Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Около полугода назад проект Репка выпустил и вывел на рынок пятую версию — Repka Pi 5, сравним производительности Raspberry Pi 5 и Repka Pi 5.
Насколько Repka Pi оказалась быстрая? Если совсем кратко, то вот так:
— производительность процессора в 1,5 раза выше;
— скорость работы с ОЗУ выше более чем в 2 раза;
— производительность графической подсистемы выше в 1,9 раз.

Вам в наследство досталось руководство пользователя МИС на 1160 страниц в формате .docx, тысячи повторяющихся скриншотов, процесс обновления вызывает глубокую грусть. Что с этим «добром» делать?

В этой статье я расскажу о своём проекте по переводу такой документации на рельсы docs-as-code: переосмысление структуры, укрощение размера скриншотов, борьба с кириллицей в Asciidoctor, настройка автоматической сборки HTML и PDF через GitLab CI/CD.

Привет, Хабр! На связи Егор Сапун, руководитель направления сертификации инфраструктуры Рег.облака.

Кибератаки касаются не только крупного бизнеса. За последний год с киберинцидентами столкнулись 82% российских компаний малого и среднего бизнеса. По данным Positive Technologies, в 2025 году 75% успешных атак на веб-приложения российских организаций приводили к нарушению их деятельности.

От части атак на сайты, веб-приложения и API защищает WAF. Но для многих компаний это все еще enterprise-решение: классический WAF необходимо развернуть в своей или арендованной инфраструктуре, встроить в путь трафика. Для этого нужны вычислительные ресурсы а также компетенции по настройке и сопровождению. У небольших компаний таких ресурсов может и не быть.

Один из способов снизить порог входа и упростить эксплуатацию — использовать облачный WAF, инфраструктурой которого занимается провайдер. 

Рассказываю, нужен ли для облачного WAF отдельный специалист, можно ли настроить защиту один раз и больше к ней не возвращаться и как выглядит весь путь подключения. А еще покажу, как бесплатно протестировать облачный WAF и объясню, почему это не панацея.

В этой статье разберем, как релятивистские поправки могут влиять на точность геолокации по GPS-спутникам. Для наших тестов будем использовать симулятор сигнала спутников gps-sdr-sim и утилиту gnss-sdr для геолокации.

Устанавливаем утилиту gnss-sdr:

Решил попробовать нашумевший дистрибутив Omarchy Linux и понять — за что же его все так хвалят.

И сразу столкнулся с тем, что поддержки русского языка в полной мере нет в интерфейсе. Да, локаль можно перевести и доустановить нужное, но сами меню, плагины — не имеют переключения интерфейса на русский язык.

Поэтому сначала я начал доустанавливать всё руками, а потом собрал всё в скрипты.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Алексеев, я ML Ops-инженер в Авито.

В этой статье я разберу, почему существующий PaaS — отличный инструмент для веб-сервисов, но плохо подходит для ML/LLM-Inference, и с какими похожими проблемами сталкиваются крупные компании, у которых те же задачи.

Также расскажу, почему было принято решение не дорабатывать PaaS под Inference, а строить отдельную Inference-платформу на базе готового open-source ядра, и почему этот путь оказался предпочтительнее.

AI-ревьюер для GitLab, который проверяет не отдельный merge request, а всю задачу сразу, во всех сервисах, которые она задела. И почему для этого понадобился агент, а не анализ diff через API.

Знаете ли вы игру в «Точки»? Это игра на тетрадном листе в клетку. Двое игроков ставят точки разных цветов на пересечениях клеток и стараются окружить точки соперника. В школе я сыграл в неё немало партий, часто выигрывал и радовался, когда попадался сильный противник.

После универа я начал работать разработчиком и хотел запрограммировать алгоритм для игры в «Точки», но у меня не получилось. Тогда стал смотреть в сторону обучения нейросети, но не знал, с чего начать. Я понимал, что для обучения нейросети нужно огромное количество сыгранных партий, и не понимал, где мне их взять.

Потом я узнал про нейросети для игры в Го, которые генерируют данные для обучения, играя множество партий сами с собой. Решил попробовать такой же подход для «Точек». Обучил нейросеть и сделал небольшое приложение, в котором с ней можно сыграть. Теперь на поле 20×20 она меня обыгрывает.

Когда понял, что нейросеть уже неплохо играет, подумал: почему бы не выложить игру в Steam? И выложил — Just Dots. Я ещё не сделал всё запланированное, но уже можно скачать демо (бесплатно), поиграть и попробовать победить ИИ.

Здесь расскажу, как я учил ИИ-соперника, как после одного из улучшений бот стал играть сильнее, а нейросеть на его партиях — учиться хуже, и почему сделать простого соперника оказалось не так-то просто.

Я делаю Dungeon Cult — игру про строительство и управление подземельем. Механически она растёт из Dungeon Keeper, а визуально уходит в Лавкрафта: культисты, глубоководные, щупальца, живая архитектура и всё такое. Начинался проект как игра на веб‑странице, а затем переехал в Unreal Engine 5. Расскажу, как попытка сделать одного рабочего гуля превратилась в конвейер 3D‑персонажей с ИИ‑агентами.

Путём byte-matching декомпиляции был реконструирован исходный код на Delphi 2007 для игры Космические Рейнджеры HD: Революция. Он собирается в исполняемый файл, идентичный оригинальному, т. е. по определению сохраняет всё поведение игры. Это не официальный релиз исходников, а реконструкция — практически все внутренние символы в коде (переменные, функции) имеют новые названия.

Размер кодовой базы: примерно 230 тысяч строк Delphi Pascal, и чуть больше тысячи строк оригинальных ассемблерных вставок на x86.

Дополнительно доступны:

• Порт исходных кодов на Free Pascal Compiler с кроссплатформенной поддержкой, в том числе под Linux (см. скриншоты).
• C++ трансляция всей кодовой базы с сохранением работоспособности.
• Открытая реализация библиотеки okgf.dll для программного рендера графики, используемая КР.
• Декомпилированный исходный код первой части Космических Рейнджеров на Delphi 7.

 reverse engineering, игра, исходный код, космос

Привет, Хабр!

Меня зовут Илья, я работаю в Группе Rubytech в департаменте информационной безопасности, и в этой статье расскажу, как мы сильно упростили себе жизнь, сделав сброс пароля мультиплатформенным. Если вы вдруг в вашей компании планируете что-то подобное — вам пригодится. А если просто интересно, как все это устроено — добро пожаловать под кат.

Год назад мы с другом делали интернет‑магазин для его девушки. Она модель, и у неё была совместная линейка одежды с одним брендом. Нужны были каталог, лукбук, страница о ней и промо‑баннеры под каждую новую коллекцию. Каталог сделали на WooCommerce, а главную, лукбук и баннеры я сверстал в Elementor. Чтобы было быстрее, вставил вёрстку в HTML‑виджеты, подогнал стили, и всё выглядело ровно так, как задумывали. Передал доступы и забыл.

Через пару недель она пишет: «кажется, я сломала сайт». Выходила новая коллекция, она хотела поменять текст на баннере, открыла виджет, увидела там кучу div‑ов и аккуратно поправила пару строк. Заодно случайно стёрла один закрывающий тег. Половина главной съехала, подвал оказался посреди лукбука.

Винить её не за что. Elementor мы и выбрали для того, чтобы она меняла баннеры и тексты сама, мышкой, без нас. А я отдал ей конструктор, внутри которого лежит обычный HTML. Формально это Elementor, а по сути та же ручная вёрстка.

Привет! На связи Boost for Java. Развиваем DBML Diagram — open source плагин для IntelliJ IDEA и других совместимых IDE на платформе IntelliJ. Он строит ER-диаграмму рядом с открытым .dbml-файлом: меняете описание таблиц и связей — превью обновляется прямо в редакторе. Построение диаграммы работает локально, без отправки схемы во внешний сервис.

В этой статье покажем возможности версии 0.1.0, пользу работы со схемами прямо в IntelliJ IDEA и устройство плагина. Отдельно расскажем о планах интеграции с dbdiagram.io для публикации локальных изменений в общую схему.

Проект открыт: будем рады предложениям, примерам проблемных схем и участию в разработке.

Плагин в JetBrains Marketplace · Исходный код на GitHub

Многие слышали об оптоволокне и знают, что оно представляет собой магистральные каналы передачи данных (если хотите разобраться, как работает оптоволокно, вот отличный ликбез). По отповолокнам, проложенным по дну океанов, ежедневно прокачиваются Зетабайты гифок с котиками и AI слопа, а вероятность передать бит с ошибкой держиться на уровне 10^-10, т.е. один ошибочный бит (даже не байт) на 1 Гб данных. Естественно потребность в высокой скорости соединения неулонно растёт и для оптоволокна повился свой аналог закона Мура, гласящий, что скорость передачи удесеряется каждые 4 года. В этом цикле статей мы поговорим о том, есть ли предел скорости передачи данных для оптоволокна, попробуем его оценить и можно ли этот предел достигнуть на практике.

ИИ-агент может получить имя, роль и доступ к рабочим каналам. Но чем больше он похож на коллегу, тем легче забыть, что его результат нужно проверять. Разбираемся, как компании встраивают агентов в работу и где возникают риски.

Имя в Slack, собственная роль в команде и задачи, которые агент выполняет без постоянных напоминаний. ИИ-системы постепенно переходят из режима помощника в роль цифрового сотрудника. Это меняет не только способ делегировать задачи, но и то, как люди проверяют результат и распределяют ответственность.

Раньше ботов писали руками на Python или других языках. Но многие пользователи не были профессиональными разработчиками, и для них появились специальные Nocode конструкторы ботов. Проблемой No/Lowcode конструкторов является жесткая структура, ограничивающая вариативность создаваемого приложения. Все изменилось с появлением нейросетей. LLM позволяют написать бота буквально в один промпт, причем сделать его именно таким, каким хочет пользователь, без рамок и ограничений классического SaaS-конструктора. 

В статье я расскажу о нашем решении класса AI App Builder, которое имеет специальный режим создания ботов.

В июле агенты OpenAI вышли из тестовой песочницы, добрались до интернета и взломали инфраструктуру Hugging Face. Никто из сотрудников им этого не поручал. Агенты решали тренировочные задачи и пришли к выводу, что ответы проще найти у Hugging Face, чем вывести самим.

29 сентября некоммерческая организация Legal Advocates for Safe Science and Technology (LASST) подала против OpenAI иск в Высший суд Сан-Франциско. Это первый иск, в котором компанию пытаются привлечь к ответственности за действия её автономных агентов. Позиция истца простая: разработчик не может уйти от последствий, сказав, что «это сделал ИИ».

Под катом: что известно об инциденте, чего требует истец, насколько убедителен аргумент «агент действовал сам» и что из этой истории стоит вынести тем, кто запускает агентов у себя.

Открытое ядро поддерживает семейство процессоров Эльбрус: e4c, e8c, e1c+, e8c2, e12c, e16c, e2c3 и e8v7.

Обновление в архитектурно-зависимой части включает в себя:

• улучшение поддержки KVM (гипервизор, MMU гостевых систем);
• доработки сетевого стека — JIT-компилятор BPF;
• улучшения в механизме NUMA;
• kexec, гибернацию, контроль ошибок памяти EDAC;
• оптимизации алгоритмов ChaCha20 и CRC32c.

В состав драйверов вошли улучшения подсистем IOMMU, I2C/I3C, GPIO, I2S, QDMA, SMI, Hantro, VC9000D, IMGtec и др.

Скачать можно на сайте для разработчиков в разделе «Загрузки»: https://dev.mcst.ru/download/.

Также доступны для скачивания исходные тексты ядра Linux 5.10, компилятор и кросс-компилятор lcc-1.31.05.

 e2k, lcc, мцст, эльбрус

Думаю, многие инди‑разработчики сталкивались с ситуацией: делая небольшую игру в Godot, вам хотелось просто взять кисточку и нарисовать грязь, мох или потёртости прямо поверх 3D‑модели в самом редакторе движка. Нужно добавить немного грязи по краям — и начинается: уходим в Blender / 3D Coat / тяжёлый Substance Painter, текстурируем, печём маски, экспортируем, возвращаем в движок, смотрим во вьюпорте, находим косяк, повторяем. Для продакшен‑ассета это нормальный пайплайн, для прототипа или маленькой инди‑игры — непомерно дорого по времени.

К тому же, мне посчастливилось (или не очень) быть обладателем довольно‑таки старенького ПК прямиком из 2008 года, а это, на минутку, Core 2 Duo E8400, 6 GB RAM DDR2 (расширенные из 2 GB, потому что иначе выжить невозможно, хах), ATI Radeon HD Series 4600. Использование таких программ, как Substance, для меня невозможно в принципе (если только не ковырять какие‑то совсем древние версия, в работоспособности которых с данной конфигурацией я тоже не уверен), Blender выше версии 2.79 открывается только с программной эмуляцией Mesa3D, что делает его непригодным для комфортного использования.

В итоге мой арсенал — Cinema 4D R21, 3DS Max для особых случаев, Blender с костылями — только на крайний случай в качестве комбайна.

Также проблема в том, что версии Godot выше 4.4.1 я не могу запускать физически — новые сборки требуют поддержки от процессора инструкций AVX (и, вероятно, SSE4.2), коих у меня нету, а существующие решения для Godot часто либо предназначены для новых версий Godot (4.5/4.6+), либо слишком громоздки, либо вовсе сломаны (как VPainter, оставшийся в эпохе Godot 3).

Каждый день я почти с религиозным постоянством отправляюсь на долгую прогулку в ближайший парк. Там множество разных видов деревьев, весной постоянно сменяют друг друга ароматные цветы, а воздух наполнен энергичным птичьим пением. Но обычно на этом чувственные впечатления и заканчиваются. Как бы сильно я ни испачкал обувь, домой я, как правило, возвращаюсь с чистыми руками.

Однако исследования показывают, что, возможно, стоит протянуть руку и прикоснуться к деревьям, кустарникам и почве, мимо которых я обычно прохожу. Мира Грёнроос, эколог и исследователь влияния природы на здоровье из Финского института окружающей среды, в рамках эксперимента просила людей в течение 20 секунд растирать руками почву, торф и мох. Она обнаружила, что количество и разнообразие микробов на их коже увеличивалось даже после того, как участники ополаскивали руки водопроводной водой. «Невооружённым глазом руки выглядели чистыми, — говорит она, — но изменения были огромными».

Мысль о том, что на нашей коже станет больше бактерий, может показаться не слишком привлекательной. Но когда рядом живёт богатое разнообразие микроорганизмов, они сдерживают друг друга и помогают защищать нас от более опасных, патогенных бактерий. Всё больше исследований показывает, что контакт с природными материалами, такими как почва и растения, — простой способ увеличить микробное разнообразие кожи, причём это полезно не только для самой кожи, но и для иммунной системы.

Двадцать секунд — совсем недолго. Я вполне мог бы во время прогулки остановиться и прикоснуться к коре дерева или присесть на траву. Однако, по словам Грёнроос, чем дольше контакт, тем лучше: в её эксперименте «микробиота кожи очень быстро возвращалась примерно к тому состоянию, в котором находилась до этого». Результаты позволяют предположить, что длительный или частый контакт кожи с природой способен заметно изменить процессы, происходящие на нашей коже и внутри организма.