Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Реализация Raft на TypeScript под сидированной симуляцией: каждый тик, каждая задержка сообщения и каждое падение узла берутся из сида. На двадцать пятом прогоне две реплики применили разные значения — при том, что правила алгоритма выполнялись все до одного.

Интересен не сам баг, а то, какая проверка его поймала. И вопрос, который из этого следует: откуда я знаю, что остальные проверки вообще на что-то смотрят.

В последнее время все помешались на ускорении генерации токенов локальных моделей. В погоне за скоростью люди бездумно квантуют KV-кэш до предела, обрезают контекст до уровня памяти рыбки-гуппи, а затем идут в комментарии жаловаться, что модель вдруг отупела и забывает половину диалога. Такой подход похож на быстрый бег по тёмной улице без уличного освещения. Можно бежать реально быстро, но только до первого столба.

Пора это исправлять. Данная статья знакомит читателя с современными методами спекулятивного декодирования, ускоряющими скорость генерации без всякой лоботомии.

AI-агента сегодня можно собрать за несколько часов. Но это не значит, что бизнес понимает, где его действительно стоит внедрять.

Компании часто начинают с Build: выбирают модель, подключают Jira, GitHub, MCP, собирают workflow. А уже потом пытаются понять, какую проблему они вообще решили.

В статье разбираю другой подход: сначала найти места, где команда теряет время на восстановление контекста, ручную координацию и переключение между системами. Для этого мы в Laplace используем Context Audit и понятие контекстного долга.

Поговорим о том, как увидеть такие проблемы в Jira, Confluence и GitHub, почему не каждую из них стоит автоматизировать и что делать после аудита.

Discover → Build → Measure.

Буквально в паре предложений расскажу о своих впечатлениях после прохождения Mortal Shell 2. Полноценный обзор я писать не собираюсь, так как об игре мне сказать особо нечего. Перед нами типичный, но при этом добротно сделанный соус-лайк, коих в наше время до неприличия много. Главная особенность - отсутствие стамины. Эта деталь делает бои более динамичными и снимает с игрока обязанность постоянно следить за выносливостью. Графика хорошая, но не более. Главным минусом для меня стало окружение, состоящее из скучной серой массы (в некоторых моментах буквально). К тому же я в принципе не большой любитель соулсов, так что качества вроде чрезмерной сложности и отсутствия внятного сюжета, ставшие обязательными в таких играх, отрицательно влияют на мое субъективное мнение. В остальном все неплохо, и перед нами качественный представитель жанра, который можно смело посоветовать как ветерану подобных проектов, так и новичку, ищущему точку для входа в соулсы.

В комментариях к моей недавней статье про фейл с ГОСТ сертификатом сайта ГосУслуг возникла дискуссия о доверии к российским корневым сертификатам Минцифры и о рисках их установки (в систему, в отдельный браузер, или риск использования Яндекс браузера, где они встроены).

Здесь вдаваться в подробности и повторять сказанное много раз не буду, включу только некое саммари из основных тезисов для тех, кто не погружен в тему:

Разбор всех видов SCD (slowly changing dimensions) по Кимбаллу:
- от простого к сложному
- на примерах
- с цитатами Кимбалла

В конце обзора - заполненная шкала со всеми типами и подсказками

Мне казалось, что проблемы неконтролируемого техдолга и потери знаний о проекте командой уже решены (середина 2026 на дворе!), но нет.

В этой статье разбираю эти проблемы на основе своего практического опыта работы с AI Coding.

Рассказываем, как компьютерное зрение заменило запаздывающий лабораторный контроль на входе в производство и что это дало комбинату в цифрах.

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.