Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Протон — одна из самых обманчивых частиц природы. На первый взгляд он кажется достаточно простым. Он есть в каждом атоме водорода, из протонов состоят ядра обычной материи, а на вводных занятиях по физике протон часто изображают в виде аккуратного шарика со знаком «плюс». Однако даже после столетия исследований физики по-прежнему не могут ответить на два удивительно простых вопроса о нём.

Во-первых: живёт ли протон вечно?

Во-вторых: откуда, собственно, берётся его спин?

Эти проблемы относятся к разным разделам физики, но их объединяет одна тема. В обоих случаях протон демонстрирует разрыв между аккуратными представлениями о частицах, которые работают в учебниках, и более странными механизмами, лежащими в их основе: квантовой теорией поля, сильным взаимодействием и, возможно, физикой за пределами Стандартной модели.

В новом выпуске 136 уровней вложенности XCUITest и Android Runtime под капотом, как Tinder сократил холодные старты на 47% и новые условия распространения приложений в Евросоюзе, от Event-Driven UI к State-Driven UI, что нового в Dart, как сделать MCP удобными и действительно полезными, уменьшение трения в приложениях и многое другое. Заходите!

Я проверил семь советов по видимости в нейросетях на 73 страницах, которые модели сами поставили в источники. Я прогнал каждый совет через две группы страниц из собственных логов и посчитал разницу точным тестом Фишера: 34 страницы против 39, различие по авторству 100% против 82%. Это лишь эксперимент на небольшой выборке, но всё же.

В управлении проектами есть довольно большой набор “базовых” вещей, которые принято считать само собой разумеющимися (и это не только “водопад” - “аджайл” - “скрам”). Ну, например, проект желательно хорошо спланировать, работы - оценить, риски - предусмотреть, сроки - поставить, людей - не забыть загрузить, а начатое, если уж оно начато, хорошо бы все-таки закончить.

Но если почитать, что сейчас происходит вокруг проектного управления, периодически начинают попадаться идеи, скажем так, нетривиальные. Мне стало интересно собрать такие идеи в одном месте и посмотреть, не складываются ли они во что-нибудь общее (я ж аналитик). Сразу оговорюсь, что далеко не все концепции из списка супер-свежие, но именно в последние пару лет либо получили новое развитие, либо начали появляться в вполне серьезных исследованиях.

Если интересно, давайте пробежимся по верхам.

Python давно стал почти стандартным инструментом для машинного обучения, анализа данных и научных задач. Однако в вычислительно сложных проектах его производительность быстро становится ощутимым ограничением. Поэтому под привычными NumPy, PyTorch и другими инструментами значительная часть вычислений выполняется компонентами на C, C++ или CUDA. Особенно заметно это становится, когда готовых библиотечных функций недостаточно и высокопроизводительные операции приходится писать самостоятельно.

Несколько лет назад за решение этой проблемы взялась компания Modular, представившая Mojo — новый язык, внешне очень похожий на Python, но построенный иначе. Первую публичную версию показали в 2023 году, после чего проект довольно быстро менялся, а некоторые его конструкции успели исчезнуть или несколько раз поменять форму. Теперь этот этап формально завершен: 11 августа 2026 года вышел Mojo 1.0. Первая стабильная версия стала хорошим поводом разобраться, откуда вообще взялся этот необычный проект и зачем понадобился еще один инструмент для высокопроизводительных вычислений.

Началось всё с довольно простой задачи. Мне понадобилось установить приложение из Microsoft Store, но для моего региона оно оказалось недоступно.

Гуглить способы обхода мне было лень, поэтому я отдал задачу ChatGPT вместе с установщиком. В результате регион Windows был временно изменён, приложение установилось.

Сам способ, конечно, не новый. Регион Windows можно поменять вручную в настройках, поставить приложение и вернуть обратно. Но после этого я подумал: если метод давно известный и с такой проблемой явно сталкиваюсь не только я, почему бы это не автоматизировать?

Так появился WinStoreRegion — небольшая утилита для Windows. На момент публикации актуальная версия — 0.1.0.

Задача звучала просто: получить список компаний определённого профиля в конкретном городе — с сайтом и способом связаться. Не телефоном, а email / Telegram / WhatsApp.

Итоговый скрипт — примерно 400 строк: Playwright для Maps, requests + BeautifulSoup для сайтов, регексы для контактов, txt на выходе. Ниже — не туториал "как повторить", а список мест, где всё ломается.

Вот весь конвейер целиком, с отмеченными точками отказа — дальше по статье разберём каждую:

Разбираю проект, где отчёт по SEO выглядел растущим и при этом почти ничего не приносил. Из 23 169 запросов, по которым сайт нашли за одиннадцать месяцев, 19 633 привели ровно по одному визиту, а раздел, собиравший половину трафика, конвертил в целевое действие на уровне 0,15 процента. Если вы отвечаете за поиск на большом каталоге интернет-магазина или онлайн-сервиса и вам надо ответить руководству, окупается SEO или нет, дальше будут реальные выгрузки, схема учёта и то, как мы считали окупаемость канала по фактическим продажам, которые дозревают уже после клика. Клиент под NDA, называю его производителем электрокарнизов и систем затенения; цифры публикуем с его разрешения, имя и домен скрыты.

Допустим, вы решили заняться беспилотными технологиями в стартапе или RnD подразделении при университете. У вас за плечами мобильный робот на условном Arduino. И вот появился заказчик, который хочет автоматизировать свои процессы и даже готов за это заплатить. Вам нужно взять некую технику, обвешать датчиками и приводами, добавить вычислитель и научить автономно двигаться, попутно решая проблему заказчика. У вас всё серьёзно: у проекта есть руководитель, электроникой занимаются электронщики, механикой - конструктора, есть специализация у программистов (системы восприятия, навигации, планирования и т.п.). Казалось бы, что может пойти не так?

Ниже я хотел бы описать ряд проблем, с которыми столкнулся (как программист) при работе над проектами по созданию беспилотных технологий. Врядли я кого-то удивлю, наверняка это всё “детские болезни”, которые решаются правильным планированием и в зрелых компаниях не встречаются. Но на начальном этапе о них полезно помнить.

Сразу два важных предупреждения:

Первое: сначала будет немного теоретической нудятины, но оно того стоит.

Второе: уважаемые химики, это научно-популярный текст, я упрощаю. Если захотите в меня что-то бросить, кидайте в меня донатами.

Поехали.

Что вообще нужно для пожара?

Один скажет: нарушение техники пожарной безопасности.

Другой: источник огня

Третий: наличие воздуха

Правы все, но химик условие для возгорания назовёт триадой.

Нет, не той, что в Китае жмётся по тёмным улицам.

А той, что называется пожарной триадой (или треугольником): топливо-окислитель-инициатор

Очередная история про AI и разработку, но с конкретикой. Mattermost на Team Edition, три ежедневные боли: нельзя нормально ответить на сообщение в канале, не видно прочитал ли коллега, для созвона кидаешь ссылку на локальный Jitsi с отдельной авторизацией.

За день собрал три плагина в Cursor: reply с цитатой, галочки доставлено/прочитано, голосовые комнаты на Pion прямо в server-плагине. Личная инициатива, не тикет в бэклог. Коллегам понравилось, мне в копилку.

Рассказываю, почему не переезжали на другой мессенджер, как задавал рамки AI (опыт с медиа помог), и где плагины не работают: спойлер, нативные приложения.

P.S. про обложку. Превью для Habr тоже сгенерировал AI. Оно, конечно, вообще не похоже на настоящий Mattermost: другие цвета, другой UI, будто мессенджер из параллельной вселенной. Но мне так понравилось, что решил оставить. Пусть будет из разряда «ожидание vs реальность» или «Mattermost, который мы заслуживаем».

Полный гайд по сборке радара для мониторинга присутствия в помещении человека и даже просто его дыхания.

Общий механизм выглядит так: ESP32-S3 измеряет параметры канала Wi-Fi 100 раз/сек, а Raspberry Pi их анализирует, в реальном времени выводя результат в браузере. Эта система обнаруживает абсолютно неподвижно сидящего человека по одному только движению его грудной клетки во время дыхания — без каких-либо камер, датчиков PIR или носимых устройств.

Доброго времени суток.

Интерпретатор ESPB временно пока отложил, интерес к нему оказался скромным. Но подошел к глобальной задаче с другой стороны и на этот раз все крутится вокруг Zerotier. Давно обратил внимание на данную платформу, когда то ковырял libzt - sockets поверх сети Zerotier. Это удобно для приложений, которые находятся вне единой локальной сети и должны общаться сквозь NAT. Думаю, многие хотели бы использовать микроконтроллеры (например, ESP32) для IoT-задач, не заморачиваясь со способами доставки информации на сервер и не завися от того, спрятан ли этот сервер за NAT.

Из этой идеи выросли три связанных проекта:

Диск лежал на полке рядом с десятком других коробок — 2008 год, обычный магазин с играми, ничем не примечательная витрина. На обложке три персонажа: воин, паладин и маг. Строгие лица, никакого намека на юмор. Выглядит как серьезное фэнтези — такое обычно берут, когда хочется чего-то монументального. Я взяла его почти случайно, просто потому, что хотелось новенького. И уже через несколько часов стало ясно: обложка обманула — внутри пряталось нечто более тонкое, чем очередная героическая сага. 

«King's Bounty: Легенда о рыцаре» затянула не сюжетными поворотами и не сложностью — таких игр к 2008 году выходило достаточно. Затянула ставка на интеллектуальную игру с игроком: отсылки, требующие вспомнить книгу или фильм, музыка, работающая на атмосферу отдельно от боев, диалоги, написанные так, будто автор уважает того, кто их читает. С тех пор я прошла каждую часть, которую выпускала студия Katauri Interactive, — и наблюдала, как эта ставка сначала окупалась сполна, а затем потерялась в попытках повторить успех без понимания, из чего он вообще складывался. 

Это история о том, что происходит, когда авторы решают не упрощать и не ведутся на поводу у мейнстрима — и выигрывают. 

Мне нравится «Остров сокровищ». А еще нравится задаваться дурацкими (и бесполезными) вопросами в духе: «А могло ли быть всё так, как описал автор в реальности?» Так вот в случае с «Островом сокровищ» в реальности эта история даже не началась бы, и вот почему.

17 августа состоялся выпуск 0.7.0 кроссплатформенного эмулятора терминала Contour.

Основные возможности:

• Поддержка всех четырёх основных платформ: Linux (X11 и Wayland), macOS, FreeBSD и Windows.
• GPU-оптимизированный рендеринг.
• Вкладки и разделение окна.
• Постоянные сессии (экспериментально!), сохраняющиеся после закрытия окна (режим демона) — возможность повторного подключения локально или по сети, а также двусторонняя совместимость с tmux.
• Поддержка шрифтов с лигатурами.
• Юникод: поддержка кластеров графем и эмодзи (включая ZWJ, VS15 и VS16).
• Поддержка High-DPI.
• Поддержка ввода в стиле Vim.
• Режим подсказок, позволяющий быстро выполнять действия с кликабельными элементами (URL и IP адресами, путями к файлам, хешами коммитов Git), используя только клавиатуру.
• Поддержка формата растровой графики Sixel.
• Поддержка инструкций векторной графики ReGIS (vt100.net, Википедия).
• Цветовые схемы и профили настроек.
• Настраиваемые сочетания клавиш.
• Поддержка большого количества распространённых и новых (или нестандартных) управляющих последовательностей.
• Проговаривание выделенного текста (используя Qt Speech).
• И многое другое.

Проект написан на языке C++ (стандарт C++23) и Qt 6, и распространяется по лицензии Apache 2.0.

( читать дальше... )

 c++, contour, qt, regis, эмулятор терминала

Весь интернет и геймерское сообщество замерло в ожидании, ведь до главного релиза десятилетия осталось каких-то два с лишним месяца.

Омрачает эту ситуацию два факта: Rockstar не изменяют своим традициям, и GTA VI — это консольный релиз (неизвестно на какое время), и, что самое главное, приходится он на пик кризиса памяти, который коснулся всего рынка железа без исключения.

На фоне этих фактов давайте разбираться, где, будучи геймером из России, лучше приобщиться к хиту и как не переплатить за игру в цифре.

Представлен выпуск платформы Bun 1.4, предназначенной для обособленного выполнения приложений, написанных на языках JavaScript и TypeScript, и нацеленной на использование в качестве прозрачной замены платформы Node.js. Ветка 1.4 примечательная переводом кодовой базы с языка Zig на язык Rust, осуществлённым с использованием AI-инструментов Claude. Код продолжает распространяться под лицензией MIT.

В качестве причины переписывания на Rust отмечается желание устранить проблемы в Bun, вызванные утечками памяти, а также наличие разногласий с авторами Zig в плане применения AI для написания кода и неприемлемая для крупных проектов политика Zig в отношении принятия в язык изменений, нарушающих совместимость. В качестве главного преимущества перехода на Rust упоминается возможность отлавливания и предотвращения ошибок при работе с памятью, диагностика которых последние годы отнимала у разработчиков Bun много времени.

Судя по проведённым тестам, версия на Rust потребляет на 13-48% меньше памяти, запускается в два раза быстрее и до 5 раз меньше нагружает CPU в режиме простоя. Размер исполняемого файла в версии на Rust сократился на 17%. При запуске при помощи Bun 1.4 приложения Claude Code нагрузка на CPU уменьшилась в два раза.

( читать дальше... )

 bun, javascript, opennet, rust, вайб-кодинг

Здесь промты для ChatGPT, которые набрали максимальное число голосов на Reddit за все время. Почему Reddit?

Это самое крупное в мире сообщество по промт-инжинирингу. Отсюда блогеры копируют промты в Telegram, TikTok и другие соцсети. На Reddit работает простая механика: наверх всплывают только лучшие промты - неочевидные, остроумные, сложные. Остальные тонут в ленте. Я нашел самые популярные за все время и собрал в одну подборку.

Инженеров раздражает крайне низкая интерпретируемость нейросетей на базе трансформеров. Бизнес раздражает отсутствие гарантий правильного ответа. И всех пользователей весьма беспокоят галлюцинации LLM.

Именно поэтому исследователи работают над альтернативными архитектурами ИИ, пытаясь устранить недостатки LLM. Одно из направлений таких исследований, это использование принципов символьного ИИ.

В этой статье я рассматриваю концепцию кандидата физико-математических наук, известного IT-исследователя Сергея Шумского.