Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Здесь вас ждут код эмулятора и краткое описание архитектуры «Сетуни 70».

Возможно вы слышали о троичных ЭВМ семейства «Сетунь», читали о них на Хабре или где-нибудь еще. Материал подавляющего большинство публикаций не отличается достоверностью и преследуют цель привлечения внимания. Их авторы не стесняются хохмить размещая в публикации фотографию здоровенной ЭВМ «Стрела», занимающей отдельный зал, поместив под ней подпись малая ЭВМ «Сетунь». Они не видят разницы между троичной системой счисления, троичной схемотехникой и трехзначной логикой. А зачем, все равно же и там и там есть что-то про «три», верно?

Не моргнув глазом могут написать про неведомое в то время импортозамещение или что эти машины были построены на основе троичной логики, ссылаясь на статью англоязычных дворников в Википедии (это мнение для них куда важнее мнения автора архитектуры и конструктора машины, и здравого смысла). Они не знают что под названием «Сетунь 70» в разное время существовали две заметно разные машины, и не слышали про существование «Сетуни 72».

Не далее как вчера Дональд Трамп в своём блоге на платформе Truth Social опубликовал очередную неоднозначную вещь: знакомый профиль с копной на голове заменил собой границы суверенного государства Иран на фрагменте политической карты мира.

Подрисовывать что-либо в учебнике, на стене или на карте — довольно заразительное занятие, знакомое многим ещё с детства. Раз перед таким соблазном не может устоять президент большой страны, сложно удержаться и мне.

Какое бы выбрать место на карте, чтобы переиначить его на другой лад? Не «от балды», но на основе реальных данных. Решено: ткну пальцем в случайную точку и проведу с ней творческий (data-driven) экспромт. По чистому совпадению, палец попал в Соединённые Штаты Америки. Говоря словами главного литературного персонажа Ильфа и Петрова: давайте и мы увековечимся?

Я попросил редактор карт mapus.ai представить то, какими была бы территория США, если бы в своё время она превратилась в государства, определённые по языковому принципу. Чтобы результат не воспринимался, как нейро-бред — я провёл разбор действий, выполненных LLM для решения задачи.

Получилось довольно интересное и познавательное путешествие в историю.

Breaking change в REST API часто обнаруживают слишком поздно — уже на интеграционном стенде. Разберём, какие риски можно поймать раньше, где помогают OpenAPI и consumer contracts и почему зелёные проверки ещё не гарантируют совместимость со старым клиентом.

Сегодня open source моделями никого не удивишь. Но в январе 2025 года небольшая китайская компания DeepSeek за один день обвалила американский фондовый рынок.

Всё началось с того, что 20 января DeepSeek выкладывает R1 под MIT-лицензией. Уже 26 января приложение DeepSeek выходит на первое место в App Store США, обогнав ChatGPT. А 27 января акции Nvidia падают на 17% — $589 млрд капитализации за один день, крупнейшее однодневное падение в истории фондового рынка США. Nasdaq теряет около 3%. Суммарная просадка рынка — примерно $1 трлн. Важно учесть контекст, что буквально за неделю до этого анонсировали Stargate с вложениями до полутриллиона долларов в дата-центры, OpenAI собирал раунд на $40 млрд. Обе цифры стояли на уверенности, что количество видеокарт даёт преимущество, которое нельзя обесценить за семь дней.

А кто вообще такие DeepSeek?...

Что, если индекс не нужно создавать вообще? Знакомимся с iHeap — альтернативным методом доступа к таблицам PostgreSQL, где BRIN-индексирование встроено «из коробки» и работает автоматически для всех подходящих столбцов.

Начнём с того, что я всегда хотел писать статьи. Прямо всегда — и по‑своему любил. Первую профессиональную написал году в 2009-м, когда только стартовал в интернет‑маркетинге: на фрилансерском сайте была возможность вести блог, и я расписывал там про клиентский сервис для фрилансера. Семнадцать лет назад. Потом были ещё — почти всегда профессиональные: ну что поделать, есть такая личностная потребность — рассказывать про свой опыт тем, кому он может пригодиться.

Это не очередной туториал «поставь LangChain и получи RAG за час». Это дневник того, как одна конкретная RAG-система вырастала из «нейросети, которая просто лазит грепом по md-файлам» до многослойного пайплайна с графом знаний, гибридным ретривом и адаптивной схемой рассуждений — и почему мне пришлось писать её с нуля, вместо того чтобы допилить существующую.

В статье я разбираю практический ремонт FPV‑вупа после очередного краша: заменяю штатные моторные провода, организую соединения так, чтобы моторы было проще паять и обслуживать, меняю поврежденную раму и проверяю работу силовой части в Betaflight. Заодно показываю полноценное обслуживание бесколлекторных моторов: как диагностировать большую разницу оборотов, разобрать мотор, снять стопорное кольцо, очистить его от волос и другого мусора и собрать обратно. В конце — несколько практических советов по охлаждению вупа при настройке, безопасной проверке моторов и фиксации VTX‑антенны, чтобы следующий ремонт понадобился как можно позже.

У нас есть конвейер, который раз в день собирает кадр для Stories в Instagram (фото + выжженная поверх подпись) и публикует его через Graph API на два бренд-аккаунта. 2 сентября в моей ленте всплыла своя же сторис, и подпись «посчитал сколько стоит перевезти сестру в москву» была обрезана с обеих сторон — первые и последние буквы срезаны краем экрана. Я это почти сразу починил. 5 сентября мне снова написали, что сторис «кривые». Я почти сразу починил снова. Обе правки были правильными и обе не имели отношения к тому, что жаловались на самом деле.

Кто лучше справляется с советскими загадками на внимательность — Qwen, Grok или человек? Сравнили две классические головоломки и получили любопытные результаты.

Почему обычный выключатель света вообще способен участвовать в математической логике?

Звучит как странный вопрос, правда? А ответ на него дал один студент в 1937 году и с тех пор мы буквально живём в мире, который он, по сути, спроектировал.

Это четвёртая статья цикла “Код как борьба: Кратчайшая история IT”. И, как я обещал в прошлый раз, сегодня будет заметно легче - никакой личной трагедии, как у Тьюринга, никакой атомной бомбы, как у фон Неймана. Сегодня у нас жонглирующий гений с механической мышью. Но начнём мы, как обычно, с чего-то серьёзного.

В первой части мы разобрали, как Dart отличает число от объекта, а во второй – как убирается молодое поколение. Там все держалось на одном приеме: живых переносим в соседнее полупространство, а всю старую половину выбрасываем целиком.

Почему в старом поколении переезд не подходит

В молодом поколении все было просто – отбрасываем мертвые объекты и забываем про них, в старом поколении все по-другому. Для старого поколения такая операция слишком дорогая. Количество живых объектов больше, чем неживых, а это значит, что нам бы пришлось копировать почти всю память с места на место. Также необходимо было бы держать вторую половину пространства запасам такого же размера как и занятую часть полупространства. Для решения этой проблемы существует mark-sweep (Пометка-очистка).

Привет, Хабр! Мы "Исходный Код", и сегодня хотим поделиться нашим опытом построения и перезапуска медиастратегии IT-компании.

Когда мы начинали 4 месяца назад, перед нами стоял типичный для рынка вызов: построить экспертный статус, раскачать охваты, наладить перфоманс в бренд-медиа и, самое главное, привлечь сильных специалистов в команду через контент. Мы стартовали буквально с нуля на конкурентном рынке.

В статье - детальный разбор: что сработало, где мы слили бюджет, как адаптировались к блокировкам, какие цифры получили по каждой площадке и к каким выводам пришли к чекпоинту в 4 месяца.

Недавно я наткнулся на историю Оскара Ланского, который решил проверить, насколько внимательно сегодня читают резюме.

Он составил CV дата-аналитика, только вместо нормального опыта добавил туда чесание пузиков капибар и анализ их дневного сна. Затем отправил 100 откликов и, по его словам, за неделю получил 40 приглашений.

Сначала я подумал, что это просто удачный байт для соцсетей. Но рядом нашлись истории ещё веселее.

В резюме начали записывать лидерство в клане Clash of Clans как управленческий опыт. В LinkedIn упоминают даже проваленные собеседования в Goldman Sachs: расчёт на то, что автоматический фильтр зацепится за название компании раньше, чем разберётся, чем всё закончилось. Собеседники «Коммерсанта FM» подтверждают, что некоторые системы действительно поверхностно сканируют анкеты и подобные трюки иногда помогают добраться до следующего этапа. 

Сразу оговорюсь: из этого не следует, что любой современный ATS можно победить капибарой. Системы отличаются, а за каждым конкретным экспериментом мы не видим настройки работодателя. Но сама игра уже существует: кандидат пытается угадать, что понравится машине раньше, чем его резюме увидит человек.

В два часа ночи ты упираешься в лимит модели. Сессия на середине, мысль на середине, и до сброса окна ещё полтора часа. Ты сидишь и смотришь в терминал, где написано, сколько ты потратил токенов, сколько это стоило в долларах и сколько процентов контекста съедено.

Чего там не написано — что прямо сейчас ещё шестеро сидят и ждут того же сброса. И четверо из них тоже глубоко за полночь.

Про это и получился инструмент. Одна строка в статуслайне Claude Code:

Раскатка обновлений INTEKEY WMS больше не зависит от того, у кого сегодня открыт SSH и кто помнит, какая сборка где стоит. Мы создали оркестратор, который берёт на себя весь цикл: сборку, проверки, раскатку по стендам, точки отката и отчётность. Ниже как он устроен.

В прошлой статье я разбирала пять искажений, которые мешают пользователю пройти по интерфейсу. Эта — про четыре других, которые мешают тому, кто интерфейс делает.

Статья рассчитана как на людей, близких к IT и ИБ, так и на тех, кто далек от этих областей. Автор постарался подробно разобрать каждый шаг: почему было принято то или иное решение, на какие признаки он опирался и где искать дополнительную информацию по теме.

Итак, в этой статье взламываем уязвимую машину Messenger, а точнее — проводим эксплуатацию цепочки из двух базовых уязвимостей и реализацию двух бизнес-рисков: «Получение доступа к корпоративной переписке разработчиков городского мессенджера» и «Получение ключа шифрования городского мессенджера».

В предыдущих статьях серии было показано, как использовать функциональность FEB_FILE_HANDLING в качестве единой точки входа для импорта банковских выписок в SAP независимо от канала их получения — через прямые сервисы коммуникации с банковскими системами или файлы из систем «Банк-клиент» — и от используемого формата: XML или текстового. Также была рассмотрена классическая схема импорта промежуточных выписок в течение дня с созданием платёжных авизо для обновления данных финансовой диспозиции, или денежной позиции.

ИИ уже умеет генерировать Ansible-плейбуки, собирать роли, искать ошибки и помогать с рефакторингом. Но между «модель написала YAML» и «это можно пускать в прод» всё ещё лежит несколько обязательных проверок.

Разбираемся, как использовать Claude, ChatGPT, Copilot и другие ИИ-инструменты для работы с Ansible: как составлять промпты, проверять синтаксис и идемпотентность, работать с секретами и не превращать ускорение разработки в новый источник инцидентов.