Часто бывает такая ситуация, что вы разрабатываете прошивку для электронной платы у которой есть ADC порты.

Рано или поздно Вам придется как-то убедиться, что ADC в самом деле измеряют то напряжение, что приложено со стороны улицы.

И тут выясняется, что нужен прибор, который способен по команде выставлять на проводе разнообразные постоянные напряжения. Таким прибором, внезапно, является любой нормальный лабораторный блок питания.

В Китае запустили государственную платформу GalaxyVS для виртуального скрининга лекарств. Она работает на новом поколении суперкомпьютеров Tianhe, сокращает первичный отбор кандидатов в лекарства с месяцев или лет до десятков секунд и в миллион раз превосходит мировой рекорд по молекулярному докингу — компьютерному моделированию того, как молекула стыкуется с белком-мишенью. О запуске сообщила официальная китайская газета по науке и технологиям "Кэцзи жибао" со ссылкой на разработчиков.

Наш магазин «Райский сад» продаёт растения по всей стране с годовым оборотом в несколько миллионов рублей с помощью интернет-магазина на Сбер2B. Мы делаем ставку на морозостойкие и редкие сорта, выращивая посадочный материал прямо в семейном питомнике. Вот как создавался бизнес и почему нам не нужны маркетплейсы или реклама.

VBoxGuest — драйвер гостевых дополнений для KolibriOS, написанный с нуля на FASM.

VMMDev, HGCM, диспетчер сервисов с авторегистрацией, работа с прерываниями, нижняя половина через таймер. Мышь, общие папки, буфер обмена, бесшовный режим, синхронизация времени.

Сравнение с upstream-реализациями для Linux/Windows/FreeBSD. Для системных программистов и энтузиастов OSDev.

На связи Сергей Смирнов, AI-инженер и основатель LLMStart.ru. Сегодня разбираем самое больное место разработки ИИ-агентов — как доказать, что они реально умнеют, а не просто пускают пыль в глаза.

В статье я покажу изнанку нашей системы оценки: — Как 10 000 живых переписок превратились в эталоны для тестов. — Почему стандартные метрики безжалостно валили нашего агента (и зачем нам понадобился Венгерский алгоритм из 1955 года). — И что делать, если метрика падает просто потому, что ИИ оказался умнее вашего устаревшего эталона!

Читайте полный разбор с цифрами, кейсами и откровенными провалами…

Привет! Я Лера, технический писатель в Авито.

Сегодня хочу поговорить об успехе — в работе, учёбе, карьере, финансах, отношениях и вообще в любом деле, где одни почему-то быстро вырываются вперёд, а другие годами стараются, но остаются на месте.

Кажется, каждый из нас хотя бы раз замечал: некоторым людям будто всё даётся легче. Кто-то с детства «схватывает на лету», кто-то быстрее растёт в профессии, кто-то оказывается в нужной компании, у нужного наставника или в правильный момент попадает в быстро растущую индустрию. Мы часто объясняем это талантом: мол, человеку просто повезло родиться способным.

С другой стороны, мне (как, думаю, и вам) близка мысль, что упорный труд, дисциплина и длинная дистанция важнее врождённых способностей. Талант может дать фору, но без практики, терпения и системной работы далеко не уедешь.

Но так ли всё просто? Откуда на самом деле берётся успех — из таланта, труда, удачи, среды или всего сразу?

Компания «Гравитон», разработчик и производитель российской вычислительной техники, объявляет о включении в реестр Минпромторга России комплекта периферийных устройств на базе российских микроконтроллеров «Миландр». В перечень сертифицированного оборудования вошли полноразмерная клавиатура КВ-1 и оптическая проводная мышь МС-1.

В ML легко перепутать аккуратное число с честной вероятностью: модель выдаёт predict_proba = 0.9, и кажется, что событие произойдёт в 90% случаев. Но это не всегда так.

В статье разбираем, почему выход модели может быть просто внутренней оценкой уверенности, чем калибровка отличается от AUC, как увидеть смещение через reliability diagram и Brier score — и когда вероятности нужно обязательно калибровать, прежде чем использовать их в бизнес‑решениях.

Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о реализации базовой версии эмулятора консоли NES на отечественном микроконтроллере К1921ВГ1Т и даже поиграем на нём в игры.

Навыки AI-агента — это переносимые модули процедурной памяти, включающие инструкции, критерии и ресурсы, которые агент подгружает по мере необходимости для выполнения задач. Примеры: доступ к браузеру, чтение файлов, использование векторных баз данных, отправка сообщений, работа с API и внешними сервисами.

Подготовили практический чек-лист для оценки безопасности навыков AI-агентов на основе OWASP Agentic Skills Top 10 и фреймворка Swordfish: SAIMM.

Он позволяет оценить:

▶️ общие правила работы агента,

▶️ критические уязвимости,

▶️ уязвимости высокого и среднего уровня.

Это быстрый способ понять, где агент может быть уязвим и какие риски стоит закрыть в первую очередь.

Чек-лист уже доступен на сайте.

Свой ML-завод: что дает собственная ML-платформа и как ее запустить

С ростом сложности рабочих нагрузок инференса больших языковых моделей (LLM) единый монолитный процесс обслуживания упирается в свои пределы. У префилла и декодирования принципиально разные профили вычислений, но традиционные развёртывания заставляют их работать на одном оборудовании. В итоге GPU недозагружены, а масштабирование — негибкое.

Дезагрегированный инференс решает эту проблему: разбивает конвейер на отдельные этапы — префилл, декодирование и маршрутизацию. Каждый этап работает как независимый сервис, который можно обеспечивать ресурсами и масштабировать на собственных условиях.

Команда VK Cloud перевела статью, в которой разбирается, как развернуть дезагрегированный инференс в Kubernetes. Здесь мы посмотрим на разные решения экосистемы, как они работают в кластере и что дают «из коробки».

Сколько не оптимизируй бизнес-процессы, в них всегда остается какое-то узкое место, которое может застопорить всю работу. Знакомая ситуация? Но самое неприятное, что этот «засор» иногда очень сложно найти. В обновлении 1.9 платформы BPMSoft, о нем мы рассказывали вот тут, появилась тепловая карта бизнес-процессов (БП). Это инструмент визуальной аналитики, позволяющий оценивать эффективность исполнения БП с помощью цветовой индикации: от «холодного» к «горячему». С его помощью можно анализировать всю ветку процесса или его отдельные элементы за выбранный период – по среднему времени выполнения, количеству ошибок и нагрузке на конкретные узлы. Я, Павел Копельман, product owner направления BPMS в компании BPMSoft (ИТ-холдинг LANSOFT) расскажу о том, как эта технология работает и где может реально помочь.

Предисловие. Немного философское

Недавно в российском информационном пространстве прогремело заявление заместителя Председателя Правительства России Ю.П. Трутнева, сделанное на 10-ой российско-китайской выставке ЭКСПО в Харбине:

Две сцены, которые видел в разных компаниях в последний год.

Сцена первая. На стене в кабинете директора по ИТ висит большой телек, на нём дашборд: «Availability 99.83%», зелёные плашки, всё хорошо. В этот же момент этажом ниже бухгалтерия пишет в поддержку: «1С зависла, не можем закрыть смену». Дашборд не врёт — 99.83% хостов реально доступны. Просто из этих хостов 78 — тестовые стенды, 12 — резервные узлы, и ещё пачка в SCADA‑сегменте, который вообще про другое.

Сцена вторая. Заходишь в Zabbix новой компании после предыдущего админа. Четыре тысячи хостов, двенадцать тысяч триггеров, средний возраст триггера три года. Runbook'ов нет. У всего severity High. Алерты падают в один телеграм‑чат на пятьдесят человек, который дежурный молча мьютит первым делом после прихода на смену.

Если хоть одна сцена узнаваемая — статья для вас. Это попытка структурировать ошибки, на которых ломается большинство Zabbix‑инсталляций в крупных компаниях с 1С, Exchange, SCADA, legacy‑Windows‑стеком и КИИ‑сегментами.

Это не учебник и не пошаговая инструкция — каталог граблей из практики работы с крупной разнородной инфрой: 1000+ хостов, 1С, SCADA, КИИ‑сегменты, legacy Zabbix от предшественников. На облачной 20-хостовой инсталляции половина пунктов будет избыточна. Конкретные пороги (CPU > 85%) — отправная точка, не догма. Если текст расходится с реальностью — побеждает реальность.

Южнокорейская компания Kakao подала заявку в Федеральную службу по интеллектуальной собственности РФ на регистрацию бренда мессенджера KakaoTalk в России, пишет «Лента.ру» со ссылкой на сервис проверки контрагентов Rusprofile. После замедления Telegram и блокировки ряда других мессенджеров аудитория KakaoTalk в России резко возросла.

Издание Windows Latest обнаружило новую запись в групповой политике Windows 11, которая не только отключает Copilot, но и навсегда удаляет ИИ-помощника с ПК. Вероятно, её добавили ​​в апрельском обновлении. 

Почему классический разбор SAST-находок — это боль

Сценарий, знакомый многим разработчикам в крупных компаниях: перед релизом ИБ-отдел присылает выгрузку из корпоративного сканера. В этом PDF-файле на сотни страниц собраны тонны находок. Большая часть из них снабжена метками вроде Critical. И вот, вместо скроллинга ленты подготовки релиза разработчик сталкивается с трудоемким процессом анализа:

Открыть указанный в отчете файл

Обнаружить там какую-нибудь generic-функцию, которая принимает строку и склеивает SQL-запрос

Раскопать через цепочки вызовов, откуда вообще берутся данные. Приходят ли они напрямую от пользователя из REST-контроллера, контролируются ли они внутренней конфигурацией, или это вообще внутренний технический ID, который заведомо безопасен?

Разобраться, была ли где-то по дороге валидация или экранирование

Решить, действительно ли это эксплуатируемая уязвимость, или ее появление в отчете вызвано ложным срабатыванием из-за неполноты контекста анализатора.

Как сделать интернет-магазин мебели удобным для покупателя? В этой статье собрал 10 мебельных eCommerce-проектов с сильным UX и удачными решениями по юзабилити. Разобрал, как бренды выстраивают навигацию, оформляют каталог, помогают выбирать товары и упрощают путь до покупки.

Покажу, какие UX-подходы действительно работают в мебельном eCommerce: от структуры каталога и фильтров до карточек товара, визуальной подачи и сценариев оформления заказа. Статья поможет посмотреть на собственный интернет-магазин со стороны пользователя, найти точки роста и подсмотреть практические решения для улучшения пользовательского опыта.

В условиях жесткой конкуренции на рынке отделочных материалов любому магазину жизненно необходимо хоть какое-то осязаемое преимущество. Стандартными каталогами и скидками уже никого не удивить. Так у нас родилась идея: сделать онлайн-примерочную обоев. Кажется, звучит как киллер-фича — дать клиенту возможность до покупки увидеть, как конкретный паттерн будет смотреться в его реальном интерьере.

На тот момент на рынке вовсю хайповали генеративные модели (такие как «Nano Banana»). На первый взгляд казалось, что проблема решается в два клика. План был надежен, как швейцарские часы: получить API-ключ, отправить по эндпоинту фотографию интерьера и текстуру обоев, сопроводить это правильным промптом (с указанием учитывать перспективу, освещение и масштаб) и забирать готовый результат.

Но на практике оказалось, что задача не просто нетривиальная. Она вскрыла целый пласт проблем, о которых создатели популярных генеративок предпочитают умалчивать.