Домашний NAS на Intel Q1900: полное руководство от установки до Jellyfin

Эта инструкция создана с пошаговой поддержкой AI-ассистента Qwen3.5-Plus (разработка Alibaba Cloud).

Эта инструкция создана с пошаговой поддержкой AI-ассистента Qwen3.5-Plus (разработка Alibaba Cloud).

На сегодняшний день главная проблема digital - не дорогой трафик. Главная проблема - фейковый трафик, который выглядит как настоящий. ИИ сделал ботов умнее: они проходят сложные проверки, имитируют поведение пользователя и системно скликивают рекламный бюджет.
Настройка GRE-туннеля и OSPF на маршрутизаторах Eltex: детальное руководство с примерами
Когда перед инженером встаёт задача связать два географически разнесённых офиса через общедоступную сеть (или частную MPLS/VPN), первое, что приходит на ум — использовать туннелирование. Существует несколько технологий: IP-in-IP, GRE, VXLAN и другие. В этой статье я поделюсь опытом настройки GRE-туннеля между двумя площадками (назовём их Router 1 и Router 2) на оборудовании Eltex, а также покажу, как поднять динамическую маршрутизацию OSPF поверх этого туннеля. Материал рассчитан на тех, кто уже немного знаком с CLI Eltex, но хочет разобраться с нюансами.
Привет, Хабр! Сегодня поговорим об одном из ключевых элементов сетевой инфраструктуры — трансляции сетевых адресов (NAT). В частности, рассмотрим, как настроить динамическую NAT (Source NAT) для обеспечения доступа внутренних хостов в интернет. Тема актуальна как для администраторов небольших офисов, так и для инженеров, обслуживающих распределённые сети с несколькими площадками. Мы разберём два типовых сценария: настройку SNAT на сервере Linux и на маршрутизаторах класса Enterprise (на примере конфигурации, близкой к Cisco). Материал будет полезен для подготовки к экзаменам и реальной работе — здесь вы найдёте не только команды, но и пояснения, почему и зачем они выполняются.
Это перевод статьи с opensource.com, которая мне показалась особенно полезной и практичной, поэтому решил поделиться адаптированной версией для русскоязычной аудитории. Оригинал доступен по ссылке: https://opensource.com/article/22/10/docs-as-code
В статье разбирается подход Docs as Code — способ встроить документацию в процесс разработки так, чтобы она проходила через Git, ревью и автоматическую сборку вместе с кодом. Материал будет полезен разработчикам, тимлидам и тем, кто выстраивает инженерные процессы в команде.

В большинстве ПК корпусные вентиляторы управляются только по температуре процессора.
А главный источник тепла в современных системах — видеокарта.
В итоге GPU работает на 100%, корпусные вентиляторы не ускоряются, горячий воздух копится внутри, и видеокарта начинает шуметь сильнее.
В этой статье подробно рассмотрим настройку FanControl, при которой корпусные вентиляторы учитывают температуру CPU и GPU Hotspot и автоматически выбирают обороты, ориентируясь на самый горячий компонент.

Я пишу код еще с конца прошлого века, повидал много разных инструментов и парадигм, но с активным внедрением ИИ-помощников мой рабочий процесс просто споткнулся о неожиданную проблему.
Сейчас мой основной воркфлоу — это связка разных нейросетей. Например, я делаю тяжелую разработку и кручу архитектуру в DeepSeek, а потом мне нужно перенести этот контекст в Claude 3.5 Sonnet или ChatGPT для рефакторинга или написания документации. И тут начинается ад.
Проблема: Чат разрастается. Копипастить руками сотни строк кода вместе с промптами — мучение. Стандартные расширения просто сваливают всё в кривой PDF-файл или грязный текст, в котором новая целевая нейросеть моментально путается, теряя нить рассуждений.
Решение: В итоге я психанул и собрал PolyCode Chat Saver — кроссплатформенный мост для переноса контекста между ИИ.
Это браузерное расширение, которое не просто «копирует текст». Оно работает с DOM-деревом 11+ разных платформ (DeepSeek, Claude, ChatGPT, Gemini и др.) и делает главное:

Этот туториал для тех, кто не мог запустить Windows 11 на Pi 5, получая ошибку 0xc0000225, просто чёрный экран после запуска или вообще нерабочий UEFI. На протяжении 2-3 месяцев, ещё с ноября, я пытаюсь установить Windows, но UEFI никогда не мог загрузиться, а в troubleshooting люди говорят: "Зачем кому-то Windows без драйверов вообще, сиди лучше на линуксе". Честно, это меня огорчило, потому что иметь Windows всё-таки хотелось, даже просто так.
С этим туториалом вы получите 100% шанс запуска UEFI и Windows, ибо других актуальных вариантов попросту нет. Этот туториал годится и на старые версии Windows, но новейшая в приоритете.

После перехода на macOS я не нашёл SSH-клиент, который закрывает мой ежедневный сценарий так же удобно, как WinSSHTerm.
Устал от постоянных компромиссов, сформулировал требования, собрал свой клиент и выложил код в open source.

В этом посте я поделюсь несколькими формулами, косвенно связанными с бинарной гипотезой Гольдбаха, а также своими наблюдениями. Кто знает, может это кого-то вдохновит на правильное доказательство. Но сначала расскажу, что из себя представляет данная гипотеза.

Это история не про очередной пет-проект для галочки. Это история про поиск «своего» уровня сложности.

Всем привет!
Заранее прощу прощения, это мой первый пост на Хабре. Который возможно кому то будет полезен.
Однажды в известном китайском была хорошая цена на такое устройство с довольно мощным CPU (Intel Core Ultra 7 155H).
Каждый раз когда нужно реализовать многошаговую операцию, я сталкиваюсь с одной и той же проблемой. Если один из шагов падает, нужно откатить всё что успело выполниться до него.
Это выглядит примерно так:
Проснувся, голодненький, начал думать, что мне нужен алгоритм обхода двумерного дерева но без рекурсий, так как выполнять я его буду в while цикле на GPU, а многие GPU языки программирования, особенно графические, рекурсию не умеют, поэтому остаётся только придумать безрекурсивный алгоритм.
И придумал. Где-то за час. Не знаю, есть уже такой или нет, но на всякий случай назову его своим именем: "Безрекурсивный алгоритм обхода N-мерных деревьев Константина Тарасенкова".
Для простоты примера возьмём двумерное дерево, хоть и алгоритм может работать с любой мерностью деревьев.
Каждая нода дерева возвращает правду (t) или ложь (f) -- нужно ли продолжать обход ветвей этой ноды или нет.
Наша цель, которую мы хотим найти, это правда (t) в конечной ветви дерева, которая в данном примере находится только в ноде под индексом 3.
В данном примере, дерево и его ноды выглядят так:
........... 0t ..........
.... 1t ....... 2t .....
.. 3t 4f ... 5f 6f ..
Для вычисления алгоритма дополнительно требуется только одно число (итератор, далее будет выглядеть как i) и один массив чисел (далее массив будет выглядеть как [индекс ноды, индекс ноды, ...])
Алгоритм состоит из 5-ти условий, можете пропустить читать их, они будут более понятны чуть позже:
1. Если итератор равен нулю, и текущая нода массива под итератором имеет индекс -1, -- терминация всего алгоритма.
2. Если текущая нода массива под итератором имеет индекс -1, -- декремент итератора на 1.
3. Если текущая нода массива под итератором имеет индекс не -1 и возвращает ложь (f), -- замена индекса этой ноды в массиве на -1, декремент итератора на 1.
Проблемы которые можно решить этим паттерном:
1. Если сервис делает 1000 запросов в секунду к базе данных, а она выдерживает только 100, пул воркеров защитит БД от падения.
2. При внезапном всплеске трафика go func() на каждый запрос может создать 100500 горутин и съесть всю память. Пул ограничивает параллелизм.
3. Если у вас есть пул соединений к сокету или файловых дескрипторов, пул воркеров гарантирует, что вы не превысите лимит ОС.
Суть: Мы создаем фиксированное количество горутин, которые заранее запущены и ждут работы. Основная горутина (диспетчер) ставит задачи в канал (очередь задач). Воркеры конкурентно забирают эти задачи из канала и выполняют их. Результаты они могут отправлять обратно в другой канал.
Ключевая идея: Ограничение количества одновременно выполняемых операций и повторное использование горутин.
Как понять интерфейсы? Почему они повсюду встречаются и все о них говорят? Я собираюсь дать ответы на эти вопросы.

My Science App — это open-source low-code платформа, которую я разработал в 13 лет специально для упрощения сложных расчетов, преобразующая текстовые формулы в интерактивные веб-интерфейсы с поддержкой реактивного пересчета данных и динамической визуализации. Инструмент автоматизирует создание полей ввода (#input), расчетных модулей и графиков симуляций (#range, #inx, #outy), позволяя за 5 минут собрать полноценный научный стенд с экспортом результатов в CSV и генерацией ссылок на рабочие модели. Проект ориентирован на быструю проверку гипотез и образовательные задачи, исключая необходимость ручного написания JS-кода или работы в Excel-таблицах.

7 октября 2025 года команда React анонсировала стабильную версию React Compiler 1.0 — инструмент, о котором мечтали разработчики годами. Обещание простое и привлекательное: забудьте про useMemo, useCallback и React.memo. Компилятор всё сделает за вас.
Но действительно ли мы можем расслабиться и больше не думать о производительности? Давайте разберемся.

HBT — production-grade CLI для управления иерархическими задачами с защитой от изменений. Идеальный инструмент для работы с LLM, автономными агентами и сложными проектами.

Привет, Хабр!
Довольно долгое время мы использовали в своём окружении Spinnaker. Очень удобный, правда старомодный, инструмент, который справлялся со своими задачами. Однако чем дольше пользовались, тем больше становилось очевидно, что Спиннакер малость избыточен, при этом очень прожорливый в плане потребления ресурсов, и тяжёлый в плане обслуживания и поддержки. Особенно когда перестали выходить новые версии CLI под Mac OS, и управление перешло в Докер контейнер. А уж когда после очередного обновления снова стали падать компоненты из-за нехватки памяти и отвалился SSO, пришло озарение...