Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Серия: redb ecosystem / redb.Route redb.Tsak

Есть у интеграционного кода одна неприятная особенность. Написать пару маршрутов — «принял HTTP, положил в базу, отдал обратно» — дело на полчаса. А вот довести это до состояния, когда оно крутится в проде, само поднимается, показывает метрики, умеет останавливать/запускать отдельные куски руками и разворачивается без пересборки — это обычно совсем другая история и совсем другой стек.

В этой статье я покажу, что в связке redb.Route + redb.Tsak это буквально один и тот же код. Мы:

Обзор асинхронности WASM с выходом WASI 0.3

WASM уже вышел за пределы браузеров и выглядит как перспективная технология для серверной разработки. Однако в вопросе серверного компьюта рано или поздно встает вопрос асинхронной обработки I/O-bound нагрузки. В данной статье попробуем разобраться, что как отвечает экосистема WASM на данный вызов. Статья особенно актуальна в свете того, что совсем недавно официально представлен WASI 0.3

Любая гипотеза о происхождении вселенной — божественная или научная — рано или поздно упирается в вопрос: а что было до того, как что-то появилось?

Если сначала был только бог — где находился сам бог? Философское «ничто» по определению не может ничего содержать, включая бога, — иначе это уже не ничто, а вместилище. Но чтобы бог просто существовал, нужно как минимум пространство, а пространство неотделимо от времени. Значит, пространство-время должно было существовать уже тогда — до «сотворения».

Та же проблема и с фразой «сначала было ничто, а потом случился Большой взрыв». Если взрыв случился внутри некоего «ничто» — значит, у этого «ничто» уже была протяжённость, то есть это не ничто, а какая-то форма пространства-времени или поля. Если же взорвалось само «ничто» — то взрываться попросту нечему: ни энергии, ни материи, ни закона.

Как я встретил ESP-Claw? Очень просто: не на Хабре, не в Google, а в одном дружном чатике, куда ссылку запостил коллега по несчастью. Не могу сказать, что именно меня зацепило, но я решил - почему бы и нет. Если в двух словах, то оно того стоило: попутно я освоил подключение к LLM по API-ключу, разобрался с OpenRouter, позаботился об экзотической лягушке, убедил ИИ написать Arduino-скетч для управления Tuya-совместимыми выключателями и розетками и заодно взгромоздил на десктоп Open WebUI - чтобы у меня был собственный ИИ-чатбот, с блекджеком и без облака. Это - описание опыта, а не выверенное до последней запятой руководство.

А точно ли в наши дни обязательно уметь писать? Какую пользу это несет? Сократ считал, что запись ухудшает память, знаем мы это, впрочем, лишь потому что его ученик Платон его записал. Оставим этот вопрос ученым, мы практики - если что-то можно автоматизировать, значит нужно!

Как на iOS / Mac / open webui/ openchamber / telegram сервере получить свою быструю бесплтаную транскрипцию с пунктуацией и забыть про клавиатуру?

Каждый бэкенд-разработчик рано или поздно сталкивается с ситуацией, когда база данных MySQL внезапно ложится при резком пиковом наплыве пользователей. Классическая ошибка на старте - создавать новое независимое соединение с СУБД на каждый чих приложения, выполнять один короткий запрос и закрывать коннект. Когда на сайт одновременно залетают сотни людей, сервер моментально упирается в системный лимит max_connections и падает с ошибкой OperationalError: (1040, 'Too many connections'), попутно забивая всю доступную оперативную память.

Первая ошибка в разговоре про нейросети – считать только расход. Подписка стоит столько-то, значит, это статья затрат. Но у любой рутины уже есть цена, просто она спрятана в зарплатах, в упущенных заявках и в вечерах, которые вы досиживаете с отчётами вместо семьи.

Посчитайте грубо. Если на ручную обработку заявок, переписку, счета и отчёты у вас и сотрудников уходит полтора часа в день, за месяц это больше тридцати часов. По отраслевым данным малый бизнес теряет на одной только финансовой рутине порядка двадцати четырёх рабочих дней в год – фактически вы работаете тринадцать месяцев, а платите за двенадцать. Это и есть та сумма, против которой считается окупаемость ИИ.

И вот что важно понять сразу: внедрившие нейросети возвращают по отраслевым данным двадцать и больше часов в месяц. Federal Reserve в своём исследовании оценил экономию от генеративного ИИ примерно в два часа рабочего времени в неделю на сотрудника – почти полный рабочий день каждый месяц, который раньше уходил в никуда.

Готовые RL‑окружения удобны для старта, но в реальных задачах редко хватает чужих правил и бенчмарков. В статье разбираем, как создать собственную среду для обучения с подкреплением: задать действия и наблюдения, продумать функцию награды и не сломать обучение на базовых ошибках.

Классическая картина для многих крупных российских компаний: рабочая группа из методологов, ИТ-архитекторов и приглашённых консультантов на несколько месяцев запирается в переговорных, чтобы создать «идеальный» регламент по управлению данными. На выходе появляется документ на 300–400 страниц: словарь из тысяч терминов, матрица ролей с десятками стюардов, пошаговые правила валидации и график заседаний совета по качеству данных на годы вперёд. Документ торжественно принимается, иногда даже переплетается в кожу. А спустя полгода дублирование номенклатуры может вырасти на 10–15 %, мастер-данные контрагентов по-прежнему содержат несколько версий одного юрлица, а отчёты продолжают врать. Data Governance умирает, не успев родиться.

Эта ситуация — не единичный инцидент, а системный диагноз. Российский бизнес, подталкиваемый регуляторами и желанием «навести порядок», массово влюбился в концепцию «золотого стандарта» данных — всеобъемлющей непротиворечивой модели, где каждое поле описано, каждый процесс стандартизован, а любые отклонения подсвечиваются дашбордами. Теоретически это привлекательно. Практически — губительно. Причина проста: управление данными не существует в вакууме документации, оно жизнеспособно только внутри конкретных сценариев использования.

┼┼┼┼┼┼┼┼┼▄▀▀▀▄▄▄▄▄▄▄▀▀▀▄┼┼┼┼┼┼┼┼
┼┼┼┼┼┼┼┼┼█▒▒░░░░░░░░░▒▒█┼┼┼┼┼┼┼┼
┼┼┼┼┼┼┼┼┼┼█░░█░░░░░█░░█┼┼┼┼┼┼┼┼┼
┼┼┼┼┼┼─▄▄──█░░░▀█▀░░░█──▄▄─┼┼┼┼┼
┼┼┼┼┼┼█░░█─▀▄░░░░░░░▄▀─█░░█┼┼┼┼┼
┼┼┼██░██░████░██░░░██░░░█████┼┼┼
┼┼┼██▄██░██▄▄░██░░░██░░░██░██┼┼┼
┼┼┼██▀██░██▀▀░██░░░██░░░██░██┼┼┼
┼┼┼██░██░████░████░████░█████┼┼┼

Для строительства компиляторов, нам нужны начала математики. Из них, как мы убедимся, проистекает добрая половина понимания и всех наших работ.
В частности, без начал не понять лямбда-исчисление Чёрча, которое мы применим на этапе работы с AST. Рассмотрим элементы дискретной математики с примерами на С, JavaScript, SQL.

Есть особый вид стыда: сделать штуку, которой доволен, и никому про неё не рассказать. Три недели назад моё расширение прошло ревью и появилось в Chrome Web Store. С тех пор ни анонса, ни поста, ни сообщения людям, которые его ждали. Тишина. И это уже не первый раз: в мае я точно так же на месяц пропал в код, лишь бы не заниматься продвижением. Ниже разбор, почему разработчик прячется от собственного продукта, и замеры, что происходит с цифрами, когда прятаться перестаёшь.