Моя лента

Одна задача — три вкладки: картинки, видео, текст и ещё один кабинет «на всякий случай». Разбираю, как собрать пайплайн из 80+ моделей на одном балансе, сравнивать их по одному ТЗ и не платить за зоопарк подписок.

В прошлой статье мы попробовали описать старение как переход биологической системы из молодого устойчивого состояния в старое. Теперь попробуем перейти от математической модели к реальным транскриптомным данным, найти измеримый «вектор старения», подобрать воздействия, способные направить систему обратно, и, наконец, проверить полученные предсказания на живых организмах.

История Loom о том, как одна функция внутри почти провалившегося продукта дала 3000 регистраций за сутки, а анализ реального поведения пользователей помог команде найти дальнейший механизм роста.

В процессе работы над f4, современной репродукцией Far Manager на Go, мне пришлось столкнуться с кучей ограничений экосистемы и написать массу вспомогательных библиотек, добавив недостающие кусочки паззла. Встроенный mp3 плеер f4 (да, он уже есть, пусть и на стадии PoC, вызывается по Ctrl+Shft+M) на скрине не просто так — это чуть ли не единственный плеер для *nix, нормально работающий с русскими кодировками id3v1 тэгов, для чего в том числе как раз потребовалась отдельная библиотека. Обзор всех наработок f4, которыми вы можете воспроизоваться в своих Go проектах  — в этой статье.

Название кликбейтное, только так сейчас можно заинтересовать современного человека обратить внимание на что‑то. Хук, так сейчас называют первые несколько секунд видео что бы зацепить внимание, что бы нивкоем случае ты не перелистнул ленту дальше. Люди привыкли скролить короткие видео, и возможно это проблема. Есть мнение, что это плохо, внимание становится рассеянным, длинные тексты (и о боже длинные видео) начинают раздражать, а люди буквально тупеют от бесконечного потока Reels, Shorts и TikTok. А вот книги это другое дело. Там все просто супер круто для мозга. 

Но так ли это на самом деле? Откуда вообще взялось мнение, что мы «тупеем»? Почему каждый раз, когда появляется новая технология, будь то письменность, телевидение или еще хуже «короткие видео», кто‑нибудь обязательно говорит, что именно она погубит человеческий мозг? 

Очень мало популярных статей, которые описывают, что происходит выше энергии 246Gev, уровень «электрослабого» взаимодействия. Читатель может слышать что «Хиггс дает массу», и что «слабое взаимодействие становится с ростом энергии сильнее, а электромагнитное — слабее, и потом они объединяются в единое, электрослабое». Второе, надо сказать, полная чушь — все происходит ровно наоборот.

Статья ламповая, все буквы напечатаны на клавиатуре автором. А картинки ИИ — уже извините, рисовать не умею.

С 3 октября 2026 года Microsoft больше не будет поддерживать функцию Similarity Checker, которая позволяла сравнивать текст с онлайн‑источниками. Similarity Checker работала на основе поиска Bing и использовалась в основном в академической среде, в первую очередь для поиска плагиата.

Недавно разбирал блокировку у заказчика. Сработало правило «десять неудачных входов с одного адреса - бан». Забанило адрес, с которого никто ничего не делал. Через два часа забанило ещё один, потом ещё - и все из документационного диапазона, который в интернете не маршрутизируется.

Логика правила была в порядке. Просто в качестве адреса клиента оно брало то, что клиент про себя написал сам.

Эта статья не про геймдизайн, не про монетизацию, не про продвижение и не про то, почему ваша игра никому не нужна.

Речь исключительно о технических ошибках при разработке игры на LibGDX, которые могут привести к низкому FPS, микрофризам, большому потреблению памяти, повышенному расходу батареи или проблемам при сборке под WebGL.

Причём в первую очередь я говорю о мобильных играх и WebGL-версиях, которые запускаются непосредственно в браузере. На мощном десктопном компьютере многие из этих проблем могут быть практически незаметны.

Я сам разрабатываю игры на LibGDX и периодически наступаю на разные грабли. Поэтому ниже не академический список оптимизаций, а вещи, на которые я бы обратил внимание уже в начале разработки.

Довелось как-то заняться инструментами для проверки имен пользователей.
Много чего было просмотрено. Как и ранее известных мне инструментов, таких как скрипты, сайты и все такое прочее. Так и пытаны коллеги, собрана некоторая статистика по вариантам использования. Вывод — так себе. У меня нет ни одного полностью удовлетворительного инструмента для поиска по имени/названию. Самые популярные из них — namechk.com, whatsmyname.app, sherlock, snoop. Каждый из них хорош в чем-то своем, но результаты требуют перекрестной проверки. Куда же без нее?
Итак, что такое «удовлетворительно»? Что с этим делать?

Изобразим кепа очевидность: большинство инструментов для поиска по никнейму связаны не с OSINT, а с маркетингом. Их рекомендуют на каждом шагу, даже эксперты. Что они предлагают?

Для начала, в первом приближении, рассмотрим поиск по доменам от Namechk . ресурс с интересным подходом, и, конечно же, иногда он выдает результаты по псевдониму человека. Но основная цель этого поисковика — найти доступные домены для покупки и продвижения вашего бренда. Но для начала сойдет.

В первой части я собрал локального ассистента для созвонов: диаризация, стенограмма, граф знаний в Obsidian, ноль облаков. За полтора месяца ежедневной работы оказалось, что записать встречу — меньшая половина дела. Вторая часть — про то, как граф живёт неделями и почему ему можно верить: факты с датами «с» и «по», провенанс цитат из стенограммы, досье как этаж между поиском и графом, ночной прогон, песочница для облака, поиск по блокам и скрипт «забыть встречу целиком». Кода мало, устройства много.

Кандидатов на онлайн‑собеседованиях всё чаще просят убрать фон в Zoom, повернуть камеру так, чтобы она показала комнату, и помахать рукой перед лицом. По данным WSJ, это делается из‑за наплыва сгенерированных ИИ резюме, под которым скрываются в лучшем случае специалисты с нехваткой квалификации, а в худшем — мошенники. Компании пытаются убедиться, что люди, которых они нанимают, действительно те, за кого себя выдают, и обладают всеми заявленными навыками.

В сентябре платформа для проверки данных Checkr опубликовала опрос среди 3000 HR‑менеджеров, более половины которых (59%) заявили, что подозревают кандидатов в искажении информации о себе и использовании ИИ на собеседованиях.

Рассмотрим FM-синтез на реальном примере. Сделаем эмулятор синтезатора Yamaha DX7 и добавим в него возможность читать картриджы с инструментами.

Или пример того, что будет, если роль пакетного менеджера доверить AI.

[ Перед прочтением ознакомьтесь с политикой безопасности в вашей компании ]

Все мы с вами привыкли к тому, что балом на рынке x86-процессоров правят всем известные Intel и AMD. Некоторые читатели могут вспомнить также процессоры VIA (Centaur), которые массово применялись в тонких клиентах и ноутбуках в середине нулевых, единицы знают про чипы Transmeta серии Crusoe, которые отличались концептуально близкой к Эльбрусу VLIW-архитектурой, ну а совсем уж гики могут вспомнить Vortex86 — экзотические x86-процессоры, предназначенные для встраиваемых систем.

Однако люди незаслуженно забывают про Cyrix MediaGX — уникальный процессор родом из 1997 года, который интегрировал в двух чипах целый компьютер: и видеокарту, и звуковую карту, и PCI/ISA/IDE-контроллеры, и даже USB! Что за чудесный процессор сделала Cyrix, каким образом он прожил почти до конца нулевых, и причём тут AMD - читайте в сегодняшней статье!

После полного выключения и включения компьютера Linux показывал чёрный экран. Графическая оболочка постоянно перезапускалась, хотя сама система продолжала работать. Лечилось перезапуском оболочки.

Фиксом занялся сам Линус Торвальдс. И в помощники он взял себе AI.

Сама причина находилась в драйвере Intel Xe и расчёте границы видеопамяти. Часть VRAM видеокарта резервирует для служебных данных аппаратного сжатия. Драйвер получает адрес, с которого начинается эта закрытая область, и передаёт всю память ниже него обычным приложениям.

Но адрес не всегда совпадал с границей страницы памяти.

Легаси код использовал round_up() – округлял адрес вверх. Из-за этого граница свободной памяти сдвигалась внутрь зарезервированной области.

На компьютере Линуса граница проходила посередине страницы размером 4 КБ: последние 2 КБ уже принадлежали механизму сжатия, но драйвер мог отдать всю страницу приложению.

По итогу видеокарта записывала служебные данные поверх размещённой там таблицы страниц. Графическая оболочка теряла доступ к нужной области памяти и падала.

Исправлением послужила замена round_up() на round_down().

Теперь адрес округляется вниз до начала страницы. Если хотя бы часть страницы занята служебными данными видеокарты, драйвер исключает из доступной памяти всю страницу. Теряется несколько килобайт VRAM, зато приложения больше не получают память, которую может перезаписать оборудование.

Само исправление уместилось всего в одну строку. Но для его поиска потребовались 24 диагностических патча и 18 перезагрузок ядра.

Российское ПО обычно определяют по нескольким формальным признакам: отечественный разработчик, включение в реестр Российского ПО и поддержка российских операционных систем. Однако за интерфейсом SCADA находится целая цепочка технологий — среда исполнения, библиотеки, драйверы, СУБД, система отчётности и инструменты разработки. Часть этих компонентов может иметь иностранное происхождение и не контролироваться разработчиком самой системы.

Означает ли это, что такую SCADA нельзя считать российской? Не обязательно: полностью изолированных программных экосистем практически не существует. Поэтому важнее определить, сможет ли разработчик самостоятельно собирать, исправлять и развивать систему, если доступ к иностранным компонентам или поддержке их поставщиков будет ограничен.

Cursor закрыл доступ из России. Альтернативы для разработки с ИИ в 1С, которые работают в РФ и оплачиваются рублями. Формат, цены, плюсы и минусы каждой.