Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

25 марта 1938 года Этторе Майорана собирался сесть на паром из Неаполя в Палермо. По крайней мере, он купил на него билет. В тот же вечер 31-летний итальянский физик отправил письмо Антонио Каррелли, директору Института физики в Неаполе, извиняясь за неудобства, которые вызовет его «внезапное исчезновение». Формулировка звучала как нечто окончательное и потому зловещее. Однако Майорана, по-видимому, почти сразу же передумал. Он отправил ещё одно сообщение, в котором давал понять, что от прежнего решения отказался. Но в итоге всё равно исчез. Никаких его подтверждённых следов так никто и не нашёл.

Одного этого уже было бы достаточно, чтобы сделать Майорану одной из самых загадочных фигур в истории физики. Но этой тайне становится ещё труднее сопротивляться из-за того, над чем он работал незадолго до исчезновения.

Энрико Ферми, который не славился раздачей щедрых комплиментов, по некоторым данным, отнёс Майорану к той же категории людей, что и Галилей с Ньютоном. Не просто выдающийся учёный. Не просто физик, способный на важные открытия. Гений.

В 1937 году, за год до своего исчезновения, Майорана опубликовал необычную статью, в которой исследовал возможность, казавшуюся почти абсурдной. Что, если частица может быть одновременно и своей собственной античастицей?

На протяжении десятилетий это оставалось одной из тех удивительных и одновременно тревожных теоретических идей, которыми так богата физика: математически обоснованных, концептуально причудливых, экспериментально нерешённых.

И тут в историю вступили нейтрино. Почему-то всякий раз, когда физики создают достаточно изящную картину того, как устроена реальность, нейтрино имеют привычку проникать через боковую дверь и разбрасывать мебель. Они практически не взаимодействуют с материей. Они пролетают сквозь целые планеты. Они меняют свою «идентичность», летя через космос. В течение многих лет мы думали, что у них нет массы, а потом природа сообщила нам, что, на самом деле, нет — у них всё-таки есть масса. Они повсюду, но для их обнаружения требуются героические запасы терпения, денег и подземных пород. И теперь они могут заставить нас переосмыслить нечто ещё более фундаментальное: что именно мы имеем в виду, когда говорим «частица»?

Почему ручное разбиение задач оказалось быстрее parallel().collect() в большинстве наших тестов.

Привет, Хабр!

Меня зовут Юрий, и уже десять лет я разрабатываю The Great Tribes — пошаговую 4X-стратегию, в которой игроку предстоит провести свою цивилизацию от первобытных племён до космической эпохи.

Игра создаётся на Java с использованием LWJGL и собственного игрового движка. Мы не используем Unity или Unreal Engine: за годы разработки у проекта сформировались собственная архитектура, система процедурной генерации мира и довольно специфические требования к обработке больших карт.

Сегодня хочу рассказать об одной небольшой, но интересной оптимизации.

Мы решили ускорить генерацию природных ресурсов, написали три реализации одного алгоритма и протестировали их на трёх компьютерах с процессорами AMD Ryzen.

Результаты оказались любопытными: более компактный вариант с parallel().collect() в большинстве измерений уступил реализации с ручным разбиением массива на части.

Но обо всём по порядку.

В цифровую эпоху приватность и надёжность хранения данных важны как никогда.

Сетевое разделение и недоверенные посредники ломают взаимодействие: санкции, ковровые блокировки, атаки на инфраструктуру, глухомань.

Владельцы серверов владеют данными: могут их свободно читать, сливать, менять, удалять.

Наблюдается кризис доверия к софту и запрос на импортозамещение.

Техно-гильдия Giper.Dev приняла этот вызов, и вот что у нас получилось...

Привет Хабр! Кремний и видеокарты дорожают, а квантовые компьютеры не поместятся в квартире. Поэтому я решил собрать биопроцессор своими руками из денежного дерева на подоконнике…

HAProxy должен выполнять проверки, чтобы определить роль экземпляров PostgreSQL: мастер или реплика, чтобы направлять соединения на подходящие сервера. В статье описываются способы настройки HAProxy для обнаружения переключения ролей экземпляров PostgreSQL через Patroni REST API, через параметр in_hot_standby, передаваемый сервером сразу после аутентификации клиента, или запросом select pg_is_in_recovery(); Два последних способа используются, если Patroni поставлен на паузу или не используется.

Это реальная история.

Из уважения к зрителям дизайн выбирали вместе с ними.

Из уважения к коммерческой тайне все метрики даны в процентах.

Всем привет! Меня зовут Костя, я работаю в онлайн-кинотеатре PREMIER менеджером по продукту. В прошлой статье я разбирал AB-тесты, которые прокачали конверсию в подписку. Сегодня расскажу про фичу, которая к деньгам вроде бы отношения не имеет. Но это только на первый взгляд.

Это удаление видео из полки «Продолжить просмотр». Снаружи это одно действие, а под капотом - 5 клиентских платформ, несколько бэкенд-команд и много нюансов. Расскажу, как мы выбирали дизайн вместе со зрителями и что фича сделала с метриками.

Спойлер: +30% к запускам просмотра из полки. Поехали!

Всем привет! 8 октября Anthropic обновила правила пользования своими моделями. Среди прочего там появился пункт, который меня обеспокоил: систематическая бессмысленная жестокость к моделям теперь под запретом. Я как раз писал об этом новость и поймал себя на мысли, что я буду первым, кого забанят.

Потому что я матерюсь на Claude Code. Много. Когда агент в который раз бодро рапортует «готово», а ничего не готово, слова я не подбираю. У меня даже есть скилл Prompt Warrior, который по логам считает, как я общаюсь с агентом. Посчитал: мат почти в каждом втором сообщении. А теперь пришла пора не только считать, но и менять. Менять текст, автоматически, а не свои привычки, конечно же.

Японская анимационная студия Studio Ghibli была основана в 1985 году режиссером и сценаристом Хаяо Миядзаки вместе с его другом Исао Такахатой. Это была одна из первых японских фирм, которая начала активно использовать компьютерную анимацию и взяла почти что все возможные награды в этой сфере. История знаменитой студии в нашей статье.

12 мая 2017 года компьютеры по всему миру начали блокировать доступ к файлам и требовать выкуп. Больницы отменяли приёмы, предприятия останавливали производство, а WannaCry продолжал искать новые цели. Ему не нужно было ждать, пока пользователь откроет письмо или запустит заражённый файл: один успешно заражённый компьютер мог стать началом цепочки новых заражений.

Как программа находила другие компьютеры? Почему уязвимость, для которой уже существовало обновление, всё ещё оставалась угрозой? И как регистрация одного домена помогла замедлить глобальную атаку?

Разберёмся, как WannaCry распространялся по сетям, какую роль сыграл EternalBlue и почему даже остановка эпидемии не означала, что её последствия исчезли.

С 1 января 2027 года вступает в силу Постановление Правительства РФ №874, существенно уточняющее правила учёта затрат и калькулирования себестоимости продукции, поставляемой по государственному оборонному заказу.

На первый взгляд тема выглядит бухгалтерской. Но чем глубже разбираешь новые требования, тем очевиднее другое: проблема ГОЗ начинается гораздо раньше бухгалтерского отчёта.

Именно вокруг этой задачи я собрал книгу «ГОЗ: как прожить контракт от подписи до исполнения» - 82 страницы, 42 схемы, 12 глав. Ознакомиться, скачать и прочитать книгу можно бесплатно.

https://litnet.com/ru/book/goz-kak-prozhit-kontrakt-ot-podpisi-do-ispolneniya-b633273

Книга построена как сквозной практикум: один контракт и один шкаф железнодорожной автоматики и телемеханики проходят двенадцать глав — от регистрации обязательства до производства, закупок, труда, НЗП, отчётности, проверки, приёмки, расчётов и перехода через 1 января 2027 года.

Всем привет! На связи снова Кирилл и сегодня хотелось бы поделиться интересными новостями и предостеречь будущих адептов ИИ... Искусственный интеллект перестает быть исключительно задачей разработки моделей. Сегодня ключевые ограничения постепенно смещаются в сторону вычислительной инфраструктуры: GPU‑кластеров, дата‑центров, механизмов закупок оборудования, нормативного регулирования и технологической независимости. Куда мы движемся? А какие пути движения вообще есть? И что нам предстоит в конце концов? Об этом всем расскажу в этой статье — завариваем чай/кофе и проваливаемся на интересное чтиво.

ИИ может за секунды сгенерировать аккуратный Kubernetes‑манифест, который пройдет валидацию и даже успешно запустится в кластере — а проблемы проявятся уже в production. Разбираемся, почему LLM воспроизводят устаревшие и небезопасные конфигурации и как проверять сгенерированные манифесты до деплоя.

В данной модели будет анализироваться реостатный пуск асинхронного двигателя с фазным ротором с реостатом состоящим из 4 элементов подключенным к обмотке ротора.

8 окт. 2026 г. · @knz75

как расстояния до звёзд превращаются в шаги

Это рассказ о том, столько шагов до Луны и как вписать свое имя в название звезды.

В мае 2024 года команда Flutter выпустила версию Flutter 22, в которой они стабилизировали поддержку WebAssembly, объединив компилятор Dart с системой сборки мусора WebAssembly — WASM GC.

Примерно с этого же времени я много экспериментировал со сборками WASM и, в принципе, для широкого круга приложений они работают не хуже JavaScript, кроме двух интересных проблем. Это несовместимость данной технологии с браузерами Firefox и Safari.

Я решил покопаться в этом вопросе: то есть, при чём здесь вообще Flutter? И действительно ли команда Flutter не занимается этой ситуацией и почему не занимается.

Сразу о главном: я не программист. Никогда им не был и вряд ли стану — моя работа с ИТ не связана. Всё, что я знаю о программах, держится на здравом смысле и жизненном опыте.

В свободное время я, как и многие, учу английский. Слова учил в платном приложении для iOS, и оно меня вполне устраивало — пока после очередного обновления не перестало нормально работать. Реанимировать его я так и не смог, гештальт остался незакрытым.

Недавно я начал разбираться с Claude Code — для «повышения образованности». Мои знания об ИИ начальные: в общих чертах понимаю, что такое LLM, посмотрел несколько роликов на YouTube и, как 90% людей, общался с бесплатными DeepSeek и ChatGPT. Словом, разумный дилетант.

Проверяя, что умеет Claude Code, я решил воспроизвести то самое приложение для изучения слов. Результат первого опыта вайбкодинга меня, мягко говоря, удивил.

Сигнал изменился - как найти связанные эффекты и удалить известную связь? Сравниваю четыре структуры графа signal - effect по стоимости операций и памяти, а затем - в локальных замерах на V8. Почему одинаковая O(1) не означает одинаковое время?

Вместо введения

Когда приложение состоит из одного процесса и нескольких десятков методов, найти причину медленной работы относительно просто: можно включить профилировщик, посмотреть логи и найти проблемный участок кода.

В распределённой системе всё меняется.

Один пользовательский запрос может пройти через API Gateway, несколько микросервисов, очередь сообщений, базу данных и внешний API. При этом каждый компонент может находиться на отдельном сервере или контейнере.

Если такой запрос выполняется 4 секунды, возникает вполне практический вопрос:

Где именно были потрачены эти 4 секунды?

На сети? На базе данных? На блокировке потока? На выполнении конкретного метода? На внешнем сервисе?

Именно для ответа на этот вопрос в APM используются трассировка (distributed tracing) и инструментация приложений.

Один из наиболее интересных подходов — автоматическая инструментация, при которой разработчику не требуется вручную добавлять tracing‑код в каждый сервис.

Разберём, как это работает на уровне архитектуры и что происходит внутри приложения.

Чтобы устройство умного дома присылало уведомления на телефон, писать мобильное приложение не обязательно. Приложение, экран устройства и рассылку пушей берет на себя Tuya, а нам остаются прошивка и пара настроек на платформе. Все это делается с помощью open-source решения TuyaOpen, расскажу про это в статье :)

Привет, Хабр! Меня зовут Даша, я продуктовый дизайнер в Okdesk. В этой статье расскажу, как мы обновляли интерфейс зрелого B2B‑продукта при ограниченных возможностях для пользовательских исследований и без сложных инструментов продуктовой аналитики. Покажу, как выбирали сценарии для редизайна, проверяли решения и постепенно внедряли изменения, чтобы не сломать привычки наших пользователей.

За годы развития продукта в Okdesk появлялись новые функции и пользовательские сценарии, а интерфейс постепенно усложнялся. Похожие элементы в разных разделах могли выглядеть и работать по‑разному, структура отдельных страниц затрудняла поиск нужной информации, а некоторые привычные действия требовали лишних шагов. Для новых пользователей это усложняло знакомство с платформой, но просто переделать интерфейс целиком мы тоже не могли: опытные пользователи уже привыкли к существующей логике.

В B2B‑продуктах пользователи месяцами повторяют одни и те же действия. Со временем они перестают искать элементы интерфейса и выполняют привычные сценарии почти автоматически. Поэтому даже небольшие изменения расположения кнопки или логики экрана могут замедлить работу человека, который проводит в системе весь день.