Привет, Хабр! Меня зовут Анна Блюмина, я консультант-эксперт департамента 1C «КОРУС Консалтинг».
Первая задача, которая встает на проектах по внедрению управленческого учета (далее – УУ) — выбор подходящей целевой архитектуры. Современные продукты 1С предоставляют множество инструментов для решения этой задачи. В этой статье описывается «матрица принятия решений по внедрению УУ» — инструмент, который формализует процесс выбора оптимальной системы и применимой функциональности.
В своих публикациях я уже неоднократно касался темы «биперных движков», то есть музыкальных процедур для ZX Spectrum и других 8-битных компьютеров прошлого, не оснащённых аппаратными синтезаторами звука. Но каждый раз это было вскользь. Настало время сконцентрировать более тугую струю экспертизы в данном вопросе, расставить такты над логическим «И», и рассказать базу: как же устроены и как создаются подобные процедуры в их самом классическом варианте, без привлечения новомодных ардуин.
Углубимся в максимально хардкорную тему и пройдём путь от элементарных кирпичиков до очень простенького, но функционального движка. И если практической пользы в этом упражнении немного, как минимум это повод поностальгировать о временах, когда можно было знать устройство компьютера до мельчайших подробностей, и, более того, это было необходимо для достижения хороших результатов. Побольше кода и поменьше исторических справок!
В период пандемии и вынужденного перехода на дистанционные форматы работы виртуальные рабочие столы перешли из категории нишевых инструментов в стандартное решение для организации ИТ-инфраструктуры.
Связка российской платформы виртуализации VMmanager и системы управления VDI Termidesk представляет собой готовое решение для построения полностью импортонезависимой инфраструктуры виртуальных рабочих столов.
Мы решили подготовить отдельную статью, в которой все ключевые этапы — от подготовки базового образа ВМ до настройки нескольких мониторов — собрали в единый пошаговый гайд с конкретными примерами и готовыми командами. Интегрировать VMmanager будем с Termidesk 5.1.
На сцене Conversations в этот раз собрались эксперты из SberAI, Авито, Т-Банка и Raft, чтобы вместе с Just AI обсудить автономных агентов с суперпамятью, вызовы vibe-coding и новую эру кибербезопасности. Вашему вниманию — расшифровка интереснейшей дискуссии!
О скорости изменений в индустрии и методах отслеживания важных технологических релизов, перспективах вычислительной революции, альтернативах NVIDIA и безопасности LLM, подходах к вайбкодингу в разработке и кейсах применения AI-ассистентов и многом другом.
Змеи, скорпионы и пауки редко ассоциируются с чем-то позитивным (хотя если у вас дома живет именно такой питомец, ноль проц осуждения). Но мы не будем плодить страшилки, а посмотрим на этих существ с другой стороны: что, если их яд может спасти миллионы людей в год?
Сегодняшний текст — о новом исследовании, опубликованном на Nature Communications. Спойлер: с помощью искусственного интеллекта яд можно использовать для борьбы с устойчивостью к антибиотикам. Подробнее об этом и поговорим дальше. Погнали!
Если включить поэтику — Земля была настолько другой, по сравнению с современной, что по сути это была иная планета. Общая информация сразу.
Температура между зарождением планеты, началом океанов и временем, когда фиксируются первые бактерии — от 250 до 90 градусов тепла, причём когда зарождались бактерии, океан был температурой под 90 градусов. А когда зарождалась первая сложная химия на пути к жизни и сама жизнь — под 100 градусов и больше.
В первые 100 000 000 лет после формирования Земли, Солнце было тусклее в целом на 30%, но сильнее излучало в ультрафиолете и рентгеновском диапазонах.
Самая первая атмосфера — после формирования Земли как геоида, состояла из водорода и гидритов — водяного пара, метана и аммиака. После столкновения с Теей летучие газы из атмосферы почти пропали.
Вторая атмосфера, при которой формировалась первая сложная химия и затем жизнь, состояла из углекислоты, в 2 раза меньше азота чем сегодня, кислорода почти не фиксируется. Атмосфера была не окислительной, как современная, а слабовосстановительная — это снижало нагрузку на химические соединения, которые вели самоподдерживающиеся реакции. Ещё в атмосфере было немного аммиака и метана, эти вещества окисляются кислородом в современный период..
Озонового слоя даже в зачатке не было, Землю насквозь просвечивали все возможные лучи, энергетические частицы, включая ультрафиолет.
Земля вращалась в 6 раз быстрее, сутки длились 4 часа.
Давление атмосферы достигало 10 — 100 атмосфер, на начальном этапе фиксируется «стабильность» в виде 27 атмосфер, но когда бывали сильные столкновения с метеоритами, извержения, давление достигало 100 атмосфер. В ранний период давление было настолько большим, что вода была в жидком состоянии даже при 250 градусах.
От AlphaGo до ChatGPT — прогресс в области искусственного интеллекта впечатляет своими масштабами. Однако за красивым фасадом скрывается серьезный разрыв между возможностями современных моделей и реальными условиями их применения. Возьмем, к примеру, GPT-3 с его (уже не такими впечатляющими) 175 миллиардами параметров, требующими 800 ГБ памяти. Такие модели существуют только в лабораториях вроде OpenAI. Что уж говорить о запуске подобных систем на устройствах с ограниченными ресурсами.
При этом именно edge-устройства генерируют львиную долю данных — по прогнозам Gartner, к концу этого года около 75% корпоративной информации будет поступать не из традиционных дата-центров или облака, а с периферийных устройств. Обработка такого объема данных в облаке создает серьезную нагрузку на каналы передачи и увеличивает задержки.
Граничный ИИ (EdgeAI) предлагает элегантное решение: перенести вычисления ближе к источнику данных. Это позволяет обрабатывать информацию локально, без подключения к сети, что критично для систем, требующих мгновенной реакции.
Но как уместить современные AI-модели в устройства с ограниченными ресурсами? Об этом и поговорим в статье.
Всего за пару недель мы создали инструмент, который превращает трудоёмкий процесс создания проверок в автоматизированный сценарий. Теперь, чтобы запустить тесты, мы делаем всего несколько кликов.
Тест-документация рождается в 5 раз быстрее, а свободное время инженеры используют для исследовательских тестирований, погружения в продукт и проработки нефункциональных требований. И всё это вместо монотонного создания проверок по требованиям.
Многие слышали о том, что в США есть жутковатый налог на наследство в размере до 40%, под который подпадают любые американские акции/фонды на брокерских счетах не-американских инвесторов. Долгое время среди инвесторов гуляла байка, что брокер IB якобы позволяет легко избежать этого налога. В этой статье мы на конкретных примерах убедимся, что это не так.
Недавно вышел новый каталог галактик DESI, собрав миллионы галактик с их точными положениями в 3d карту Вселенной. И один из удивительных результатов: кажется, обычная модель темной энергии не очень хорошо вписывается в эти наблюдения…
Международные платежи в 2025 году — это квест со звёздочкой. С одной стороны Росфинмониторинг блокирует счета и карточки за операции с криптой по 161-ФЗ, с другой стороны Евросоюз запрещает эффективные способы перевода средств.
Очередной жертвой европейских санкций стал платёжный агент А7 от Промсвязьбанка, которого ЕС внёс в санкционный список от 15 июля 2025 года. Для обхода санкций работает рублёвый стейблкоин A7A5, тоже связанный с ПСБ, сам стейблкоин пока не заблокирован.
Вряд ли Евросоюз сможет заблокировать все способы денежных переводов из РФ в обход санкций. Таких способов целая куча, вопрос в комиссиях.
Искусственный интеллект меняет управление мастер-данными (MDM), не только высвобождая время людей и минимизируя ошибки, но и предоставляя новые инструменты для обработки неструктурированной информации и генерации контекста. В этой статье поговорим о том, как именно ИИ трансформирует MDM-системы, какие решения уже можно считать рабочими, и какие вызовы еще предстоит решить, чтобы он смог стать полноценным помощником в этой области.
Технологии ИИ способны улучшить взаимодействие пользователя с MDM-системой, а также повысить эффективность его труда. При этом не стоит забывать о том, что сами по себе практики управления данными, а в частности — мастер-данными, в свою очередь создают фундамент для корректной работы алгоритмов искусственного интеллекта. Достоверность результатов ИИ определяется тем, насколько качественные данные используются как при обучении моделей, так и в процессе их эксплуатации. Тут как никогда кстати можно вспомнить русскую пословицу: «Что посеешь, то и пожнешь».
Ручные тест-кейсы копятся быстрее, чем их успевают автоматизировать. Селекторы ломаются после каждого обновления вёрстки. А код автотестов остаётся понятным только разработчикам. В этой статье я разберу ключевые проблемы автотестов и расскажу, как их можно решить.
Меня зовут Даниил Ахетов. Я занимаюсь автоматизацией тестирования уже достаточно давно. В основном пишу на JavaScript. Внедрял инструменты автоматизации тестирования в Яндексе, строил целое направление автоматизации тестирования фронта в SberDevices, но какие бы фреймворки я ни использовал и какие бы команды ни собирал, я всегда сталкивался с одной и той же проблемой: автоматизация тестирования не успевает. Мы постоянно работаем в догоняющем режиме. Причин этому много, но я для себя выделил три основные.
Картинка rawpixel.com, Freepik
В прошлой статье мы затронули очень интересную тему — распределённые хостинги/хранилища данных.
Было бы странно, если бы идея распределённых систем ограничивалась только хранилищами ;-)
Поэтому сегодня мы поговорим ещё об одном интересном направлении, о котором редко говорят — распределённых сетях радиосвязи. Возможно ли это?
Покупка видеокарты стоимостью как подержанная машина — решение откровенно непростое. 300 тысяч рублей за RTX 5090, 150 за RTX 5080 и даже 100 за RTX 5070 Ti — суммы, которые любого заставляют задуматься о целесообразности трат. Особенно когда нет гарантии, что любимая игра раскроет потенциал этих монстров и даст мало-мальски ощутимый прирост кадров в секунду. Тесты показывают неприятную правду: далеко не везде RTX 5000 стоят своих денег.
Mercado Libre — крупнейшая онлайн-платформа электронной коммерции Латинской Америки, основанная в Аргентине в сентябре 1999 года предпринимателями Маркосом Галеоном и Леандро Хеллером. Название компании означает буквально «свободный рынок», отражая её основную цель — создание открытой торговой площадки для покупателей и продавцов региона. Разбираемся в истории фирмы, текущем состоянии дел и интеллектуальном капитале.
Открывая установщик, довольный клиент находит красивую коробочку – сопла монтажной головы.
А вот какие из них должны устанавливаться в эту самую голову – вопрос, начисто убивающий беззаботную радость от покупки. В маленькой заметке я постараюсь еще сильнее усугубить это чувство и рассказать о некоторых последствиях неверного выбора.
Жила была компания JEOL. И продавала она на экспорт просвечивающий электронный микроскоп JEM-6A. Жило было предприятие НИИТОП, которое в 1965 году его себе приобрело для разработки оборудования для производства микроэлектроники. К сожалению, предприятие в 2018 году развалилось, но жил был один мужик, который его выкупил себе на дачу... зачем — история умалчивает... рассказать уже некому.
Микроскоп появляется на авито и тут уже я, в декабре 2024 года задумываю авантюру - в которой старейший в России — Московский политехнический музей - выкупает себе этот микроскоп. Ну а я беру на себя роль невролога, избавляя продавца от головной боли по перевозке.
Спустя полгода микроскоп моими стараниями наконец-то оказался в фондохранилище… Ура.
Многие компании используют тестовые задания как способ первичной фильтрации кандидатов на технические роли. Это позволяет оценить навыки соискателя. Однако в 2025 году, с повсеместным использованием ИИ-инструментов, эффективность такой практики ставится под сомнение.
В эпоху стремительного развития технологий управление становится не просто точным, а интеллектуальным и адаптивным в режиме реального времени. Использование визуального трекинга для корректировки управляющих каналов по протоколу CRSF открывает новые горизонты в повышении стабильности и эффективности управления даже в самых сложных условиях.
Эта концепция уже воплощена в проекте VisionPilot — автономном автопилоте на базе Betaflight и Orange Pi 5 с аппаратным ускорением YOLO и управлением через ELRS. VisionPilot — это простой, расширяемый и доступный инструмент, который сочетает мощь нейросетевого обнаружения объектов и надёжность протокола управления для создания настоящей автономии.
