Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

3 декабря умножьте ваши планы на ноль, потому что в Санкт-Петербурге пройдет митап для разработчиков на С++. Встречаемся в Loft Hall на Арсенальной набережной и онлайн.

Эксперты из YADRO и Синтакора расскажут:

— как провести зануление блока памяти;
— как устроено множественное и виртуальное наследование;
— так ли просты тривиальные тейты.

После докладов оставайтесь на постерную сессию — интерактивный формат, в рамках которого можно представить свой технический проект и найти единомышленников.

✍️ Регистрация открыта, места в зале еще есть. Ждем ваши заявки!

В этой статье я расскажу, как в одиночку за 3 месяца спроектировал, обучил и довёл до промышленной эксплуатации систему определения прихватов бурильной колонны. Кода и весов моделей здесь не будет из-за NDA, но я подробно разберу физику предметной области, жёсткие ограничения объекта, реальный факап с железом перед запуском и архитектурные компромиссы, благодаря которым софт прямо сейчас работает на 5 реальных скважинах.

После статей про напыление рентгеновского зеркала с помощью LLM и локальную Qwen 3.8 в роли оператора возникал вопрос: как проверить агента на управлении вакуумной установкой, если нет ни самой установки, ни ПЛК? Мы выложили под лицензией Apache-2.0 пакет APS Control Community — нашу рабочую программу управления напылением, физический эмулятор оборудования и сервер MCP.

Программа работает на обычном ПК с Windows и не требует прав администратора. В комплекте идут три конфигурации: простая камера с двумя магнетронами (Sputter), установка со шлюзом загрузки из нашей прошлой статьи (ADS) и четырёхкамерный кластер с транспортным роботом (Cluster). Управлять клапанами и запускать рецепты можно вручную из окна оператора, а можно подключить через MCP локальную модель или Claude Code.

Иногда возникает необходимость добавить в существующую аппаратную систему новый узел для выполнения какой-то примитивной задачи. При этом сама шина и архитектура уже устоялись и достаточно "жирные" в части функционала.

Таким образом, поддержать базовый минимум как-то надо, и в то же время на мощный чип тратиться жалко. Сегодня попробуем решить эту проблему, затолкав в копеечный микроконтроллер совсем не копеечный функционал.

Команда Rust рада сообщить о новой версии языка — 1.100.0. Rust — это язык программирования, позволяющий каждому создавать надёжное и эффективное программное обеспечение.

Если у вас есть предыдущая версия Rust, установленная через rustup, то для обновления до версии 1.100.0 вам достаточно выполнить команду:

$ rustup update stable

Если у вас ещё не установлен rustup, вы можете установить его с соответствующей страницы нашего веб-сайта, а также посмотреть подробные примечания к релизу 1.100.0.

Если вы хотите помочь нам протестировать будущие релизы, вы можете использовать канал beta (rustup default beta) или nightly (rustup default nightly). Пожалуйста, сообщайте обо всех встреченных вами ошибках!

AI-инженер должен сегодня уметь работать как с абсурдом, так и уметь выявлять нонсенс как место, где вероятнее всего могут обитать новые смыслы. Т.е. современный AI-инженер должен быть всегда начеку (а это тоже навык) и обозревая предметную область, уметь высказываться об этой предметной области по-разному, обнаруживая связи и проверяя ИИ-машину как на тривиальности, так и абсурд, и нонсенс.

Именно здесь и лежит основание того навыка, которым должен обладать современный AI-инженер. Кроме, конечно, навыка формализации высказываний на естественном языке (промптов) и отличия скиллов от хуков. 

Это значит, что современный AI-инженер должен обладать философским знанием, знанием аналитической философии, эпистемологии, гносеологии и теории познания.

Что произойдет, если разрешить узлам использовать swap на быстрых локальных NVMe SSD? Авторы с kubernetes.io провели эксперимент сразу в трех группах нагрузок — сборке ядра Linux, браузерных песочницах и изолированных Python-сессиях.

Как это помогло увеличить плотность размещения до х3 Python-песочниц на одном узле — в переводе. Плюс несколько моих комментариев.

Мне регулярно нужно озвучивать русский текст, а онлайн-сервисы с бесплатным лимитом знаков и подпиской после него надоели. Нейросетевой синтез речи давно спокойно крутится на домашней видеокарте, поэтому я собрал вокруг него оболочку: окно на tkinter, в котором есть три движка, Silero, голоса Microsoft Edge и клонирование голоса (XTTS-v2 и F5-TTS). Назвал Glasvo. Код открыт, MIT: https://github.com/OlegChe77/glasvo .

С вопросом о работе или карьере люди обычно идут к тому, кто уже бывал в похожей ситуации и знает ответ. Сейчас же эту роль все чаще исполняет искусственный интеллект. Стартап SuperMe собрал сеть ИИ-профилей, созданных на основе знаний реальных специалистов. Вы задаете вопрос, и к чату присоединяются сразу несколько таких профилей, чтобы на него ответить. Сервису нужны и пользователи, и эксперты, готовые делиться опытом. Чтобы набрать больше тех и других, стартап объявил о венчурном раунде на 20 млн долларов. 

Некоторые сотрудники Nvidia призывают восстановить в своих должностях Дженсена Хуанга, пишет Wired. Ранее компания отправила в отставку Хуанга с постов президента, генерального директора и члена совета директоров из‑за романтических отношений с руководительницей сингапурской компании Megaspeed в сфере дата‑центров Элис Хуан или Хуан Хе, заподозренной американскими властями в шпионаже.

Нейросети скоро полностью заменят человека в IT! Вакансий для «кожаных мешков» уже почти не осталось! Гипс снимают! Клиент уезжает! Эти тезисы за последний год успели превратиться в универсальное объяснение происходящего в околокомпьютерной сфере. Нейросети пишут код, находят ошибки, генерируют документацию и даже проектируют архитектуру приложений. Казалось бы, до полной автоматизации разработки осталось совсем чуть-чуть. А что насчет тестирования? Неужели и здесь человек скоро окажется лишним?

Это помощник команды или удобный способ для начальства контролировать сотрудников?

Claude Meetings собирает документы и задачи прямо во время созвона. Мне как менеджеру нравится готовый результат «из коробки». Разбираю возможности сервиса и предлагаю обсудить, как такой участник изменит наши рабочие встречи.

Терминальный просмотрщик журнала systemd от первого коммита до версии 0.13.1: весь код пишет Claude, а автор ставит задачи и читает

Это продолжение статьи «Turbo Vision спустя 36 лет: нормальный интерфейс для journald».

Три недели назад, 23 октября, в репозитории cyanide-burnout/TurboJedi появился первый коммит: «TurboJedi: Turbo Vision viewer of the systemd journal», чуть меньше пяти тысяч строк. Уже на следующий день вышла 0.1: окна журнала с фильтрами, уровнями и колонками, подсветка по правилам grc, переход ко времени. Название расшифровывается как Turbo Journald Interface, J[e]DI.

С тех пор набралось почти сто коммитов и два десятка тегов, последняя версия — 0.13.1. В Source/ сейчас больше десяти тысяч строк C++, на GitHub — четыре десятка звёзд. Каждый релиз собирается в 23 пакета под двенадцать версий дистрибутивов. Ещё четыре pull request ушли в сам Turbo Vision.

Говорят, оценить ресторан можно по его туалету. Чистота и комфорт в нём дают полное представление о заведении. Есть ли такой «туалет» у человека?

Конечно есть. Общение с официантами и уборщиками показывает внутреннюю изнанку без фильтров приличия. Человек с гнилым характером внезапно видит красную тряпку с надписью «юридически ты прав, ты же клиент, который платит».

Мы небольшая студия, делаем экономическую стратегию про IT-компанию на Godot 4. Для соцсетей нужно много коротких вертикальных роликов, а монтировать каждый руками долго и скучно. В итоге собрали конвейер: игра сама разыгрывает сцену и пишет видео, а скрипт на Python монтирует из этого шортс с подписями, голосом, музыкой и обложкой. Один ролик собирается примерно за минуту, сейчас их 64. Расскажу, как это устроено и на какие грабли наступили.

Сразу к делу. Если вы открыли эту статью, потому что искали гайд “Теорема Байеса за 5 минут”, шпаргалку для прохождения собеседования или надеетесь увидеть очередной стерильный пример про “редкую болезнь и тест с точностью 99%” — вам не сюда. Закрывайте вкладку, берегите глаза, время и карму. Материал плотный, требует включения головы и не предполагает легкого чтения.

Если вы остались, значит, вы уже сталкивались с тем, что в реальной аналитике и бизнесе знание формулы наизусть не стоит ничего.

В интернете 90% обучающих материалов по Байесу сводятся к двум крайностям. Первая - сухая академическая нудятина с вероятностными пространствами, которую невозможно применить на практике. Вторая - крайнее упрощение, где автор дает готовые проценты “из вакуума”, а от вас требуется лишь механически разделить числитель на знаменатель.

Оба подхода формируют опасную иллюзию: кажется, что Байес - это просто калькулятор. Но в реальной работе, когда вы сталкиваетесь с живыми, зашумленными данными, никто не выдает вам готовые “Правдоподобия” на блюдечке. Главная сложность заключается не в арифметике, а в методологии: как сформулировать гипотезу, откуда брать цифры и, самое главное, как правильно “нарезать” выборку.

В этой статье мы не будем зубрить формулу. Вместо этого мы разберем:

Почему если у вас есть SQL таблица со статистикой - теорема Байеса вам, скорее всего, не нужна.

Как смена базовой выборки меняет управленческое решение с минуса на плюс (разберем на примерах покупки подержанного авто, контроля качества на производстве и фильтрации B2B-лидов).

Где аналитики фатально путают и и как не стать жертвой “эффекта маскировки” в реальных данных.

Жесткий чек-лист из трех пунктов, который нужно прогнать в голове, прежде чем подставлять первые цифры в формулу.

Статья написана для тех, кто хочет научиться принимать решения на основе данных, а не просто красиво цитировать учебники. Если вы готовы копнуть глубже механического подсчета дробей - добро пожаловать под кат.

Мак мне принёс партнёр полгода назад, поделился, сказал, что сейчас такой использует под Claude. Я сначала не совсем понял, зачем именно Мак мне под Claude, когда есть какой-нибудь VPS, например. И начал его тестировать, зарегистрировал, причём специально сразу на заграничный европейский App Store.

Он какое-то время просто стоял в офисе, пылился. Я как-то не находил ему применения. То мы поставили на него сервер для видеонаблюдения, то ещё что-то. Сколько он стоил? Что-то порядка 60 тысяч, мне кажется, на то время 60 или 70. В каком-то смысле он компании, но он никому не нужен, и я его присвоил.

Тезис: Как мы автоматизировали подготовку релизов в банке (Java 17, Spring), написали свой плагин для проверки release notes и обошлись без выделенного DevOps-инженера, используя чистый Java-стек в закрытом контуре.

Привет, Хабр! На связи Денис из Selectel! Помню, когда Илон Маск заявил о намерении запустить спутниковый интернет по всей Земле. Тогда мне казалось, что это проект, который будет работать где-то лет через 30, а такая связь точно не для меня. Но нет, прошло всего 10 лет, и я смог подключиться к этой сети. Респект Илону — очень быстро вывел сервис с уровня «это наше будущее» до «блин, антенну протереть нужно».

Так вот, Starlink у меня уже пару лет, и за это время особых поводов вспоминать о его существовании не было. Интернет отлично работал даже в жуткий ливень, когда за окном почти ничего не видно. Ни антенна, ни роутер до конца октября меня не подводили. Но пару недель назад выбило пробки, а после включения электричества привычная сеть Wi-Fi так и не появилась. Приложение тоже не смогло связаться с антенной, поэтому сначала было непонятно, какая часть комплекта отказала. Пришлось разбираться и искать причину поломки. Поехали!

Привет, Хабр! Сегодня расскажем про подземную инфраструктуру «Ростелекома», резервирование ЦОДов, последствия кибератаки на Beget и лучшие статьи прошлой недели: про российский 5G, домашнюю серверную, виртуальную студию ReBirth RB-338 из 90-х и многое другое.