Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет!

Сегодня хочу затронуть тему виртуальных потоков и выяснить на сколько они лучше (быстрее) и в каких случаях, чем обычные потоки операционной системы (или как еще их называют платформенные потоки).

Долгое время java полагалась только на потоки операционной системы для обработки параллельных операций. Это выглядело следующим образом, когда веб-сервер получал запрос, он обычно выделял один поток операционной системы для его обработки. Эта модель называется «поток на запрос». Она очень проста — мы просто пишем блокирующий код так, как если бы он был синхронный, а операционная система обрабатывает переключение контекста между потоками в рамках какого-то процесса.

Несмотря на свою простоту, эта модель имеет существенный недостаток: потоки операционной системы обходятся дорого. Каждый поток потребляет от 1 до 2 МБ памяти только на свой стек, а переключение между ними включает в себя переключение контекста на уровне операционной системы, что также является ресурсоемкой операцией.

Представьте, что есть задача по обработке 100 000 одновременных запросов с помощью этой модели. Это приведёт к потреблению десятков гигабайт памяти только под стеки потоков и, скорее всего, к аварийному завершению JVM задолго до достижения такого количества потоков, также будет тратиться время на переключение контекста между потоками. Пропускная способность системы резко упадет из-за накладных расходов.

Для решения этой проблемы разработчики прибегают к сложным асинхронным моделям программирования, к реактивному программированию, к управлению событиями. Хотя эти подходы и являются мощным инструментом, но они вносят значительную сложность, затрудняя чтение, отладку и сопровождение кода. Мы меняем простоту блокирующего кода на сложности, связанные с неблокирующими коллбэками и реактивными потоками.

Судебные материалы раскрывают, как компании наперегонки добывали всё больше книг, чтобы скормить чат-ботам: в числе прочего, покупали, сканировали и уничтожали миллионы экземпляров

В начале 2024 года руководители Anthropic, стартапа по разработке искусственного интеллекта, взялись за амбициозный проект, одновременно пытаясь держать его в тайне. «Project Panama — это наша попытка провести деструктивное сканирование всех книг мира», — говорилось во внутреннем плане, рассекреченном в судебных материалах на прошлой неделе. «Мы не хотим, чтобы факт нашей деятельности стал известен».

Как следует из документов, примерно через год на эту цель был освоен бюджет в десятки миллионов долларов. Эти деньги потратили, чтобы приобрести книги и сре́зать корешки, а затем отсканировать страницы и вкачать больше знаний в ИИ-модели, лежащие в основе продуктов по типу популярного чат-бота Claude.

Современный разработчик сталкивается с парадоксальной ситуацией: с одной стороны — колоссальный выбор готовых решений, с другой — невероятная сложность их отбора.

По данным GitHub, количество открытых библиотек растёт экспоненциально. Только в экосистеме npm (JavaScript) насчитывается более 2 миллионов пакетов. При этом:

Мы привыкли видеть Telegram как список чатов и каналов на своём устройстве. Но это лишь малая часть большой экосистемы, ограниченная подписками каждого пользователя. А как выглядит вся экосистема целиком? Эта статья — о том, как мы провели масштабное исследование контента Telegram и разработали интерактивную карту с 500 000 каналами.

Всех приветствую!
В прошлый раз я не указал важный аспект: на данном этапе проект - это монолит. Однако архитектура закладывается с учетом того, что в будущем систему можно будет разнести на разные серверы.
Хочу поблагодарить пользователей за конструктивную критику в комментариях. В частности, @aleksandy верно подметил использование LocalDateTime вместо Instant. Повторюсь: на этапе прототипирования это осознанный выбор для удобства отладки и прямого контроля данных в БД "глазами", без конвертации часовых поясов в уме. Переход на Instant - это стандарт для продакшена, и он заложен в план развития.
Также коснулись темы equals() и hashCode(). В текущей реализации я использую getClass(). Знаю, что это не учитывает работу Hibernate Proxy (когда вместо реального объекта мы получаем его обертку-пустышку для ленивой загрузки). На текущей "плоской" структуре данных это не критично, но как только мы перейдем к сложным связям, будет рефакторинг этих методов через instanceof, чтобы избежать ошибок сравнения.

Привет Хабр, решил поделиться небольшой моделью для расстановки ударений, которую обучил на открытом датасете из более чем 400 книг художественной прозы в открытом источнике.

Программа визуализирует решение и промежуточные результаты задачи Дирихле для уравнения Лапласа/Пуассона в прямоугольнике на CPU и GPU.

Уравнение Пуассона(при уравнение Лапласа) :

Задача Дирихле(краевые условия 1-го рода) - заданы значения на границе области(в данном случае в прямоугольнике).

Результаты визуализируются при помощи тепловой карты(HeatMap). Используются цвета и оттенки синего, сине-зелёного(циан), зеленого, желтого и красного цветов(от меньшего к большему значению).

Быстрое развитие пиктографии и идеографии в виде эмоджи и стикеров наглядно показывает одно из самых значительных прорывов лингвистики в 21 веке. И в этой статье хотелось бы подробнее разобраться в этой системе языка, которая постепенно перестает быть посредственными картинками, а превращается в комплексный семиотический код, связанный с расширением языка.

Процесс масштабирования бэкенд приложения на основе flask_restx и OpenApi. Реализация авторизации в приложении и обеспечение базового уровня безопасности.

GigaCode vs SourceCraft Code Assistant: что выбрать аналитику в 2025?

Сравнил две российские AI-IDE по критериям, важным не разработчику, а аналитику: работа с документами, контекстное окно, агентный режим, бесплатные квоты. Плюс пошаговые инструкции — от регистрации до первого запроса в чате.

SourceCraft: 3000 предложений + 1000 чат-запросов в неделю бесплатно, лимиты прозрачны.
GigaCode: бесплатен для пользователей GitVerse, квоты не публикуются.

Бонус: таблица соответствия концепций Roo Code → российские платформы. Для тех, кто читал мои предыдущие статьи и хочет применить подходы на одобренном стеке.

Это перевод эссе Дарио Амодеи «Подростковый период технологий». Да, мы уже жутко устали от статей про ИИ (многие из которых и написаны LLM). А здесь ещё и лонгрид!.. Но я всё же решился перевести это эссе. Его автор — генеральный директор и соучредитель Anthropic (модель Claude). В 2025 году он вошёл в список 100 самых влиятельных людей по версии журнала Time, до этого работал в OpenAI, курировал создание GPT-2 и GPT-3. Был назван одним из «архитекторов искусственного интеллекта», которых Time выбрал «человеком года», наравне с парнями и девушками на картинке (Амодеи второй справа).

У него есть свой взгляд на то, какие риски несёт развитие ИИ, взгляд "изнутри отрасли", и этим он интересен (даже если мы не согласимся с некоторыми его резко политизированными тезисами). Да, будущее покажет, реализуются ли эти риски, вот только речь идёт о будущем, измеряемом годами, максимум, ближайшим десятилетием...

Сегодня зашел на сайт ollama, а там представили новую LLM модель qwen3-coder-next. Но при попытке ее установить вышло предупреждение что моя текущая версия 0.15.4 не будет работать с ней, нужно установить 0.15.5 которая еще только в бета тестировании. А стандартная установка ставила только 0.15.4, сначала я плюнул на это.

Но немного разобравшись, оказалось что установить бета версию не так и сложно, стандартная установка для линукс выглядит так

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

а установка бета варсии (сейчас она 0.15.5-rs2) выглядит так

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | OLLAMA_VERSION=0.15.5-rc2 sh

Представлено 2 версии qwen3-coder-next

Q65 — цифровой протокол, разработанный Джо Тейлором (K1JT) и его командой в 2021 году для проведения минимальных связей в условиях сложных трасс прохождения радиосигнала.

В предыдущих частях цикла были рассмотрены структура протокола, алгоритмы формирования сигнала, механизмы компенсации эффекта Доплера, синхронизация и детектирование сигнала в условиях быстрых затуханий сигналов. В этой части статьи рассматривается механизм декодирования данных Q-ary Repeat Accumulation кодов протокола Q65.

Статья может быть интересна радиолюбителям, людям, интересующимся темой цифровой обработки сигналов и кодами коррекции ошибок.

Привет! Хочу представить вам свою библиотеку – unihttp.

Уверен, что все сталкивались с необходимостью работы с какими-либо API, но что делать, если у этого сервиса (внешнего или внутреннего) отсутствует библиотека, позволяющая лаконично вызывать нужные методы?

Астрофизик Дэвид Киппинг попал на закрытую встречу в Институте перспективных исследований Принстона. Вернулся потрясённым и записал часовой подкаст. Я послушал его весь, чтобы вам не пришлось.

В январе Дэвид Киппинг приехал в Принстон читать коллоквиум по астрономии. В коридоре Института перспективных исследований он разминулся с Эдом Виттеном — одним из отцов теории струн. Просто разминулся, как люди часто расходятся в коридорах. По этому же коридору ходили Эйнштейн, Оппенгеймер, Гёдель. Место не из тех, где привыкли потакать чуши.

А дальше завертелось.

ВВЕДЕНИЕ

В статье разбирается, почему роль CDTO (Chief Digital Transformation Officer, директор по цифровой трансформации) перестала быть модным западным термином и стала практическим ответом на российские реалии — импортозамещение, рост сложности IT‑ландшафта, усиление регуляторных требований и ускорение конкуренции. Автор показывает типичную картину в компаниях от 300 до 5000 сотрудников: есть множество внедрённых систем (1С, Битрикс24, облака Яндекса и VK, ClickHouse, HR‑ и аналитические решения), но нет единой стратегии, приоритизации и человека, который связывает интересы CEO, CIO, CTO, CFO и бизнеса.

Через конкретные примеры и цифры описывается цена хаотичной цифровизации: проваленные сроки проектов, технический долг, сопротивление сотрудников, неэффективные траты 15–30% IT‑бюджета и потеря доли рынка из‑за медленной трансформации. CDTO в этой логике выступает не «ещё одним айтишником», а владельцем стратегии трансформации, архитектуры, данных, процессов, команды и ROI инвестиций.

Статья даёт структурированный «путеводитель» для собственников и CEO: объясняет, чем CDTO отличается от CIO и CTO, какие функции он берёт на себя ежедневно, какой профиль кандидата искать и по каким критериям его оценивать. Отдельные разделы посвящены первым 100 дням CDTO, пошаговому roadmap трансформации на 36 месяцев, реальным кейсам российских компаний, метрикам и KPI, а также критическим ошибкам, которые чаще всего убивают трансформацию. Завершает материал практический чек‑лист: нужен ли CDTO именно вашей компании, какие есть альтернативы и в каких ситуациях промедление с назначением CDTO превращается в стратегический риск.

Привет. Меня зовут Андрей Урывко, я инженер ИБ.

Это цикл статей о том, как мы перешли с Wazuh на коммерческий SIEM, а затем построили цепочку автоматизации обработки алертов с использованием IRIS (case management), Cortex, MISP и n8n.
В предыдущей части статьи об Интеграция SIEM с IRIS, Cortex, MISP, n8n я рассказывал о том, почему мы перешли с Wazuh и о том, как установить все необходимые приложение и подключить SIEM к n8n. В этой части я покажу:

Базовую настройку IRIS;

Логику обработки события «переход по опасной ссылке»;

Добавление активов в кейс IRIS.

ChatGPT и другие LLM "забывают" начало диалога при серьезном ресерче. Обычная проблема. Новые факты вытесняют старые из-за ограниченного контекстного окна, и отчет получается поверхностным. Недавнее исследование предлагает простое решение — дать ИИ-агенту "блокнот". Разбираемся как такой подход обходит ограничения контекста.

Регулярно фланируя по чердакам, в очередной раз наткнулся на ящики канувших в лету операторов связи. И пришла мне в голову мысль (такое тоже иногда случается :-))… возможно с течением времени появиться в городской археологии новый подраздел: телеком - археология :-)). Ведь сколько, даже на моей памяти, было небольших и средних, провайдеров и операторов кабельного ТВ, и основная масса из них либо не выдержали конкуренции, либо куплены более крупными коллегами. В не самом большом городе как мой, таких наберется пара-тройка десятков…

Январь 2026 года. Ты листаешь ленту за утренним кофе и видишь, как люди массово скупают Mac Mini или арендуют VPS сервера. Не для разработки. Не для монтажа видео. Для бота. AI-бота, которому нужен целый компьютер, чтобы работать 24/7.

За две недели проект набирает почти 100 000 звёзд на GitHub. Сто. Тысяч. Для сравнения: у React 234K за 11 лет. А тут за месяц чуть ли не половина этого. TechCrunch, VentureBeat, IBM, Cisco- все пишут. Cloudflare запускает специальный сервис под него, и их акции подскакивают на 20%. Anthropic присылает автору письмо: "Братан, переименуй, слишком похоже на Claude". Он переименовывает. Дважды (для контекста: сначала это Clawdbot, потом становится MoltBot и вот наконец января 2026 это OpenClaw, надолго ли?).