментальные ограничения, которые отсекают амбициозные идеи еще на стадии обсуждения.

ИИ уже давно умеет генерировать код. Однако если попросить его построить интерактивный график или сгенерировать анимацию, он часто не справляется с задачей.

По большому счёту, он игнорирует то, как будет визуализироваться код, и в итоге результат приходится дорабатывать вручную. Почему ИИ-модели для генерации кода плохо справляются с этим?

Свежее исследование показывает, что ключ к решению заключается в создании модели, которая умеет и изучить задачу, и написать код, и посмотреть на результат как на картинку, чтобы доработать его.

Сегодня мы рассмотрим, как обучали такую модель и почему её появление может изменить то, как разработчики создают интерфейсы, аналитики визуализируют данные, а ИИ-агенты начинают по-настоящему понимать, что именно они программируют.

На основе наблюдений я выделил 5 самых проблемных случая, когда JavaScript блокирует загрузку сайта. В статье вы узнаете, как с ними бороться.