Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! В этой статье поговорим о спайковых нейронных сетях (SNN). Сначала обсудим концепцию в целом. Потом формально опишем искусственный нейрон SNN, применяя модель Ижикевича. А в конце напишем простую реализацию этой модели на Swift. Статья содержит вводную часть любительской работы, которую я проделывал некоторое время назад для разминки и развлечения. Прочие части буду публиковать постепенно.

Данная статья направлена на повышение уровня понимания принципов работы барьеров памяти, которые лежат в основе атомарных операций. Она не описывает историю и первопричины появления данного механизма, а служит объяснением основных подходов.

Идеей было донести простыми словами и примерами механизмов работы барьеров памяти, поэтому в данной статье нет углубления в синтаксис ассемблер команд или архитектур процессоров.

У книг про разработчиков особенный вайб. Быть может, потому что люди этой профессии занимаются чем-то особенным? Принесли в рубрику рекомендацию, точно заслуживающую внимания. Дамы и господа, встречайте историю грандиозного успеха и… грандиознейшего провала.

После закрытия Dendy, ведущий редактор Валерий Поляков в спешке начал работать над новым изданием. Через три месяца на свет появился дебютный номер в будущем культового журнала «Великий Dракон».

Своё название он получил в честь старого журнального маскота, нумерацию продолжили с последнего выпуска Dendy, а в дизайне логотипа использовали тот же шрифт Cooper и латинскую букву D. С 26-го номера «Великий Dракон» покинул «Видео-Асс» и перешёл под крыло небольшого издательского дома «ООО КАМОТО». С 40-го номера журнал стал частью издательской группы «АСТ».

Есть темы, которые не попадают в отчеты. Например: почему сотрудник повредил дорогое оборудование, или почему склад простаивал два дня после смены логистики. Ответ чаще всего один — недостаток знаний. Он выражается в неочевидных мелочах: кто‑то не прошел инструктаж, кто‑то забыл порядок действий, кто‑то не понял обновленный регламент. Но в результате мы получаем производственные ошибки, травмы, штрафы и срывы сроков.

В таких отраслях, как логистика, транспорт, строительство, ритейл и промышленность, последствия бывают критичными. По оценкам Deloitte и McKinsey, до 20% операционной прибыли уходит на устранение ошибок персонала. А если смотреть на российские реалии — это более 500 млрд рублей в год потерь, связанных исключительно с «человеческим фактором».

Эта статья отвечает на вопрос: как выучить что угодно с нейросетями, не прикладывая усилий к написанию промтов.

В какой-то момент в голову пришла мысль, что с появлением нейросетей книги устарели. "Книги" будущего — это специальным образом закодированные знания внутри нейросети. Учиться надо в диалоге с нейросетью.

На практике оказалось, что выполнить такой совет достаточно непросто. Да, ты можешь сходить к нейросети и сказать "научи меня матану". Проблема в том, что задавать правильные вопросы мало кто умеет. А кто умеет — знает, что это само по себе непросто.

Вторая проблема в том, что нейросеть — это помощник и советчик, но не базированный учитель. Она не будет на пинковой тяге расширять твой кругозор. А тебе как ученику очень сложно задать вопрос относительно вещей, существование которых тебе полностью неизвестно.

Так родился промпт, который позволяет изучать новую тему легко и не напрягаясь. Ты копипастишь его в начало диалога и начинаешь интерактивное путешествие.

Возможно, это тот промпт, которого не хватает тебе, чтобы решить все свои бытовые проблемы прямо здесь и сейчас.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим без преувеличений один из самых недооценённых алгоритмов стандартной библиотеки — std::search. Разберёмся, как он устроен, где реально экономит процессорные тики, а где лучше заменить его на что-то иное.

Однажды в исследовательской лаборатории в окрестностях Санта-Барбары, Сиэтла или на секретном объекте в горах Китая начнётся внезапное раскрытие мировых секретов. Ваших секретов.

Аналитики по кибербезопасности называют этот день Q-Day — день, когда кто-то создаст квантовый компьютер, способный взломать самые распространённые виды шифрования. Лежащая в их основе математика десятилетиями обеспечивала безопасность интимных данных человечества, но в день «Q» всё может стать уязвимым: электронная почта, текстовые сообщения, анонимные посты, истории местонахождения, биткоин-кошельки, полицейские отчёты, больничные карты, электростанции, вся мировая финансовая система.

«Мы как бы играем в русскую рулетку», — говорит Мишель Моска, соавтор последнего отчёта «Хронология квантовых угроз» Института глобальных рисков, в котором оценивается, сколько времени у нас осталось. «Вы, вероятно, выиграете, если сыграете только один раз, но всё же это не самая лучшая игра». Когда Моска и его коллеги опросили экспертов по кибербезопасности в прошлом году, прогноз был отрезвляющим: вероятность того, что Q-Day наступит до 2035 года, — один к трём. А какова вероятность того, что он уже тайно наступил? Некоторые люди, с которыми я разговаривал, оценили этот шанс в 15% — примерно столько же, сколько можно получить от одного оборота барабана револьвера.

Всех постоянно интересует, как сделать Postgres быстрее, эффективнее и всё такое, но никто не задумывался, как её замедлить. Да, большинству этих людей платят за то, чтобы они повышали скорость, но ко мне это не относится. Недавно я писал более полезное руководство, и мне вдруг пришла мысль, что кто-то должен попробовать создать такую конфигурацию Postgres, которая будет настроена на максимально медленную обработку запросов. Зачем? Сложно сказать, но вот такая возникла мысль.

Аналитический центр red_mad_robot продолжает разбирать исследования японской лаборатории Sakana AI — в прошлый раз это была архитектура CTM, вдохновлённая внутренней динамикой человеческого мышления. Теперь — метод, который помогает языковым моделям мыслить точнее уже на этапе выполнения запроса.

В работе представлены два подхода: AB‑MCTS и его расширение Multi‑LLM AB‑MCTS. Первый объединяет два принципа — уточнение уже готовых ответов и генерацию альтернативных, второй добавляет работу нескольких языковых моделей. Всё это чтобы научить модели «думать» одновременно глубже и шире.

Много лет в SEO научили меня одному — без анализа ТОПа и крутых текстов в ТОП не влетишь. Делюсь своим путём и опытом: от провала с автозапчастями до автоматизации с ИИ. Кейсы, лайфхаки, мои инструменты и косяки — всё, чтобы ты сэкономил время и прокачался! Читай, если хочешь в ТОП уже завтра!

В июле 2025 года оператор China Mobile запустил первую в мире экспериментальную сеть 6G. Тестовая инфраструктура из десяти базовых станций обеспечила скорость передачи данных до 280 Гбит/с — этого достаточно, чтобы скачать 50 Гб за 1,4 секунды. Это результат сложной инженерной работы, объединившей новые подходы к архитектуре, модуляции и частотам. Давайте разбираться, как устроена сеть 6G, что за технические решения лежат в основе и для каких отраслей она может оказаться полезной.

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.

Для тех, кто создает системы сбора данных с датчиков и мониторинга метрик для умных домов и промышленного оборудования есть хорошая новость. Теперь такие системы можно собирать с применением Российского одноплатного компьютера Repka Pi (который в т. ч. есть в реестре Минпромторга) и недавно появившейся Российской операционной системы Napi Linux, специально созданной для решения подобных задач и, что важно, с открытым кодом.

К микрокомпьютеру Repka Pi через порты USB, Ethernet, GPIO, в т. ч. SPI, I2C, Uart и другие интерфейсы можно подключать различное оборудование с целью мониторинга средствами ОС Napi Linux.

Операционная система Napi Linux разработана для встраиваемых (Embedded) систем.

В наше время многие интересуются биржами, акциями, облигациями, а некоторые даже имеют свои портфели (речь не про школьников). Существует множество технологий и инструментов для автоматизации торговли. А теперь представьте, к каким убыткам могут привести ошибки в исходном коде такого программного обеспечения. Поэтому давайте посмотрим на потенциальные ошибки в популярном торговом движке Lean.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий, я работаю в компании Orion soft. Преимущественно занимаюсь проектированием и разработкой бэкендов различного уровня от низкоуровневых сервисов до масштабируемых API. Сегодня мои основные инструменты — языки Python и Go. Так как ранее плотно работал с системным программированием, очень люблю *nix и всё, что с ними связано.

В статье расскажу, почему классические подходы к сетям перестали работать в условиях масштабирования, как мы выбирали стек, с какими архитектурными и техническими ограничениями столкнулись на практике — и почему выгоднее доработать существующий Open Source, а не переписывать всё с нуля. Покажу, как мы шаг за шагом избавлялись от узких мест, оптимизировали работу с большими объёмами ACL, переносили критичные компоненты на Go, и что в итоге получилось в продуктивных инсталляциях.

Если вам интересно, как реально эволюционирует инфраструктура и почему MVP — это не всегда «быстро и грязно», а зачастую — про осознанный выбор компромиссов — добро пожаловать под кат! Перед вами наш путь разработки программно-определяемой сети (SDN) для платформы виртуализации zVirt.

В какой-то момент в нашей команде стало очевидно: пора тащить всю инфраструктуру в Git — по-взрослому, через GitOps. Kubernetes у нас уже был, ArgoCD тоже. Осталось «дотащить» туда AWS-ресурсы, которые мы описываем с помощью AWS CDK.

Идея казалась простой: есть CDK-код в Git, запускается ArgoCD, всё красиво деплоится в облако. Но реальность оказалась совсем не такой. CDK — это не YAML и даже не Terraform. Это исполняемый код. GitOps — это про декларативность и kubectl apply. CDK с этим не дружит.

Ожидалось, что наверняка есть готовый Kubernetes-оператор, который запускает cdk deploy при изменении кода. Как это уже сделано для Terraform (через ArgoCD Terraform Controller), Pulumi, или хотя бы через ACK. Но после долгого ресерча выяснилось: нет ничего рабочего и production-ready.

Так появилась идея — написать собственный Kubernetes-оператор, который сможет:

- раз в какое-то время (или по коммиту в Git) запускать cdk deploy;
- проверять cdk diff и cdk drift для отслеживания изменений и дрифта;
- удалять CloudFormation-стэк, если ресурс удалили из Git;
- интегрироваться с ArgoCD и Prometheus.

Получился полноценный GitOps-воркфлоу для AWS CDK — без пайплайнов, без ручных cdk deploy, без дрейфующих стэков.

Под катом — расскажу, как мы подошли к проблеме, как устроен Custom Resource CdkTsStack, какие фишки мы добавили (метрики, хуки, IAM-пользователи), и почему наш подход оказался практичнее, чем существующие альтернативы вроде Terraform Operator или Pulumi.

Рустам Курамшин, эксперт Spring АйО, разобрал свежий отчёт Stack Overflow за 2025 год о результатах ежегодного опроса разработчиков за 2025 год, и это отличный повод взглянуть на экосистему Java через призму статистики и интересов сообщества.

Мы в Pixel стремимся сделать дополнительное IT-образование доступным для современных детей и подростков. Именно по этой причине деятельность школы организована на базе сети филиалов: каждый ребенок, интересующийся или уже увлеченный написанием кода, созданием игр или просто цифровым творчеством, может пройти обучение в формате рядом с домом под руководством наших педагогов.

Очные курсы программирования в Подольске мы проводим в трех филиалах. Сначала расскажем, как их найти, а после опишем направления, доступные дошкольникам, младшим школьникам и ребятам подросткового возраста.

Процессная аналитика (Process Mining) — это методология сбора и анализа информации о бизнес-процессах. Она помогает составить реальную схему процессов, разобраться в их работе и найти узкие места, требующие вашего внимания. Также процессная аналитика помогает выявлять «нетипичные» пути прохождения и прогнозировать работу бизнес-процессов.

Мы рассмотрим подробнее эту методологию и особенности её применения. А также на нескольких примерах из практики М.Видео-Эльдорадо и Т1 покажем, чем процессная аналитика может быть полезна в компании.