Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Недавно я публиковал статью на Хабре про технические музеи и организацию экспозиций. Если кратко, то технических музеев в России мало, они перегружены экспонатами и при этом их познавательная ценность недостаточна.  В статье был предложен новый формат демонстрации экспонатов, а именно универсальный стенд, который  сочетает в себе сам экспонат, экспонат в разборе и видео с субтитрами для объяснения что к чему.  Сейчас дошли руки сделать макет такого стенда. Получилось примерно так: 

Около девяти из десяти крупных строительных проектов в мире завершаются с превышением бюджета. Причины принято искать в технической сложности, погоде, откатах и действиях подрядчиков. Всё это важные факторы, но они не объясняют, почему перерасходы повторяются из проекта в проект. Объяснение проще: заказчик и исполнитель изначально владеют разным объёмом информации. Реальную стоимость и сроки хорошо понимает лишь та сторона, что строит, и раскрывать эти данные ей, как правило, невыгодно. Непрозрачность здесь - не болезнь отрасли, а её бизнес-модель. При этом любое информационное преимущество работает лишь до тех пор, пока сведения остаются закрытыми.

История других отраслей показывает, что происходит дальше. До Uber цену поездки знал только таксист, и пассажир зависел от его решения. Как только маршрут и стоимость стали видны на экране, преимущество водителя исчезло. Booking сделал прозрачными цены на отели, маркетплейсы - на товары, Google Maps - на логистику. Строительство пока остаётся одним из немногих крупных рынков, устроенных «как такси до Uber»: полной картиной по стоимости и срокам владеет только одна сторона, а вторая оплачивает эту асимметрию перерасходами.

Дальше в статье - нидерландский строительный картель с двойной бухгалтерией и 1300 оштрафованных фирм; алгоритмы, которые находят следы сговора прямо в цифрах торгов; два миллиарда долларов SoftBank, сгоревшие в «кнопке Uber для стройки»; и рынок жилья, который свою уберизацию уже прошёл. Через историю и паттерны видно, какими будут инструменты уберизации строительной отрасли в следующие десятилетия.

Как вы знаете, у нас тут были популярны высказывания, что айтишники - это богатые люди, которые могут себе позволить всякое. Однако, давайте объективно посмотрим, что и как айтишник может отложить себе на старость, чтобы не остаться на батоне и кефире, когда HR начнут браковать резюме по возрастному критерию.

Недавно, 11 июля, в Питере, проходила летняя конференция ProIt Fest 2026. Ожидания не были оправданы, но в этом случае даже лучше: особых ожиданий не было, а получилось гораздо насыщеннее и интереснее.

Помимо повода сменить обстановку на выходных была возможность пообщаться с интересными людьми и немного прокачаться в архитектуре.

TL;DR: RAG-поиск (Retrieval-Augmented Generation, генерация с подкреплением поиском) – это механизм, при котором AI сначала находит релевантные куски текста на сайтах, а потом уже формулирует ответ на их основе. Модель не знает про ваш сайт заранее – она видит его ровно в момент запроса, если ваш контент выиграл конкурс "какой кусок текста ближе всего по смыслу к вопросу пользователя". Дальше в статье – как именно AI решает, нужен ли поиск, что происходит с найденным текстом и что реально управляет тем, увидит ли AI ваш сайт вообще.

Ваш сайт хорошо индексируется в Google, трафик стабильный, а в ответах ChatGPT или Google AI Overview вас просто нет. При этом конкурента с текстом в два раза хуже – цитируют. Знакомая ситуация?

Вызов LLM легко принять за обычную функцию — пока код не сталкивается с квотами, тайм‑аутами, повторными списаниями и плавающими результатами.

В статье разбираем пять типичных ошибок в Python‑коде вокруг языковых моделей и показываем, какие инженерные привычки помогают пережить реальную нагрузку без сюрпризов в продакшене.

Thinking Machines Lab — стартап бывшего технического директора OpenAI Миры Мурати — представил свою первую модель Inkling, к которой компания шла почти полтора года. Inkling — мультимодальная модель с архитектурой "смесь экспертов" (MoE) на 975 млрд параметров, из которых на каждый токен активны 41 млрд. Она работает с текстом, изображениями и аудио, поддерживает контекст до 1 млн токенов и рассуждающий режим. Главное отличие от флагманов OpenAI, Anthropic и Google — открытые веса. Модель уже лежит на Hugging Face, и любой может скачать ее и дообучить под себя.

В прошлой статье я рассказал о правиле сложения амплитуд и постарался объяснить как это правило объясняет некоторые квантовые явления. В этом продолжении я расскажу о понятии квантового состояния и применю теорию к эксперименту под названием «квантовый ластик с отложенным выбором».

Уважаемые читатели, в этой статье я хочу рассказать про поиск по строке и представить свои выводы. Началось с оптимизации: сравнил поиск символа циклом со string.IndexOf — и получил разницу в разы. Заодно выяснилось, что серверный Xeon с AVX-512 в этой задаче медленнее игрового десктопа с AVX2. Ниже разбор обоих фактов с дизасмом и замерами.

Будет четыре истории, и в каждой — вопрос, на который я искал ответ:

Долгое время я использовал WIndows 11, и она меня всем устраивала. Ради эксперимента я всё же решил проверить, каково это: использовать Linux как основную ОС. Мой выбор остановился на Fedora Workstation, который использует GNOME в качестве графического окружения.

Опыт перехода с WIndows на LInux описывался многократно. Я не буду описывать общие проблемы использования LInux, а затрону лишь то, что относится к GNOME.

Привет, Хабр! Я уже давно хотел «пощупать» мини-ПК и неттопы, и постепенно начал их собирать и тестировать. Идей было много, но в итоге решил остановиться на концепции консоли и ретроконсоли. К тому моменту как раз был объявлен выход ГейбКьюб (Steam Machine), а стоит она почти как все эти мини-ПК вместе взятые. Ну, и до нее доберемся.

Мне стало интересно, смогу ли я найти сопостовимое или хотя бы приблизительное решения от тех компаний, что уже обозревал или с чьими решениями сталкивался. Так получилось, что в мои руки попали китайский ПК KVADRA TAU mini, неттоп iRU и мини-ПК от TECNO. С последнего и начнем.

Итак, это первая часть серии обзоров мини‑ПК и неттопов. Встречайте — мини‑ПК TECNO MEGA MINI M1.

Приятного прочтения!

Преподавая в школе «Интеграл» в 2018 году, я наблюдал, как коллеги-педагоги массово скупали Яндекс.Станции и умные лампочки. Один из них, обычный учитель (не IT-специалист), с гордостью рассказывал, как настроил автоматическое включение света через мобильное приложение не только на кухне, но даже в Ванной комнате. А еще он поставил умную RGB-лампу в спальню. Всё работало «из коробки» — нажал кнопку, точнее зажал на некоторое время, подключил, готово.

Меня же это беспокоило. Как учитель информатики и робототехники, я не мог принять идею «черного ящика». Тем более когда можно не просто включить лампочку через Интернет, но получать значения с датчиков освещенности, температуры и влажности... Тогда я начал эксперименты еще на ESP8266, сегодня могу немного рассказать, как это все используется и устроено теперь в моем умном доме.

Майкл Бьюрри, прославившийся благодаря книге и фильму «Игра на понижение» (The Big Short), не разделяет популярную точку зрения о том, что производители микросхем памяти вступили в новый «суперцикл». И в его аргументах есть логика.

В мире корпоративной ИТ-инфраструктуры уже много лет существует дискуссия. На одном полюсе — проверенная временем классическая трёхуровневая архитектура (серверы, сеть, внешняя СХД). На другом — гиперконвергентная инфраструктура (HCI), которая объединяет все компоненты в единую программно-определяемую систему. Выбор между ними — это не просто вопрос "что новее", а стратегическое решение, влияющее на управляемость, масштабируемость, отказоустойчивость и совокупную стоимость владения .

В мире корпоративной ИТ-инфраструктуры уже много лет существует дискуссия. На одном полюсе — проверенная временем классическая трёхуровневая архитектура (серверы, сеть, внешняя СХД). На другом — гиперконвергентная инфраструктура (HCI), которая объединяет все компоненты в единую программно-определяемую систему. Выбор между ними — это не просто вопрос "что новее", а стратегическое решение, влияющее на управляемость, масштабируемость, отказоустойчивость и совокупную стоимость владения .

Казалось бы, что тут сложного? Берём 16-битную консоль Sega Mega Drive. Вспоминаем, что внутри неё уже трудится родной 8-битный процессор Zilog Z80 (он отвечает за звук и обратную совместимость с Master System). Берём легендарный компьютер ZX Spectrum, сердцем которого является... точно такой же Z80!

На первый взгляд, задача для инженера звучит как легкая прогулка на выходные: подкинуть BIOS, смапить кнопки геймпада на порт клавиатуры, и готово — запускай Dizzy или Elite.

У меня накопилось 23 Telegram-канала.

Не потому что я специально их коллекционировал. Просто со временем подписывался на новые. В какой-то момент понял, что читаю всего несколько процентов того, что приходит. Остальное просто пролистываю в поисках чего-то интересного.

Проблема здесь простая. Telegram показывает посты только по времени публикации. Самые новые всегда наверху. Неважно, интересна тебе тема или нет. Никакой персонализации нет. Есть только хронология.

Из-за этого появился CleanNews — бот, который собирает посты из ваших Telegram-каналов и формирует персональную подборку.

В этой статье я покажу, как работает его рекомендательный движок. В основе — пять независимых сигналов, pgvector и контрастный вектор. И всё это без огромного обучающего датасета на миллионы записей.

Наеврно, в жизни каждого геймдева наступает этот самый момент: хоть святых выноси, но игру надо запилить в одну каску. В такой ситуации нейронки действительно выручают и Nano Banana Pro — это настоящий клад.

## 1. Введение

Старые промышленные холодильные машины часто продолжают исправно работать десятилетиями. Механика ещё имеет большой ресурс, теплообменники обслуживаются,ремонтируются, но электронные платы постепенно становятся главным ограничением эксплуатации.

В моём случае проблемой стала специализированная плата защиты и управления компрессорами ССP1 (CPM1) чиллера Carrier 30HXA. Она контролировала токи двигателя, температуру обмоток и цепь высокого давления, а также управляла контактором, масляным соленоидом и соленоидом охлаждения двигателя. Центральный контроллер чиллера циклически обменивался с этой платой данными по промышленной шине.

Найти новую плату оказалось сложно. Покупка бывшего в употреблении экземпляра не решала вопрос надолго: возраст компонентов был примерно таким же, а проверить остаточный ресурс до установки невозможно. Поэтому была поставлена другая задача: заменить плату CCP1 (CPM1) на чиллере 30HXA программно-аппаратным эмулятором на базе Wiren Board 8.5, сохранив штатный центральный контроллер, интерфейс оператора и существующую логику чиллера. Центральный контроллер платы MBB должен был увидеть на шине ожидаемое устройство, получать от него правдоподобные измерения и состояния защит, а команды должны были исполняться с предсказуемой задержкой.

## 2. Что требовалось заменить

Оригинальная плата обслуживала два компрессора A1 и В1. Для каждого необходимо было реализовать:

- измерение трёх фазных токов;

- измерение температуры обмоток двигателя;

Модуль ядра может собраться без предупреждений, успешно загрузиться и несколько минут выглядеть полностью исправным. А потом под нагрузкой поймать гонку, зависнуть на блокировке или уронить всю систему. Разберём пять типичных ошибок, которые не видит компилятор, но хорошо видит продакшен.