Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Подробный гайд, как сделать видео с танцем через Kling Motion Control 3.0. Разбираем точный перенос движения с видео на любую фотографию без сложного софта.

Обнаруженный в змеях метаболит подавляет аппетит у мышей.

Исследователи из Университета Колорадо в Боулдере обнаружили в крови питонов метаболит, который подавляет аппетит и может объяснить, как змеи контролируют питание после огромных порций пищи, при этом сохраняя здоровый метаболизм.

Это исследование, проведенное совместно с учеными из Стэнфордского и Бейлорского университетов, может послужить основой для разработки новых методов лечения ожирения, способствующих насыщению без тошноты и потери мышечной массы, которые могут сопровождать прием существующих лекарств.

Результаты исследования опубликованы 19 марта в журнале Natural Metabolism.

Статья рассказывает о внедрении автоматизированных тестов для CROSSOUT.

В статье описан процесс создания тестового окружения и обоснован выбор инструментов, которые позволили нам справиться с требованиями проекта.

Триумфальный успех покорения Северного полюса на дирижабле «Норвегия» впечатлил весь мир и особенно итальянцев. Умберто Нобиле вскоре после возвращения начал подготовку новой полярной экспедиции на дирижабле, уже сугубо итальянской и подчёркнуто научной. Новый N-4 назвали «Италия» и достроили целенаправленно под полёты в условиях Крайнего севера. Экспедиция поначалу шла вполне успешно — но в очередной раз очередной воздушный корабль угодил в погодные условия, которые не смог пережить. За самым известным крушением дирижабля после гибели «Гинденбурга» началась крупнейшая в истории полярная спасательная операция.

Иногда возникает странное ощущение: железо стало безумно быстрым, процессоры научились выполнять миллиарды операций в секунду, памяти стало больше, чем раньше было дискового пространства. Но почему-то программы всё равно тормозят. Открываешь простой веб-интерфейс — и ноутбук начинает шуметь вентиляторами. Запускаешь приложение для заметок — и оно ест полгигабайта RAM. Я долго думал, откуда это ощущение. Потом начал копаться: читать дизассемблер, смотреть профилировщики, запускать микробенчмарки. И постепенно стало понятно, что дело не в железе. Дело в том, как мы пишем код.

Предлагаю поговорить о кэше процессора, о том, сколько стоит случайный доступ к памяти, о том, как CPU исполняет ваш цикл.

Простой вопрос, который разделяет инженеров и «операторов фреймворков»

Дисклеймер для опытных: если вы знаете ответ – внутри реальный кейс, как этот баг сломал мой паспорт в проде, и история с собеседования, от которой хочется плакать.

Linux (и когда то в далеком прошлом FreeBSD) как рабочую станцию я начинал использовать где то в 2002-2003 годах. Двигало мною и любопытство исследователя, и желание лучше освоить эти системы, и некоторая гордость (неТАкизм), а также желание быть не хуже сокурсников, которые уже умели что то ставить и настраивать.

Любой комп, неттоп, ноутбук, что попадал мне в руки, обязательно на какой то период был подвергнут установке той или иной версии Linux, тратилось изрядное количество часов на подбор нужного на тот момент программного обеспечения, браузеры настраивались на почту, синхронизацию паролей и вкладок, VPN подключения, RDP коннекты и т.п.

Тем не менее, я не оставался на Linux навсегда (хотя периоды были до пары лет). Рано или поздно мне приходилось либо ставить Windows как вторую ОС, либо запускать ее в виртуальной машине.

В начале года я снова, в который раз, поставил на рабочий ПК свежий Linux (в этот раз ALT Linux Workstation 11, KDE Edition) – и спустя почти 3 месяца меня прям «распирает» консолидировать ВЕСЬ прошлый опыт и сделать для себя некоторые выводы.

То что с Википедией что-то не так, признают многие. Но что именно не так? Как до этого дошли? Что нужно изменить, чтоб стало "так"? Как запустить реформы? На эти вопросы отвечает сооснователь Википедии Ларри Сэнг в отдельном интервью. Интервью получилось большим, вопросы в нем обсуждаются всякие, от погоды до законов США и ядерного апокалипсиса. Но, поскольку мы на Habr, предлагаю в данной статье ограничить вопросы для обсуждения следующими тремя темами:

В этой подборке несколько новых устройств разного уровня. Есть компактные платы на CM5 и RK3588 с упором на сеть и простые задачи. А есть мини-ПК на Strix Halo и Panther Lake с поддержкой до 128 ГБ памяти, быстрыми накопителями и встроенными ИИ-ускорителями. По этим моделям хорошо видно, насколько разными сейчас делают компактные системы: от базовых до вполне производительных конфигураций. Что ж, поехали!

В соцсетях постоянно делятся сетапами рабочих мест и обсуждают, что действительно удобно, а что выглядит красиво только на фото или в залетевшем рилсе.

Я Саша, работаю техническим лидером в Cloud.ru уже три года, большую часть — на удаленке. Поэтому очень пекусь о своем домашнем офисе и рабочем столе. И когда натыкаюсь на интересные штуки в интернете, у друзей или коллег, то сохраняю их себе в заметки. Решил собрать самые полезные, на мой взгляд, варианты и поделиться в статье. Добавил реальный опыт использования, цены и ссылки. Enjoy.

Трансформерная архитектура достигла потолка. Не по нашему мнению, по данным HEC Paris, Nature, arXiv и самих создателей frontier-моделей.
Фундаментальные ограничения архитектуры (квадратичная сложность, неспособность к композициональному рассуждению, отсутствие рекурсии) не решаются увеличением параметров. В этой статье мы разбираем, почему трансформер - это локальный максимум, какие архитектурные альтернативы уже показывают результаты, и почему следующий прорыв в AI - смена вычислительной парадигмы.

Привет, это команда Яндекс Практикума. Сегодня поговорим про то, как погружаться в профессии DE, ML, CV, NLP так, чтобы с одной стороны, получить основательный теоретический фундамент, а с другой — освоить навыки, которых ждут работодатели. Очевидный спойлер: нужно прокачивать теоретическую базу и параллельно много практиковаться — про практику отдельно расскажем на примере учебного проекта в онлайн-магистратуре НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом «Специалист по работе с данными и применению ИИ».

Миф про O(1)

Говорят, что хэш-таблицы обеспечивают поиск за O(1) — константное время, вне зависимости от размера. В теории они идеальны.

На практике я сталкивался с тем, что производительность хэш-таблиц оказывалась ниже, чем у линейного поиска по массиву.

Я оптимизировал таблицу символов для компилятора. Таблица символов использовала хэш-таблицу с 1024 бакетами, и у нас было примерно 500 символов. Расчёты выглядели отлично: средний размер бакета = 500/1024 ≈ 0,5, поэтому большинство операций поиска должно выполняться за один запрос.

Но профилировщик рассказал иную историю...

Многие начинающие авторы часто переживают, что не смогут найти свой собственный стиль, останутся копией копий и затеряются в потоке одинаковых произведений. Справиться с такими страхами порой тяжело, но можно. 

Привет! Меня зовут Алиса, я преподаю писательское мастерство и много помогаю начинающим авторам. Для этого я обращаюсь к работам мастеров слова, особенно по вопросам формирования индивидуального авторского стиля (идиостиля). Чаще всего к лекциям известного фантаста Дэна Симмонса из цикла «Пиши хорошо». 

Симмонс подходил к писательству как филолог: он анализировал язык, ритм предложений, структуру. Но помимо прикладной стороны текста он исследовал также творческий процесс в целом и размышлял, как формируется личность писателя.

В этой статье я собрала только те писательские техники из его лекций, которые помогут вам проявить свой идиостиль, а кроме того, разберу стиль самого Симмонса на примере его романа «Гиперион» и по тем же критериям, которые он предлагает в своих лекциях. 

Этот текст — дань уважения Симмонсу. Надеюсь, он будет интересен как поклонникам его прозы, так и тем, кто работает с текстом и хочет глубже понять, как создать свой неповторимый и запоминаемый стиль письма.

Развитие LLM значительно изменило процесс разработки ПО. Однако, если присмотреться к тому, как разработчики на самом деле используют эти инструменты, картина оказывается весьма разнообразной. Одни применяют ИИ как продвинутое автодополнение, другие ожидают, что он создаст целое приложение по одному промпту.

Чтобы систематизировать подходы к ИИ-программированию, воспользуемся простой моделью. Вместо того чтобы воспринимать "кодинг с ИИ" как единый монолитный процесс, мы можем отобразить его на матрице 2×2, основанной на двух ключевых осях:

Вовлеченность человека в код: Пишете ли вы код вручную (читаете, редактируете и проводите код-ревью) или работа с ним полностью делегирована LLM.

Метод валидации: Проходит ли проверка результатов неформально (покликать в приложении, оценить интерфейс на глаз, убедиться, что вроде работает) или формально (автотесты, проверка типов, строгие спецификации).

Хорошие инструменты для отладки встраиваемого ПО микроконтроллеров давно стали делом привычным. Возможности таких инструментов определяются как архитектурой ядра, так и выбором отладчика. Рассмотрим три понятия: DAP (Debug access port), ITM (Instrumentation Trace Macrocell) и RTT (Real-Time Transfer). Всё это «механизмы» позволяющие выводить отладочную информацию в том или ином виде. DAP – это аппаратный блок, который дает доступ к шинам и ядру микроконтроллера. ITM – это специальный блок внутри Cortex-M (начиная с M3 и выше), предназначенный для сообщений с минимальными потерями времени. RTT – технология компании SEGGER, построенная на использовании кольцевого буфера внутри RAM. Именно о ней и пойдет речь в публикации.

У вас есть вещь, которой почти не пользуетесь. Фотоаппарат, перфоратор, палатка. Или — если масштаб другой — экскаватор, который простаивает между объектами.
Продать или сдавать в аренду? Большинство решает на интуиции. Мы решили посчитать.
Фотоаппарат за 80 000 рублей: продажа даст 50 000 прямо сейчас. Аренда по 900 рублей в сутки при загрузке 40 дней в год — 36 000 рублей, и камера остаётся у вас. Через полтора года аренда выгоднее.
Детская коляска: всё наоборот — продать быстрее и выгоднее.
Разбираем формулу выбора на четырёх конкретных примерах — от бытовых вещей до строительной техники.

Дизайн-токены — это язык, понятный как дизайнерам, так и разработчикам. Без него продукт получается разрозненным и неповоротливым. Токены и правильный нейминг помогают создавать новые разделы быстрее, а дизайнерам больше думать о сценариях и создавать визуал в рамках продукта, а не заниматься рутиной.

Если в вашем коде и макетах до сих пор живут значения типа #0055FF — вы копите технический долг, ведь если понадобится изменить этот цвет на другой, придется менять и все компоненты, где используется это значение. А про разные темы вообще можете забыть...

В конце статьи будут ссылки на доп. материалы из реальных дизайн-систем, откуда я брал информацию.

В стартапе на стадии Pre-Seed/Seed вы либо фанатично считаете деньги, либо умираете. В RankCaster AI мы уперлись в классическую ловушку масштабирования: больше фич = больше людей в QA = раздутый COGS и медленные релизы.

Регрессионный анализ каждого апдейта занимал до 48 часов ручного труда. Мы решили, что платить за «прокликивание» дашбордов в 2026 году — это грех, и собрали автономного AI-агента, который делает это лучше человека.

Запуск современных Text-to-Video моделей локально — задача не для слабонервных. Когда китайские исследователи из PKU-YuanGroup выложили в open-source свою модель Open-Sora-Plan, энтузиасты бросились её тестировать. Но есть нюанс: оригинальный пайплайн рассчитан на кластеры уровня H100/A100. Веса модели в полном разрешении занимают десятки гигабайт.

Моя цель заключалась в том, чтобы запустить инференс Open-Sora-Plan (v1.3.0) в спартанских условиях — на абсолютно бесплатном инстансе Google Colab с видеокартой NVIDIA T4 (15 ГБ VRAM, архитектура Turing 2018 года) и 12.7 ГБ системной ОЗУ.

Спойлер: скрипт отработал от начала и до конца без OOM (Out of Memory). Но для этого нам пришлось вскрывать исходники, бороться с аппаратными лимитами GPU и в прямом смысле делать нейросети математическую «лоботомию».