Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Полет братьев Райт 1903 года остается первым и очень хорошо задокументированным полетом пилотируемого человеком самолета. Но есть мнение, что первый полет, гипотетически, мог произойти раньше почти на 30 лет при чем в России. Автором этого технического чуда называют Александра Фёдоровича Можайского.

Возможно Вам будет интересно как себя чувствует DeepSeek 70B на ноутбуке, но об этом в конце.

Причины моего допроса в качестве свидетеля оставим за скобками: статья всё-таки техническая. Там я впервые увидел, насколько сложно устроена работа с материалами дела. Со стороны кажется: задал вопросы, записал ответы, подшил бумаги. В реальности перед человеком лежат показания нескольких людей, протоколы, даты, адреса, телефоны, фотографии, аудиозаписи, результаты осмотров и экспертиз. Материалы приходят не по порядку, одни сведения уточняют другие, а иногда прямо им противоречат.

Всё это надо не просто прочитать. Нужно заметить, что один и тот же человек в двух документах называет разное время, сопоставить слова с данными телефона, найти повторяющийся VIN или номер, восстановить последовательность событий — и для каждого вывода не потерять первоисточник. Не то, чтобы сейчас в любой силовой структуре используют бумагу и ручку. Все тома дел нумеруются карандашом, затем после дырокола сшиваются собственноручно, как это было почти 100 лет назад.

И меня осенило: так это же работа для ИИ. Жеглов раскрывал дела через картотеку и чутьё. Картотеку я решил оцифровать, а чутьё заменить гибридным поиском — оно, в отличие от Глеба Егорыча, в 16 ГБ VRAM не помещается.

Работая над очередным проектом, я хотел сделать его визуально интересным. Работаю в соло от момента идеи до выкладки на продакшен. Я не разработчик, не верстальщик, не дизайнер, не бэкендер, не системный аналитик, но всё равно создаю свои продакшен-реди проекты. Я обычный пользователь нейро-агентов.

В этом есть своя прелесть и свои ограничения. С которыми я прямо столкнулся во время решения задачи.

Агент несколько раз писал «готово» или «да, теперь идеально!», но на экране оставались углы в воздухе, узкая колонка по центру и сетка вместо одной формы. По итогу у меня получился стресс-тест для моделей, с которыми они так и не справились.

Нейросеть может за несколько минут подготовить аккуратный черновик паспорта проекта. Но скорость легко создает ложное ощущение готовности: модель способна придумать убедительную проблему, добавить неподтвержденные выгоды или потерять важное ограничение.

На практическом мини-курсе для руководителей ИТ-проектов участники проверили этот сценарий на учебных кейсах. Они использовали DeepSeek и GigaChat для подготовки проектных документов, а Perplexity — как дополнительный инструмент поиска и проверки информации. Разберем получившийся процесс без привязки к конкретному сервису.

Что должно быть в паспорте проекта…

Когда технической документации становится много, она перестает быть просто набором инструкций и справочных материалов. Она превращается в базу знаний компании, к которой обращаются как опытные специалисты, так и новички. И платформа для ее хранения должна не только вмещать большие объемы информации, но и помогать структурировать знания, быстро находить нужные материалы и не запутывать читателя. 

Меня зовут Лена, я технический писатель в VAS Experts. В компании документация хранится в DokuWiki и размещена на двух площадках. В этой статье расскажем, почему для этой задачи мы выбрали именно платформу DokuWiki и какие собственные инструменты добавили поверх стандартных возможностей.

Пару лет назад мы устроили настоящее расследование серии инцидентов в поисках скрытого дефекта нашего Redis-клиента. Команда воспроизводила сбои под контролируемой нагрузкой, проверяла одну гипотезу за другой, обновляла Jedis, экспериментировала с таймаутами и размерами пулов — но ничего не помогало. А помогли новые метрики и логи, настойчивость команды, ночные эксперименты и готовность разбирать поведение системы до последнего соединения. Получилась история с неожиданными поворотами, ложными следами и одной лишней строчкой кода в роли главного подозреваемого — а её итогом стал Redis-клиент, который оказался устойчивее, чем был до начала расследования.

Меня зовут Коля Грибанов, я тимлид команды «Платформа» в hh.ru. В статье расскажу, почему потеря одной ноды Redis вызывала шторм из десятков тысяч соединений, и как мы шаг за шагом искали причину инцидентов.

Главный вызов современного VM - не найти уязвимости, а понять, за какие хвататься. Голого CVSS давно мало, а с апреля 2026 года по многим свежим уязвимостям балла CVSS в привычном источнике просто нет. Разбираем весь современный стек приоритизации: CVSS 4.0, EPSS, метрику LEV, каталоги эксплуатируемых уязвимостей и методику ФСТЭК в редакции 2025 года. И отдельно - где западные метрики слепнут на российской инфраструктуре и почему трендовые БДУ у нас идут первым эшелоном.

У меня два физических сервера на списанном железе — Xeon E5 и старый IBM, суммарно 112 потоков и 754 гигабайта памяти. На них 55 виртуальных машин, и на этом живёт онлайн-школа, платформа с курсами, мессенджер, игровой движок и майнкрафт-серверы для учеников. При этом я не девопс и не системный администратор. Разбираю технически: как поделены машины, как устроена репликация баз между площадками, что происходит при падении основной и какие вещи я сделал неправильно.

На склад приходит палета: 40 коробов по 24 маркированные единицы — всего 960 кодов. В УПД при поэкземплярном учёте должны оказаться конкретные экземпляры. Кладовщик при этом видит один штрихкод на палете: индивидуальные DataMatrix скрыты под плёнкой и внутри коробов.

Можно вскрыть палету, достать товар, отсканировать 960 кодов и упаковать всё обратно. Но тогда ПЭУ превращается в дорогую ручную перепись — медленную и плохо совместимую с потоком склада.

Рабочий промышленный сценарий устроен иначе. Единичные коды заранее объединяют в зарегистрированную иерархию. Сотрудник сканирует доступный код верхнего уровня, а система раскрывает его до конкретных КМ и переносит их в операцию.

Именно здесь появляются КИГУ, КИТУ, SSCC, а у импортёров — ещё и АТК. Все они помогают работать с множеством кодов, но решают разные задачи и не заменяют друг друга.

Свой язык программирования пишут все. Обычно это калькулятор с переменными, пересказ главы про рекурсивный спуск и заброшенный репозиторий.

Интересно в моём не то, что он считает выражения. За время работы я дважды полностью переименовал проект, вырезал из ядра обход дерева и заменил компиляцией в замыкания, поднял скорость втрое и прогнал по языку два фаззера. Любой из этих шагов мог тихо сломать что угодно.

Не сломал. Полная перестройка ядра — 350 строк — прошла все 444 проверки, и ни один эталон не пришлось трогать.

Разбираю, что для этого пришлось построить: пять замков, каждый из которых закрывает то, что гниёт молча — вывод примеров в документации, списки слов в подсветке синтаксиса, формулировки сообщений об ошибках. Почему стенд замеров строится до первой оптимизации, а не после. И как выяснилось, что запас стека я всё это время мерил неправильно.

Плюс двенадцать дефектов, которые нашёл фаззер: равенство, переставшее быть симметричным; undefined, вылезающий наружу в языке, где его нет; += , вычислявший цель дважды. Два из двенадцати нашёл не фаззер, а я — когда писал тесты к его находкам.

Отдельно — про то, что четыре из пяти находок второго фаззера оказались враньём самого фаззера, и почему я довёл его до нуля ложных срабатываний вместо «ну там четыре из них шум».

SSO принято считать системой единого входа: она проверяет пользователя и выдаёт токен. Но в этой же точке можно собирать подтверждённые данные, применять внешние политики, запускать обязательные действия и уведомлять другие системы о новой сессии.

Разберём, как SSO формирует единый пользовательский контекст и как Claims Providers, AuthZEN, SSF/CAEP и Script Runner расширяют его роль — от системы входа до платформы управления корпоративной идентичностью.

Бакет в S3 — не просто папка для файлов, а ресурс, на котором хранилище принимает решение о доступе к объектам. Пока доступ контролирует только nginx или собственный прокси, у любого обладателя действующего ключа остаётся прямой путь к S3 endpoint. Достаточно указать другой --endpoint-url в aws-cli. Прокси не увидит запрос, а хранилище вернёт 200, если на самом бакете нет правил, способных его остановить.

Меня зовут Стас Погоржельский, я технологический евангелист VK Cloud. В статье разберём, как вернуть авторизацию туда, где лежат данные: выдать ключи минимальной области — на бакет или префикс — и дополнить их Bucket Access Policy. Посмотрим, что из шести функций прокси действительно переезжает в хранилище, что переносится лишь частично, а что остаётся снаружи: бизнес-логика допуска, лимиты на конкретного принципала, аудит с бизнес-контекстом и гарантированный запрет нешифрованного трафика.

Дальше разложим решение endpoint на политику бакета, область действия ключа и ACL; отделим явный Deny от запрета по умолчанию, проверим, как режим OwnershipControls может выдать доступ в обход политики. На примере AWS-политики покажем, почему знакомый JSON нельзя переносить без ревью: у VK Object Storage ограничен набор Condition, а aws:SecureTransport и s3:prefix не работают. Затем соберём политику четырьмя итерациями — Resource, Principal, aws:SourceIp и явный Deny — и подтвердим результат матрицей из 16 запросов с ожидаемыми 200, 403 и открытыми вопросами, которые надо снять на своём стенде.

В конце настроим наблюдение по Cloud Audit, разберём, какие доказательства переноса пригодятся для ИБ и аудита, и составим чек-лист для переезда между AWS S3, Ceph, MinIO, Yandex Object Storage и VK Object Storage. Главный критерий успеха здесь не сохранённый JSON и не работающий разрешённый запрос, а отказ там, где доступ должен быть закрыт.

Сегодня простую компьютерную игру можно собрать за несколько минут: взять готовый движок, подключить библиотеку или просто попросить ИИ написать код. Но мне захотелось вернуться к истокам и попробовать обойтись самым минимумом средств.

Привет! Я Евгений Бартенев, техлид и автор курса «Python-разработчик» в Практикуме. В этой статье попробую написать автомобильные гонки примерно в 50 строк кода на Python. Вся «графика» будет состоять из обычных символов терминала, а по пути мы немного разберёмся с ANSI-последовательностями, неблокирующим вводом и тем, как вообще устроен терминал.

На Mac накопилось 860 ГБ файлов, среди которых одни и те же фото, видео и документы лежали в разных папках под разными именами. Я собрал Python-скрипт, который ищет точные дубли по SHA-256, переносит лишние копии в карантин и готовит план сортировки с возможностью отката. На первой проверке 108,5 ГБ нашлось 26,8 ГБ дублей.

В статье показываю весь процесс и даю готовый код.

Сайт открывается в браузере, отдаёт 200 OK, страница рендерится без единой ошибки. При этом ни ChatGPT, ни Claude, ни Perplexity ни разу не сослались на ваш контент. Первое, на что обычно грешат в этой ситуации, — качество текста или его SEO-разметку. На практике причина чаще лежит на уровень ниже: боты этих систем физически не получают ту страницу, которую видите вы.

Особенно часто это касается проектов на shared-хостинге или за CDN. Антибот-защита там нередко включена по умолчанию — провайдером или хостинг-панелью, а не осознанным решением владельца сайта. Cloudflare, WAF хостинга или модуль защиты от парсинга можно годами не замечать: обычным посетителям и поисковым ботам Google он не мешает, а вот новые краулеры вроде GPTBot или ClaudeBot под раздачу попадают в первую очередь — их либо ещё не занесли в белый список, либо режут по репутации IP-подсети или по самому User-Agent. Итог один: администратор сайта искренне не подозревает, что его контент невидим для ИИ-систем, потому что в браузере и в Google Search Console всё выглядит идеально.

Проверить это на глаз нельзя — нужно посмотреть на сайт глазами конкретного бота. Ниже — рабочий способ сделать это одной командой терминала, список ботов, которых стоит проверять поимённо, и Python-скрипт, автоматизирующий всю проверку целиком.

Итан Сигел (американский астрофизик‑теоретик и научный журналист, автор рубрики «Спросите Итана», один из пропагандистов современных научных знаний), простыми словами рассказывает о величайшем уравнении физики, выведенном нашим соотечественником Александром Фридманом.

@avshkol перевёл эту статью Итана, поскольку, как говорит в предисловии сам Итан, "Если вы хотите понять Вселенную в космологическом смысле, вам не обойтись без уравнения Фридмана. Поймёте его — и космос ваш!.."

Опрос каталога, ожидание дописи файла, идемпотентность и атомарная запись через temp+rename: файловый обмен как обычный шаг маршрута.

Спросите у любого интегратора, через что реально ходят деньги, и он назовёт файлы. Банк кладёт выписку в каталог на шаре. 1С выгружает заказы в XML по расписанию. Партнёр по EDI шлёт .edi на FTP. Биллинг ночью роняет CDR-файлы на пару гигабайт. Розничная сеть присылает остатки в CSV, потому что так было в 2009-м и никто не собирается это менять. Файловый обмен не «легаси, которое скоро уйдёт», это работающий транспорт, у которого есть ровно одно свойство: он выглядит проще, чем есть.

Проще он выглядит потому, что первая ....

Три логика заходят в «Бар логики».

Официант: Вы все хотите пива?

Первый логик: Я не знаю.

Второй логик: Я не знаю.

Третий логик: Да.

Уморительно! … Вы поняли шутку?

Объяснять шутки, конечно, редко бывает смешно, но все же позвольте мне это сделать. Вся соль шутки заключается в эпистемической логике - логике знания. Дело в том, что официант спросил, хотят ли пива все трое. Поэтому логики отвечали не только за себя, но и исходя из того, что им было известно о желании остальных выпить пива. Поскольку первый логик ответил: «Я не знаю», он, очевидно, сам хотел пива, но не знал, хотят ли его все остальные. Если бы он сам не хотел пива, то просто ответил бы «нет», поскольку тогда он знала бы, что пива хотят не все. Но ответить «да» лишь потому, что он сам хотел пива, тоже было бы неправильно: он ничего не знал о желаниях остальных, а вопрос состоял в том, хотят ли пива все.

Аналогичным образом мы можем заключить, что второй логик тоже хочет пива, поскольку в противном случае он ответил бы «нет». Однако он не знает, хочет ли пива третий логик. Наконец, третий логик, рассуждая точно так же, как только что рассуждали мы, понимает, что первые двое хотят пива. А поскольку он, очевидно, и сам хочет пива, то отвечает: «Да», ведь теперь он знает, что пива хотят все трое.

В этой главе мы рассмотрим целую серию занимательных задач по эпистемической логике, многие из которых приведут нас к более глубоким и серьезным вопросам этой области.

Как вам на счет медицинского боевика? :-) Это редкая статья, где я Артур Валиев, пытаюсь просто делиться чем-то провокационным. И Сразу извините за переносы, я просто хотел что-бы каждая новая строчка была воспринята чуть ближе. V.

Меня зовут Артур Валиев. Я программист, и несколько лет своей жизни я проработал в районной больнице. Не врачом, не фельдшером, не человеком, который имеет право рассуждать о лечении с позиции медицинского специалиста. Я был тем человеком, который находился немного сбоку от всего происходящего: достаточно близко, чтобы видеть устройство больницы изнутри, и достаточно далеко от врачебной касты, чтобы не привыкнуть считать происходящее нормальным.

Наверное, именно поэтому после работы в ЦРБ у меня появилась странная привычка. Я практически разучился просто читать новости.

Большинство людей видит заголовок, воспринимает содержащуюся в нём историю и идёт дальше. Я почему-то начинаю раздражаться. Мне хочется открыть новость, посмотреть источник, понять последовательность событий, время, возраст человека, обстоятельства, а потом задать совершенно ненужный нормальному читателю вопрос: а точно ли всё происходило именно так?

Не потому, что я считаю журналистов идиотами. Не потому, что думаю, будто врачи постоянно врут. И уж точно не потому, что считаю себя умнее медицинских специалистов.

Скорее наоборот. Чем дольше работаешь с реальными системами — программными, медицинскими, бюрократическими, человеческими, — тем тяжелее верить в простые объяснения.

Недавно я увидел новость о шестнадцатилетней девушке, которая после пяти банок энергетика оказалась в тяжёлом состоянии. Сердце якобы едва не остановилось, девушку доставили в больницу, врачи спасли, а причиной происшествия стали пять банок энергетического напитка.

Умные часы и психологические чат-боты уже никого не удивляют. Гораздо интереснее лабораторные технологии, которые моделируют поведение, извлекают смысл из активности мозга и воздействуют на нейронные цепи. Разбираю четыре исследования без магии и рекламных обещаний: что именно получилось, на скольких людях это проверили и где результаты заканчиваются красивыми заголовками.