Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ещё не был готов проект «Укрытия», а тысячи рабочих начали трудиться, возводя первые части сооружения. Система управления, снабжения и организации стройки работала как часы: грузы шли сплошным потоком, люди работали и днём и ночью, каждый час придумывали какие-то решения проблем, что ставила перед ликвидаторами радиация. Было совершено немыслимое: в условиях, словно на другой планете, бетон заливался с рекордной скоростью. Что в обычных условиях занимало месяца и годы — делалось за недели.

В далеком 2011 году автором была опубликована статья «Реализация CORDIC-алгоритма на ПЛИС» [1]. В той статье приводится сначала математическое описание алгоритма, его суть. Показан пример расчета поворота вектора на плоскости сначала «на бумажке» согласно алгоритму, а затем сравнение результатов с расчетом «по калькулятору». Затем, показано создание структурной схемы проекта с rtl-описанием CORDIC-алгоритма и приведены листинги каждого модуля. Помимо этого были приведены основы создания проекта в среде ModelSim.

Автор считает, что эта статья оказалась полезной для новичков в области программирования ПЛИС, так как на протяжении долгого периода времени, после публикации статьи приходили письма с вопросами и уточнениями на данную тему. Даже сейчас я часто встречаю на различных форумах на тему ПЛИС ссылки на данную работу. Но! Если математическая часть алгоритма однозначно является полезной, а также основы создания и структурированного ведения проекта для новичка, то использовать данное rtl-описание в различных проектах, адаптируя модули проекта по свои нужды крайне неудобно и неуклюже. По крайней мере, автор, когда заглядывает в это свое создание в прошлом, морщится и чувствует себя неловко.

Поэтому появилось желание представить тот модуль CORDICа (для генерации гармонического сигнала в сфере радиолокации и связи), который автор использует в данный момент в различных проектах. Весь алгоритм реализован в одном sv-модуле, а, значит, его намного легче переносить из проекта в проект. Также он более прост в восприятии.

В современной науке о данных и машинном обучении мы постоянно решаем задачу оптимизации: найти в многомерном пространстве параметров точку, минимизирующую функцию потерь. Градиентный спуск, метод Ньютона, эволюционные алгоритмы — все они суть разные способы ответить на вопрос: «Как из точки А (хаос, необученная сеть) попасть в точку Б (порядок, решающая правило)?»

Однако за этой, казалось бы, сугубо прикладной проблемой скрывается фундаментальный философский вопрос: обязательно ли наличие единственного «правильного» пути? И не является ли сама способность к вариации — к отклонению от кратчайшей траектории — не ошибкой алгоритма, а условием его жизнеспособности?

В данной статье я хочу выйти за рамки чисто технического обсуждения и предложить математическую метафору свободы выбора. Опираясь на свой опыт в области вариационного исчисления и анализа нейросетевых архитектур, я покажу на простых моделях в MATLAB, как введение «степеней свободы» не разрушает процесс оптимизации, а, напротив, делает его возможным.

Я намеренно не буду давать окончательных ответов. Моя задача — поставить вопрос и предложить инструмент для размышления, который будет одинаково полезен и инженеру, и философу, и человеку, ищущему свой путь.

Аннотация. В статье рассматривается физическая основа измерений Ekahau Sidekick и механизм применяемого RSSI‑offset с позиций теории антенн, теории шума радиоприёмных устройств, статистической теории сигналов и стандартов IEEE 802.11. Показано, что scalar RSSI‑offset является линейным сдвигом уровня и не моделирует ни реальный SNR клиентского устройства, ни структуру QAM‑созвездия, ни алгоритм rate adaptation, ни роуминговое поведение. Помимо пяти независимых физических и системных причин неточности, рассматриваются системные упрощения Ekahau, касающиеся MIMO‑усиления, многолучёвости, оценки airtime и визуализации SNR. Приведены верифицированные численные оценки погрешности для конкретных сценариев и практические рекомендации.

Энтузиасты смогли успешно извлечь и дизассемблировать микрокод процессора Intel 80386, который из-за отсутствия документации считался «чёрным ящиком». Бинарный образ микрокода был воссоздан с привлечением AI по фотографиям кристалла в высоком разрешении, а логика работы разобрана через трассировку соединений на кристалле. Постепенно были определены структура микрокоманд (μ-ops), поля, порядок исполнения и маркеры конца инструкций. Наработки проекта опубликованы на GitHub как общественное достояние.

Выявлено, что в CPU 80386 каждая инструкция полностью исполняется через микрокод, в то время как в 8086 и современных процессорах часть инструкций обрабатывается напрямую. Кроме того, в отличие от процессоров 8086, в 80386 микрокод не реализует алгоритмы напрямую, а в основном настраивает аппаратные ускорители (умножитель, делитель, быстрый сдвиг, PTU (Protection Test Unit)).

( читать дальше... )

 cpu, disassembler, i386, z386, микрокод

Привет Хабр. Надеюсь читатели поймут моё желание закрепить результат по алгоритмизации. Просто перед утренней поездкой на работу, в машине задал вопрос ассистенту - стоит ли выкатывать академическую публикацию с сравнением с каноническими алгоритмами моего. И "Алиса" сказал что да. Далее мне пришлось просто уничтожить поток хвалебных од от Gemini в адрес моего алгоритма, взяв от него самое точное и ценное зерно различий (быть точнее - я навязал ему его, он его даже не упоминал, впрочем как и алгоритмы сами) - остальные что мне он представлял мне представлялись генеративной ересью: часть из проблем испытываемых кодом канонической школы, в принципе, криво - но была решаема, и поэтому я остерёгся публиковать всё им предлагаемое- уж чересчур он мне льстил и ругал каноны. Здесь нет схем, но я беру вектор текста не на соцсети и веб, а на соцсети и веб с ИИ (на своих алгоритмах), каждое из этих трёх, само по себе, в наше время - ни о чём. Формат текстовый: 1) сравнение с бинарным деревом Дональда Кнута (каноны алгоритмизации), 2) переход к LLM, 3) эпилог - закрытие алгоритмизацией небольшого социального вопроса, заданного приверженцами старых канонов. Да - это всё написано с использованием текста сгенерированного ИИ, но если бы читатель читал всё что он генерировал - он бы просто подумал, что ИИ бесполезен и опасен.

В продолжение статьи Переворачивающиеся при умножении числа, которую я написал в 2024 году, представляю небольшую статью-обновление.

Переворачивающимися при умножении числами я назвал такие числа a и b с одинаковым количеством цифр, что выполняется равенство:

a ∙ b = concat(reverse(b), reverse(a)),

где операция reverse записывает разряды числа в обратном порядке, а операция concat соединяет два числа в одно. Например, выполняются такие равенства:

218252 ∙ 837281 = 182738 252812
43275098 ∙ 77535533 = 33553577 89057234
47208027 ∙ 56843862 = 26834865 72080274
и т. д.

Алгоритмы нахождения переворачивающихся чисел приведены в оригинальной статье и комментариях к ней.

В данной статье я привожу (немного расширенный) список известных переворачивающихся чисел для разных оснований счисления и изучаю особенности найденных пар.

Если бы Кардинал Ришелье был программистом, он бы сказал: «Дайте мне шесть строк кода, написанных рукой самого профессионального C-программиста в мире, и я найду в них лазейку для вызова неопределённого поведения.

Никто не может написать безошибочный код на С или C++. И я говоря об этом как человек, который пишет на этих языках почти каждый день около 30 лет. Я слушаю подкасты по C++. Я смотрю выступления про C++ на конференциях. Мне нравится читать и писать на этом языке.

C++ послужил нам сполна, но на дворе 2026 год, и современная рабочая среда явно отличается от среды 1985 (C++) или 1972 (С).

И я далеко не первый, кто об этом заговорил. Помню ещё с десять лет назад читал статью какого-то известного человека, в которой он утверждал, что использование C++ вполне обоснованно можно подвести под нарушение закона Сарбейнза-Оксли (SOX). И хотя с остальной его критикой я не был согласен (как и с тем, что он путал «its» и «it’s»), конкретно с этим пунктом я никогда не спорил.

Мало того, со временем я всё больше убеждался в его истинности. На деле в С для возникновения неопределённого поведения (undefined behaviour, UB) есть гораздо больше возможных причин, чем вы могли предполагать.

Все знают, что двойное освобождение памяти, её использование после освобождения, выход за границы объекта (например, массива) и чтение неинициализированной памяти — это UB. Как ни крути, но в контексте работы с памятью C и C++ безопасными не назовёшь. Тем не менее даже эти ошибки продолжают совершаться повсеместно раз за разом.

При работе с локальными LLM через Claude Desktop, Kilo Code, Cursor или другие MCP-клиенты часто возникает одна и та же ситуация: Нужен filesystem для работы с файлами,web-search для поиска в интернете,memory для хранения контекста между сессиями, sequential-thinking для сложных рассуждений. И ещё десяток серверов…

Каждый MCP-сервер — это отдельный процесс, отдельная конфигурация, отдельная точка отказа. Файл конфигурации MCP обрастает десятками записей, а управление этим стадом серверов превращается в еще одну проблему. Где лежит файл конфигурации MCP для конкретного агентского приложения - лучше было бы выбирать самому, например, держать его прямо в папке проекта. Кроме того, имя mcp-сервера, в принципе не так важно для LLM как имена и описание инструментов в нем, так что одного, но полного списка инструментов (функций) было бы достаточно. Что если бы можно было запустить один сервер, который автоматически подтягивал бы все остальные?

Опубликован выпуск GNOME Commander 2.0 — классического двухпанельного файлового менеджера с графическим интерфейсом. Разработчики называют релиз крупным обновлением: кодовая база почти полностью перенесена с C++ на Rust, а миграция интерфейса на GTK4 завершена. Кроме того, у проекта появился новый сопровождающий — Wladimir Palant.

GNOME Commander ориентирован на пользователей, которым нужен мощный и быстрый файловый менеджер с двумя панелями, вкладками, закладками, быстрым поиском, встроенным просмотрщиком, пакетным переименованием, доступом к FTP/Samba/WebDAV/SSH и возможностью запускать команды прямо из интерфейса.

( читать дальше... )

 file manager, gnome commander

Развитие искусственного интеллекта требует всё больше вычислительных ресурсов. Каждая новая модель обучается на больших объёмах данных и использует всё более мощную инфраструктуру. Чтобы обеспечить этот рост, компании строят новые дата-центры, потребляющие огромные объёмы электроэнергии и занимающие значительные площади. Это создаёт серьёзную нагрузку на энергосистемы, а строительство таких объектов всё чаще вызывает протесты местных жителей из-за высокого энергопотребления, расхода воды и шума.

На этом фоне всё больше внимания привлекают альтернативные способы размещения вычислительной инфраструктуры. Одной из самых необычных идей стало размещение дата-центров непосредственно на орбите. Именно такую возможность, по данным СМИ, сейчас обсуждают Google и SpaceX. Ещё недавно подобная концепция казалась чистой фантастикой, но сегодня она постепенно превращается в предмет реальных инженерных проектов. Давайте разбираться.

За последние полтора десятилетия Google сумел создать отдельный класс субноутбуков. Речь, конечно же, о Chromebook. Они серьезно изменили наше представление о том, каким вообще может быть ноутбук для повседневных задач, и прижились благодаря своей простоте, скорости работы и низкой цене, особенно в школах и офисах. Но суперпопулярными они так и не стали.

Сейчас компания решила сделать новую попытку. Несколько дней назад Google анонсировал Googlebook — линейку ноутбуков, которая должна стать шагом вперед. Акцент сделан на искусственном интеллекте и глубокой интеграции всей экосистемы. Давайте попробуем разобраться в том, что это за девайсы и какие у них особенности. 

Три месяца назад, в феврале, я написал комментарий, что LLM-агенты могут обновлять кодовую базу по тикетам конечных пользователей и сразу выкатываться на прод. Некоторые коллеги эту идею поддержали, некоторые наоборот - раскритиковали. Это нормально, у нас у всех свой собственный опыт, которым и форматируется наше мышление.

Мой опыт говорит мне о том, что агентов можно выстроить в цепочку, подать на вход задачу (issue) и на выходе иметь готовый результат - код. Или отказ в обработке и причину отказа - тоже себе результат. Ведь именно такую цепочку я и сделал. Цепочку, которая автоматически, без моего участия, превращает запрос любого github-пользователя в страницу моего сайта. Или не превращает, если не посчитает нужным. Теперь любой github-пользователь может не просто критиковать мой февральский коммент, а критиковать предметно - на деле показать, что агенты действительно не могут справляться с возложенной на них задачей. Или убедиться на практике, что могут.

Корпоративные противостояния внутри коммерческих организаций традиционно входят в категорию наиболее сложных и финансово затратных арбитражных дел. В ИТ-индустрии и высокотехнологичном бизнесе эти конфликты приобретают специфическую окраску: основная борьба здесь разворачивается не вокруг материальных фондов или недвижимости, а вокруг исключительных прав на программные комплексы, архитектуру баз данных, доменные имена и клиентские базы.

Когда между соучредителями или инвесторами ломается базовый баланс доверия, под угрозу встает не просто распределение текущих дивидендов, а операционная жизнеспособность компании. Корпоративный конфликт быстро масштабируется и перетекает в плоскость арбитражного процесса. В этот момент собственники начинают анализировать рынок правовых услуг, где ключевым критерием становится цена арбитражного юриста Москва. Однако, чтобы минимизировать риски и сохранить операционный контроль, бизнесу необходимо понимать процессуальную механику судебной защиты, принципы оспаривания внутренних сделок и алгоритмы минимизации личной ответственности руководства.

Взлом системы SWIFT часто кажется чем-то из области голливудской фантастики, но в 2016 году группировка Lazarus доказала обратное. В этой статье мы шаг за шагом разберем архитектуру одной из самых дерзких APT-атак в истории: на Центробанк Бангладеш. Вы узнаете, как хакеры использовали целевой фишинг для первичного проникновения, как обходили встроенную криптографию ПО Alliance Access в оперативной памяти и зачем им понадобилось модифицировать прошивку обычного матричного принтера. Это история о том, как тотальная экономия на сетевой инфраструктуре чуть не стоила суверенному государству миллиарда долларов.

Опубликован стабильный выпуск TileOS 2.0 «Sauropod» — дистрибутива Linux на базе Debian, ориентированного на работу с тайловыми оконными менеджерами и Wayland-окружениями. Релиз был опубликован 18 мая 2026 года.

TileOS позиционируется как готовая Debian-система для пользователей, которым нужен не классический рабочий стол GNOME/KDE/Xfce, а заранее настроенное окружение на базе Sway, River, Qtile, Niri или MiracleWM. На сайте проекта TileOS описывается как «Debian-based distribution with tiling window managers».

В основе TileOS 2.0 теперь лежит пакетная база Debian 13. По умолчанию используется штатное ядро Debian с поддержкой Secure Boot, при этом отдельно доступно ядро Liquorix, оптимизированное под типичные настольные нагрузки.

( читать дальше... )

 debian, tileos, tiling

Да, я победил спам! Не "в основном", а "полностью и окончательно". Без всяких "почти". По крайней мере, на 99.9% победил. Причем этот 0.1% - не спам, прорвавшийся через фильтры, а false positives, которые не "вытащил" обратно в Inbox.

Программы и методы этой статьи могут быть адаптированны к любому из трех типов почтовых сервисов:

На ЦИПР-2026 в Нижнем Новгороде, 19 мая, Сбер выкатил whitepaper с амбициозным названием — «AI-Disrupt PDLC. Стратегия AI-трансформации бизнеса: от кода к намерению». Автор — Кирилл Меньшов, СВП и глава блока «Технологии». В тот же день там же подписали меморандум о партнёрстве с red_mad_robot. То есть это был не «выложили на сайт», а вполне заготовленный релиз с витриной.

Открытых версий две. Короткая — PDF на 28 страниц, обзорная. Длинная — .docx на 337 тысяч знаков, в пять раз толще, и местами это совсем другой документ: там лежит почти всё интересное. Я прочитал обе целиком, плюс лендинг (на нём, кстати, есть пара формулировок, которых нет в PDF), плюс смежные публикации Сбера, Яндекса, Т-Технологий и red_mad_robot к этому же релизу.

Ниже — пересказ того, что в документе важно для инженера. Без пересказа цитатами и без рекламы. Где это пересказ — там пересказ. Где это моё мнение — написано «от себя».

Берем официальный RustDesk (AGPLv3), не делаем форк, патчим его на лету в GitHub Actions при каждой сборке клиента. Поверх - российская инфраструктура: серверы в РФ, оплата по счёту юр.лицам, корпоративный SSO через Active Directory и Яндекс ID, защита от мошенничества на Android. К концу мая - стабильный релиз.

Меня зовут Артур Валиев. Я делаю не «решение для импортозамещения с сертификацией ФСТЭК» ради закупок. Просто работающий продукт, который я бы сам хотел использовать десять лет назад, когда сидел на саппорте у клиентов.

Каждый, кто хоть раз открывал школьный учебник биологии или читал научно-популярные статьи об искусственном интеллекте, сталкивался с классической и завораживающей метафорой: ландшафт приспособленности (fitness landscape).

Нам рисуют трёхмерную топографическую карту. На ней есть низины (плохие, нежизнеспособные комбинации генов), пологие склоны и величественные вершины — так называемые пики приспособленности. Популяция организмов или агентов генетического алгоритма изображается в виде кучки альпинистов. Ведомые безжалостным гидом по имени Естественный Отбор, они шаг за шагом карабкаются вверх по градиенту. Кто залез на самый высокий пик — тот венец творения, альфа-самец и триумфатор эволюции.

Эта картинка интуитивна, красива и… плохо работает на больших масштабах. Более того, если бы реальное пространство возможностей было устроено так, как на этих двухмерных графиках, эволюция на Земле завершилась бы, едва начавшись, намертво застряв на первой же кочке — в локальном максимуме.