Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В былую геймерскую эпоху шутеры ещё не стеснялись быть просто шутерами: без длинных диалогов, моральных выборов и попыток доказать, что их сюжет — это глубокое авторское высказывание. Приходя домой и запуская любимый «шутан», ты обычно прекрасно понимал, что получишь в итоге: минимум лишней информации, максимум бодрого экшена и отдых под расстрел полчищ врагов.

В 2001 году вышел Serious Sam, который наглядно показал, как нужно делать максимально массовые, построенные на бесконечном, безостановочном и очень мясном действе шутеры. Игра оказалась настолько успешной, что за ней быстро последовали не только продолжения, но и, конечно же, клоны от сторонних студий. И одним из таких проектов стала Will Rock, которую проще всего описать как «Serious Sam в Древней Греции». Это не «великий забытый шедевр», и я не буду пытаться отбелить проект, говоря «Вы просто не поняли Will Rock». Нет, перед нами просто крепкий, бодрый и местами очень обаятельный шутан старой школы. К тому же это первая игра Saber Interactive — студии, которая позже подарила нам TimeShift, Warhammer 40,000: Space Marine 2 и, конечно же, SnowRunner!

Только представьте: античные храмы, минотавры, гарпии, ожившие статуи, толпы мифологических тварей и арсенал, собранный, чтобы противостоять всем этим тварям! Пистолеты, дробовики, автоматы, арбалеты, кислотные пушки, миниганы — всё это под бодрый рок-н-ролльный настрой и культовую песню «I Wanna Rock», которая заряжает адреналином ещё до того, как вы успели загрузить уровень. На бумаге звучит как идеальный рецепт олдскульного веселья, но насколько хорошо Will Rock выдержала проверку временем? Вот об этом сегодня и поговорим!

ESP01 и ESP12 кажутся идеальными кирпичиками для самодельной автоматизации: стоят копейки, занимают минимум места, умеют Wi‑Fi и позволяют собрать полезное устройство буквально из нескольких модулей. Но стоит перейти от макетной платы к реальному корпусу, питанию, реле, датчикам и установке «на место», как начинается настоящая инженерная проза: пины внезапно мешают загрузке, реле щёлкает не тогда, питание проседает, корпус не герметичен, а вентилятор оказывается умнее, чем хотелось бы.

В этой статье я собрал свой практический путь — от выбора между ESP01 и ESP12 до проектирования платы, корпуса, прошивки и отладки устройства для управления вентиляцией в санузле. Здесь будет не только «как надо», но и честный список ошибок, тупиков и переделок: почему правило «семь раз проверь» для ESP особенно актуально, какие пины лучше не трогать, зачем тестировать питание заранее и почему иногда самое ценное в проекте — это не схема, а возможность спокойно обновить прошивку по воздуху и наконец-то лечь спать.

«Внедрить ИИ» — формулировка, за которой на практике скрываются совершенно разные по масштабу работы. Одной компании нужен агент, который годами живёт на сервере и разбирает входящие заявки. Другой — разовый прогон одного документа через связку нейросетей перед подписанием акта. Третьей автоматизация вообще ни к чему: важнее, чтобы команда сама умела ставить задачи агенту и проверять результат, без подрядчика на каждое изменение.

К 2013 году американская журналистика пять лет как падала в яму. Кризис 2008-го обрушил рекламную модель прессы; газетные ньюсрумы США за следующее десятилетие потеряли больше половины сотрудников — десятки тысяч профессионалов с опытом, связями и портфолио оказались на улице (ничего не напоминает?). Куда идёт уволенный журналист? Во фриланс — больше некуда. Одновременно университетские программы научной журналистики (MIT, Нью-Йоркский, Санта-Круз) продолжали исправно выпускать молодых, потому что профессия-то престижная (ничего не напоминает?). Плюс третий поток, самый неожиданный: учёные, бегущие из академии, — постдок, не получивший позицию, обнаруживает, что писать о науке приятнее, чем умирать в грантовом цикле.

Итого: три полноводных потока продавцов — и пересыхающий ручеёк покупателей. У Science или Smithsonian — 10-20 фрилансерских заказов в месяц. А заявок на них — десятки в день.

Что из этого получилось?: провести аналогии с наймом в IT можно уже сегодня.

Ни для кого не секрет, что IoT‑устройства собирают огромное количество информации, в том числе личные данные пользователей и фиксируют их местоположение. А также они жёстко привязаны к конкретному производителю, т.е. пользователь зависим от конкретного производителя или бренда. Гаджеты совместимы с парой основных систем, но кроссплатформенность отсутствует. Устройства разных производителей часто не могут взаимодействовать друг с другом без дополнительных шлюзов. Универсального протокола связи устройств тоже нет. Из стандартов: Zigbee, Matter, Z‑Wave, Bluetooth, Wi-Fi — как следствие умные устройства плохо дружат между собой.

Я закинул бюджет в Telegram-рекламу своего pet-проекта — новостного бота — и за сутки получил +232 подписчика. Дашборд загорелся зелёным: «активация 81%». Палец уже тянулся к кнопке «пополнить баланс».

Хорошо, что не долил. Потому что когда я посмотрел, что эти 232 человека реально делают, оказалось: живое действие — осознанный тап

Для разработки одного из моих проектов: документа BDoc (Book Document альтернатива устаревшим закрытым бинарным форматами такими как IDML, INDD или Scribus SLA) потребовалась нейросеть, которая может держать контекст очень долго. На данный момент для это цели идеально подходит Gemini, так как контекстное окно у Gemini в 1 миллион токенов. Но есть одна загвоздка, компания Google заблокировала некоторые регионы. То есть запросы от этих регионов не будут доходить до google. Рассмотрев все за и против, было принято решение написать небольшую программу на java - ai-proxy. То есть прокси для нейросетей.

Ключевой компонент игры Getting Over It with Bennett Foddy — это молот главного персонажа. Именно с помощью этого приспособления игрок передвигается в окружающем пространстве и пытается взобраться на гору, а затем всё более абстрактную череду нагромождённых объектов. На днях разработчик в общих чертах объяснил принципы работы этой детали игры.

Приветствую, Хабр!

В этой статье хочу описать практический кейс, который выглядит не как единичная ошибка на карте, а как системная проблема в работе навигационного сервиса от Яндекса. Речь идет о маршрутах в городе Дербент, где одна из дорог была перекрыта еще в марте 2026 года в связи с ремонтными работами (строительство сегмента центральной набережной города). Сейчас уже 23 июня 2026 года, прошло почти 4 месяца, но навигатор продолжает строить маршруты так, как будто проблемы не существует.

На первый взгляд это может показаться локальной городской неудобностью: где-то перекрыли дорогу, где-то маршрут стал длиннее, кто-то потратил лишние несколько минут. Но в реальности проблема серьезнее. Если навигатор отправляет водителей по маршруту, которого физически не существует, или ведет по дороге в таком состоянии, что там можно оставить колеса и всячески игнорирует попытки пользователей внести в маршрут корректировки - это уже не просто неточность данных. Это вопрос безопасности, качества сервиса и способности платформы реагировать на обратную связь.

10 июля, на следующий день после публичного запуска GPT-5.6 Sol Ultra, OpenAI заявила, что ее флагманская модель нашла доказательство гипотезы о двойном покрытии циклами — одной из самых известных открытых задач теории графов, стоявшей около полувека. По словам сотрудника OpenAI Итана Найта, модель справилась меньше чем за час, задействовав 64 параллельных сабагента. Сразу стоит отметить, что пока доказательство только проходит проверку математиками — и на данном этапе больше интересен подход, который OpenAI применила при решении задачи.

Итан Сигел, американский астрофизик-теоретик, научный журналист, автор рубрики “Спросите Итана” и один из пропагандистов современных научных знаний, утверждает, что, казалось бы, самый фундаментальный из всех законов, закон сохранения энергии, не работает в расширяющейся Вселенной... Но почему?..

@avshkol перевел эту статью (и снабдил несколькими критическими комментариями) для всех, кто хочет глубже вникнуть в проблему темной энергии и расширения Вселенной, но без сложных формул...

Я гоняю один и тот же пул из 60 промптов через шесть ИИ-движков раз в месяц — это часть мониторинга, который я веду для одной ниши. В какой-то момент решил не просто читать ответы, а посчитать, откуда движки берут источники. Ожидал разную выдачу по одной теме — обычное дело для поисковиков. Получил другое: два практически несвязанных множества доменов. Из 174 уникальных источников за последний срез общих оказалось 7.

Расскажу, как я это посчитал, почему дело не в шуме прогона, а в архитектуре, и почему первый вывод оказался не там, где я его искал.

Скромный и немного скучноватый рассказчик «Великого Гэтсби» Ник Кэррауэй был трейдером на рынке облигаций (его сыграл Тоби Магуайр). Облигации долгое время считались самым скучным видом активов. Они никогда не фигурировали в массовом воображении так же, как акции или корпоративные слияния и поглощения (M&A). Даже Ян Флеминг выбрал имя «Бонд» для своего шпиона, потому что считал, что это «самое неприметное имя, которое я когда-либо слышал». Но, скорее всего, именно они вызовут следующий финансовый кризис.

На повестке дня — сервис Яндекс.Музыки. Я меломан, у меня куча лайкнутых треков, и знаете что? Я устала. Устала их лайкать. На телефоне-то всё удобно: сверху висит плашка с названием трека и сердечком, и всё делается за секунду.

А вот десктопное приложение — это просто до свидания. Я амбассадор мака (это слово нынче тренд), и меня дико бесит, что для лайка трека мне приходится сворачивать вкладку или уводить фокус со страницы, на которой я работаю.

Но мы упрямые. (и немного наивные)

Идеальная постановка задачи: нажатием кнопки на наушниках ставить лайк на играющий трек Яндекс.Музыки, если он ещё не лайкнут, и показывать overlay с его названием. А если уже лайкнут — просто написать, что вы его уже лайкнули.

Реалии, к которым я пришла: слёзы, куча матов, экзистенциальный кризис от невозможности переопределить кнопку M на Marshall и, конечно же, гора костылей.

Если интересно — читайте дальше.

Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать о скрытых аллокациях в обычном foreach и представить свои выводы. Тесты сделаны на .net 8, .net 9 и .net 10 одновременно, чтобы было видно, как одна и та же строчка кода ведет себя на разных рантаймах.

Все тесты сделаны с использованием BenchmarkDotNet, полный код представлен на гите, так что каждый может проверить результаты и сделать свои выводы.

Будет три истории, и все три про foreach:

Представьте, вы работаете с почасовой оплатой. Как бы вы ответили на эти вопросы?

Вам пришла в голову идея, которая может улучшить финансовое состояние компании. Она пришла из ниоткуда, вы даже не думали над ней, а занимались своими повседневными делами. Компания не покупает отдельные идеи, она платит только по часам. За сколько часов она должна оплатить, если вы потратили на эту идею 0 часов?

Вам поставили задачу сделать какой-то функционал. Вы вспоминаете, что вы уже делали этот функционал раньше и на реализацию потратили 50 часов. Вы переносите это решение в текущий проект за 10 минут. Всё работает, задача сделана. Компания должна оплатить за 50 часов или за 10 минут?

С появлением ИИ агентов стало еще интереснее. Вы умеете их эффективно использовать и делегируете им задачу, которую сами бы делали 10 часов. Агент расписывает план, вы проверяете, он выполняет его, вы ревьювите. Несколько таких итераций и задача сделана за 30 минут. Компания должна оплатить за 10 часов или за 30 минут?

Вы потратили 10 часов на решение, а потом поняли, что вы вообще всё делали неправильно, и кажется что вы в самом начале могли догадаться об этом и выбрать совсем другое решение. Должна ли компания оплачивать за это время?

Про GEO (Generative Engine Optimization) на Хабре уже много писали: разметка schema.org, доступный HTML, таблицы вместо простыни текста, чек-листы «как попасть в нейровыдачу». Это тактика, а вопрос интереснее на уровне механики: чем ранжирование в рекламном аукционе в принципе похоже на то, как модель что процитирует, и как за счёт этого сходства писать один текст, который работает в обеих системах, а не гнаться за двумя разными зайцами.

У рекламного аукциона и у ответа ИИ-агента всё больше общего, и чистая ИИ-выдача неизбежно потеряет свою прелесть, как ранее потеряли её электронная почта, мессенджеры, телефон и поисковики.

На первом курсе аспирантуры я проходил дисциплину «История и философия науки». Курс погружал в вопросы познания, разные философские теории и в саму суть научного поиска — в том числе в размышления о том, что значит быть учёным. Я не относился к этой дисциплине с восторгом, но она всё же зацепила меня — в ней было над чем подумать. Особенно когда хотелось отвлечься от работы над моделями электроснабжения АЭС и стендом по диагностике асинхронных двигателей.

К зачёту нужно было подготовить реферат о каком‑нибудь философе и его учении. Я выбрал Николу Теслу — инженера‑электротехника, которого по праву считают одним из гениев XX века. На первый взгляд выбор казался неожиданным: какое отношение учёный имеет к философии? Но вскоре стало ясно, что связь здесь глубокая.

Волею судеб, занимаюсь я HR аналитикой с 2022 года и хотел бы высказать свое мнение на счет того, что сейчас происходит на рынке труда и куда это вообще может двигаться.

Вообще, всё очень быстро меняется (привет, кэп). Ещё недавно главной темой был острый дефицит сотрудников, при этом, многие компании конкурировали за людей, повышали там зарплаты и вообще старались сделать всё, чтобы закрывать свои вакансии быстрее, ведь простой казался недопустимым.

А сейчас что-то всё поменялось, да чуть ли не наоборот (в определенных сферах - важное уточнение). Безработица у нас всё ещё на исторически низком уровне - 2,2% в апреле 2026 года. И еще число вакансий на hh.ru в мае сократилось примерно на 20% год к году, плюсом количество резюме выросло на 30%, а hh-индекс достиг 9,1 резюме на одну вакансию. Цифры вообще огонь, в общем, только как бы сказала нейронка "реальность далеко не такая". И я сошлюсь на нее - реальность реально не такая сейчас.

Вообще, сейчас всё сложнее оперировать общими значениями: общий индекс, общая безработица, общее число резюме и т.п. Это вообще сейчас мало о чем говорит, потому что рынок стал крайне неоднородным.

Раз уж я начал учить школьников как собирать на макетной плате цифровые схемы (в рамках подготовки демонстраций к мероприятию торговой палаты города Маунтин-Вью, Калифорния), то возникла необходимость написать для них инструкции. У меня тут же ожидаемо спросили, почему мне не подходят существующие инструкции от Make и других источников. Объясняю:

1. Все эти туториалы последние 55 лет переписывают друг от друга как использовать: 1) резисторы при светодиодах и 2) подтягивающие резисторы. У меня этого нет, потому что я использую LED толерантные к пяти вольтам, кнопки со встроенными подтягивающими резисторами, а также блок питания от USB которые генерит стабильные 5V вместо 9-вольтовой батарейки "Крона". То есть я удалил как кучу лишних резисторов на плате, так и необходимость объяснять законы Ома и Кирхгофа.

2. Эти туториалы часто описывают как строить генератор тактового сигнала из микросхемы 555, конденсатоов и резисторов. У меня этого нет, посколько я используют уже собранные генераторы тактового сигнала с AlExpress. Сборка такого блока самому не дает ничего полезного для обучения цифровому проектированию по направлении к микроархитектуре.

3. В мейкерских туториалах есть куча вещей, которые никогда не возникают в работе проектировщика современного чипа (JK-триггеры, SR-защелки), но нет того, что используется ежедневно (FIFO - микросхема CMOS 40105, приоритетный энкодер - CMOS 4532 итд).

Короче вот первые четыре страницы и фотки школьников с последней сессии: