Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Недавнее обсуждение опасности дверей в геймдеве напомнило мне о баге, вызванном дверью из игры, о которой вы, возможно слышали — Half Life 2. Усаживайтесь поудобнее, мы начинаем.

Когда-то я работал в Valve над проектами виртуальной реальности. Это было в 2013 году, примерно когда появился Oculus DK1. Мы с Джо Людвигом решили, что лучше всего можно понять, как будет работать VR в контексте реальной игры, портировав в неё реальную игру.

Мы выбрали Team Fortress 2 (причина этого — отдельная история, которой я не хочу здесь касаться). В TF2 использовался движок Source 1, и так получилось, что двумя другими играми Valve, тоже построенными на этом движке, были Half Life 2 и Portal 1. Поэтому побочным эффектом стало то, что они тоже будут работать в VR.

Точнее, Portal 1 «работал», однако все трюки с перспективой при прохождении через портал вызывали настоящую тошноту, поэтому играть в это было практически невозможно.

Зато HL2 игрался достаточно неплохо. Джо потратил довольно много времени на то, чтобы уровни с лодкой работали прилично.

Физики из МФТИ и Всероссийского научно-исследовательского института автоматики им. Н.Л. Духова (ВНИИА) предложили и теоретически обосновали новый способ создания макроскопических квантовых состояний света, известных как «коты Шрёдингера». Механизм, основанный на рассеянии лазерного излучения на свободных электронах, открывает путь к созданию таких состояний в условиях, где другие, более известные методы, не работают. Это достижение не только расширяет фундаментальное понимание взаимодействия света и материи, но и предоставляет новый инструмент для развития квантовых технологий. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review A.  Работа была поддержана грантом Российского научного фонда 24-12-00055.

Привет, защитники! На связи Pensecfort.

В видео я разобрал, что такое SCA (Security Configuration Assessment) в Wazuh — ваш личный системный аудитор, который автоматически проверяет серверы на соответствие стандартам безопасности (CIS, NIST, PCI DSS и вашим внутренним политикам).

Wazuh из коробки даёт отличные политики на основе CIS Benchmarks. Но что делать, если у вас:

• специфичный корпоративный стандарт?
• нужно проверять кастомные приложения?
• хочется убедиться, что разработчики не оставили debug: true в продакшене?

Ответ один — писать свои кастомные политики.

Сегодня я разберу анатомию SCA-политик от и до, покажу все подводные камни и в конце дам готовый мощный пример для SSH Hardening. Также вот ссылка на официальную документацию.

Этот незамысловатый треугольничек, что отмечает ваше местоположение на карте, вы наверняка видели сотни раз. Каждый раз, когда вы включаете навигатор, он послушно ползет вместе с вами по маршруту, поворачивает на перекрестках и терпеливо ждет, пока вы выберетесь из пробки.

А знаете ли вы, что этот неотъемлемый символ навигации — отнюдь не результат длительных и глубоких исследований по UI/UX? Его история куда интереснее и уходит корнями в аркадные залы конца 70-х.

Привет Хабр! Я Иван, QA в Хайстекс. Уже несколько лет занимаюсь тестированием и внедрением решения Акура.

Этот материал родился из практики. Внутри компании мы регулярно поднимаем решения в OpenStack для тестов, пилотов и внедрений, и часто сталкиваемся с одними и теми же вопросами. Где-то не тот порт, где-то нестандартный эндпоинт, где-то сеть устроена чуть иначе, чем ожидаешь. Мелочи, которые на старте могут съедать часы.

Под катом – полное, пошаговое руководство по подготовке OpenStack и развертыванию контроллера Акуры. Это не документация в классическом смысле, а рабочий конспект. Поэтому по ходу статьи разберем процесс подготовки OpenStack и покажу, на что стоит обращать внимание при развертывании решений в этом окружении. Попутно затронем особенности платформы, которая остается одним из самых популярных open source облаков.

Как можно Cursor IDE превратить в полноценную мультиагентную среду разработки, где каждый AI‑агент выполняет роль члена команды: аналитика, архитектора, планировщика или разработчика?

Как обеспечить высокий уровень автономности, когда система не просто отвечает на запросы, а сама движется от высокоуровневой постановки задачи к результату?

Как добиться сходимости к стабильному результату в ходе длительной самостоятельной работы команды ИИ-агентов?

Рассказываю, как я пришёл к таким результатам с помощью команды агентов под управлением оркестратора и применения принципа разрабокти «сверху вниз», когда код рождается постепенно, но осмысленно: от общей идеи до рабочего решения.

Повышение помехоустойчивости и помехозащищённости радиолокационного канала является постоянной задачей развития радиолокационных систем. При этом не решенными до конца проблемами являются обнаружение малоразмерных целей на фоне пассивных помех и разрешение распределенных по дальности целей, имеющих близкие радиальные скорости. Кроме того, отдельного внимания требует проблема повышения боковых лепестков автокорреляционной функции (АКФ) при использовании широкополосного зондирующего сигнала (ЗС).

В цифровой радиолокации для формирования ЗС широко применяются фазокодоманипулированные сигналы (ФКМ-сигналы), использующие псевдослучайные последовательности. Но АКФ таких сигналов имеют высокий уровень боковых лепестков (УБЛ), что затрудняет выделение полезного сигнала. Для снижения УБЛ используются специальные последовательности, такие как коды Баркера, M-последовательности и коды Голда.

Представляет интерес голографический способ формирования ЗС, при котором для фазокодовой манипуляции используется одномерная голограмма виртуального оптического объекта – точечного источника на черном фоне, расположенного в центре линейного массива. Результатом кодирования является простейшая голограмма – зонная пластинка Френеля (для одномерной голограммы – зонная линейка Френеля). Здесь описаны алгоритмы голографического кодирования и декодирования и показано, что голографический код в сравнении с другими помехоустойчивыми кодами имеет более высокую эффективность в обнаружении и распознавании сигнала при очень низком отношении сигнал/шум. Эффективность данного способа определяется использованием фундаментального свойства голограммы – делимости, позволяющего восстанавливать исходный объект по искаженному фрагменту голограммы. Этот факт делает интересным рассмотрение возможности применения голографического способа для формирования ЗС в радиолокации.