Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Если ездишь на велосипеде или мотоцикле и пользуешься навигатором, почти наверняка сначала делаешь самое простое: ставишь телефон в держалку на руль. Я тоже так начинал и довольно быстро понял, что это плохая идея.

Телефон на руле — самая дорогая и хрупкая деталь. Руль живёт ударами, падениями, судьба вашего флагмана за пару тысяч баксов решается дешёвым зажимом, который ослаб на кочках. Даже без драматичного «вылетел на асфальт» хватает постоянного дребезга: стекло и корпус после пары сезонов уже не скажут вам спасибо.

А если повезёт не ушатать смартфон, то со временем неизбежно деградирует оптическая стабилизация. Мото и жёсткий велоруль дают вибрацию, под которую модуль камеры просто не проектировали. Со временем OIS “устаёт”: люфт, стук при встряхивании, мыло на видео. Держалка с амортизацией смягчает, но спектр двигателя и дороги никуда не девается.

Ну и в довершение — привычный бытовой ад: блики от глянца, неизбежно выгорает дисплей, батарея погибает.

Мне нужно было другое. Не смартфон на траверсе, а маленький экран в периферийном зрении: куда свернуть и через сколько метров. Телефон пусть лежит в кармане или сумке, а за навигацию отвечает штука, которую не жалко и в которой нет OIS за полцены флагмана.

И ещё одно, для меня принципиальное: я не хотел менять навигатор. Я езжу в 2ГИС (дальше добавлю Яндекс). Пробки, избранное, привычный поиск — всё уже есть. Идея «скачай наше отдельное приложение, там свои карты» меня бесит. Значит, нужен мост: привычный навигатор на телефоне → крошечный HUD на руле.

Системы управления ресурсами и экономикой проектов: обзор PSA- и PPM-платформ.

Посчитать себестоимость проекта в таблице несложно. Больше времени уходит на поддержание расчета: собирать часы, проверять ставки, учитывать замены сотрудников, обновлять оставшуюся работу и сводить данные по нескольким проектам. 

Я не один год провел с P&L в Google Sheets и Excel, и смертельно устал каждый месяц сверять все формулы, обновлять ставки и руками перепроверять каждую строчку.

Последней каплей стал бунт формул. Они перестали корректно работать, и мне пришлось руками пересчитывать затраты на всех исполнителей, чтобы убедиться в правильности. Трижды. 

Все в команде устали от этой табличной возни, и мы решили посмотреть в сторону систем управления проектами. 

Я отобрал пять штук на обзор и постарался разобраться, что к чему. Сравнил Timetta, «Первую Форму», ADVANTA, ELMA365 Проекты и Shtab. Потестил демо, насколько это было возможно, и изучил документацию.

Под кожей Войнича: новый слой 600-летней загадки.

Я пришёл к рукописи Войнича за тайной — и решил испытать её инструментами XXI века.

Решил сделать на Twitch шоу, где нельзя смеяться, с ИИ-распознованием эмоций. Рассказываю, как оно устроено внутри и с какими проблемами столкнулся.

Одновременный просмотр видео с друзьями без делея. Интеграция чтения эмоций в прямом эфире. Парсинг видео и топа комментариев, которые присылают в личку. Оверлеи и влияние зрителей на игру.

Первые цифры. Буду рад фидбеку.

Практика к первой части серии «Kubernetes просто». Поднимем локальный кластер с помощью kind, найдём компоненты Control Plane и запустим первый Pod. Разберём команды и их вывод, а затем закрепим материал самостоятельными заданиями.

Альбом из треков, которые я собрал в этом инструменте, у каждого трека своя страница, где написано, как делалось и есть примеры было — стало: Static and Gold.

И, да, я знаю что этих студий много, даже само вайбкод название «yue‑studio». Отличие этой — попытка сделать антинейросплоп, а не еще одну «морду» для YUE.

Добавил фильтр по городу в подзапрос — туда, куда учебники и велят его ставить. На тестовой базе в 750 строк незаметно, на проде запрос стал висеть: 0,71 с превратились в 53,7 с. Починил, замеры оставил в комментарии. Спустя две недели сел писать про это статью, перемерил — и тот же запрос на той же базе отработал за полсекунды. Разбираю, почему катастрофа рассосалась сама, почему дело было не в join и почему измеренная цифра в комментарии протухает быстрее, чем кажется.

Это статья про мобильное приложение для персональных тренеров. Про то, как оно появилось, что у него внутри и почему я решил отдать его всем, кому оно может пригодиться. Если у вас есть знакомый тренер, дочитайте до конца, там будет просьба.

Можно годами работать с Kubernetes, писать манифесты и разбираться с падениями подов – и всё равно смутно представлять, что именно происходит внутри системы. Я решил закрыть этот пробел радикально: собрал собственный оркестратор Smith и по ходу разработки столкнулся с теми же проблемами, которые когда-то сформировали архитектуру Kubernetes.

В статье – разбор этих инженерных решений через реальные поломки, от сетевого взаимодействия между узлами до механики согласования состояния.

Недавно клиент прислал скриншот формы уведомления в Роскомнадзор с популярным вопросом: «Тут что отмечать - всё?». Ответ «отмечайте то, что обрабатываете» правильный, но бесполезный, а более подробный ответ увёл бы нас в долгую консультацию. Таких вопросов про заполнение уведомления задают много, поэтому я решил разобрать форму в отдельной статье - поле за полем.

Все скриншоты и официальные подсказки Роскомнадзора - из действующей формы на сентябрь 2026 года. По ходу разбора - примеры заполнения, а в конце - сводная таблица «какое поле из какого документа».

О том, как уведомление подать физически - куда зайти, что нажать, чем подписать - я писал отдельно: Как подать уведомление в Роскомнадзор. Здесь другое. Здесь про то, что писать в полях и откуда брать ответы. Надеюсь, это снимет большинство вопросов у тех, кому надо справиться с этой задачей.

Содержание

Я из тех людей, кто очень любит фотографировать и очень не любит всю рутину после — перекидывать фото, крутить равки в лайтруме. Хотел купить фуджифильм ради симуляции пленки, но так и не купил — вместо этого научил свои Sony отправлять каждый кадр на сервер, а оттуда в телеграм уже с пленкой, зерном и засветом.

А самое интересное — у старой a6300 нет FTP, зато внутри оказался Android 4.1. Так что пришлось поставить на камеру свое приложение. Рассказываю, как это получилось у человека, который не программист, и как поставить себе за 10 минут. Проект открытый.

Просто попросить LLM «сыграть начальника» — мало: модель по умолчанию уступчива и сдаётся после пары сильных аргументов. Разбираюсь, что нужно добавить к ролевой репетиции, чтобы она стала тренировочным циклом, и показываю, как это устроено в моём проекте AgonArena.

В октябре 2013 года яндекс выкупил КП. Для меня на тот момент это ничего не значило, ведь сервис остался прежним и продолжал работать. И перезапуск 2015 года не сильно повлиял на мое мнение, ведь все вернули обратно. Но всё-таки они реализовали свою идею в 2018 году и добавили онлайн просмотр. Следующая неприятность случилась в 2019 году, когда авторизацию сделали только через яндекс. Именно тогда мне и пришлось зарегистрироваться в этой экосистеме. А в 2020 году изменили систему оценок. Все это, несомненно, не доставляло положительных эмоций. Но то, что происходит в последние годы, совершенно другая история...

В очередной раз готовясь к выступлению, я задумалась над якобы фактом, который преследует любого, кто работает с визуальным мышлением и визуализацией в целом. «Мозг обрабатывает картинку в 60 000 раз быстрее текста», — тезис кочует из презентации в презентацию, используется как аргумент при доказательстве важности картинок и даже нашел место в книгах коллег. За годы исследования визуального мышления я выработала привычку проверять достоверность каждой цифры, которая ложится в презентацию или статью, искать пруфы. На этот быстро пруфов не обнаружилось. Слайд пришлось переформулировать и начать разбираться, откуда взялось такое красивое круглое число.

Спойлер — ни на одной странице никакой научной литературы такого числа нет, хотя тезис давно закрепился в профессиональном фольклоре визуального мышления и дизайна.

Народы, вошедшие в орбиту католической церкви даже далеко за пределами былой Римской империи, в основном восприняли через неё и латинское письмо. В том числе это произошло и в Восточной Европе со многими народами славянского и угро-финского корня. При этом возникло несколько почти независимых друг от друга центров формирования систем письма под языки, имевшие здесь заметно больше фонем, чем в латыни. Наиболее древними можно назвать традиции латинского письма для польского, чешского и венгерского — ибо носителям их в условиях развития государственности рано понадобилось записывать тексты на собственных языках. Об очень необычном венгерском, в последний момент латинизированном румынском и других менее знакомых нашим согражданам языках региона поговорим чуть позже, а пока что коснёмся польского и чешского языков — исходно весьма близких западнославянских, но пошедших в процессе становления национальной письменности довольно разными дорогами.

Международный день пожилых людей традиционно отмечается 1 октября. ООН ввела праздник в 1990 году, чтобы привлечь внимание общественности к вопросам, связанным с людьми элегантного возраста. Население планеты стремительно стареет, поэтому люди старше 60 лет играют всё более заметную роль в мировой экономике. И пока маркетологи «охотятся» за молодёжью, они зачастую упускают важную часть потребителей старшего возраста. Однако спрос рождает предложение, поэтому о «серебряной экономике», которая обеспечивает потребности стареющего населения, эксперты говорят всё чаще.

Вторая часть. Первая — «Локальный агент для кода на Mac: MTPLX + pi + Qwen3.8-27B».

В первой части я посадил кодового агента pi на локальную Qwen3.8-27B через MTPLX и прогнал сложную задачу в разных режимах размышлений. Осталось сомнение, которое MTPLX сам не снимает: сколько тут даёт его многотокенное предсказание (multi-token prediction, MTP), а сколько сработало бы на любой MLX-обвязке?

Толчком стал разговор с ChatGPT. Я спросил, какой MLX-сервер поставить на MacBook Pro с M4 Max, и получил уверенный ответ: oMLX быстрее и качественнее остальных на таком железе. Звучало правдоподобно, проверить было интересно вдвойне. Я поставил oMLX, взял ту же модель и ту же задачу и повторил все те же режимы. Заодно отвечаю на вопросы из комментариев к первой части — про режим по умолчанию, шум вентиляторов и память.

Итог короткий: совет не подтвердился. В моих прогонах MTPLX заканчивал задачу в 2,8–6,4 раза быстрее, а по скрытым тестам связки сравнялись. Оговорки тоже короткие: сборки модели разные, а каждый режим на oMLX я запускал по одному разу.

Обычно, когда выбирают LLM, сначала смотрят рейтинги. Проблема рейтингов в том,  что по ним не узнать, как модель справится с вашими задачами и сколько это будет стоить.

В нашей лаборатории мы пользуемся электронным лабораторным — базой, куда записываются данные  всех эксперименотов и измерений, а ИИ ассистент отвечает на вопросы по ней. Разумеется, возник вопрос, какая модель должна этим ассистентом рулить. Публичные рейтинги ответа не давали, так что мы собрали свой бенчмарк: двадцать четыре вопроса по нашей работе, которые гоняются по живому журналу через mcp на моделях DeepSeek, ChatGPT и Claude.

Дальше я покажу, как мы собирали эти двадцать четыре вопроса, что на них показали девятнадцать сочетаний модели и уровня усилий при рассуждении (reasoning effort) примерно в 450 прогонах — и как сделать такой же тест под свою задачу.

В 2024 году мэрия Нью-Йорка запустила чат-бота MyCity — цифрового помощника для владельцев малого бизнеса. Он должен был стать удобным справочником по городским правилам и законам. Но на деле бот раздавал советы, за которые предпринимателям грозили штрафы и суды, например, не выплачивать до конца чаевые сотрудникам, уволить человека за жалобу на харассмент, и прочее в таком духе.

Правильная информация при этом лежала в собственной базе знаний бота наравне с устаревшей. Как оказалось, он просто-напросто не смог выбрать между верным и неверным, когда оба варианта оказались под рукой.

«Срок гарантии — 18 месяцев». Красивый ответ. А если в договоре написано 12? Или число 18 стоит в разделе о хранении, а модель просто зацепилась за него?

В чате такие ошибки прячутся за гладкой фразой. Я хотел иной маршрут: задать вопрос к PDF, получить ответ и одним нажатием открыть физическую страницу исходного файла, на которую ссылается модель. Так появился PDF Desk — небольшое приложение на Python, Streamlit, PageIndex и PDFium. Один активный документ. Никакой базы пользователей. Индекс и исходный PDF остаются на компьютере; при использовании внешней модели текст документа всё равно уходит её провайдеру.

Дальше — где проходит граница между SDK и приложением. Почему голый /models не годится для проверки подключения. Из чего собран идентификатор индекса. И почему ссылка на существующую страницу ещё не значит, что ответ доказан. В конце живой прогон DeepSeek, включая браузер, и сценарии, для которых этого прогона мало.