Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой подборке — несколько устройств, созданных специально для работы с текстом. Все они устроены по-разному: одни используют E Ink-экраны, другие построены на Raspberry Pi, третьи позволяют подключить собственную клавиатуру. Но идея у них одна и та же: после включения пользователь сразу попадает в текстовый редактор и может сосредоточиться на работе. Что предлагает рынок? Оказывается, подобных моделей немало.

Читать далее

Разработчики проекта 3DMMEx добились запуска классического Microsoft 3D Movie Maker в Linux без Wine и виртуальной машины. О проделанной работе рассказал Бен Стоун, автор исходного порта 3DMMEx. По его словам, проект достиг важного рубежа: программу теперь можно собрать и запустить в Linux, что делает 3DMMEx первым известным ответвлением 3D Movie Maker, работающим за пределами Windows. Публикация о переносе датирована 9 мая 2026 года.

Microsoft 3D Movie Maker — детская программа 1995 года для создания простых трёхмерных мультфильмов: пользователь выбирал сцены, расставлял персонажей и объекты, задавал им действия, добавлял реплики, звук и музыку. Долгое время проект оставался закрытым историческим артефактом эпохи Windows 95, но в мае 2022 года Microsoft открыла исходный код 3D Movie Maker под лицензией MIT. Официальный репозиторий Microsoft доступен на GitHub; в описании прямо указано, что это исходный код оригинального проекта 1995 года, опубликованный как открытое ПО по лицензии MIT.

( читать дальше... )

 3dmmex, 3d movie maker, foss, microsoft

Состоялся выпуск Wine 11.9, очередной экспериментальной версии свободной реализации Win32 API, позволяющей запускать Windows-приложения в Linux, BSD и macOS без полноценной виртуальной машины. Релиз опубликован 15 мая 2026 года и продолжает двухнедельный цикл разработки ветки 11.x, которая в дальнейшем ляжет в основу Wine 12.0.

В Wine 11.9 основное внимание уделено низкоуровневым изменениям в работе потоков, улучшениям для ARM64, развитию поддержки Wayland и дальнейшему повышению совместимости с приложениями, использующими VBScript. Кроме того, разработчики закрыли 24 отчёта об ошибках, затрагивающих как прикладные программы, так и игры.

( читать дальше... )

 wine

Состоялся минорный релиз операционной системы «Альт Виртуализация» 11.1. Сборка подготовлена на x86_64 и AArch64 на базе ядра 6.12.74.

Скачать образ

• ftp.altlinux.org
• download.basealt.ru
• mirror.yandex.ru

В новом образе

• Glibc 2.38, набор компиляторов GCC 13, systemd 257, OpenSSL 3.3.3.

• Расширены возможности SDN-сетей: добавлена возможность построения сетей Fabrics с использованием протоколов маршрутизации OpenFabric и OSPF. Внедрение этой технологии позволяет строить динамические отказоустойчивые сети.

• Добавлен механизм HA Affinity Rules, с помощью которого можно задать правила размещения виртуальных машин: привязка к узлам (Node affinity) или к виртуальной машине/контейнеру (Resource affinity). Новый способ управления размещением ресурсов в кластере заменяет прежние HA-группы.

• Реализована поддержка снимков состояния в виде цепочек томов (volume chains) на thick LVM без использования thin provisioning. Теперь каждый снимок после первого хранит только изменения с предыдущего состояния, а не полную копию.

• Добавлена поддержка работы с контейнерами из открытых реестров согласно стандарту OCI. Теперь LXC-контейнеры можно разворачивать напрямую из импортированных OCI-образов.

• Добавлена возможность получения IP-адресов для контейнеров без собственного сетевого стека. DHCP-запросы обрабатываются хостом - это избавляет от необходимости запускать внутри контейнера DHCP-клиент или настраивать статические адреса вручную.

• Встроенный мобильный веб-интерфейс полностью переписан на Rust. Обеспечивает быстрый доступ с мобильных устройств и выполняет основные задачи администрирования: управление состоянием гостевых систем, просмотр задач и статуса хранилищ.

И другие изменения.

Техническая информация

Подробнее читайте на ресурсах сообщества:

• altlinux-announce-ru@
• community@

Анонс «Альт Виртуализация» 11.0

Новость на basealt.ru

Другие дистрибутивы ALT на сайте загрузки

 altlinux, linux, виртуализация

Когда разработчик впервые применяет языковую модель, ошибка часто возникает ещё до первого ответа. Он переносит на модель собственный способ работы и ожидает, что она будет действовать как человек: запоминать информацию «в голове», уставать, понимать интерфейс и спорить. Это некорректный перенос.

Языковая модель — не человек. Это инструмент, порождающий код на основе статистических связей. Данная статья родилась как небольшая помощь моим юным коллегам, позволяющая получить набор эргономичных правил для взаимодействия с нейросетевой моделью и организации труда с целью получить максимальную выгоду для себя и не навредить проекту.

Читать далее

Каждое утро начинается одинаково. Лайк, бесконечный скролл, покупка «по рекомендации». Кажется, что это приметы исключительно нашей современности, но эти механизмы были описаны еще десятки лет назад. Через час вы уже не помните, на что смотрели, но фоновая тревога никуда не исчезает. Перед нами те самые «хищные вещи века» — термин, который братья Стругацкие ввели еще в 1964 году, задолго до появления таргета и дофаминовых петель соцсетей. 

Но поначалу мечта была другой. В мире «Полдня, XXII век» Земля — цветущий сад. Реакторы и звездолеты здесь лишь фон для главного — человека-творца. Формула счастья тогда казалась простой: «Главное — это то, что мы работаем, и то, что нам интересно жить». Технический прогресс виделся прямой магистралью к всеобщему благу.

Однако утопия разбилась о реальность. Стругацкие пришли к пугающему выводу: изобилие ресурсов само по себе не гарантирует счастья. Техника победила голод — но тем самым открыла дорогу другим проблемам: скуке, внутренней пустоте, бегству в искусственные стимулы. Почему при сверхмощных компьютерах мы рискуем превратиться в «сытых животных»?

Попробуем найти ответы в их антиутопиях.

Читать далее

← Первая часть

AP-102 и VHSIC

В середине 1980-х IBM выпустила компьютер AP-102. К 1992 году он стал самым популярным из процессоров авионики IBM: компания продала тысячу таких устройств. AP-102 стал технологическим шагом вперёд по сравнению с AP-101, потому что в нём использовались два чипа VLSI (Very Large Scale Integration) по 12 тысяч вентилей каждый: один чип реализовывал Instruction Processing Unit, а второй — Extended Arithmetic Unit (умножение и деление с фиксированной и плавающей запятой). Эти чипы были изготовлены по двухмикрометровой технологии N-МОП. Для хранения данных в AP-102 применялась статическое КМОП-ОЗУ , которое было гораздо плотнее, чем память на сердечниках, потребляя при этом в десять раз меньшую мощность. Так как КМОП-ОЗУ теряет своё содержимое при отключении питания, AP-102 имел резервный аккумулятор — литий-тионилхлоридные элементы, способные обеспечивать питание памяти в течение семи лет.

AP-102 был компактным, в половину ширины AP-1011. Он весил 9,4 кг и потреблял 95 Вт. В нём использовался стандартный военный набор команд 1750A; он исполнял более одного миллиона команд в секунду. В 1980-х AP-102 применялся во многих летательных аппаратах, в том числе в истребителях F-117A Nighthawk, вертолётах для специальных операций MH-53J, в системе навигации и доставки боеприпасов к цели (AN/ASQ-203), «неуказанном боевом вертолёте» и в засекреченном проекте.

Читать далее

1️⃣ Записываю разговоры в Zoom. Встреча обрывается через 40 минут, обычно это 2 аудиофайла по 40 минут. Плюс еще аудиосообщения в Телеграме вдогонку.

2️⃣ Для расшифровки аудио я использую сервис TurboScribe, он дает в сутки 3 аудио по 30 минут. Поэтому мне надо сделать так, чтобы все наши аудио уместились в 3 файла меньше 30 минут. Все аудиоматериалы встречи закидываю в программу Audacity и там сплошной аудиопоток разделяю на 3 кусочка (30 + 30 + 20).

3️⃣ Закидываю все эти 3 файла в TurboScribe. Выставляю там галочку «Определять говорящих». После распознавания речи удостоверяюсь, что в каждом тексте Speaker 1 — это я (иногда это бывает психолог, тогда приходится переименовывать, думаю, это зависит от объема разговора).

4️⃣ Создаю текстовый файл с датировкой встречи, типа 20260515.txt, и копирую туда все 3 части разговора из TurboScribe.

5️⃣ Загружаю получившуюся расшифровку в NotebookLM, прошу сделать презентацию. Внимательно читаю презентацию, разглядываю рисунки и схемы, которые создала нейросеть, восхищаюсь, как она превращает с трудом рожденные в разговоре образы в красочные иллюстрации.

6️⃣ Прошу сделать аудиообзор — перед сном слушаю подобие подкаста о том, что мы обсудили на встрече. Иногда там мелькает новая информация, о которой я даже не задумывался.

7️⃣ Когда накопился большой объем встреч (16 на данный момент), захожу через Codex в папку со всеми расшифровками разговоров и прошу проанализировать их и подсветить самое важное. ИИ прочитывает этот объем (небольшая книга разговоров за 4 месяца) и делает наблюдения общего характера. Советует что-то. Например, говорит, что идея жить в доме в деревне может быть не самой удачной, потому что я в одном из разговоров рассказывал, как я счастлив жить в центре города со всеми удобствами (всё рядом: спортзал, аптека, поликлиника, офис, английский клуб). Советует тему для следующего разговора: «Эта проблема мелькала много раз, но вы её ни разу нормально не обсудили, возможно, в этой проблеме точка роста».

Читать далее

Всем привет! Меня зовут Макс, я Lead Backend и автор YouTube-канала PyLounge. 

Это третья часть мини-серии о Django-миграциях. В первой части мы готовились к миграциям и разбирались с конфликтами, во второй чинили типичные подводные камни. Если их не читали, то рекомендую начать именно с них, а затем вернуться сюда.

В этом же материале поговорим о самом интересном: что происходит, когда python manage.py migrate запускается в 17:30 в пятницу на проде, под 3k RPS и таблицей в 200 миллионов строк. 

Расскажу какие блокировки в PostgreSQL берёт каждая операция Django, что внутри atomic = False, как пишется правильный паттерн expand-migrate-contract, зачемнужны AddIndexConcurrently, AddConstraintNotValid, SeparateDatabaseAndState и как обновлять данные на больших таблицах.

P.S. примеры намеренно упрощены, чтобы влезли в статью и не задушили. В реальной жизни всё ещё хуже - но шаги те же.

P.S.S. При подготовки этого материала ни одна продовая база данных не пострадала. 

Читать далее

PLC-Tracer новый взгляд на Ladder логику. Это бесплатный браузерный инструмент диагностики для ПЛК Allen-Bradley (ControlLogix, CompactLogix, MicroLogix и PLC-5). Он разбирает и визуализирует лестничную логику как в офлайн-режиме, так и по данным из живого контроллера. Инструмент умеет записывать состояния переменных в реальном времени через прямое подключение к ПЛК и воспроизводить сессии в режиме офлайн.

Читать далее

88% компаний используют ИИ, но только 1% достиг зрелости. Главный барьер — не технология, а безопасность данных. Что мы делали два года и почему пришли к гибридной архитектуре.

Жемал Хамидун, Head of AI Alpina Digital, CPO AlpinaGPT, автор тг-канала «Готовим ИИшницу».

Читать далее

Топ-менеджеры ГК «Первый Трест» теперь уходят с работы на два часа раньше, компания экономит до 5–7 % оборота в год, а 50 000 задач по девяти жилым комплексам больше не теряются. Застройщик из Уфы рассказал, как добился этого.

Читать далее

Дэвид Иглмен — нейробиолог, автор книги «Мозг. Ваша личная история», которая издана на русском, однажды устроил соревнование с десятилетним мальчиком Остином Набером — чемпионом мира по капстекингу среди детей (соревнование, кто быстрее соберёт и разберёт пирамидки из специальных пластиковых стаканчиков). Остин управился за пять секунд. Иглмен — за сорок три.

Сразу после этого Иглмен замерил активность мозга обоих — с помощью ЭЭГ, электродов на коже головы. Логично было бы предположить, что мозг чемпиона работает на повышенных оборотах — ведь такая скорость, такая точность. Но всё оказалось наоборот! Активность мозга Иглмена была высокой — мозг новичка бросал на незнакомую задачу все имеющиеся ресурсы. У Остина картина была ближе к состоянию покоя.

Для ученого это стало наглядным примером того, что происходит с мозгом, когда он перестаёт сталкиваться с незнакомым.

Победа, которая останавливает рост

Когда мы осваиваем что-то новое, мозг работает на износ: задействует префронтальную кору, теменную кору, мозжечок — все ресурсы брошены на решение незнакомой задачи. Но чем больше мы практикуемся, тем глубже навык уходит в структуру мозга — буквально прожигается в нейронных связях. И однажды он перестаёт требовать сознательного участия. Остин не думает о том, как складывать стаканчики. Его мозг просто делает это — тихо, экономно, на автопилоте.

Иглмен называет это встраиванием навыка в микроструктуру мозга. Мозг превращает когнитивную программу общего назначения в специализированное аппаратное обеспечение. Это и есть мастерство.

Читать далее

Всем привет! Хочу поделиться, возможно, не новым, но, на мой взгляд, довольно изощренным видом фишинга. Кто-то уже наверняка сталкивался с таким методом, а для кого-то он окажется в новинку.

Читать далее

Полтора года в Claude Code, несколько релизов моделей, десятки экспериментов с командой в Kaiten. Всё это время я ждал, что главным рычагом качества будет очередной релиз модели. Оказалось, ровно наоборот: смена модели даёт заметный, но ограниченный прирост, а каждый новый слой обвязки вокруг неё — кратный.

Англоязычные инженеры называют эту обвязку harness. Это контур, в котором живёт модель: системный промпт, инструменты, контекст, скиллы, хуки, разрешения и память. Без него даже флагманский Claude или Codex работает как экскаватор без рычагов — мощность есть, использовать нечем. У русского аналога одного короткого слова пока нет, поэтому ниже — harness и обвязка вперемешку.

Читать далее

Все началось с прикола, я сидел с друзьями и подумал, а вот было бы прикольно запихать разные модели нейросетей в один чат и заставить их думать, что они реальные люди и работают в корпорации. Весь смысл был в том, чтобы это были действительно разные модели и пользователь мог просто между ними переключаться по запросу. Для начала мне нужно было найти зоопарк апи ключей с бесплатными лимитами. Я прошерстил весь интернет и в итоге нашел относительно норм варианты: Groq для LLama, Google AI Studio для Gemma и Gemini. В целом в это время код был простой, правда все время происходил забавный баг, когда пользователь переключался между моделями, одна модель не хотела отдавать очередь другой и просто притворялась ею, но я в целом без трудностей поправил это через системный промт. Однако до конца у меня исправить это так и не получилось, видимо, мои модели слишком тупые.

Читать далее

Бизнесу, разработчикам и продуктовым командам уже недостаточно подключить одну нейросеть и считать задачу закрытой. Для текста лучше подходит одна модель, для кода — другая, для изображений — третья, для видео, аудио, 3D и эмбеддингов — отдельные классы решений. Поэтому на первый план выходит не просто API нейросеть, а единый слой доступа, где можно управлять разными моделями через один понятный интерфейс, один баланс и один набор правил интеграции.

AI API ключ нужен, чтобы приложение, сайт, CRM, бот, внутренний сервис или аналитическая система могли обращаться к моделям искусственного интеллекта без ручной работы. Вместо того чтобы каждый раз открывать веб-интерфейс нейросети, пользователь отправляет запрос программно: текст, изображение, аудио, видео, задачу на генерацию кода, поиск смысла в документах или создание 3D-объекта.

Главная ценность такого подхода — скорость внедрения. Команда получает API ИИ, подключает его к своему продукту и начинает строить сценарии: автоматические ответы клиентам, генерацию карточек товаров, проверку кода, создание изображений для витрин, обработку голосовых сообщений, подготовку видео, анализ документов, поиск похожих текстов и многое другое. При этом AI API доступ можно организовать так, чтобы не зависеть от одной модели и быстро переключаться между провайдерами.

Агрегатор ИИ API в России: https://api.ranvik.ru/

Читать далее

Эта часть про то, как я пилю бэкенд, учусь на этом и получаю эмоциональные качели.

Для начала, напомню о себе: после 12 лет отсутствия в сфере я решил вернуться к своему базовому образованию – инженер-программист. Что-то приходится «вспоминать с нуля», но я не люблю начинать изучение полностью с теории, я больше экспериментатор.

Читать далее

Мне приходится периодически кататься на велике. В какой-то момент я решил, что просто кататься - это слишком скучно. Захотелось не просто ездить, но и как-то исследовать окружающий мир.

Я попробовал исследовать окрестности своего квартала на наличие источников WiFi излучения.

Читать далее

Полгода использовал Claude, GPT и Cursor как полноценного второго разработчика на Rust в проде. Собрал семь категорий ошибок, которые модели стабильно делают и которые проходят cargo build, cargo test, иногда cargo clippy и при этом являются UB или скрытыми архитектурными ловушками. Lifetime laundering, std::sync::Mutex через .await, Drop у транзакций, unaligned read, async cancellation, orphan rule и массивы на стеке. Разбираю, почему именно Rust ломает LLM и что с этим делать.

Читать далее