Мной были модернизованы печи: PZ-810, PZ-803, советские ростовские печи шахтного типа, печи элеваторного типа, сейчас производится модернизация печей с горизонтальной загрузкой.
Модернизация печи сводится к замене электроники, устанавливается свой контроллер сбора данных.
25 мая 1977 года на экраны американских кинотеатров вышел фильм «Звездные войны» Джорджа Лукаса (в будущем ставший «Эпизодом 4: Новая надежда»), совершивший революцию в жанре фантастических фильмов. Обычные зрители пищали от восторга, наблюдая за невероятно реалистичными визуальными эффектами на экране. Люди, более вовлеченные в отрасль, испытывали не менее сильную гамму эмоций.
Тогда еще не «сэр» и не «дед» Ридли Скотт, по выходу из кинотеатра, заявил, что все его фильмы теперь — прошлый век. Стивен Спилберг, получивший всего год назад Оскар за «Челюсти», после просмотра ленты на пару недель погрузился в депрессию. Он уже завершал монтаж фильма «Близкие контакты третьей степени», но теперь их спецэффекты выглядели для него совершенно устаревшими. Мартин Скорсезе говорил, что теперь за разговорами о будущем кино следует ехать в Сан-Франциско к Джорджу Лукасу. А один молодой студент физфака, зарабатывавший на еду вождением грузовика, после просмотра «Звездных войн» решил бросить все и уйти в кинематограф. Звали его Джеймс Кэмерон.
Даже негативно настроенные критики признавали доселе невиданный уровень графики в «Звездных войнах». Фильм Джорджа Лукаса переоткрыл мощь визуальных эффектов не только для обычного зрителя, но и для кинематографистов по всему миру. Он показал, как сделать на экране реальностью самую сумасбродную фантазию и заставить миллионы людей поверить в неё. Это была подлинная магия кино, совершить которую Лукасу не удалось бы без коллектива: созданной им же студии спецэффектов Industrial Light and Magic (ILM). О её первых шагах и будет этот текст.
Наконец-то нашлось вдохновение и время вернуться к старой статье, в которой я изобретал I2C Master Controller, но так и не довел задачу до логического конца. Спустя почти три года много воды утекло, появилось множество возможностей и ряд компетенций и я хотел бы реанимировать решение этой задачи и продолжить рассказ. Перечитав старый материал, я сформулировал обновленную группу задач: переделать I2C Master Controller, снабдив его функциями, которых не было в первой версии, типа clock stretching и burst-режима при этом сопроводив это детальным описанием процесса реализации и объяснением почему были предприняты те или иные действия. После все это воплотить сначала в симуляции, а потом и на реальном железе, с использованием EEPROM и OLED-дисплея SSD1306.
Вобщем, всем неравнодушным к теме цифровой схемотехники, ПЛИС и шине I2C - добро пожаловать под кат! :)
Наша рубрика «Где работать в ИТ» — это интервью с интересными айти-компаниями, в которых они делятся подробностями о процессах своей работы. Представители индустрии отвечают на вопросы о найме, условиях, командах и технологиях. В этом выпуске мы расскажем вам о компании Selectel — провайдере IT-инфраструктуры и облачных решений.
При инференсе LLM общее потребление памяти определяется не только размером самой модели, но и промежуточными данными, накапливаемыми в процессе ее работы. С ростом контекста объем этих данных растет почти линейно и может стать сопоставимым или даже превышать размер самой модели.
В основе этой проблемы лежит KV-cache. Пример: у LLaMA 2 7B веса занимают около 14 ГБ, но при контексте 8K токенов KV-cache весит уже примерно 4 ГБ. Всего при четырех параллельных запросах это около 16 ГБ.
Это и есть скрытая цена инференса, которая не так очевидна на первый взгляд.
Приветствую всех ценителей больших пикселей и выпуклых мониторов. Мы продолжаем разбираться с технологиями демосцены 90-х. В этой статье: недокументированные режимы VGA, аппаратный скролл, fake mode, палитровая анимация, и многое другое, о чем бесполезно спрашивать у ChatGPT.
В обзоре речь пойдет про новый гибридный планшет-ноутбук от Ninkear на базе Intel Core Ultra 5-115U. Его особенность — это сенсорный 2.5К экран, клавиатура и стилус в комплекте. Данная модель подойдет в качестве ультрапортативного ноутбука для поездок, для работы и учебы, а также в качестве замены планшету с Windows 11.
Рынок QA изменился: конкуренция выросла, требования стали жёстче, а старые сценарии входа больше не работают. В статье — честный разбор рынка, требований и иллюзий, которые до сих пор продают новичкам.
СМИ подали слова учёных так, будто человечеству осталось совсем недолго: мол, уже к середине 2030-х нас вытеснит суперинтеллект. Имя этой угрозы — AGI. По сути, речь идет о следующем этапе развития искусственного интеллекта. И если вас уже сейчас впечатляет то, что умеют нейросети, то масштабы того, что приписывают AGI, выглядят куда тревожнее. По мнению многих, это уже не просто инструмент, а потенциальная замена человеку.
Всем привет! Меня зовут Сергей Тимакин, мне 22 года, я работаю в Озоне на должности аналитика данных и учусь на первом курсе онлайн-магистратуры «Специалист по работе с данными и ИИ» НИЯУ МИФИ в партнёрстве с Яндекс Практикумом.
В статье хочу рассказать о том, как я сам стал аналитиком и как определить, на какую реальную роль аналитика открыта вакансия и понять, какой вы аналитик.
В любой промышленной системе обработки данных есть пласт регулярной работы, которую нужно просто запускать раз в день или раз в час и не думать о ней: ночные ETL-загрузки, пересчёт витрин, выгрузки в смежные системы, всякая техническая обвязка вроде чистки служебных таблиц. Всё это должно где-то стартовать по расписанию, уметь учитывать зависимости между потоками и принимать во внимание тот факт, что задачи у нас разнородные. Ниже — рассказ про то, как устроен наш планировщик на Oracle Data Integrator и PL/SQL: из чего он собран, как задачи попадают в очередь, как они распределяются по серверам, и как мы закрываем сценарий с зависаниями.
Если вы хоть раз ловили себя на том, что ищете нужную строку в 300-строчном JSON — эта статья для вас. CraftHub теперь живёт прямо в VS Code: открыл файл, переключился в таблицу, поправил, переключился обратно
Привет! Меня зовут Антон Касимов, я руководитель Gals Software, а еще сертифицированный тренер и эксперт по Zabbix. В общем, могу сказать, что знаю эту систему чуть больше уровня «видел пару раз интерфейс». Zabbix — одна из самых популярных в мире систем мониторинга. Наверное, не существует компаний с собственной инфраструктурой, у которых не было бы Zabbix. Не так давно мы запустили услугу аудита Zabbix и обнаружили некоторые закономерности, на которые я хотел бы обратить внимание в этой статье. В нашем телеграм-канале Zabbix Recipes мы регулрно делимся нашими находками и публикуем анонсы вебинаров (скоро и по этой теме тоже будет), поэтому приглашаю присоединиться. Я построю повествование так, чтобы вы могли пройтись по статье как по чек-листу и проверить свою инсталляцию на предмет возможных улучшений. Погнали!
Мультиагентные системы в разработке всё чаще пробуют на задачах, где важен не только результат, но и управляемый процесс его получения: постановка, декомпозиция, исполнение, ревью, доработка и финальная приёмка.
BI-задачи неплохо подходят для такой проверки ввиду своей разнородности. Дашборд — это не один SQL-запрос и не одна визуализация. Нужно понять бизнес-запрос, уточнить KPI, проверить данные, спроектировать датасет, собрать чарты, собрать дашборд и на каждом этапе обеспечить соответствующие проверки.
Одиночный агент способен пройти длинную техническую задачу автономно. Но в таком сценарии разные режимы работы остаются внутри одного контекста: агент сам уточняет постановку, сам принимает допущения, сам собирает результат и сам же оценивает, достаточно ли хорошо получилось. Для BI это риск: технически дашборд может быть собран, но смысл метрик, качество данных или логика визуализации останутся непроверенными.
Мультиагентная схема разделяет эти режимы между специализированными агентами. Один уточняет постановку, другой проверяет данные, третий проектирует решение, отдельные агенты собирают датасеты, чарты и дашборд, а результат проходит ревью.
У такого подхода есть цена: переходы между этапами, передача контекста, маршрутизация, возвраты на доработку и риск потери состояния. Эти переходы не являются преимуществом мультиагентности, а скорее наоборот — их нужно отдельно проектировать.
Суть эксперимента: проверить, можно ли сделать переходы между агентами управляемыми на конкретном BI-сценарии: провести задачу от входного запроса до готового дашборда в Apache Superset через команду агентов на multica — open-source платформе управления задачами с канбан доской в стиле Jira/Yougile. В multica можно создавать изолированные рабочие пространства, в каждому свои runtime и набор агентов. При этом задачи канбан доски можно назначить не только человеку, но и агенту: агент получает конкретный issue, в которой видны все его сессии, также через CLI агенту доступны комментарии, изменения статусов, создание новых задач для передачи работы дальше по конвейеру. Таким образом агенты участвует в процессе как исполнитель конкретного шага, так и как координаторы.
Сегодня в обсуждении AI часто звучит тезис, что джуны индустрии больше не нужны и учиться программированию бессмысленно. Я с этим тезисом не согласен. Под словом «джун» рынок объединил две разные категории: выпускника инженерной программы и человека, который три месяца смотрел видеолекции и собрал три pet-проекта. AI давит на вторую категорию, первую почти не трогает. Настоящих джунов и так было мало. Они нужны индустрии больше, чем раньше. Ниже: что должен знать настоящий джун, как этому учили мы в Mail.ru Group через Технопарк, Технотрек и Техносферу, и что в этой картине меняет AI.
Flux CD — это набор инструментов для GitOps в Kubernetes. Он следит за Git-репозиторием и автоматически приводит состояние кластера в соответствие с описанными в нём манифестами и Helm-чартами. Flux работает как контроллер внутри кластера: подтягивает изменения из Git, применяет их через Kubernetes API и отслеживает статус каждого ресурса. Проект является graduated-проектом CNCF.
Когда вы впервые поднимаете GitOps в Kubernetes, Flux CD кажется достаточным: flux bootstrap, манифесты в Git, контроллеры тянут состояние кластера.
Но лучше перейти на Flux Operator:
Я раньше был уверен, что понимаю, как работает отслеживание в интернете. Очистил cookies - чист. Включил VPN - спрятался. Поставил блокировщик - стал почти невидимым. Звучит логично, правда?
Проблема в том, что всё это работает только на уровне, который уже давно не является основным.
Современные сайты не обязательно знают, кто ты. Им это и не нужно. Достаточно собрать достаточно признаков, чтобы отличить тебя от всех остальных. Версия браузера, разрешение экрана, поведение мыши, особенности рендеринга графики, сетевые характеристики - по отдельности это просто параметры. Но вместе они превращаются в отпечаток, который оказывается гораздо устойчивее, чем кажется.
И самое неприятное - этот отпечаток можно получить без cookies, без авторизации и даже без твоего явного согласия. Ты можешь открыть сайт впервые, но для системы ты уже «кто-то знакомый».
Когда я начал разбираться в теме глубже, оказалось, что классические методы вроде Canvas или WebGL - это лишь вершина айсберга. Под ними скрывается целый слой менее очевидных техник: тайминговые атаки, сетевые отпечатки, поведенческие модели и даже попытки идентификации на уровне конкретного железа.
В этой статье я разберу, какие данные реально собирает браузер, как из них строится цифровой отпечаток и почему простые меры вроде VPN не дают той анонимности, на которую многие рассчитывают.
Знакомая история: команда полгода шлифовала функционал, тестировщики уничтожили все баги, а пользователи уходят. Аналитик разводит руками, поддержка задыхается от тикетов, маркетинг угрожает продакту, а продакт – дизайнеру. В это время CFO считает расходы и грустно вздыхает.
Больно видеть, как много появляется на рынке таких продуктов, прошедших технические проверки и проваливших испытание пользовательским опытом. Идеально работающих, но никому не нужных. Что делать, чтобы не войти в их число?
Знаете, кому 29 апреля стукнуло 30 лет? Спецификации FastCGI. Тридцать лет с 1996 года. Погодите. Эта заметка не про ностальгию по .fcgi-скриптам, которые на каждый запрос форкали отдельный процесс и которыми сегодня никто не пользуется. И не про CGI вообще.
Разговор о другом. У нас всех в проде между прокси и бэкендом обычно стоит HTTP. nginx перед Go-приложением, Caddy перед Python-сервисом, Apache перед PHP-FPM, неважно, поверх там HTTP/1.1 или HTTP/2. И вот Эндрю Айер на agwa.name к юбилею FastCGI собрал аргументы, что этот участок инфраструктуры всё это время сидит на не самом удачном протоколе. Айер основатель SSLMate, и в SSLMate всё крутится на FastCGI в проде уже больше десяти лет. Так что пишет не теоретически.
Заметка короткая и по делу. HN-тред собрал сотню комментариев, для 2026 года это не топ, но там пишут люди, которые знают, о чём говорят. Если попроще, аргумент такой: у HTTP как протокола между прокси и бэкендом есть два структурных бага, которых у FastCGI нет, и индустрия за тридцать лет так и не нашла повода переехать. А обсуждение в треде ушло дальше: почему вообще HTTP победил, если он хуже технически. И ответ оказался любопытнее самого аргумента.
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Джером Пауэлл провел свое последнее заседание ФРС, ОАЭ вышли из ОПЕК, Илона Маск ждет бонус за миллионную колонию на Марсе, Белый дом не хочет делиться новой нейронкой Anthropic, а также аж две хороших новости недели (одна из них – про релиз новых HoMM!).