Меня зовут Саша Сойфер — я физик‑океанолог, работала на обоих полюсах, жила на Шпицбергене, писала статьи, делала замеры в тропиках и в северных крошках‑озерах на моторке. В общем, много времени провела в любовном изучении природы.

Параллельно с этим я всю жизнь увлекалась музыкой, и, работая с измерениями рек, вдруг подумала, что будет круто выявить звук гидрологических данных. Почему именно их?

Уровень реки — первичная метрика её «силы», от которой будет зависеть её напор, перенос вещества и так далее. Во‑первых, обычно у уровня рек есть выраженная сезонность, и это яркая точка пересечения с акустикой, так как звук синтезируется через периодические гармоники. При этом важно, что уровень реки меняется сильно и достаточно быстро: помимо четкого годового хода, он реагирует на атмосферные условия. Это легко сложилось для меня в цельную историю: озвучив архивные данные, можно сравнить, как прошёл каждый год, какой тренд в целом в жизни реки и какие краткосрочные события с ней происходили.

Вдобавок, в России обширная сеть гидрологических постов — это даёт простор для построения художественного высказывания.

Уже проговорилась, что из доступных гидрологических параметров для создания звука я выбрала уровень рек. Чтобы не слить данные, я работала не с абсолютными значениями, а относительными и немного их аугментировала — так, что это не оказывает влияния на звук, но не позволяет восстановить точные значения. (; Для проекта я выбрала Енисейский бассейн.

Всем привет! Меня зовут Никита Векессер, я занимаюсь продуктами в области AI-инфраструктуры.

За последний год большие языковые модели в enterprise прошли короткий, но заметный путь: от экспериментов в отдельных командах до интеграции в рабочие процессы. ИТ-команды поднимают локальные модели, бизнес-пользователи ходят в облачные сервисы, разработчики подключают AI-агентов к IDE, а внутренние продукты начинают использовать LLM как часть своей логики.

Именно под эту задачу мы делаем StarGuard AI — шлюз безопасности для больших языковых моделей.

Агенты сейчас обсуждают все подряд. Меняются фреймворки, появляются MCP-серверы, облака обещают «агента из коробки». Но в центре любой такой схемы по-прежнему одна и та же вещь — LLM: она читает контекст и формулирует следующий шаг. А между запросом к агенту и самой моделью — ещё несколько слоёв.

Сама модель всего лишь предсказывает вероятности следующего токена; снаружи нарастает луковица обёрток — о них и речь. Если собирать агента не из готового конструктора, понимание этой логики помогает быстрее найти источник проблемы: поломки могут быть не в модели, а на каком-то уровне рядом. Я пришёл к агентам из ML: для меня каждый новый слой появлялся поверх уже знакомого — поэтому дальше рассказываю от модели наружу. Идея статьи пришла после очередного совместного поиска бага с технической командой: захотелось собрать заметки в один обзор, чтобы в следующий раз было проще объяснять.

Иногда комментарии к технической статье оказываются не менее полезными, чем сама публикация. В них специалисты уточняют детали, сравнивают подходы, предлагают альтернативные решения и делятся собственным опытом. 

Собрали пять материалов из Базы знаний Инфостарта, которые вызвали активное обсуждение: от внедрения ТС ПИоТ и маркировки в старых конфигурациях до разработки с помощью ИИ, нейротекстов и заработка на собственных решениях...

Всем привет!

Все чаще наши заказчики просят в качестве платформы для проведения социотехнической атаки использовать популярный мессенджер Telegram. В этой статье мы решили поделиться с комьюнити набором интересного функционала в телеграмме для атак на пользователей. Конечно же, только в рамках пентестиков : ) Отмечу, что эта статья — текстовая версия доклада, который я читал на OWASP MEETUP 2026.

Введение

Существует такой параметр — стоимость атаки. Его сейчас все чаще упоминают в новостях и все чаще системы защиты строятся по принципу «сделать атаку слишком дорогой и невыгодной». Поэтому появляются методы «удешевления», самый популярный и распространенный из которых — фишинг. Основной лейтмотив простой — украсть учетные данные. Но это можно сделать оригинальнее, чем просто сымитировать панельку логина и пароля. Например, можно украсть сессию или злоупотребить QR-аутентификацией — о чем и будет эта статья.

Отмечу, что телеграм в контексте фишинга интересен по одной простой причине — он давно вышел за пределы статуса личного мессенджера и стал частью рабочей инфраструктуры. В нем ведут проектные чаты, пересылают документы, согласуют доступы, обсуждают инциденты, подключают ботов, принимают заявки и иногда хранят то, что вообще не должно храниться в переписке. Так смешивается личный и рабочий контуры. В корпоративной почте и доменных учетных записях обычно есть хотя бы минимальные политики безопасности, журналы событий, контроль устройств и процедуры отзыва доступа. В Telegram же аккаунт используется для общения с друзьями, подрядчиками, коллегами, клиентами и внутренними командами. При этом доступ к нему может быть открыт сразу с нескольких устройств, а часть сотрудников годами не проверяет список активных сессий.

Есть классический путь начинающего embedded-разработчика: взять Arduino (плата для прототипирования с микроконтроллером), подключить датчик через I2C, написать 30 строк кода, порадоваться результату. Потом взять микроконтроллер ESP32 — чуть мощнее, Wi-Fi из коробки, уже интереснее. А потом наступает момент, когда задача требует полноценного TCP/IP-стека, SSH-доступа, записи данных в базу, отладки через gdb (GNU Debugger, отладчик в Linux) и еще пяти вещей, для которых на микроконтроллере нужно написать половину ОС.

Привет Хабр, меня зовут Данила Гуляев, я — методист Linux-решений в АСКОН, и это вторая статья из серии о развёртывании программных продуктов в условиях предприятий с закрытыми внутренними сетями. Первую можно прочитать здесь.

Сегодня мы опишем сценарий развёртывания КОМПАС-3D в операционной системе РЕД ОС 8. В нашем материале эта операционная система будет использоваться как для сервера локального репозитория, так и для клиентских машин.

Qdrant — это векторная база данных, которую используют для поиска похожих текстов, изображений и других объектов. Например, Qdrant часто применяют в чат-ботах, RAG-системах, рекомендательных сервисах и приложениях на базе искусственного интеллекта.

Однако после установки Qdrant важно правильно настроить доступ и хранение данных. Если просто открыть порт базы данных в интернет, злоумышленники могут попытаться получить доступ к коллекциям или удалить данные.

Мастер отчётов в Директе отдаёт один срез за запрос. Хочешь сравнить расход по площадкам — строишь один отчёт; нужна понедельная динамика стоимости лида — строишь второй; смотришь, какая кампания просела — третий. Между несколькими клиентскими логинами добавьте ещё перелогины. Картина всего аккаунта в этой схеме существует только в голове аналитика, и каждое утро её приходится пересобирать заново.

Мне это мешало достаточно, чтобы потратить вечер и вытащить данные напрямую из Reports API в Google-таблицу: один лист — весь аккаунт по неделям, рядом разрезы по площадкам и по каждой кампании, плюс подневное скользящее окно. Обновляется само через Apps Script. Ниже разберу, как это устроено под капотом, где у конструкции стенки (их хватает) и почему свои боевые дашборды я в итоге всё равно унёс в DataLens. Таблица — пустой шаблон, отдаю по ссылке в конце, можно скопировать и распотрошить.

Адресат — те, кто сам копается в Директе и аналитике. Написали такой инструмент — будет с чем сверить решения; только думаете — сэкономите вечер на граблях.

Вы открыли письмо, а ваш почтовый сервер по указанию из него уже стучится на внутренний адрес, которого вы ему не давали. В июле 2026 Roundcube закрыл релизом 1.6.17 сразу пачку дыр, две из них на 10.0 из 10. Я поднял уязвимую версию на изолированном стенде и прошёл SSRF целиком: HTML-письмо со ссылкой на стиль заставляет сервер сходить во внутреннюю сеть, обход защиты через sslip.io, а в логе виден запрос от IP самого сервера. Разбираю код, показываю как это поймать в логах и как чинит фикс. Отдельно честно объясняю, почему вторую 10.0 (zero-click XSS) из открытых данных воспроизвести нельзя, хотя выглядит эффектно.

Как я автоматизировал превращение вайбкодерского PoC в production-ready MVP

За несколько часов с помощью AI можно собрать работающий PoC: интерфейс открывается, кнопки нажимаются, основной сценарий проходит.

Потом кто-нибудь спрашивает:

А это уже можно выкатывать в прод?

И тут начинается самое интересное. В проекте обнаруживаются дублирование логики, слабая типизация, почти отсутствующие тесты, случайная архитектура, забытые debug-логи и один файл на несколько тысяч строк, который страшно открывать и ещё страшнее менять.

Мне регулярно приходится заниматься именно второй половиной этой работы — превращать быстро собранные прототипы в поддерживаемые MVP.

В какой-то момент я понял, что каждый раз повторяю примерно один и тот же инженерный процесс. Так появился Pre2Prod — CLI на базе Codex, который последовательно проверяет репозиторий, составляет план исправлений, выполняет его и независимо перепроверяет результат.

Под капотом — один постоянный Reviewer, временные Workers, 41 специализированное ревью и простой цикл:

Review → Plan → Implement → Re-review

За четыре месяца работы в паре с Claude Code вокруг проекта наросла инфраструктура, которой в первый день не было и в помине: пять скиллов, четыре хука, 2066 строк собственных скриптов. Разбираю четыре проблемы, которые пришлось решать не промптом, а кодом — и три случая, когда агент уверенно врал.

Привет, Хабр! В прошлых статьях мы уже обсуждали эволюцию подходов к мониторингу — от ручного анализа данных до использования MCP-серверов для взаимодействия с LLM  и сравнивали философию open-source стека (Prometheus + Grafana) с готовыми APM-платформами . Сегодня я хочу применить этот опыт к специфичной, но крайне важной области — мониторингу систем на платформе «1С:Предприятие».

Задача мониторинга 1С-ландшафта традиционно считалась нетривиальной. Причин несколько: это и закрытость платформы, и специфические источники данных, и сложность интерпретации происходящего для бизнеса. Однако за последние годы инструментарий сильно шагнул вперед. Давайте разберем, какие вообще существуют способы заглянуть под капот работающей 1С — от классических штатных средств до современных решений, строящих единую картину наблюдаемости.

Компания «Нанософт», ведущий российский разработчик САПР/ТИМ-решений, объявляет о выходе нового программного продукта для хранения и визуализации данных 3D-сканирования – PointCloudVault.

Сегодня проектные и строительные компании сталкиваются с серьезным вызовом: объем данных лазерного сканирования достигает десятков и сотен гигабайт, их передача между отделами занимает многие часы, а работа с «тяжелыми» облаками точек часто приводит к сбоям в локальных сетях и, как следствие, к простоям. Отсутствие единого корпоративного хранилища разобщает команды, замедляет принятие решений и увеличивает риск потери актуальных версий данных.

PointCloudVault – серверное решение для создания корпоративной инфраструктуры хранения данных лазерного 3D-сканирования. Продукт предназначен для проектных и изыскательских компаний, предприятий промышленности и строительства, а также других организаций, которым необходимо надежное и масштабируемое хранилище больших массивов данных.

Ключевые возможности

В этой статье я расскажу тебе про перспективные подходы в использовании MCP связок для решения задач в области автоматизации тестирования, ручного тестирования и в целом QA области.

«Люди понимают то, что им дают понять», — говорил Фрэнк Абигнейл. Модели — тоже. Статья о том, как jailbreak обходит защиту LLM не силой, а формой: легендой, стилем, поддельной ролью.

О гиперавтоматизации обычно говорят как о способе быстро сократить издержки и избавиться от рутины. Это подход к автоматизации, сочетающий в себе набор технологий, включая RPA и AI. На презентациях все выглядит просто: выбрали процесс, настроили робота c ИИ, получили экономический эффект.

На практике все оказывается сложнее — многие проекты заканчиваются успешным пилотом, но дальше автоматизация не масштабируется. Меня зовут Мирза, я руководитель проектов ROBIN компании SL Soft и за время работы я сопровождал десятки инициатив, в которых RPA использовалась вместе с ИИ, поэтому сегодня я поделюсь с вами самыми распространенными ошибками внедрения, из‑за которых гиперавтоматизация не оправдывает ожиданий.

Если вы работаете с системами для управления корпоративным контентом, то понимаете, что главная их проблема — это недостаточный уровень производительности. То, что прекрасно работает на 20 документах, тормозит и выдает ошибки на 2 млн. Как узнать об этой проблеме до того, как система сдана клиенту в промышленную эксплуатацию? Ответ: провести нагрузочное тестирование.

Привет! Мы — Владимир Семенов, старший системный архитектор LDM (входит в холдинг LANSOFT), и Олеся Панкова, инженер по нагрузочному тестированию. В нашей статье — не сухие цифры из отчета, а экспертиза инженеров команды.

AI уже умеет быстро писать отдельные функции, но в большой системе перед изменением нескольких строк агенту приходится читать сотни файлов и заново восстанавливать архитектурный замысел. Увеличение контекста и подробные спецификации помогают, но на масштабе рядом с горой кода может появиться гора документации, которую тоже нужно анализировать и синхронизировать.

В статье я рассматриваю другую возможность: формальное архитектурное представление между намерением и кодом. Типизированный исполняемый граф может одновременно задавать границы для AI, валидировать архитектурные изменения, генерировать сервис и локальные SDD-задачи, а в runtime служить картой наблюдаемости. Это инженерная гипотеза о том, каким может стать интерфейс совместной работы человека и AI.

Вы держите личный и рабочий аккаунты на одном сервисе — просто чтобы не путать переписку и не смешивать процессы. Или ведете пару разных аккаунтов для фриланс-клиентов. А потом сервис ограничивает сразу оба аккаунта, потому что решил, что за ними один и тот же человек.

VPN меняет ваш адрес, но не меняет того, кем вас считает сайт. Большинству из нас не нужно исчезнуть из сети. Вместо этого нужна изоляция сфер интересов, чтобы они перестали склеиваться в один поведенческий профиль. Сегодня мы разберемся, как сайты узнают вас по железу.

Как построить гибкий реактивный граф обработки данных, где узлы изолированы друг от друга, а связи между ними строятся автоматически на основе их возможностей? Рассказываю о разработке Transferum — легковесной TypeScript-библиотеки для реактивных потоков. Внутри: разбор системы вычислимых типов для проверки контрактов в compile-time, управление маршрутизацией данных в графе и примеры построения динамических пайплайнов для IoT-датчиков и панелей управления.

Лет десять назад я сконструировал и изготовил пару анемометр и флюгер, которые описал тогда вот в этой статье. Сейчас устройства, конечно, износились: если флюгер еще в общем работает, то анемометр практически дохлый. Сказывается еще то, что на зиму их приходится убирать: под снегом они отказали бы гораздо быстрее, а периодический монтаж-демонтаж сказывается на их состоянии не лучшим образом. Поэтому вплотную встал вопрос замены на более долговечную конструкцию.

Об ультразвуковом принципе работы измерителей различных потоков (морских и речных течений, ветра, жидкостей и газов в трубопроводах) я осведомлен издавна, так как в 80-90-е годы вплотную занимался измерителями морских течений. Ультразвуковой датчик ветра хорош тем, что объединяет функции анемометра (измерителя скорости) и флюгера (измерителя направления) в одном приборе. При этом датчик не имеет никаких движущихся частей, максимально изолирован от непогоды, следовательно, гораздо долговечнее, чем любая механическая конструкция. Измерение скорости производится на основе эффекта Допплера в двух взаимно перпендикулярных направлениях, так что значение направления получается автоматически из двух измеренных векторов. В некоторых конструкциях используется также принцип измерения составляющих вектора в трех направлениях по периметру треугольника.

Попытки десять лет назад найти что-то из этой области по части ветра натолкнулись на ценовой порог: в продаже имелись лишь ультразвуковые измерители профессионального класса, как импортные, так и отечественные (или, правильней сказать, под отечественным лейблом), с соответствующей ценой с тремя нулями в долларах. Но в прошлом году решил проверить новинки по этой теме, и с изумлением обнаружил большое количество моделей бытового уровня ценой от единиц до десятков тысяч обычных рублей.

На периферии двух гигантов инженеры Weichai vs инженеры Yuchai. Интересно кто умней? Ответ на этот вопрос я не знаю. Но когда разбираешь логи j1939 ты понимаешь, перед тобой две школы инженерии.

Всем привет!

У вас было такое, когда заканчиваются недельные или часовые лимиты в Codex или Claude Code, а потом вы внезапно обнаруживаете, что лимиты уже сбросили?

Приятно, да? Особенно Codex этим часто радует :)

Так вот, я хотел получать уведомления о таких сбросах. Но при этом не хотел самостоятельно мониторить X — бывший Twitter — или постоянно проверять другие источники.

В июле появились признаки улучшения ситуации по Automation QA и Senior QA - число нанимающих компаний по этим ролям за месяц уменьшилось всего на 0.2%. Это минимальное падение за последние три месяца, и оно в рамках погрешности измерений.

Совершенно другая ситуация с ролью Manual QA - здесь уверенное падение продолжается. Процент нанимающих компаний в очередной раз снизился и достиг 21.6%. Для сравнения: в феврале нанимающих компаний было 40.7%. То есть меньше чем за полгода произошло двукратное падение!
Что интересно, с приходом AI это никак не связано - на американском рынке, где масштабное внедрение AI идет уже давно, в июле число вакансий Manual QA выросло.

По ролям AI QA / ML Evaluation ситуация продолжает оставаться непонятной - некоторый рост есть, но на фоне изначально низкого числа вакансий он очень незначителен.

Я Анастасия, ведущий SRE-инженер РСХБ.Цифра. В этой статье я расскажу о том, как мы в App.Farm, PaaS-платформе Россельхозбанка, перешли от одной «большой» Kafka до реализации услуги «Kafka as a Service» c индивидуальными кластерами под ключ. Звучит просто, но за этим кроется сложный путь проб и ошибок. 

← Седьмая часть

В предыдущем посте я писал о микрокоде и слое скриптинга. На этом этапе калькулятор почти полностью существовал только в ПО: в виде десктопного Qt-приложения, выполняющего симуляцию, или в виде страницы с WebAssembly в браузере. Это удобная среда для разработки и демонстрации, но это не калькулятор. Калькулятор должен лежать на столе, его можно взять и постучать по кнопкам.

Сегодня мы поговорим об этом этапе (за исключением издевательств над кнопками).

Все привыкли считать, что SI/PI-моделирование — это импеданс, S-параметры дорожек и IBIS-модель. Но что, если именно здесь большинство инженеров и допускает главную ошибку? Печатная плата — лишь небольшая часть реального канала передачи сигнала.

В этой статье разберём, почему без моделей корпуса микросхемы, разъёмов, кабелей, пассивных компонентов, температуры и измерений даже самое красивое моделирование может не иметь ничего общего с тем, что происходит в готовом устройстве. Поговорим о том, где заканчивается теория и начинается реальная инженерия.

Не обязательно поднимать все своими руками. Разбираем три сервисные модели - пентест как сервис, VM как сервис и багбаунти, - когда какая выгоднее и где подводные камни. Заодно про взрывной рост российского багбаунти: почти 14 тысяч отчетов об уязвимостях и около 260 млн рублей выплат за 2025 год.

Всем привет!

Почти все ИИ-ассистенты хорошо справляются с отдельными запросами, но почти каждый новый диалог начинают с чистого листа. Можно, конечно, снова объяснить структуру проекта, напомнить принятые решения и перечислить уже найденные вами ошибки, но через несколько раз это начинает раздражать.

Hermes Agent от Nous Research - это уже другой случай. Он сохраняет важные факты, ищет информацию в предыдущих диалогах, превращает удачные способы решения задач в навыки и использует их в дальнейшем. При этом, что довольно удобно, агент может работать и принимать сообщения из Telegram!

В этой статье разберем, что именно в Hermes называется самообучением, чем он отличается от обычного чат-бота, какие задачи ему можно поручить и как запустить собственного агента на удаленном сервере.

Как хранить зашифрованный файл в репозитории Git или другой системы контроля версий? Если изменение одной строчки содержимого будет (из-за шифрования) менять весь файл целиком или значительную его часть - это портит весь подход системы контроля версий - хранение изменений "фрагментами". Значит хорошо бы шифровать "куски" - например, строки - по-отдельности, независимо.

Здесь описывается простенький рецепт для этого подхода - в духе "соль + пароль и от них взять хэш в качестве ключа". Большая же часть текста имеет несколько "дидактический" характер - обсуждение мотивации для такой задачи, границ применимости - а также напоминания и пояснения базовых соображений по криптографии - поэтому заранее приносим извинения тем читателям для кого эта информация тривиальна.

Что делать, если статический анализ crackme выдает 187 064 инструкции мусорного кода? Идти в динамику! В этой статье разбираем таск Callfuscated с HTB: пишем свой ptrace-трассировщик, создаем валидируемый x86-64 эмулятор на Python, снимаем дампы памяти и сводим сложную VM-обфускацию к арифметике первого курса.

Корпоративная модель ИИ за $10 млн. дала негативный отзыв на недавно опубликованную статью:

[1] Vladimirov, V.V. (2026). An additional degree of freedom in the processes of self-organized criticality with violation of causality. Chaos, Solitons & Fractals, 208, 118186.

Ключевая проблема не в том, что ИИ «глупый». Проблема в том, что он обучен на другой парадигме. Вот три фундаментальные причины, почему корпоративный ИИ дал негативный отзыв — и почему это не ошибка, а закономерность.

·        ИИ не видит структуру там, где она не выражена в данных

Современные LLM обучены на текстах, которые описывают уже известные паттерны. Статья — о том, как обнаружить новую структуру (гиперболическое пространство, солитон, дополнительную степень свободы), а ИИ не может «увидеть» структуру, которой нет в его обучающей выборке. Он может только распознавать известные паттерны. Это называется иллюзией компетенции — ИИ создаёт впечатление понимания, но на самом деле он просто перекомбинирует известное.

·        ИИ не понимает невыпуклость и обусловленность

Градиентный спуск в невыпуклых ландшафтах страдает от плохой обусловленности матриц весов. Число обусловленности (v) — это прямой индикатор этой проблемы. Корпоративный ИИ, обученный на «best practices», не видит ценности в том, чтобы отслеживать v, потому что в стандартных подходах (Adam, BatchNorm) эту проблему пытаются маскировать, а не решать фундаментально.

Ирония в том, что исследования подтверждают наличие самоорганизованной критичности в обучении нейросетей. Нейросети действительно эволюционируют к критическому состоянию. Статья [1] предлагает способ диагностировать это состояние через (u, v). А корпоративный ИИ просто не знает, что такая диагностика возможна.

Вот именно такой вопрос был задан в первом же комментарии к статье "DI-контейнер на чистом JavaScript без TypeScript и reflect-metadata" уважаемого @alexander_kubarski. Я когда-то и сам на Хабре отвечал на этот вопрос ("Зачем нужно внедрение зависимостей в JS"), и уважаемый @Wroud тоже ("Dependency Injection в JavaScript: зачем он вам нужен"), но непонимание места и значения DI у JS-разработчиков всё равно присутствует. Попробую ответить на этот вопрос ещё раз:

Внедрение зависимостей помогает снизить стоимость верификации сложного приложения. Оно отделяет компонент от выбора конкретного окружения и позволяет проверять его относительно явных ожиданий, не поднимая каждый раз весь граф реальных зависимостей.

Именно для этого используют Inversion of Control в целом и Dependency Injection в частности - во всех языках программирования, а не только в JavaScript.

На днях наш агент собрался дежурно отчитаться об успехе. Прежде чем нажать «готово», он сверился с собственной памятью — и нашёл там запись из прошлой сессии: эту идею он уже проверял на реальных данных, и она провалилась. Он остановил сам себя, до ложного отчёта.

Это не рекламная зарисовка, это лог из жизни. Ниже — два таких лога подряд, и во втором память заставила нас выбросить фичу, которой мы гордились.

На днях мы ознакомились с публикацией на сайте Всемирного экономического форума (https://www.weforum.org/stories/artificial-intelligence/how-ai-is-reshaping-strategic-foresight-and-global-power/), которая навела нашу редакцию на размышления об эволюции процесса долгосрочного прогнозирования. Искусственный интеллект (далее – ИИ) окончательно перестал быть просто модным веянием, превратившись в мощнейший инструмент геополитического влияния. Главной ценностью прочитанной мной статьи является четкий прикладной фокус без излишней абстрактной философии. Разработчики теперь определяют завтрашнее мироустройство не хуже, чем государственные ведомства. В данном обзоре мы структурировали ключевые тезисы, дополнив идеи статьи свежими статистическими отчетами первого полугодия 2026 года.

Как получить три точки доступа с каскадным проводным бесшовным роумингом WiFi7 и общей LAN задёшево? Готовые Mesh-комплекты с Wi‑Fi 7 и диапазоном 6 ГГц начинаются примерно от 100 тысяч рублей, поэтому я собрал сеть из трёх самых дешёвых устройств в своём классе: Xiaomi Redmi AX6S на OpenWrt в роли маршрутизатора и Mesh-контроллера, Mercusys MR60X для покрытия Wi‑Fi 6 и Mercusys MR47BE ради Wi‑Fi 7, 6 ГГц, WPA3-SAE и канала 320 МГц.

Что получилось:

один SSID на трёх устройствах, обе точки Mercusys подключены по Ethernet EasyMesh-контроллером;

контроллер — собранный мной пакет prplmesh для OpenWrt 25.12 (APK и патчи опубликованы);

около 900 Мбит/с на проводном участке и столько же по воздуху;

после перезагрузок сеть восстанавливается сама.

возможность реализации горячего резерва двух провайдеров, SPLIT VPN и прочие прелести открытого кода

MAP-Elites: лучший в каждой нише

Классическая оптимизация ищет один максимум. Но в робототехнике, генерации уровней и инженерии нужен набор разнообразных хороших решений — библиотека походок под разные поломки, уровни любой сложности, фронт компромиссов.

Это Quality-Diversity. MAP-Elites (2015, arXiv:1504.04909) — простейший алгоритм.

Идея: делим пространство поведений на сетку ниш. В каждой нише храним одно лучшее решение. Генотип мутируем, поведенческий дескриптор (высота шага, энергия) — для адресации ячейки.

Алгоритм:

Пустой архив.

Случайная популяция → оценить fitness и дескриптор → в ячейку (если лучше).

Цикл: выбрать родителя → мутировать → оценить → в ячейку, если пусто или лучше.

Никакого отбора между нишами — только внутри. Это даёт карту всего пространства, а не одну точку.

Код:

```

import numpy as np

# Задача: найти x, y в [-5, 5], максимизируя fitness, ниши определяются по (x, y)

BOUNDS = (-5.0, 5.0)

GRID_SIZE = 20 # число ячеек по каждой оси behavior space

N_ITERATIONS = 5000

MUTATION_SIGMA = 0.2

def fitness(genome):

x, y = genome

# произвольная многомодальная функция для иллюстрации

return -(x**2 + y**2) + 5 np.sin(3 * x) np.cos(3 * y)

def behavior_descriptor(genome):

# в этой игрушечной задаче поведенческий дескриптoр совпадает с генотипом,

# в реальных задачах это обычно совсем другое пространство признаков

return genome

def to_cell(bd):

lo, hi = BOUNDS

idx = ((bd - lo) / (hi - lo) * GRID_SIZE).astype(int)

return tuple(np.clip(idx, 0, GRID_SIZE - 1))

def random_genome():

return np.random.uniform(*BOUNDS, size=2)

def mutate(genome):

child = genome + np.random.normal(0, MUTATION_SIGMA, size=genome.shape)

return np.clip(child, *BOUNDS)

# 1) инициализация случайными решениями

for _ in range(200):

g = random_genome()

f = fitness(g)

cell = to_cell(behavior_descriptor(g))

if cell not in archive or f > archive[cell][1]:

archive[cell] = (g, f)

Вывод: 379 / 400, лучшее (0.527, 0.005), fitness 4.72.

Почему не 400? Три причины:

200 случайных точек не покрывают все ячейки (эффект корзин).

Мутация локальна (σ=0.2). До пустой ячейки без занятых соседей не допрыгнуть — изоляция ниш.

В реальности часть пространства физически недостижима (напр, походка с нулевой энергией и высоким шагом).

Сложность

M — число ячеек в архиве (произведение числа делений по каждому измерению множества поведений), T — число итераций (эволюционных поколений/оценок), D — размерность генотипа, E — стоимость одной оценки решения (симуляция/вычисление приспособленности).

По времени: каждая итерация - это выбор случайного родителя за O(1) (при хранении в виде массива/словаря), мутация за O(D), вычисление дексриптора и приспособленности — доминирующая часть, O(E), и вставка/сравнение в ячейке за O(1). Итого на все итерации - O(T·(D + E))

Вывод: MAP-Elites даёт не "оптимум", а карту компромиссов. Ценятся не проценты заполнения, а покрытие достижимых ниш и разнообразие поведений.

Итог: простой, линейный по числу оценок, даёт инженеру не одну точку, а весь фронт возможностей.

Всех приветствую!

Данная статья будет посвящена довольно важным вещам, таким как: refresh token, метод-уровневой безопасности и примеру реализации правила "свой/чужой профиль"