Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В системной интеграции по части видео и мультимедиа я работаю уже 16 лет, отчего могу с лёгкостью построить конференц‑зал, медиапространство или кинотеатр. Ну, а что дома? Жена вообще говорит «торгуешь телевизорами»... Ну, я не в «Эльдорадо» работаю, это на минуточку. Но свои навыки в быту применить пришлось, когда подарил вышеозначенной любимой проектор и стали мы смотреть кино на стене.

Сразу оговорюсь: все советы в данной статье даются для бытового использования, «для дома, для семьи». Цена такого кинотеатра вряд ли перевалит за 20 т.р. Если вы хотите соорудить мультиплекс в своём районе и брать деньги за билеты — там уже другое оборудование и другие цены.

В последние пару лет у разработчиков всё чаще появляется одна и та же мысль.
Она звучит почти как инженерная мечта: А что если сделать автономного агента на базе LLM, дать ему сервер, доступ к криптокошельку и поставить простую цель — зарабатывать достаточно денег, чтобы оплачивать своё существование?

История развития игровых консолей и телеприставок всегда шла рука об руку с эволюцией домашних персоналок. Тем не менее, это были две независимые друг от друга сферы, практически не пересекавшиеся на рынке… ну, почти. По крайней мере, до 1979 года, когда американская компания APF Electronics создала невиданный гибрид игровой приставки и домашнего компьютера под названием APF Imagination Machine. Об этой необычной ветви развития игровых консолей (или домашних персоналок) — наш сегодняшний рассказ.

Собрал метеостанцию на Arduino c нуля: выбрал компоненты, спаял схему, запрограммировал и напечатал корпус на 3D-принтере. Устройство измеряет температуру, влажность и давление — внутри помещения и на улице. Работает от USB, никаких батареек. Данные выводятся на OLED-дисплей, переключение между шестью режимами одной кнопкой. Использовал датчики DHT11 для комнаты, DHT21 для улицы и ВМЕ280 для давления. В процессе переделывал корпус из-за усадки пластика, но довел проект до конца. Получилось функциональнее магазинных аналогов и полностью под себя. Все 3D модели, код и схему выложил в своём телеграм канале в навигационном посте.

Человеческий разум традиционно изучается через взаимодействие с себе подобными. Но как его формировали нечеловеческие агенты, такие как животные?

К примеру, почему люди любят животных, но также хотят их есть? Хотя эмпатия к добыче на первый взгляд кажется парадоксальной, предполагаемая эволюционная связь между эмпатией и теорией разума может дать продуктивный путь для выяснения его происхождения. Рассмотрим случай, когда теория разума применяется к животным, чтобы лучше понять или предсказать их поведение (точно так же, как она применяется к другим людям): признание того, что животное или другой организм обладает разумом, подобным собственному, немедленно открывает линии эмпатии от человека к животному. Парадоксально, но факт: наша способность распознавать ментальные миры наших жертв позволяет нам лучше предсказывать их поведение и соответственно лучше их ловить или если мы жертва, то лучше защищаться. 

И это лишь один из аспектов взаимодействия людей с другими животными, который мог играть участие в развитии интеллектуальных способностей нашего вида. Следующий аспект вытекает из предыдущего, понимания жертвы недостаточно, требуются действия и часто обманные, поскольку агенты ведь тоже имеют разум. Обманные действия, способствующие охоте, принято называть агрессивной мимикрией. Камуфляж, маскировка запаха, наживка, вокальная имитации птичьих вокализаций и другие акустические приманки подпадают под определение агрессивной мимикрии. Ранние формы обмана по отношению к добыче могли послужить основой для дальнейшего обмана между людьми. 

Все любят TanStack Table. Она гибкая, headless, даёт полный контроль над рендерингом.

Но в какой-то момент приходят требования от бизнеса:

«Давайте добавим аудит всех изменений для compliance»

«А можно логировать, как часто меняют сортировку?»

«Нужен экспорт в Excel для пользователей»

«Почему таблица тормозит на 10 000 строк?»

«Отслеживайте действия пользователей для аналитики»

И разработчик понимает: TanStack — отличный инструмент, но для enterprise-функций нужно написать кучу обвязки:

Event-система (вместо бесконечных useEffect)

Performance monitoring (метрики, алерты)

Validation (схема, проверка, исправление)

Plugin-менеджер (аудит, аналитика, экспорт)

Это 3-4 недели работы.

С некоторых пор стало общим местом приписывать Шерлоку Холмсу применение так называемой «абдуктивной логики» и, если вас вдруг заинтересует «метод Холмса», вы обязательно найдете с десяток статей, в которых уверяется, что именитый сыщик пользовался совсем не дедуктивным методом, а неким «абдуктивным методом рассуждения».

Что это за метод и откуда вдруг распространилось такое убеждение?

Проявив небольшой интерес к истории вопроса можно узнать, что «в 1978 году, совершенно независимо друг от друга, целый ряд ученых в разных уголках мира занялся анализом метода Шерлока Холмса в широкой эпистемологической перспективев 1978 году, совершенно независимо друг от друга, целый ряд ученых в разных уголках мира занялся анализом метода Шерлока Холмса в широкой эпистемологической перспективе». И здесь будут имена Умберто Эко, Карло Гинзбурга, Томаса А. Сибеока, Яакко Хинтикки и, конечно же, Чарльза Сандерса Пирса (собственно, разработавшего такую логическую процедуру как «абдукция»). Именно из тиражирования и пересказов этих идей, в первую очередь с подачи Карло Гинзбурга и Умберто Эко и укоренилось такая убежденность в отношении метода Холмса.

Основой подразделения умозаключений в формальной логике всегда было деление на ведущие 1) от частного к общему и 2) от общего к частному. Первая форма мышления называется индукцией, вторая — силлогизмом (то есть разные фигуры силлогизмов на основе дедукции). Пирс же решил обогатить логику еще одной логической процедурой — абдуктивной.

Далее мы не сможем продвинуться, не рассмотрев базовые различия и суть указанных логических процедур. Для наглядности возьмем хрестоматийные примеры с черными и белыми фасолинами.

Посмотрите, какая красивая галактика! (Не зря она получила своё необычное название, запомнить которое куда проще, чем каталожный номер.) Хотели бы жить в такой? Да, мы примерно в такой и живем.

NGC 1566 расположена в южном созвездии "Золотая рыба" (из средних северных широт не видать). В любительский телескоп (продвинутого уровня) её можно увидеть лишь как туманное пятнышко. Красоту, представленную на этом снимке, могут видеть лишь самые зоркие телескопы, например, Хаббл. Но даже столько мощные инструменты не смогли раскрыть все тайны этого звёздного города. До сих пор астрономам не удалось измерить расстояние до галактики NGC 1566, и оно оценивается в пределах от 18 до 70 млн.световых лет.

Последние полтора года я использую Cursor IDE в качестве основной среды разработки. Сначала использовал её как среду с просто удобным автодополнением строк (относительно GitHub Copilot). Потом AI стал умнее, удобнее, появился режим планирования и Claude стал базовым атрибутом моего рабочего дня.

Неделю назад мой open source проект Databasus (инструмент для резервного копирования PostgreSQL, ~6k звёзд ⭐️ и ~275k Docker pulls) получил поддержку от Anthropic в рамках OSS программы: и теперь у меня есть Claude Code Max на ближайшие полгода. Следовательно, я переключился на него... и осознал, что очень сильно привык к UX в Cursor IDE. Самые умные безлимитные модели — это, конечно, классно. Но удобство и контроль за изменениями для меня в приоритете.

Поэтому я взял Opus и навайбкодил расширение для VS Code, которое приближает взаимодействие с CLI агентами к опыту Cursor IDE: когда ты видишь изменения и можешь точечно их корректировать. Пара потраченных часов сделали работу в ближайшие полгода для меня ощутимо комфортнее.

Что и как я делал — ниже.

Тууу туду ту. В далекой-далекой галактике, был герой обладающей необычайной силой. От него исходил свет навыков, ореол починки техники.

Слава о нем была весьма скромна. Многие не знали не только подвигов, но и даже в общих чертах, что именно делает этот сумрачный гений. Под слоем промышленной пыли, в тяжелых условиях он творил и создавал. Что же он делает? Какова его миссия? Кто сей герой?

Если вы интересуетесь наукой или посещали мотивационные тренинги, то вы, возможно, видели или слышали об эксперименте «Обезьянья лестница», который еще называют «Эксперимент ‘5 обезьян'» или «Обезьяны, бананы и лестница». Если вы не слышали о нем, вот его краткое описание: группа ученых помещает пять обезьян в комнату, в центре которой находится лестница, а на лестнице — банан. Вскоре одна из обезьян пытается достать банан, но как только это происходит, входит ученый и опрыскивает всех обезьян ледяной водой из шланга. Если любая другая обезьяна пытается достать банан, происходит то же самое, и так продолжается до тех пор, пока все обезьяны не отказываются доставать банан.

В этот момент ученый меняет мокрую обезьяну на сухую, которая понятия не имеет, что происходит в комнате, и, вероятно, недоумевает, почему все такие мокрые и злые. Новая наивная обезьяна замечает банан и пытается его достать, но вместо того, чтобы ученый полил ее из шланга, остальные 4 мокрые обезьяны бьют его, не давая дотронуться до лестницы. Одна за другой остальные мокрые обезьяны заменяются сухими, и каждая из них пытается достать банан, но ее жестоко останавливают другие обезьяны.

В конце концов дело доходит до того, что в комнате не остается ни одной мокрой обезьяны, а есть только сухие. Но они все равно не пытаются схватить банан, думая, что в этом случае случится что-то плохое.

Если верить хайпу, та отрасль разработки ПО, к которой мы привыкли, уже мертва. Однако странно, что, несмотря на годы работы с ИИ-инструментарием, результаты выглядят, ощущаются и работают примерно так же, как и в начале: невзрачно.

Невозможно спорить, что эту технологию окружает огромный ажиотаж. В неё вливаются сотни миллиардов долларов и создаётся масштабная инфраструктура, что, в свою очередь, требует ещё большего ажиотажа, чтобы оправдать инвестиции. Уже очевидно, что всё построено на преувеличениях — новые модели продолжают обучать для достижения целей, которых должны были, судя по обещаниям, достичь уже вышедшие в тираж модели.

Поэтому позвольте мне сказать фразу, которая повергнет бывалого резидента Кремниевой долины в больший шок, чем дефекация на Маркет-стрит: не использовать ИИ совершенно нормально.

Это не превратит вас в троглодита. Из-за этого вы не останетесь на обочине прогресса, который якобы несут самопровозглашённые техноволшебники и их агенты. На самом деле, такое решение выглядит гораздо менее трудным и гораздо более радостным, чем альтернатива ему.

Продолжая исследование возможностей ПМК, по ночам я зачитывался Кастанедой. Привожу здесь эти цитаты, потому что недокументированные операции, чем дальше тем больше, напоминали мне слова Дона Хуана. Рутинные процедуры использования ПМК, описанные Руководством по эксплуатации, были «областью известного» или «тоналем». А всю деятельность с использованием недокументированных операций я, вполне естественно, называл «нагвалем», или «походами в неизведанное».

Аналогия казалась мне вполне подходящей, «недокументированные операции» назывались так именно потому, что никак не были описаны в Руководстве. О них писали только в журнале Техника‑Молодёжи, но и там никто точно не представлял, почему и как работают эти ритуалы с ЕГГОГами.

Sliding Window — одна из самых популярных техник на собеседованиях. Разберём её пошагово на примере задачи Longest Substring Without Repeating Characters и реализуем решение на Go с объяснением каждого шага.

К Международному женскому дню мы в Beeline Cloud решили затронуть вопрос вклада женщин в науку. Когда речь заходит об этой теме, кому-то на ум приходит Мария Кюри, кому-то — Софья Ковалевская. Но за научными открытиями нередко стоит гораздо больше женщин, просто эта информация не доходит до массового сознания. Разбираемся, что такое «эффект Матильды», и существует ли он сейчас — или это уже пережитки прошлого.

Модель не обязана отвечать всегда. На мультиклассовой табличке (letter) я сравнил 3 способа отказа для CatBoost: maxprob, entropy/margin и conformal APS. Результаты — в risk–coverage кривых и таблице «coverage → ошибка», чтобы быстро понять, какой метод лучше “отбрасывает” ошибки отказами.

Если у традиционного робопса ломается нога, он мгновенно превращается в бесполезный кусок металла. Инженеры решили избавиться от этой уязвимости, предложив совершенно новую концепцию. Они создали модульные механизмы, которые адаптируются к пересеченной местности и продолжают работу даже после того, как их разрубят пополам. Отсеченные части не становятся мертвым грузом — они могут самостоятельно ползти обратно, чтобы воссоединиться с основным корпусом и завершить миссию любой сложности.

Несколько лет назад мне стало интересно, смогу ли я сделать на обычном 3D-принтере что-то по-настоящему полезное, а не очередную декоративную деталь.

В возможностях самой 3D-печати я не сомневался — вопрос был скорее в том, справлюсь ли я с задачей.

По основной работе я занимаюсь автомобильной акустикой и системами активного шумоподавления. Бинауральная запись и модели головы — область смежная. В лаборатории стоят несколько манекенов, но в реальных проектах они почти не используются. Сделать собственную версию выглядело естественным продолжением интереса к теме.

Профессиональные бинауральные системы стоят сотни тысяч рублей. Формально это корпус, ушные раковины и два микрофона, размещённые в слуховых каналах.

Возник простой вопрос: можно ли собрать работоспособный вариант своими силами и понять, где проходит граница DIY-подхода?

Так появился проект «Голова Бинго».

Когда разработчики приходят в Python из Java или C++, у них часто случается культурный шок. Они безуспешно ищут модификаторы private или protected и задают логичный вопрос: «А как здесь вообще прятать данные?»

Добро пожаловать в мир, где язык вам доверяет, а Гвидо ван Россум говорит: «Мы здесь все взрослые люди». В новой статье разбираем архитектурный дзен Python:

Мне нравится экспериментировать с кастомными аллокаторами памяти, используя собственные реализации. И хотя модульные тесты помогают убедиться в их корректности, настоящей проверкой становится работа аллокатора в реальных программах.

Коротко о теме статьи. Стандартная библиотека C++ инициализирует механизм обработки исключений на раннем этапе, выделяя память для «резервного пула», чтобы можно было использовать её под выброс исключений, если malloc вдруг провалится.