Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Я рад приветствовать вас, уважаемые читатели!

Всю свою жизнь, как и многие из тех, кто задумывается о природе бытия, я пребываю в поисках ответов на фундаментальные вопросы: Что такое мир? Что такое "Я"? Какова природа реальности? Как всё это возникло? и т.д.

От природы я склонен к врожденному любопытству: я склонен наблюдать, аккумулировать эмпирический опыт и всячески пытаюсь осмыслить увиденное, чтобы явление не казалось мне случайным, а было предсказуемым. Случайность кажется мне дискомфортной, неконтролируемой, а отсутствие контроля с точки зрения предсказательной способности (моих ожиданий происходящего) - небезопасным. В какой-то мере, моё стремление познавать напрямую связано с ощущением комфортной безопасности.

В этом эмпирическом опыте всегда находилось место необъяснимому, и это совершенно нормально. В своих изысканиях на тему ответов на вопросы о том как я мыслю, я находил для себя дискомфортным тот факт, что процесс синтеза мысли не доступен нашему "Я", что мысли "возникают", словно из ниоткуда, и всё, что можно сказать об этом, это цепочка рассуждений вида: "Я" захотел представить себе решение, и оно возникло, - сразу или через какое-то время стремительного желания в поиске ответов на те или иные вопросы.

В качестве простого мысленного эксперимента я предлагал просто представить себе образ яблока, а затем задуматься над переходом из состояния до желания его вообразить, и после, когда мы наблюдаем готовый образ. Или, скажем, пример с летающим комаром рядом с нами, мы можем "слышать" и "видеть" в воображении его образ, то как он жужжит рядом с нами, но мы ничего не можем сказать о его траектории движения, количества взмахов крыльев или как-то еще охарактеризовать заранее его с точки зрения плана создаваемого образа и развивающихся событий на этой "сцене". В каком-то смысле, мы просто наблюдаем и исследуем уже готовое, что казалось мне всегда удивительным, словно наше "Я" не присутствует в самом процессе "приготовления".

И эта статья не является исключением. Я пришел к одной замечательной идее, а точнее эта идея появилась сама собой, как и все прочие, которой я хотел бы поделиться с вами.

Почему-то я считаю это нужным и важным? Не знаю. Мне кажется, что каким-то необъяснимым образом, для этой идеи сам факт публикации словно "эхолокация" - способ "ощутить" пространство вокруг себя для навигации среди эхо других сознаний.

Итак, приступим...

Работая с геоданными, я регулярно сталкиваюсь с одной и той же проблемой - обилие рутины. Форматы не совпадают, координаты «прыгают», отчёты приходится собирать вручную. Даже если речь идёт о небольшом проекте, половина времени уходит не на сам анализ, а на подготовку и приведение данных к нужному виду.

Я не раз писал об этом: «Python и нечеткое сопоставление: решение проблемы разнобоя в адресах» показывал, как автоматизировать проверку и выравнивание адресов; а в другой статье - «С бумаги на цифровую карту: генерация файла из таблицы для импорта на карту и геокодирование адресов с помощью Python» - речь шла о том, как ускорить перевод бумажных данных в цифровой формат.

И хотя Python и open source-инструменты здорово помогают, есть задачи, где одной только «самодельной автоматизации» недостаточно. Когда данных становится слишком много, когда к ним нужно дать доступ коллегам или когда важно наладить единый процесс - тут уже нужен сервер, который позволит и хранить, и обрабатывать, и публиковать информацию в удобном виде. Недавно обнаружил для себя NextGIS Web.

Почему локальные инструменты не спасают

QGIS и Python - мои помощники, и я искренне люблю их за гибкость. Вручную править пару шейп-файлов или написать скрипт для одноразовой конвертации - это легко. 

Но реальность большинства проектов другая: сотни файлов, регулярные партии данных от подрядчиков, ежедневные правки от полевых инженеров и требования выдавать отчёты руководству. В таких условиях «локальный» подход быстро превращается в набор костылей.

Более двух десятилетий назад Microsoft выпустила операционную систему, которую до сих пор многие IT-специалисты и энтузиасты вспоминают с особой теплотой. И имя ей — Windows 2000.

Для кого-то это была первая серьезная система, которую довелось администрировать. Для других — теплые воспоминания о школьном компьютерном классе.

В то время как пользователи домашних ОС постоянно мучались с синими экранами Windows 98 и мистическими ошибками Windows ME, эта система предлагала нечто революционное — стабильность. Она не просто стала спасательным кругом для бизнеса, но и заложила тот самый фундамент, на котором сегодня стоит современная «винда».

В этой статье будет рассказано об эмббедингах и методах работы с ними. Расскажу немного математики и приведу много примеров на Python.

Первым моим ПК был именно МК-88 в вариации МК-88.05.

МК-88 в практически максимальной вариации. Допустройствами служили монитор и дисковод.

Для начала, МК-88 вообще то был 100% совместимым с оригинальным IBM PC 51xx. Основное отличие - форм-фактор. Все порты, но пицца-бокс.

Единственное существенное отличие - процессор, который был чуть быстрее оригинала.

МК-88

Одноплатный клон Tandy-1000.

 Во-первых он не был одноплатным. МК-88 был двуплатным, где первая плата была аналогом МП, а вторая - клавиатурой и "чем-то большим". "Что-то большее" в основном представляло бесполезный сетевой адаптер. В вариации 04-05 это был контроллер внешних интерфейсов (2xCOM, dLPT, SMB).

PC+

От Tandy 1000 МК-88 заимствовал:

Кольца Барромео — это конструкция из трёх колец, обладающая интересным свойством: эти кольца не сцеплены попарно между собой, но полная конструкция из трёх колец неразделима. Ну или если перефразировать: вся конструкция неразделима, но если любое из колец магическим образом пропадает, то оставшиеся два можно разделить. Единственное известное мне практическое применение этих колец — использование в качестве логотипа пива Ballantine. В прошлом году в моей практике повстречался интересный алгоритмический баг, который у меня ассоциируется именно с этой конструкцией.

Данный обзор повествует о видимости созвездий в первый месяц осени 2025 года. Представленное в нем описание наиболее точно соотвествует ночи с 15 на 16 сентября, хотя в другие даты вид звёздного неба не будет иметь значительных отличий. В обзоре упомянуты лишь некоторые астрономические явления. Полный их список и разъяснения их смысла представлены в другой публикации: «Сентябрь 2025. Астрономический календарь». Предполагается, что читатель имеет представление о сторонах горизонта в собственной локации, и проводит наблюдения вдали от источников светового загрязнения, а погодные условия способствуют этому занятию. Выбранная автором широта места наблюдений соотвествует Московской — 56 градусов северной широты. Если Вы находитесь севернее или южнее в пределах 5 — 10 градусов от Московской широты, принципиальных различий между описанием и видом звёздного неба в вашей локации не будет. Для уточнения всегда можно использовать программу Stellarium — она распространяется свободно и легко устанавливается на большинство устройств. Географическая долгота места наблюдений принципиального значения не имеет

Перевод статьи Патрика Косса о том, как ИИ, edge-компьютинг, serverless и мультиоблачные стратегии меняют облачную инфраструктуру. Автор подчеркивает, что речь идет не о постепенной эволюции, а о настоящей трансформации, которая уже влияет на стратегию крупнейших компаний и задаёт новые правила игры.

Индустрия облачных вычислений переживает свой самый трансформационный период: интеграция искусственного интеллекта стимулирует беспрецедентный рост и меняет то, как компании подходят к цифровой инфраструктуре.

Новые данные показывают, что глобальные расходы на публичные облачные сервисы достигнут $723,4 млрд в 2025 году, что составляет рост на 21% по сравнению с $595,7 млрд в 2024 году.

Этот всплеск связан с тем, что всё больше организаций обращаются к облачным сервисам с поддержкой ИИ: уже 72% компаний используют платформы генеративного ИИ, и эта тенденция кардинально меняет распределение ресурсов и стратегические приоритеты в разных отраслях.

Помню, как на лекциях по космологии нам чётко объясняли: сначала образуются галактики, а уже в их центрах вырастают сверхмассивные черные дыры. Это была красивая, логичная картина.

Реальность оказалась куда страннее, и космический телескоп Джеймса Уэбба продолжает швырять нам сюрпризы прямо в лицо. Очередной из них ставит под сомнение всё, что мы думали о формировании галактик и черных дыр: объект QSO1, существующий вопреки каноническим моделям.

$199 за файл.

Не за программу. Не за базу данных. Даже не за документ с полезной информацией. За файл в несколько килобайт зашифрованного текста, который говорит браузеру "этот сайт действительно тот, за кого себя выдает".

В 2005 году именно столько стоил SSL-сертификат от VeriSign. Каждый год. За каждый домен. Без исключений.

Сегодня точно такую же безопасность, идентичное шифрование, то же доверие браузеров, ту же защиту - можно получить бесплатно. Установить за 30 секунд, так еще и продлевать автоматически.

Но вот, в чем мем: хостинг-компании до сих пор берут $50, $100, а то и $200 за "премиальные" SSL-сертификаты, которые работают абсолютно так же, как бесплатные.

Как целая индустрия продолжает драть деньги за то, что стало товаром широкого потребления и полностью автоматизировано?

Добро пожаловать в историю самого прибыльного развода в истории интернета. Развода настолько элегантного, так хорошо прорекламированного и так глубоко укоренившегося в хостинг-индустрии, что он продолжает печатать деньги даже после того, как все знают, что это развод.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим метод, который может стать для вас интересным инсайтом в стратегическом планировании разработки — Wardley Mapping.

Если кратко, Wardley Map — это схема, где мы располагаем все компоненты нашего продукта или системы в двух измерениях: по оси «ценность для пользователя» (вертикаль) и по оси «эволюция/зрелость» (горизонталь).

Массивы — это хлеб и масло PHP-разработчика. Мы используем их постоянно, но редко задумываемся, как они устроены внутри. А от этого устройства напрямую зависит скорость и память нашего приложения. Давайте разберемся.

Давайте развеем 3 мифа:

1.    Доступ к элементам массива всегда занимает одинаковое время.

2.    В PHP обычный и ассоциативный массивы – одно и то же.

3.    Использовать ссылку в foreach быстрее, чем просто итерироваться по элементам.

Представим ситуацию. Вы создали массив и одним и тем же оператором «$array[] = $value;» добавляете в него элементы. Ключи получаются последовательными: 0, 1, 2, 3, ... 9999. Последний ключ в массиве – 10000. Вы добавляете новый элемент с ключом 100000000. Вопрос: будет ли скорость добавления этого последнего элемента такой же, как у всех предыдущих?
Согласитесь, большинство даже не задумается об этом. И кажется, что не должно оно отличаться. Но раз такой вопрос написан, может все-таки отличается?
Откуда и какие появляются отличия разберем дальше. (Спойлер: у меня время добавления увеличилось в 2872 раза).

Массив — один из самых часто используемых типов в PHP. Понимание его внутренностей помогает:

Зачем вообще нужна дизайн-система? В первую очередь, для стабилизации и ускорения проектирования с разработкой. Затем — для унификации пользовательского опыта. Идея хорошая, однако иногда вместо этого мы просто получаем барьер на каждом шаге. Перекрасить кнопку? Согласование. Новый элемент или паттерн? Дизайн-комитет. А/В-тест? Сначала в ДС. 

Команда учится делать не «лучше», а «правильнее». Развитие продукта замирает, потому что «в системе так не принято». Это и есть ДС-тюрьма: удобно сторожам, плохо заключённым.

Этот текст 2014 года стал одним из первых образцов содержательной критики микросервисной архитектуры. Хотя с тех пор отрасль нашла решения для многих технических проблем, поднятых автором, его основные предостережения не утратили актуальности и по-прежнему заслуживают серьезного внимания.

Лето 2025 года стало переломным моментом в истории разработки софта: на смену «вайбкодингу» приходит агентное роевое программирование, способное за часы создавать то, что раньше занимало у команд недели. ИИ-агенты больше не играют роль экспериментального инструмента — они превращаются в полноценные команды разработчиков, способные проектировать, тестировать, защищать и запускать приложения в продакшен, меняя саму суть профессии программиста.

Подробнее о том, как почему «вайбкодинг» уступил место агентному роевому программированию в колонке основателя издания Venture Beat Мэтта Маршалла.

Я пользуюсь компьютерами с эпохи Windows 95 и всегда искал баланс между удобством, свободой и стабильностью. Мой выбор — лицензионное или бесплатное программное обеспечение. За годы я перепробовал множество операционных систем: от Windows до различных дистрибутивов Linux. В этой статье я расскажу, почему после долгих экспериментов я остановился на Pop!_OS от System76, какие у него плюсы и минусы, и как я адаптировал его под себя.

В русскоязычной части интернета отсутствуют исчерпывающие статьи про формат COMTRADE. Автором данной статьи предпринята попытка структурировать разрозненную информацию про данный формат и собрать её воедино. В данной статье представлена история развития формата COMTRADE, показано содержание актуальной версии стандарта, а также приведён пример использования данных файлов для тестирования релейной защиты с помощью среды вычислений и моделирования Engee. Данный материал может быть полезен как студентам, только начинающим изучать работу со стандартом COMTRADE, так и опытным инженерам для освежения знаний.

Наши родители не могли о таком и мечтать! 

Тебе исполняется 18 лет, получаешь права и уже можешь получить свою собственную машину на час или два, съездить погулять с друзьями или в ресторан с девушкой. 

Заплатив за это всего 10-15 ₽ за минуту. Но…

Так было, пока не упала маржинальность бизнеса на аренде авто. Выросла ключевая ставка, а цены на новые машины подскочили в 2 раза. 

Сегодня вместе с машиной ты можешь получить штраф от 20 000 ₽ до нескольких миллионов рублей.

Prompt Engineering все еще остается ключевым элементом в разработке приложений на базе LLM. По мере того как индустрия движется от экспериментов к созданию продуктов, возникает потребность в лучших практиках и проверенных паттернах, а чтобы находить их, лучшим методом является постоянный анализ существующих топовых решений.

В ходе масштабного исследования были проанализированы системные промпты из публичного репозитория https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools. Этот репозиторий представляет собой уникальную коллекцию самых современных prompts для ИИ-агентов. Моей целью было выявить общие подходы и, что особенно важно, скрытые паттерны, которые делают этих агентов по-настоящему работоспособными.

Причина заблуждений: автор этого документа также является соавтором реализаций ipnsort и driftsort, используемых в стандартной библиотеке Rust.

Сценарий

Компоненту ПО передаются данные для сортировки. Известно, что значения могут иметь низкую кардинальность. Несмотря на тип u64, способный хранить 264 уникальных значений, в данных наблюдается всего четыре уникальных значения. Учитывая такие серьёзные ограничения, разработчик может разумно решить использовать специализированную реализацию сортировки, а не ту, которая есть в библиотеке, потому что он знает о данных больше, чем способна знать обобщённая реализация.