Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Продолжаем изуяать модуль Satellite симулятора сетей NS-3. В этой статье цикла мы обратим свое внимание на средства вывода результатов моделирования и классификацию примеров моделирования, прилагаемых к модулю Satellite.

Принято считать, что для анализа макроэкономики и прогнозирования ВВП необходимы мощные серверы. Обычно разработчики используют Python и тяжелые библиотеки вроде TensorFlow или PyTorch. Однако бывают случаи когда надо чтобы модель была доступна на обычно ноутбуке или мы хотим применить наработки модели и переложить их на платы ардуино с лимитом памяти 32 кб и ценой в розничном магазине 300 - 400 рублей за штуку?

Решением проблемы становится полный отказ от сторонних фреймворков. Вся математика нейронных слоев написана с нуля на чистом C++20, а для быстрого подбора весов на ПК применяется технология NVIDIA CUDA. Сама модель имитирует реальные циклы оборота капитала. Четыре скрытых слоя нелинейной сети сжимаются до шести проекционных нейронов по методологии Всемирного банка.

Вообще идея применять нейронные сети для предсказания экономических процессов зародилась в конце XX века. Ученые искали замену обычным линейным моделям. Одними из первых нелинейные свойства ИНС для макроэкономических рядов США исследовали N. R. Swanson и H. White [2]. Они доказали, что гибкие связи лучше находят скрытые циклы.C.-M. Kuan и T. Liu [4] выявили, что очистка данных перед подачей в сеть сильно снижает ошибку. В начале 2000-х годов началось активное сравнение нейронных сетей с классическими методами вроде ARIMA. M. Marcellino [5], K. Neusser и M. Wagner [9] доказали превосходство многослойных сетей при анализе ВВП европейских стран на длинных дистанциях, а переключение весов C.-M. Lin и P.-H. Chen [7] помогает предсказывать кризисные периоды. Современный этап связан с обработкой больших массивов информации. В Индии S. Ghosh [6], M. C. Medeiros с соавторами [8] успешно применили нейросети для поиска скрытых зависимостей в индийской экономике.Q. Zhang и Y. Bian [3] в 2024 году провели масштабные тесты по отслеживанию темпов роста китайского ВВП. Они подтвердили преимущество нелинейных функций активации.

Представьте, вы наконец-то получили загранпаспорт и выкладываете фото с подписью «ура, получил». Или сфотографировали своего милого питомца на фоне открытого ноутбука. А может, просто поделились историей гневной переписки с магазином, потому что получили некачественные услуги. Такие посты часто встречаются в социальных сетях.

А через несколько дней вам звонит «сотрудник магазина», называет ваши последние покупки и просит подтвердить код из смс, или приходит уведомление о регистрации на вас электронного кошелька, или на вашей рабочей почте появляется письмо с восстановлением доступа к сайту.

Вполне реальный сценарий развития событий, потому что мошенники знают, где искать информацию.

В этой статье разберем, какие данные точно не стоит публиковать в интернете, почему это опасно и как мошенники используют открытую информацию из социальных сетей.

Сегодня разберемся, что такое кросс-фильтрация в Apache Superset и какую неожиданную опасность она может нести.

Проектирование систем противопожарной защиты за последние три года изменилось до неузнаваемости.Обновленные своды правил – СП 484.1311500.2020, СП 6.13130.2025, СП 3.13130 кардинально усложнили требования к зонированию объектов, расчетам резервированного электропитания и формированию огнестойких кабельных линий. Параллельно нарастает давление со стороны ТИМ: технология информационного моделирования становится обязательной для государственных объектов и все более востребованной в коммерческом секторе.

18 июня, после более месяца разработки, состоялся выпуск 0.12.0 библиотеки и кроссплатформенной консольной утилиты ZXC (github.com), реализующих высокопроизводительное многопоточное асимметричное сжатие без потерь и оптимизированное для игровых ресурсов, прошивок и пакетов приложений. Формат разработан по принципу «один раз записать, многократно читать» (WORM).

В отличие от таких кодеков, как LZ4, ZXC жертвует скоростью сжатия ради максимальной пропускной способности при распаковке.

Декларируется скорость распаковки на 10-47% выше, чем у LZ4 с уровнем компрессии по умолчанию, с равным или более высоким коэффициентом сжатия.

Главное изменение этого выпуска – возможность сжатия с использованием предварительно обученного словаря на основе репрезентативных образцов, что значительно уменьшает размер архивов с небольшими блоками или большим количеством маленьких файлов.

Версия формата контейнера обновлена до v6, а версия библиотеки SOVERSION увеличена с 3 до 4.

Проект написан на языке C и распространяется по лицензии BSD 3.

( читать дальше... )

 c, zxc, компрессия, консоль, утилита

Мне кажется, у каждого управленца есть любимый дашборд. Лично мой внешне совсем не похож на “красивую BI-аналитику”.

В нем нет сложных графиков, нет круговых диаграмм, нет презентационной магии. Есть несколько карточек с красными цифрами:

— аварии в очереди;
— юридические лица в очереди;
— заявки, по которым не было звонка клиенту;
— незаполненные слоты на 9:00;
— количество техников, загруженных менее чем на 80% сегодня;
— количество техников, загруженных менее чем на 80% завтра.

Это дашборд по координации заявок, в котором можно увидеть актуальную картину по процессу прямо сейчас. Например, сегодня в одном из наших филиалов утром можно было увидеть: 12 аварии в очереди, 151 заявок без звонка, 28 незаполненных слотов на 9:00 и 9 техников, загруженных менее чем на 80% на сегодня. 

С точки зрения “красивого BI” это выглядит очень просто. С точки зрения управления — это один из самых полезных инструментов.

Потому что такие цифры не нужны для отчета по итогам месяца. Они нужны для действия прямо сейчас.

Если на завтра не заполнены утренние слоты, ждать закрытия месяца бессмысленно. Завтра уже наступило в прошлом. Инженеры вышли на смену, часть времени была потеряна, клиенты не получили подключение или сервис вовремя, заявки еще немного повисели в очереди, а потом ушли в отказ, а потом кто-то на итоговом совещании спросил: “Почему у нас просел показатель?”

Но проблема возникла не на итоговом совещании.

Она была видна раньше.

Вопрос только в том, был ли у нас дашборд, который ее показал.

Я сделал анти-шагомер на Expo и React Native: приложение, которое считает шаги моральным ущербом, награждает за неподвижность и отправляет токсичные локальные пуши. Внутри шутки внезапно оказались Android step counter, background tasks, Zustand, локальные уведомления, state machine для чек-апа и несколько production-граблей, о которых лучше узнать до публикации в стор.

Чтобы стать «мидлом, недостаточно выучить десяток новых инструментов и отсидеть пару лет на проекте. На деле тимлиды смотрят не на стек инженера, а на то, как он мыслит: закрывает ли задачу в вакууме или видит, как решение повлияет на всю систему. 

В статье разобрали типичные ошибки джунов, которые незаметно убивают прогресс, и дали конкретные шаги, как сменить угол зрения. Читайте, чтобы проверить себя и понять, что на самом деле отличает готовность к росту.

Думаю, многие сталкивались с этим: нужно быстро объединить PDF, проверить подсеть или декодировать JWT. Открываешь первый попавшийся сервис, загружаешь файл и надеешься что данные никуда не сохраняются.

Главный принцип простой: если задачу можно выполнить прямо в браузере, зачем вообще нужен сервер?

Так появились два проекта. Каждый - один HTML файл.

Привет, Хабр! Я Руслан Боярский, SRE-инженер в Т-Банке, где мы строим и поддерживаем Sage — внутреннюю платформу наблюдаемости для 7 000+ инженеров. У нас собираются миллионы метрик в секунду, работают десятки тысяч алертов, и на нас завязаны решения о стабильности критически важных сервисов.

В какой-то момент мы задались вопросом: насколько на самом деле надежна наша платформа? У нас были SLA, но не было уверенности, что они отражают реальные ожидания пользователей.

В статье по мотивам моего доклада на DevOpsConf 2025 — наш путь от гипотез и «галлюцинаций» до рабочих SLO: как мы с помощью глубинных интервью с клиентами перестали гадать о надежности и начали измерять ее по-настоящему.

10 новых российских продуктов для управления тест-кейсами и прогонами, оценки сотрудников и команда, записи экрана, ответов на отзывы и обращения, транскрибации аудио и видео в текст с помощью ИИ и много другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Почему пустяковая строчка способна занять весь вечер — и чем она отличается от тяжёлого, но понятного разговора

Поздним вечером приходит сообщение: «Нам нужно поговорить». Без продолжения. Человек, который его отправил, уже не в сети, и до утра ничего не прояснится. На этом вечер, в общем, заканчивается — по крайней мере тот вечер, который вы себе планировали. Вы возвращаетесь к этой строчке снова и снова, перебираете, о чём может идти речь, заранее проигрываете разговор, которого ещё не было, и злитесь на себя за то, что не можете переключиться.

То же самое происходит, когда ждёшь результат анализа, который будет только в пятницу. Или ответа после важного собеседования — того самого «мы вернёмся к вам до конца недели». Или короткой фразы от руководителя, брошенной без интонации: «Зайди, когда освободишься». Информации в этих сообщениях почти нет. Несколько слов, ни одной подробности. Странно, но внимания они забирают больше, чем долгий и тяжёлый разговор — тот, после которого, при всей его неприятности, хотя бы ясно, что произошло и что делать. У разговора есть конец. У этих нескольких слов его пока нет.

Легко решить, что дело в тревоге или в неопределённости вообще. Но неопределённости вокруг сколько угодно, и почти вся она нас так не удерживает, не мучает. Я не знаю, какая завтра будет погода, чем закончится сериал, сколько простою в пробке по дороге домой, — и спокойно живу с этим незнанием. Значит, дело не в самой по себе неизвестности. Что-то отличает эти несколько строчек от обычного незнания, с которым мы уживаемся без труда.

В июле 2025 coding-агент в Replit проигнорировал явный запрет на изменения файлов (code-freeze) и удалил production-базу – данные примерно 1200 компаний, позже заявив, что «сделал катастрофическую ошибку». Operator от OpenAI, которого попросили всего лишь найти дешевые яйца, сам купил их на Instacart на $31.43 – в обход собственного подтверждения покупки. Официальный чатбот мэрии Нью-Йорка советовал предпринимателям нарушать закон: говорил, что можно забирать чаевые работников и отказывать арендаторам с жилищными ваучерами Section 8. Эти и другие инциденты сведены в обзоре «Towards a Science of AI Agent Reliability», где каждый разделен по характеру сбоя: тяжесть вреда, нарушение полномочий, плохая калибровка.

Ни один из этих случаев не всплыл бы в обычном демо. И ни один бенчмарк про них заранее бы не предупредил.

Публичные бенчмарки полезны – по ним видно, какая модель в целом сильнее и куда движется фронтир. Но они отвечают на другой вопрос. Высокий балл на лидерборде не говорит, справляется ли система с вашими задачами: для этого нужны собственные evals и бенчмарки под конкретные задачи. А часть аспектов – безопасность, устойчивость к злоупотреблениям, поведение под атакой – бенчмарком в принципе не измерить; в этих случаях работает red-teaming. Современная AI-система – это модель в симбиозе с retrieval, tools, memory, routing, prompts, state, permissions. Вы ответственны за всю систему и хотите понимать, как хорошо работает именно она, в то время как публичный бенчмарк измеряет только модель.

Каналы - механизм передачи данных между потоками или асинхронными задачами. Идея простая: один конец отправляет сообщения (отправитель), другой их получает (получатель), а вся синхронизация спрятана внутри. За этим стоит целый подход: вместо того чтобы разделять память и вручную её блокировать, данные передают сообщением.

На практике же стоит копнуть глубже, и оказывается, что каналов в экосистеме Rust целый зоопарк: std::sync::mpsc, crossbeam-channel, tokio::sync, flume, async-channel, kanal и ещё несколько менее известных. Они отличаются моделью, поддержкой асинхронности, скоростью и кучей мелких деталей, о которые легко споткнуться. В этой статье разберёмся, какие каналы бывают, чем они отличаются и какой брать под конкретную задачу.

Готовы рискнуть вашими... проектами?

Привет, Хабр! Я Лена, аналитик Directum Projects. Риск — не мое второе имя, но в работе мне приходится сталкиваться с ним каждый день. Чего еще я хотела на ИТ-проектах :) Главное здесь — грамотный менеджмент, чтобы процесс не превратился в вождение на велосипеде без тормозов: едет быстро, падает громко.

И вот, когда мы в очередной раз летим с обрыва с оптимистичной записью «Проблем на проекте не предвидится», нам предлагают парашют — ГОСТ Р 72160-2025. Это первый в России стандарт, который на государственном уровне закрепляет количественный подход к управлению рисками.

О том, как система управления проектами поможет соответствовать новому стандарту и что делать, если риски проекта — это все еще три строки в Excel, поговорим в статье.

Как-то вечером я поймал себя на том, что трачу по 20 минут на поиск цветовой палитры для каждого нового проекта. Coolors, Adobe Color, случайные пины в Pinterest — и всё равно ощущение «не то». Тогда я задал себе вопрос: а что если вместо колеса оттенков начинать со слова? «Рассвет», «шторм», «лакшери» — у каждого слова есть интуитивный цвет.

Так появился Колорит — инструмент, который превращает слово или фотографию в цветовую палитру с помощью ИИ. В этой статье расскажу про технические решения, prompt engineering для DeepSeek и пару неочевидных браузерных API.

Осенью 2022-го мы добавляли в наш платёжный агрегатор новый способ оплаты: плательщик уходит по ссылке в приложение своего банка, подтверждает платёж там, а банк присылает нам нотификацию о результате. Песочница у банка была, формально. Отвечала статусами из позапрошлой версии протокола, а нотификации не присылала вообще; обещанные доработки ехали к нам дольше, чем наш дедлайн. Мы перестали ждать и написали двойника провайдера сами - по PDF со спекой, с тестом на каждый сценарий из документации. CI зелёный. Запускались осторожно, тремя волнами мерчантов: первые две прошли тихо. После третьей в саппорт пошли тикеты: у плательщика деньги списаны, у мерчанта платёж висит.

Браузерная игра на 114 тысяч строк, целиком написанная с помощью нейросетей за три недели. Не про то, что ИИ умеет код, а про то, что удерживает большой проект управляемым, когда кодовая база не влезает в контекстное окно.

Вы когда-нибудь чувствовали, что нейросети понимают вас через раз? Вы описываете эпичную сцену, а на выходе получаете, что то невнятное? Секрет кроется не в магии, а в чётких правилах. Сегодня мы разберём всё, что нужно знать о промптах: от золотого сечения до эмоционального веса цвета. Заваривайте кофеёк) и усаживайтесь поудобнее, мы погружаемся в мир нейро-арта.