Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этой статье я хочу поделиться своим опытом настройки подключения canbus модуля с контроллером MCP2515 к одноплатнику OrangePi 4 Pro. Дальнейшее описание основано на экспериментировании, общении с чат-ботами, и изучении руководства пользователя OrangePi_4_Pro_A733_User Manual_v1.4
Как известно в экосистеме Raspberry pi присутствует множество различных шилдов, и canbus не является исключением. На просторах сети достаточно статей на эту тему. Например здесь описано, как подружить MCP2515 CAN Bus Module с Raspberry pi zero. В нашем случае эта статья также будет полезной. Orange pi как и Raspberry GPIO оперируют 3.3V. А на MCP2515-модуле находится трансивер TJA1050, которому нужно подавать 5V. Есть уже готовые решения, но мы не ищем легкого пути, иначе бы и эта статья не появилась бы. Но основная проблема интеграции canbus-контроллера с OrangePi 4 Pro кроется в отсутствии скомпилированных драйверов для canbus в Orange pi OS для чипа Allwinner A733.
Доступно про протокол CAN можно почитать, например, в этой статье или более основательно в стандарте ИСО 11898-1.

Ранее я писал цикл статей: первая, вторая, третья, четвертая. В этой я бы хотел порассуждать на тему безопасности сети SD-WAN в рамках услуги «сеть по подписке».

Подписочная модель предоставления сети подразумевает нулевые затраты (CAPEX) на оборудование. Сеть предоставляется «под ключ» как сервис (или, другими словами, 100% OPEX), все необходимое оборудование доставляется на площадку заказчика в рабочем и настроенном состоянии в «аренду». Бизнес получает рабочую транспортную сеть на удаленных площадках с заданным SLA без необходимости капитальных затрат, найма персонала и прочего.

Когда заходит речь о выборе варианта внедрения решения SD-WAN: как сервис (SaaS) или «все у себя» (On-prem), я иногда слышу фразу: «сервис – это не безопасно». В данной статье я хотел бы порассуждать на тему безопасности сервисной модели SD-WAN в целом и решения от Касперского SD-WAN в частности.

Сразу говорю, что я не прошел ни одного сложного модпака Minecraft, делал лишь попытки, которые далеко не заходили. Более того, в самом Minecraft я не убивал эндер-дракона, хотя играю уже свыше 10 лет (дел у меня там хватало и без эндер-дракона).

Невзирая на всё вышеперечисленное, у меня зародилась мысль о универсальной системе прохождения сложных сборок Minecraft, и я эту мысль так или иначе воплощу. За процессом воплощения вы можете наблюдать в следующих моих постах.

Теперь приступлю к изложению своей теории.

У меня небольшой телеграм-канал - около 2 200 подписчиков. Без ботов, без гивов, живая аудитория по профессиональной теме диджитал-маркетинга и аналитики, в которой я варюсь уже около 14 лет. Канал рос органически, и долгое время я относился к нему как к блогу, а не как к активу. Рекламу напрямую я никогда не продавал. Не потому что «я выше этого», а потому что банально не хотелось превращать хобби в отдел продаж. Все откладывал в режим «когда-нибудь займусь». Максимум оказывал платные консультации по маркетингу. Классическая прокрастинация владельца небольшого канала: вроде бы аудитория уже есть, но до монетизации руки не доходят.

Триггером стал рост интереса к рекламе в Telegram в целом. Площадка давно перестала быть просто мессенджером. Плюс в очередном поиске информации для канала набрел на возможность подключать каналы к Рекламной сети Яндекса.

Мне стало интересно проверить гипотезу: можно ли масштабировать доход без ручных договоренностей, менеджеров и бесконечных «а можно скидочку?».

Tarantool – это in-memory СУБД с открытым исходным кодом, разрабатываемая VK Tech. Существует два способа разработки приложений для Tarantool. Как и к большинству СУБД, к Tarantool можно подключаться из внешнего приложения по TCP/IP. С этой целью для многих популярных языков программирования (включая Go, Python, C#, С++, Java и др.) разработаны соответствующие коннекторы. Это – первый способ.

Кроме этого, Tarantool обладает замечательной особенностью: он позволяет запускать бизнес-логику на встроенном сервере приложений. В этом случае пользовательский код исполняется в одном адресном пространстве с данными, что обеспечивает высокое быстродействие. Это – второй способ.

Если мы ведем разработку для встроенного сервера приложений Tarantool, то выбор языков программирования более ограничен. Основным языком программирования, в этом случае, является Lua. Также, часть логики может быть реализована на C/C++. Но набор доступных языков расширяется. Например, с некоторого времени, поддерживается Rust. Помимо этого, Tarantool может выполнять Wasm-приложения. Скоро код библиотеки для разработки на Wasm будет открыт.

Tarantool – высокопроизводительная СУБД, часто используемая для построения highload-систем. Какой из вариантов разработки позволяет достичь максимального быстродействия (которое в таких системах будет не лишним)? В настоящей статье я хотел бы рассмотреть возможные способы вызова C-кода из Lua/LuaJIT/Tarantool (в режиме сервера приложений) и то, как это может ускорить и без того быструю СУБД.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Колодяжный, я разрабатываю системы хранения данных в YADRO. Это третья, заключительная часть моего цикла о паттернах C++, которые я применяю для решения задач машинного обучения, а вы можете использовать и в другой работе. В этой статье поговорим, как построить вычислительные графы и реализовать обратное распространение ошибки без сложных иерархий классов, с помощью лямбда-функций и стандартной библиотеки.

В конце материала я сравнил свой подход с вариантом PyTorch и оставил ссылки на полезные материалы, в том числе на предыдущие части цикла.

Авторы:

Асреев Артём, Архитектор ИБ
Королев Евгений, Аналитик ИБ

В 2025 году концепция «периметр защищён — данные в безопасности» окончательно умерла. Конфиденциальные данные, за которыми охотятся злоумышленники, теперь повсюду: в облаках, в мессенджерах, в руках подрядчиков и внутри нейросетей. Если вы не контролируете, кто, как и зачем обращается к вашим файлам внутри инфраструктуры, вы не просто рискуете – вы уже в очереди на пополнение печальной статистики. Отчёт Verizon DBIR 2025 показывает, что атака начинается не с обхода периметровых средств защиты, а с использования уже выданных прав доступа.

На практике конфиденциальные данные хранятся в различных форматах и в самых неожиданных местах, от фотографии паспорта на файловой шаре до yaml-конфигов средств защиты на общедоступной странице корпоративной базы знаний.

Всем привет! Меня зовут Стас, я работаю в Контуре в проекте Экстерн, и параллельно с основными обязанностями занимаюсь тем, что обучаю стажёров — уже состоявшихся разработчиков (не только программистов) и студентов. Учатся они у меня разным вещам, относящимся к процессу создания ПО, уже больше 7 лет.

Раньше мне в голову не приходил вопрос — зачем я учу людей? Что получаю от этого? Если для обучаемого (будь то студент в университете, стажёр на работе или опытный разработчик на мастер-классе) профит более-менее ясен (и то, зависит от качества обучения), то что это даёт мне как преподавателю, рассказчику, эксперту? Более того, почему компания не против такой моей активности, а наоборот, даже поощряет её? 

Теперь я серьёзно задумался об этом и расскажу в статье.

Много лет назад лауреат Филдсовской премии предложил дерзкую программу, которая могла изменить подход к одной из главных проблем алгебраической геометрии. Многие считали её слишком амбициозной.

В августе 2025 года группа математиков объявила, что решение найдено — причём с опорой на идеи из теории струн. Работа уже вызвала восторг и скепсис одновременно. Теперь математическому сообществу предстоит понять, действительно ли решение работает.

Если вы уже используете Битрикс24, но вручную анализируете сделки через фильтры и стандартные отчеты, то теряете скорость и масштаб аналитики. В статье рассказываю, как встроенный BI-конструктор помогает собирать кастомные метрики без подключения внешних BI-платформ.

Привет, Habr!

Я — Оля, продуктовый дизайнер в Lenta tech («Группа Лента»). В команде Growth отвечаю за привлечение новых пользователей и развитие омниканальных сценариев в «Онлайне». Вместе с командой нашей задачей было превратить приложение из сервиса для заказа продуктов на неделю в единое омни-приложение, которое закрывает другие покупательские сценарии: повседневные покупки с быстрой доставкой, эконом-формат, товары для животных и алкоголь (в самовывозе). В статье расскажу, что мы сделали в этом направлении, с какими сложностями столкнулись и какие результаты получили.

К метрикам можно относиться по-разному. С одной стороны, хороший автор буквально кончиками пальцев чувствует, зайдёт ли статья или нет, с другой — показатели помогают сравнить себя не только с другими авторами, но и с самим собой в разных темах, в разное время, с разным опытом. И если рейтинг или карма скорее заставляют соревноваться и нервничать (да, даже нас!), то дочтения и доскроллы — повод проанализировать, понять свою аудиторию и порассуждать. Простые, вроде бы, показатели, но в них не всё однозначно. А главное, в последнее время дочтения стали новым священным граалем Хабра: на митапах, встречах, в чатах и в личке авторы спрашивают, как улучшить статью, чтобы её вот обязательно-обязательно все дочитали. А зачем это нужно и нужно ли?

Тема автономных агентов переживает бурный рост. Возможность делегировать AI не просто генерацию текста, а полноценное выполнение задач — от написания кода до управления сервером — выглядит заманчиво. OpenClaw (ранее известный как Moltbot) к началу 2026 года стал де-факто стандартом в этой индустрии, предоставляя мощный инструментарий для создания цифровых сотрудников.

Однако за удобством скрываются риски. Предоставляя модели доступ к консоли и файловой системе, мы фактически передаем управление "черному ящику". В этой статье мы разберем подход к развертыванию OpenClaw, который минимизирует риски: использование изолированной среды, контейнеризация и контроль доступа.

Как рождаются финтех продукты в условиях регуляторики, импортозамещения и вечного дефицита сеньоров, и почему всё держится на одном человеке, который одновременно технарь, наставник и дипломат?

В ИТ среде финтех компаний давно не редкость услышать: «мы перешли на стримы». Но за этим модным словом скрывается не просто перестановка людей по полочкам. Это попытка совместить несовместимое: скорость стартапа, надёжность инфраструктуры и строгость регулятора. И в эпицентре этого сложного баланса — ИТ лидер команды. Он не Scrum Master, не техлид и не просто менеджер проекта. Он — операционный центр кросс функциональной команды. Тот, кто превращает бизнес идею в рабочий продукт, а хаос требований — в стабильный поток доставки.

Расскажу, как это работает изнутри, на примере реальных процессов в крупной российской финтех компании, где стримы — не «buzzword», а повседневная реальность.

Протестировали 585 объявлений и 119 каналов в разгар зимнего сезона, внутри подробности и результаты за месяц

Реддит и Хабр забиты историями о том, как кто-то «написал приложение за вечер с помощью ChatGPT, вообще не зная программирования». Маркетологи называют это вайбкодингом — ты просто описываешь свои намерения, а ИИ выдает готовый продукт.

Я проверил, и вот мой спойлер: на масштабе чуть большем, чем программа на 500 строк, это не работает.

Август 2025 года. Мне понадобилась утилита со сложной логикой: конвертер выгрузок Telegram (JSON) в чистый текст для LLM. Проект десктопный, с GUI, графиками и парсингом. Вместо того чтобы писать код руками, я провел эксперимент: стать техлидом для связки актуальных на тот момент моделей (Claude 4.0 + Gemini 2.5 + Cursor).

Я заранее дал им архитектуру. Они собрали первый MVP. А затем, чтобы этот «MVP» (нет) не сложился как карточный домик через неделю, мне пришлось четырежды инициировать глобальный рефакторинг, потратить 40 часов на борьбу с галлюцинациями вокруг Matplotlib и разгребать цикличные зависимости.

Эта статья — рефлексия и разбор полётов. Это история о том, почему в 2026 году главный навык инженера — это умение видеть деревья за лесом и вовремя сказать ИИ: «Нет, твоя архитектура никуда не годится, всё переделываем».

Будущее наступило. Системная интеграция решений, основанных на  искусственном интеллекте в процессы государственного управления началась и набирает темп. Сегодня это уже не просто дорожные карты, а конкретные проекты и нормативные инициативы. Переход от цифровизации к интеллектуализации госсектора становится одной из ключевых тем государственной IT-повестки.

Привет, Хабр! Эта статья написана по мотивам доклада реверс-инженера Дмитрия Ильина для прикладной конференции по Data Sience Ai Conf 2025. В нём Дмитрий рассказывает о своём многолетнем хобби, которое родилось на стыке реверс-инжиниринга, софта и железа. Это проект OpenIPC, где IPC — это аббревиатура от IP-камера. Изначально он задумывался как специализированный дистрибутив Linux для IP-камер, но со временем превратился в большое комьюнити любителей опенсорса, каждый из которых является носителем уникального кусочка знаний.

Это будет материал из двух частей. В первой Дмитрий объясняет, как работать с видеоаналитикой, какие есть проблемы  в области Computer Vision и какие нестандартные решения можно найти сегодня.

Наверняка после первой части вы думали: «Ну всё, uv настроили, сейчас быстренько накидаем хэндлеров в main.py и запустим».

Не тут-то было! Мы пойдем по «взрослому» пути и начнем сразу с хардкора — с архитектуры проекта. Почему? Потому что хороший дом начинается не с поклейки обоев, а с надежного фундамента и подробного чертежа. Если мы пропустим этот этап сейчас, через месяц разработки наш проект превратится в запутанный клубок кода, который страшно трогать.

Привет, Хабр!

Продолжаем рассказывать, как построить отказоустойчивую связку на кластере MySQL.

Краткое содержание первой серии части (гиперссылка) нашего мануала:

мы развернули двухузловой кластер MySQL с асинхронной репликацией по GTID, улучшенной полу-синхронностью, и добавили два уровня отказоустойчивости: на уровне сервиса IP и роли БД.

Теперь пришло время рассмотреть, как происходит отказоустойчивое переключение пошагово в разных сценариях.