Подготовлены .ini файл с настройками TinyPXE Server, скрипт запуска WinNFSd, загрузочные файлы iPXE и скрипт autoexec.ipxe. В общем все необходимое для запуска PocketHandyBox Linux через PXE на почти любом ПК в локальной сети, используя в качестве сервера любой ПК/ноутбук с Windows.

Благодаря поддержке в TinyPXE Server режима ProxyDHCP, при наличии в локальной сети основного DHCP сервера (без настроенной опции 67) / роутера - нет необходимости как либо вмешиваться в его работу. А также нет необходимости изменять IP адреса или файловые пути в каких либо конфигах.

Все необходимое для запуска серверной части на Windows находится в одной папке. Не требует установки каких либо служб или правки реестра. То есть просто копированием переносится между разными Windows ПК и разными локальными сетями.

Поддерживается загрузка через PXE как в UEFI так и в Legacy/CSM режимах. К сожалению Secure Boot не поддерживается и его требуется отключать.

Начнем с краткой инструкции и продолжим более подробным разбором файлов конфигурации и дополнительных возможностей.

В этой серии туториалов мы реализуем простой Third Person Controller на базе MonoGame.

Серия рассчитана на читателей, уже знакомых с основами MonoGame и 3D-графики.

Эта возможность есть в нескольких популярных языках программирования - но она настолько невостребованна, что и не все-то коллеги о ней знают - а в других не менее популярных языках её отказываются добавлять, несмотря на запросы энтузиастов. Этакий живой курьёз.

В этой коротенькой заметке-памятке - взглянем на формат записи (он может показаться не вполне логичным и не вполне шестнадцатеричным, вопреки названию) и поддержку стандарта разными языками. Основным же применением для этой "фичи" может быть, наверное - троллить друг друга на собеседованиях :)

Если вам случалось использовать такую запись на практике - поделитесь в комментариях. Или хотя бы если вы можете придумать случай когда она потенциально пригодится.

Эта статья - продолжение моей предыдущей статьи: Создаем собственную базовую станцию при помощи SDR. В прошлый раз я экспериментировал с 2G GPRS, но на старых телефонах эта технология не поддерживается, а мне хотелось запустить WAP именно на таком. О том, как вернуться в эпоху до распространения GPRS - читайте далее.

В этой части мы наконец-то обратимся к коду реальных программ. Примером нам будет служить код поиска шахматной программы Стокфиш. В настоящее время это безусловно сильнейшая шахматная программа в мире.

Когда сервис падает с too many open files, первое желание — проверить ulimit -n и поднять лимит повыше. Но в Linux эта ошибка редко сводится к одной настройке: в игру вступают файловые дескрипторы, сокеты, лимиты процесса, настройки контейнерного рантайма и поведение самого приложения.

В статье разбираем, что на самом деле означает EMFILE, где смотреть реальные ограничения в Kubernetes и как отличить нехватку лимита от утечки, которая рано или поздно снова уронит прод.

Вы начинаете набирать запрос в поисковой строке на Ozon и сразу видите список вариантов. Иногда кажется, что поиск читает мысли. Хотя магии здесь нет. Есть система подсказок или саджестов (от англ. suggest), которая должна за доли секунды понять, что вы хотите, и предложить лучший вариант. На всё — 300 мс. Если она думает дольше, пользователь замечает «подвисание», раздражается и вводит запрос вручную.

Рано или поздно возникает вопрос, как одновременно держать высокое качество и жёсткие ограничения по скорости? Долгое время мы решали это классически. Брали готовые запросы и обучали градиентный бустинг над деревьями решений выбирать лучшие варианты. Работает? Да. Хватает ли этого? Уже нет. В какой-то момент мы упёрлись в потолок качества. Улучшать ранжирование становилось всё сложнее, а эффект был всё меньше. Тогда мы попробовали другой подход и начали генерировать подсказки, а не выбирать из готовых.

Как снизить расходы на GPU в 2,5 раза и не потерять в производительности

Пока одни учат промпты, другие переписывают архитектуру ML-систем. Главная боль сегодня — не качество моделей, а экономика инференса и обучения. Разбираем свежие подходы к оптимизации GPU-часов и построению агентских систем на проде.

По данным Selectel, в майском ML-дайджесте собраны кейсы, где команды добились экономии GPU-времени в 2,5 раза без деградации метрик. Это не про тюнинг гиперпараметров — речь о пересборке inference-пайплайнов и переходе от монолитных моделей к композитным системам.

Уход ИИ в бэкенд: что это меняет

Индустрия смещается от фронтенд-интеграций к серверным агентам. Автономные агенты теперь живут в бэкенде, обрабатывают запросы асинхронно и требуют новых подходов к мониторингу и отказоустойчивости. Это не просто модный тренд — это ответ на latency и стоимость API-вызовов в реальном времени.

Ключевой момент: агенты на проде требуют переосмысления классических паттернов. Нужны механизмы откатов, версионирование промптов как кода, логирование цепочек рассуждений. Без этого отладка превращается в ад.

Новые стандарты агентских систем

Появляются попытки стандартизировать архитектуру агентов. Пока это не RFC-уровень, но сообщество сходится на общих паттернах: разделение планирования и выполнения, явное управление контекстом, изолированные инструменты с чёткими контрактами.

io_uring продавали как убийцу epoll. На деле на HTTP keep-alive разница 0-15%, иногда не в его пользу. Но на NVMe с queue depth 128 - в 3 раза быстрее. Честный разбор с бенчмарками, реальными граблями (SQPOLL, cancel race, partial recv) и почему Google отключил io_uring в ChromeOS.

Если назначить файлу владельца root на хосте — будет ли это тот же самый root внутри контейнера?

Если на хосте существует пользователь gtosss — можно ли переключиться на него внутри контейнера и получить доступ к файлу?

Если создать пользователя gtosss внутри контейнера и выдать ему права на файл — сможет ли хост обратиться к этому файлу под таким же пользователем?

Большинство разработчиков знают, что контейнеры изолируют процессы. Но мало кто задумывается о том, что происходит с правами, когда например директория с хоста монтируется внутрь контейнера через volume (bind mount).

Разобрал три конкретных сценария на Ubuntu с Docker и Fedora с Podman: как UID/GID влияют на доступ к файлам, почему root в контейнере может быть root на хосте и что с этим делает user namespace. Эксперименты, cli и доступные объяснения.

500 гипотез за 3.5 месяца. 470 — мусор. 30 — правда, которую я не хотел знать. Например, что я по 4 часа «анализирую новости», а по факту — избегаю одного телефонного звонка.

Я создал систему, которая знает меня лучше, чем я сам.

Здравствуйте ХАБР. В этой, мной первый раз написанной статье, я попытаюсь рассказать про свой опыт проектирования и разработки устройства на контроллере ESP32 для мониторинга закрытой разработчиком промышленного оборудования, который является важным производственным процессом в изготовлении пластин для свинцово-кислотных аккумуляторов, что местные называют "Кюринг".

Приветствую! Давно хотел расписать вам свой опыт в анонимных оплатах, обменах , реально работающих сервисах.

Про анонимность в оплатах - нормальных, пошаговых гайдов с реально работающими на текущий период схемами — кот наплакал.

Сделаем упор на цикл: от рублей/USDT/btc до полностью анонимной виртуальной карты за крипту, которой можно оплатить что угодно. Лично проверенными мной.

Только для образовательных целей. Не несу ответственности за ваши действия.

Российские учёные разработали нейросеть для прогноза арктических штормов. Она точнее предсказывает полярные циклоны и новоземельскую бору. Решение выявляет ошибки глобальных погодных моделей. Эти модели склонны сглаживать мелкомасштабные вихри и температурные аномалии. Именно такие факторы становятся ключевыми причинами внезапной непогоды. Внедрение разработки повысит безопасность судоходства на Северном морском пути. Также вырастет безопасность авиасообщения и добычи ресурсов в регионе.

Локально запустить LLM сегодня можно за десять минут — например, с помощью LM Studio. Но как только модели нужно дать доступ команде, подключить RAG или встроить ее в сервис — такого подхода зачастую недостаточно.

В этой статье мы разберем, как развернуть LLM на сервере, какие ресурсы для этого понадобятся и с какими сложностями можно столкнуться.

О том, что для нас есть большая разница между «заучить материал» и «натренировать мышечную память = обзавестись навыком» знают все. Каждый проходил это, ощущал это.

В этой статье я подниму вопрос, почему вайб-кодинг буксует, что же мир и ИИ-сообщество делает не так. Я покажу, в каких компонентах LLM запрятана та самая декларативная и процедурная память. Да - она есть в LLM, и в конце статьи есть ссылки на общеизвестные исследования, которые это эмпирически подтверждают.

И да, тут есть что-то полезное «на подумать». Я предложу путь / алгоритм, как собрать нужный датасет и научить LLM не просто «воспроизводить программный код», а привить навык «разработки программного обеспечения», хотя бы в базовом виде.

На странице finalspark.com/live висят четыре снимка. На каждом — чип, к которому подключено четыре круглых комочке человеческой нервной ткани: каждый около полумиллиметра в диаметре, по десять тысяч нейронов внутри. Комочки лежат на электродах в круглосуточном инкубаторе в швейцарском Веве, и любой исследователь, подключенный к платформе, может через Python-API послать в эти электроды сигнал и прочитать отклик.

Делает все это компания FinalSpark, и на главной странице ее сайта написано: «Биокомпьютинг — следующий эволюционный скачок ИИ» и «В миллион раз меньше энергии».

За маркетинговыми формулировками стоит публикация в рецензируемом журнале, около пяти лет инженерной работы, открытая база данных на тридцать с лишним терабайт нейронных записей и несколько университетов, которые ведут на платформе свои эксперименты. Внутри проекта одновременно идет реальная работа и звучат громкие обещания, а отделить одно от другого — самая интересная часть этой истории.

Вы тоже думаете, что облачная касса — это просто программа, которая существует в виртуальной реальности, и в ней нет ни грамма «железа»? А если найдем? 

Привет, Хабр, на связи команда ITSM 365. В этой статье вместе с Ренатом Саитовым, директором по продукту АТОЛ Онлайн, развенчаем распространенные мифы об облачных кассах, расскажем, как провайдер онлайн-касс использует нашу сервис деск систему, и ответим на нетипичные вопросы, которые задавали клиенты в техподдержку провайдера.

Пользователь платной подписки Google AI Pro заявил, что полностью исчерпал пятичасовой лимит использования Gemini после одного запроса на генерацию видео. Проблема привлекла внимание Google — компания уже пообещала разобраться в ситуации.  

В жизни каждого разработчика иногда приходится рассматривать бинарные файлы через специальные HEX-редакторы.

Мы открываем его, видим три колонки цифр и букв, и кажется что все предельно ясно-понятно. Но почему адреса считаются шестнадцатеричными, что такое ниббл и зачем он вообще нужен? В этой статье мы не просто напишем свой hex-редактор на Python — мы разберем, как он устроен, от битового представления до цветовой подсветки. Выясним, чем подсветка по нибблам отличается от подсветки по категориям байтов, и почему градиенты в hex-дампе — это не просто украшение, а рабочий инструмент.

Также мы изучим, какие практики и паттерны используются при написании редактора — от mmap для чтения файла до интерпретации байтов.

Будет и код, и архитектура, и результат, и практика.