Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

У меня лежал файл Game.cub на 437 мегабайт от казуального квеста 2011 года. Внутри — 3559 файлов с расширениями, которых не знает ни один редактор: .cubebin, .stex, .sparkeffect, .binldinfo. Я решил разобраться, что это такое.

В ночь на 11 октября после ударов по дата-центрам Яндекса легли не только сервисы компании, но и сайты, почта и DNS тех, кто там размещался. Многие владельцы сайтов столкнулись с одной и той же ловушкой: бэкап есть, запасной хостинг найти можно, а переключить домен нельзя, потому что управление DNS лежит вместе со всем остальным.

Мы собрали чек-лист, который поможет пережить отключение дата-центра без многодневного простоя. Отдельно разобрали виртуальный хостинг, собственные серверы и Тильду, план действий в первые часы аварии и то, как не потерять позиции в поиске. Большая часть мер делается за день-два, и почти все пункты можно проверить без технических знаний или просто переслать своему разработчику.

Все знают, что любая книга по программированию начинается с приведения примера программы hello world. Я тоже не буду оригинальничать и покажу, как надо писать hello world. Но в отличие от других авторов, которые очень быстро переходят от этой программы к каким-то очень высоким материям, философским обоснованиям, паттернам программирования и шаблонам проектирования (чтобы это всё ни значило), я ограничусь только hello world. Кто-то же должен заполнить пробел между hello world и… веб-сервером :-).

В основе моей интерпретации — известное единственное разложение чисел на простые множители. А дальше - рождаются миры…

Все чаще компании обращаются к нейросетям, когда выбирают CRM. Поэтому специалисты click.ru продолжили серию экспериментов с ИИ и на этот раз спросили Алису AI, DeepSeek, ChatGPT и ГигаЧат, какие CRM-системы они рекомендуют для бизнеса. Ответы заметно различались, но некоторые закономерности все же есть.

В этой статье эксперты click.ru:

Осень приносит не только романтичные прогулки под дождем, но и фишинговые письма от «поставщиков», расширения с сюрпризом, подозрительные VPN-входы и устаревшие сервисы на внешнем периметре. Собрали дайджест главных киберугроз сентября для российских компаний.

AI позволяет добавить в продакшен незнакомую технологию раньше, чем команда успеет её понять. Почему так появляются технологический зоопарк и долг компетенций.

Несколько месяцев назад подобрал голубя.
https://github.com/khomin/roost
Self-hosted сервер видеонаблюдения для RTSP/USB - камер.
C web дашбордой для просмотра через WebRTC.

В 1969 году психиатр Элизабет Кюблер-Росс выпустила книгу «О смерти и умирании». В ней она описала, как человек переживает неизбежное: отрицание, гнев, торг, депрессия, принятие. Писала она о неизлечимо больных пациентах, но модель оказалась настолько универсальной, что её теперь примеряют на что угодно: от расставания до повышения ставки по ипотеке.

Сама Кюблер-Росс оговаривалась, что стадии не обязаны идти строго по порядку: их можно проскочить, к ним можно вернуться, на них можно застрять. Особенно застрять.

В CS Space мы поддерживаем студентов, которые делают первые шаги в науке, в том числе помогаем с поездками на конференции. Одна из таких историй — участие Сергея Харгелии в European Symposium on Algorithms (ESA) 31 августа – 4 сентября в Л’Акуиле, Италии. Мы попросили Сергея рассказать о пути от первой научной работы до первой международной конференции.

Привет! Меня зовут Серёжа Харгелия, я начинающий исследователь в области Theoretical Computer Science. Недавно целый ряд важных событий произошёл в моей жизни впервые: я написал свою первую научную статью, получил первый reject, затем первый accept и, наконец, первый раз выступил с докладом на конференции! В этом тексте я постараюсь мысленно пройти весь этот путь ещё раз и поделиться своими ощущениями. Я не хочу, чтобы это превратилось в очередную «историю успеха», поэтому очень надеюсь, что мой рассказ окажется живым и сохранит всю многогранность и сложность реальности.

Мы дошли до финала: 30 000 ВРМ, 4 NUMA-узла, сервер на 480 логических ядер и APDEX = 0,986 в конфигурации с асинхронной репликой. Но на последнем отрезке пути нас ждали сюрпризы. Один процесс Xorg загружал целое ядро и тормозил тонкие клиенты. INSERT на 15 строк висел больше 20 секунд из-за блокировок BufferMapping. Подключённая реплика заставила rphost съедать вдвое больше памяти и уронила кластер 1С. Рассказываем, как мы с этим справились и что вошло в Postgres Pro Enterprise for 1C 18.6.1.

Когда речь заходит о проверках безопасности в Kubernetes, на ум в первую очередь приходят готовые средства: Pod Security Admission, OPA Gatekeeper, Kyverno. Они хорошо закрывают базовый уровень: привилегированные контейнеры, отсутствие лимитов, запуск от root. Однако реальные требования ИБ редко умещаются в набор из десятка предустановленных проверок.

Здесь кроется ловушка: как только политика перестает быть тривиальной, начинаются две разные проблемы, и обе они инженерные.

Поскольку у нас в ЛК все строится вокруг безопасности, то защита Kubernetes — первостепенная задача, и я решил поделиться в этой статье нашим с коллегами опытом по защите Runtime в K8s.

Всем привет! Меня зовут Евгений, я работаю разработчиком в Университете Кембриджа.

Почти полтора года назад я запустил llm7.io — изначально полностью бесплатный сервис инференса LLM. В первую очередь мне хотелось проверить собственные инженерные навыки и поэкспериментировать с инфраструктурой.

За это время через сервис прошло более 100 миллиардов токенов. С чем я только не столкнулся: спам, абьюз, массовые регистрации, попытки обойти ограничения и весьма специфические пользовательские запросы. И поверьте, это лишь вершина айсберга.

Google открыл Gemini 4 Argon для разработчиков и подписчиков 13 октября 2026 года. Что с моделью уже показывают, видно по вирусному треду: в 10 примерах она пишет код для игр и 3D-сцен.

Привет, Хабр.

Недавно я писал про edge-навигацию на руль — OLED, 2ГИС, велосипед/мотоцикл. Побочный эффект DIY: накопилось много не особо связаных между собой видосов. Медийку развивать мне хотелось, а времени на монтаж и разбор видео особо не было (на самом деле идея и базовая реализация появились давно, но сейчас это рпигодилось на практике).

Так появился NeuroCut — локальный AI-ассистент для rough cut. Кидаешь видео (или несколько), пишешь brief текстом, получаешь план монтажа и экспорт:

Почитал комментарии под своими постами про антропоморфных роботов и ИИ. Вижу два основных возражения:

1. Нафига антропоморфные роботы, лучше узкоспециализированные.

2. Да этот робот не окупится никогда.

Начнем с первого. Тут все просто. Весь современный мир спроектирован под человека средним ростом около 170 см с двумя ногами и двумя руками по пять пальцев каждая. Этот антропометрический ориентир заложен в основу большинства стандартов массового производства (ISO и ГОСТ). Все в мире, от кухонной столешницы до ручки перфоратора, создано под эту анатомию. Поэтому, чтобы заменить людей в 99% бытовых и производственных ситуаций, нужен именно антропоморфный робот высотой около 170 см.

Далее, про окупаемость. Давайте посчитаем. Для начала, небольшая ремарка, я не буду считать в рублях для Российского рынка, потому что Россия по темпам роботизации производств драматически отстает от остального мира. Мы на уровне Греции и Аргентины. Сейчас плотность роботизации в России, по данным Минпромторга, составляет 19 роботов на 10 тыс. сотрудников (среднемировой уровень — 162 на 10 тыс.). Для сравнения у лидера рейтинга, Южной Кореи —1012 роботов на 10 тыс. сотрудников. В гонке антропоморфных роботов лидируют США и Китай. Из-за большей доступности данных по рынку США, дальнейшие расчеты будут опираться именно на американскую статистику.

Средний промышленный робот (например, манипулятор для сборки) требует $5,000–$10,000 для полного годового обслуживания. Роботы для специфических задач (сварочные, паллетировочные) — до $20,000 в год из-за сложного оборудования и специализированных компонентов. Плюс не забываем о гарантии от производителя, как правило, 1–2 года.

Каков контекст и ЗАМЫСЕЛ моего блога, какие идеи я хочу донести?

Я начинаю блог с предпосылки: мир стал очень сложным, превратился в хрупкий – BANI-мир.

Базируясь на ней, постулирую, что из-за продолжения технологического прогресса, глобализации[1] и становления интеллектуального общества, как симбиоза естественного и искусственного интеллектов, а также из-за цифровой трансформации возникли усугубляющие сложность факторы:

Я уже около 2,5 лет системно изучаю английский. За это время успел попробовать довольно много разных приложений и способов обучения. В этой статье хочу поделиться личным опытом: что действительно оказалось полезным, что быстро надоело, а что я использую до сих пор.

Изначально я начал учить английский в первую очередь из практических соображений. Мне хотелось свободнее читать техническую документацию, статьи и обсуждения без постоянной необходимости пользоваться переводчиком. Кроме того, я довольно много играл, поэтому отсутствие русской локализации в некоторых играх тоже стало дополнительной мотивацией.

На данный момент я субъективно оцениваю свой уровень как B2. При этом изучение английского я не бросил: язык уже стал частью моей повседневной рутины, а для работы и развития в IT всё равно есть куда расти.

В среднем я уделяю английскому около двух часов в неделю, хотя на разных этапах обучения этот показатель сильно менялся.

Поэтому в этом материале по инструментам примерно в том порядке, в котором сам их использовал, и расскажу о плюсах, минусах и о том, какое место каждый из них занимает в моём обучении сейчас. В статье будут приложения для изучения языка, англоязычный контент, книги, игры, нейросети и так далее.

Поменять промпт или модель можно за вечер. Понять, стало ли лучше, без эвалов нельзя. Разбираю, что такое эвал для LLM-фичи, где его запускать и что бывает, когда его нет.

Помимо текстов для Хабра, я сейчас работаю над очередной книгой. ИИ тут здорово выручает. И подборку материалов сделает, и факты проверит. Только вот в бесплатной версии большинства из них серьезная работа заканчивается всегда одинаково. Источники разобраны, логика сходится, я наконец сажусь за чистовик, и на втором абзаце прилетает: «лимит исчерпан, подождите несколько часов». А время на работу есть сейчас. Вдохновение и законченная мысль в голове тоже только сейчас.

Остается наскоро сохранить черновик, удерживать недописанное в «оперативке» и ждать окончания кулдауна. А потом все заново. В такие моменты очень хочется понять, что же нужно купить, чтобы избежать таких разрывов, и почему покупка устроена так, а не иначе. Продолжение про цены я обещал еще в первом тексте о токеномике, и теперь у него появилась личная причина.

Все упирается в вычислительные мощности, а не в маркетинг. Цены на ИИ за год менялись не раз, и на то были причины. Посмотрим на шесть крупнейших компаний — OpenAI, Anthropic, Microsoft, DeepSeek, Alibaba и Moonshot — и разберем три способа продать ИИ и то, как они эволюционировали.

Все цены даны в долларах США, срез на 1 октября 2026 года. Меняются они часто, поэтому логика здесь ценнее цифр.