Разработка

В условиях стремительного развития промышленной автоматизации и повышения требований к надежности технологических процессов выбор оптимального программируемого логического контроллера (ПЛК) становится критически важным. Российский рынок предлагает широкий спектр решений, поэтому мы провели анализ и составили рейтинг контроллеров с учетом ключевых критериев. Более 18 лет практики в области автоматизации технологических процессов на рынке Российского АСУТП позволили сформировать комплексное понимание особенностей и тенденций развития отрасли.

1. REGUL R500 (Astra IDE)

Представьте крупный завод, выпускающий тысячи единиц продукции ежедневно, где каждое решение руководства должно опираться на точные данные, а не интуицию. Но как эти данные получать? Какие системы должны быть интегрированы в процесс производства?

В качестве примера возьмем один известный пивоваренный завод. На этом предприятии начальник производства еженедельно анализирует круговую диаграмму, разделенную на секторы: простои из-за аварий, простои из-за переналадок и время эффективной работы оборудования. На основе этого анализа готовится доклад директору с вариантами решений. Если сектор аварий растет, руководитель службы КИП и ТОиР проводит разговор с инженерами и механиками. При увеличении времени переналадок начинается работа над оптимизацией производственного расписания.

Но за этой простой диаграммой стоит сложная цифровая экосистема, состоящая из систем управления: ERP и MES. Разберемся, за что каждая из них отвечает.

ERP-системы

ERP-системы (Enterprise Resource Planning) выполняют роль стратегического планирования и управления ресурсами предприятия. Согласно исследуемым данным, объем рынка российских ERP в 2024 году достиг 100 млрд рублей, показав рост в 20%. [https://www.tadviser.ru/index.php/Статья:Куда_движется_рынок_ERP_в_России_в_2025_г]

Функциональные особенности

ERP формирует календарный план производства на основе стандарта MRPII (Manufacturing Resource Planning - стандартизированная методология планирования производственных ресурсов предприятия, обеспечивающая координацию материалов, производственных мощностей, финансов и персонала через замкнутый цикл планирования, исполнения и контроля):

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Юрьевич Доротенко. Я врач УЗИ высшей категории. Опыт работы УЗИ – с прошлого века (с февраля 2000 года). За плечами уже четыре десятка лет работы врачом, из них два десятка лет также стараюсь программировать для рабочих целей.

Давно уже была идея поделиться с вами, какие удалось получить результаты в ходе такого программирования и к чему это привело. Наконец-то текст написан, делюсь своей историей с вами. Буду рад вопросам и конструктивной критике. А если для кого-то моя история послужит положительным примером, буду рад вдвойне.

В ходе моего рассказа поделюсь про ультразвуковую диагностику в советское время, первые аппараты, на которых работал, о калькуляторах как помощниках врачей (на которых считают размеры внутренних органов и желёз), причём тут учёные из Сарова и врачебный почерк.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим, как работает Injector в Angular, зачем нужны декораторы @Optional, @SkipSelf, @Host, и чем отличаются провайдеры на уровне root, модуля и компонента.

Опытного конструктора сложно чем‑то удивить, но давайте попробуем вспомнить то захватывающее чувство, когда открываешь крышку механизма, не имея вообще никакого понятия о том, что внутри. Душа замирает, в глазах — предвкушение, в голове — мысли типа «надеюсь, это не очередная китайская импровизация на тему „как сделать сложно, когда можно просто“». Сегодня мы поговорим о магазине инструментов для металлорежущего станка.

В основе каждого надёжного и масштабируемого программного решения лежат хорошо продуманные структуры. Паттерны проектирования — это не просто абстрактные концепции из умных книг, а проверенные временем шаблоны, которые позволяют эффективно решать распространённые задачи, строить гибкие архитектуры и говорить на одном языке с коллегами по цеху.

Мы разберём 10 ключевых паттернов проектирования, объясняя их суть, сценарии применения и, конечно, важные нюансы, которые отличают "хорошее" использование от "идеального". Постараюсь объяснить всё максимально понятно, с акцентом на практическую ценность.

Возьмём, к примеру, сложение. Одна из первых истин, которые мы усваиваем: 1 плюс 1 — это 2. Казалось бы, операция элементарная. Но даже она продолжает порождать у математиков вопросы без чётких ответов. Какие глубинные закономерности заложены в сложении? — до сих пор остаётся открытым. «Это фундаментальная операция, — отмечает Бенджамин Бедерт, аспирант Оксфорда, — и тем не менее в ней до сих пор много загадок».

В попытке разобраться в природе сложения, математики заодно пытаются установить его предельные границы. С начала XX века они изучают особый класс чисел — так называемые бессумные множества, в которых ни одна пара чисел не даёт в сумме третьего из этого же множества. К примеру, любое два нечётных числа в сумме дают чётное, значит, все нечётные образуют бессумное множество.

В 1965 году математик Пол Эрдёш задал на первый взгляд скромный вопрос: насколько часто встречаются такие бессумные множества? Ответ на него оказался крайне непростым — десятилетиями в решении этой задачи почти не наблюдалось прогресса.

Есть множество материалов написанных о работе полупроводников и работе транзисторов.

Зачем еще одна?

Дело в том, что я заметил такую тенденцию в вузовских учебниках – довольно подробное описание работы p-n перехода и очень поверхностное описание работы биполярного транзистора. Зачастую «механика» работы такого транзистора описывается довольно схематично (в совершенно неработоспособном виде) и далее следует быстрый переход на описание внешних параметров. Причем у этих же авторов описание «механики» работы полевого транзистора дается куда обширнее. Видимо, авторы учебников сами не очень «догоняют», как там все работает. И это не удивительно. Человечество вначале эры полупроводников пыталось повторить схему работы вакуумной лампы на полупроводниках, т.к. работа лампы достаточно логична. И собственно полевые транзисторы, в какой-то степени повторяют принцип работы вакуумных ламп. Но вот биполярный транзистор, хотя и был изобретен первым, но это было скорее случайное изобретение, а не осознанный путь к цели.

И даже после изобретения биполярного транзистора, сами его изобретатели не сразу поняли принцип его работы, хотя это были довольно продвинутые люди в области полупроводников.

Если Вы задавали себе вопросы наподобие таких:

почему через коллекторный p-n переход, включенный в обратном направлении, течет ток, да еще и самый, что не на есть главный рабочий ток?

почему неосновные носители тока базы в биполярном транзисторе, вдруг стали вполне себе главными представителями тока?

Почему ток в базы через открытый эмиттерный p-n переход меньше тока через закрый коллекторный p-n переход?

Ну и совсем «подковыристый» вопрос. Почему при включении биполярного транзистора по схеме с общим эмиттером, когда транзистор полностью открыт (находится в режиме насыщения), напряжение на коллекторе становиться меньше напряжения базы? Ведь если смотреть на транзистор с точки зрения пирога n-p-n переходов (как рисуют в учебниках), то сумма падения напряжения на двух p-n переходах (открытом эмиттерном и закрытом коллекторном) должно быть больше напряжения на одном открытом эмиттерном переходе. А оно у нас меньше.

Задача нахождения неточных дубликатов текстовых строк - удивительно часто встречается на практике.

Нахождение неточных дубликатов позволяет лучше понять структуру списка, повысить его качество (удаление дубликатов), провести техническую кластеризацию (выделить группы похожих). Всё это видно на графе выше.

Но приключения начинаются, когда список становится размером несколько миллионов строк. В статье разберем что с этим можно сделать.

В апреле OpenAI запустили расширенную память для ChatGPT: если раньше ИИ запоминал только определенные факты из беседы, выбирая их далеко не всегда верно, то с новым функционалом он (теоретически!) собирает важную информацию из всех чатов вообще и использует ее, чтобы давать ответы, максимально настроенные под пользователя.

Я много экспериментировал с функцией памяти и решил поделиться опытом.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим, как работает fillfactor в PostgreSQL — тот самый параметр, который никто не трогает, пока таблицы не начинают раздуваться как на дрожжах. Разберём, зачем он нужен, что происходит при UPDATE, когда стоит менять его вручную и как не наломать дров.

25 июня на креативной площадке «Хлебзавод №9» прошла ежегодная технологическая конференция Сбера. Меня зовут Олег Плотников и я занимаюсь развитием перспективных цифровых проектов. Конечно, я не мог пропустить такое мероприятие. Тем более, что ИИ на промпредприятиях уже давно никого не удивляют. А GigaChat вообще плотно обосновался в этой сфере. Но обо всем по порядку — под катом.

Каждый день мы слышим со всех сторон, как LLM-модели становятся всё лучше и лучше. Интерес к ним в разработке растёт, обсуждения кипят: используют ли чатик и другие модели в работе, насколько они облегчают жизнь, и когда уже всех разработчиков отправят на рынок труда искать «настоящую работу».

Хочется немного порассуждать на эту тему. И рассказать пару историй из жизни.

В этой статье погрузимся в мир генерации изображений с Diffusion Transformer (DiT) — сердцем Stable Diffusion 3. Разберем как она устроена и как работает

В этой статье я подробно опишу уравнение рендеринга, а также функции освещения для разных типов источника света. В том числе, как аналитически рассчитать освещение от полигонального источника света.

В статье рассматриваются особенности типов данных для хранения вещественных чисел в PostgreSQL.

Типы данных PostgreSQL для работы с вещественными числами:

1) float4, синоним real, синоним float(1..24)

2) float8, синоним float, синоним double precision, синоним float(25..53)

3) numeric синоним decimal. Диапазон для этого типа значительный: 131072 цифр до точки и 16383 цифр после точки. Но если при определении типа указать numeric(точность, масштаб), то максимальные значения точности и масштаба 1000. numeric можно объявить с отрицательным масштабом: значения могут округляться десятков, сотен, тысяч.

Кроме чисел и null поддерживаются значения Infinity, -Infinity, NaN.

Поля типов данных фиксированной длины не могут вытесняться в TOSAT-таблицу, переменной длины (numeric) могут.

float4 обеспечивает точность 6 разрядов (значащих чисел в десятичной системе счисления), float8 обеспечивает точность 15 разрядов. Последний разряд округляется:

Нейросети для генерации изображений развиваются очень быстро, при этом количество пользователей генераторов для создания изображений каждый день становится больше. В этой статье я расскажу про 9 топовых нейросетей для создания изображений, которые вам обязательно нужно попробовать.

Две недели назад я написал про лучшие нейросети для создания видео, чтобы помочь своей аудитории решить, какие ИИ-генераторы стоят их времени и денег. Список я составил на основе собственного опыта, а также на основе того, что это одни из самых обсуждаемых в ИИ-сообществе нейросетей.

Поэтому я подумал, почему бы не сделать то же самое для нейросетей для генерации изображений и картинок?

За последние пару месяцев ИИ-модели были значительно усовершенствованы, и в интернете появились сотни платформ и нейросетей для создания изображений. Становится все труднее сравнивать каждую платформу и выяснять, какая из них лучше всего подходит в вашем случае.

Давайте начнем.

В нашей работе хватает безумных задач. Мы собирали датасеты с уличными драками, где сами вживались в роль дебоширов перед камерами, и делали много чего еще, о чем не всегда можно рассказать. В общем, мы в своей работе привыкли к странным задачам. Но когда к нам пришли с просьбой научить искусственный интеллект узнавать «в лицо» 10 000 лошадей, мы поняли — будет интересно...

Продолжая тему косяков, с которыми могут столкнуться представители различных профессий, давайте поговорим о тех проблемах, который бывают у бизнес-аналитиков.

Хотя роль бизнес‑аналитика имеет решающее значение в любой организации, она не лишена подводных камней. Даже самые опытные специалисты могут допускать ошибки, которые снижают их эффективность в этой быстро развивающейся области. Независимо от того, новичок вы в этой области или имеете за плечами многолетний опыт, важно выявить и исправить эти распространенные ошибки. Итак, приготовьтесь к тому, что мы рассмотрим 10 главных ошибок бизнес‑аналитиков, которые могут помешать вам достичь успеха! От игнорирования ключевых задач до чрезмерной зависимости от документации — мы разберем каждую ошибку и предложим практические решения, которые помогут вам избежать ее, как опытный профессионал. Давайте погрузимся в работу!

Всем привет! Время для разбора ключевых CVE июня. В прошлом месяце прогремела уязвимость в Linux на получение root-прав через UDisks. Также засветилась критическая уязвимость под RCE в Secure Boot.

Критическими CVE отметились Cisco ISE, HPE StoreOnce Software, драйверы GPU Adreno от Qualcomm и RoundCube Webmail — последние две под произвольный код. У Asus очередной неловкий момент с кривым ПО: на этот раз захардкоженный ключ в Armoury Crate и возможность повышения привилегий до System. А в WinRar под Windows уязвимость под запись за пределы целевой директории — например, в папку автозагрузки. Обо всём этом и других интересных CVE первого летнего месяца читайте под катом!