Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Компания Purism выпустила 16-дюймовый ноутбук Librem 16, ориентированный на пользователей, которым важны свободное ПО, конфиденциальность и возможность аппаратного отключения потенциально опасных компонентов. Официальный анонс устройства состоялся 23 июня 2026 года, хотя ряд СМИ обратил внимание на модель только сейчас.

Librem 16 поставляется с разработанным Purism дистрибутивом PureOS, основанным на Debian. PureOS состоит из свободного ПО и входит в список рекомендованных Free Software Foundation дистрибутивов GNU/Linux. Purism заявляет об отсутствии в системе рекламы, запросов на сбор пользовательских данных и фоновых сервисов, передающих сторонним компаниям телеметрию.

Одной из главных особенностей Librem 16 стали два физических переключателя, расположенные над клавиатурой. Первый аппаратно отключает камеру и микрофон, второй — Wi-Fi и Bluetooth. В документации подчёркивается, что при переводе переключателя в положение OFF соответствующие устройства физически отсоединяются и перестают работать, то есть отключение не зависит от состояния операционной системы или драйверов.

( читать дальше... )

 librem, linux, purism, ноутбук

Вышло обновление рабочей станции ALT Workstation 11.2. Сборка основана на ядре 6.12 LTS, в составе — свежее окружение GNOME 48 и множество улучшений.

( читать дальше... )

Подробнее читайте на ресурсах сообщества:

• altlinux-announce-ru@
• community@

Новость на basealt.ru

Другие дистрибутивы ALT на сайте загрузки

 altlinux, linux, release, workstation

RSS растёт к лимиту контейнера, tracemalloc показывает прежние 180 МБ, а gc.collect() ничего не меняет. Разберём, как в такой ситуации отделить утечку Python-объектов от нативных аллокаций и удержания памяти системным аллокатором — и понять, где именно искать причину до OOMKilled.

Anthropic отправила исследовательскую версию Claude на штурм гипотезы Римана — одной из самых знаменитых нерешенных задач математики. Гипотезу модель, разумеется, не доказала. Но в процессе она неожиданно продвинула смежную задачу: подняла доказанную нижнюю границу доли нулей дзета-функции, лежащих на критической прямой, с 41,6% до 67,2%. Об этом Anthropic рассказала в блоге 10 августа.

Кстати, хочу поблагодарить сообщество за обратную связь по EvertyDesk. Я увидел огромное количество замечаний, идей и реальных проверок. Много ребят запускали проект у себя, ковыряли его, находили проблемы, и вместе мы дотащили всё до версии 2.0.1. Да, я перепрыгнул с 0.0.1 почти сразу. Иногда нумерация версий тоже хочет жить быстрее разработчика.

Нейросети очень помогают добивать мелкие и очевидные баги. Это невозможно сравнить с тем, как я работал раньше, и с тем, как работаю сейчас.

Некоторые спрашивали про Contributor в виде cloud. Ребят, было бы стыдно этого не указать. Значительная часть работы действительно идёт в диалоге с нейросетями. Я фанат технологий, и иногда меня в хорошем смысле удивляет, насколько круто они умеют делать рутинную работу.

В целом я считаю, что мы живём в удивительное время.

Меня можно за это хейтить. Можно не хейтить. Я просто качусь по общей технологической волне и не особенно жду признания. Сегодня я могу делать вещи, которые раньше даже в виде заказной разработки выглядели безумными идеями.

Поэтому я решил начать параллельную серию статей. Помимо своего VST3-плагина для сведения я хочу наконец сделать то, о чём мечтал годами, пока работал ведущим инженером у частного интернет-провайдера.

На NLP/LLM собеседованиях все чаще проверяют не только знание трансформеров, но и понимание того, как устроены современные GPT-like модели: почему большинство генеративных LLM используют decoder-only архитектуру, чем LLaMA отличается от ванильного Transformer, зачем нужны RoPE, RMSNorm, SwiGLU и GQA.

Почему инференс LLM дорогой и какие оптимизации помогают его ускорять: fused kernels, FlashAttention, KV-cache и PagedAttention, continuous batching, speculative decoding, квантизация и дистилляция.

Много схем и картинок, а также полный список вопросов с собесов в конце.

Мой младший сын кидает кубик. В пятый раз подряд.

На поле — четыре фишки «Кибер-полицейский». Они уже лежат там, занимают клетки, перекрывают проходы. Он не сжимает их в руке — они часть игрового пространства. Но именно они парализовали игру.

Он уже четыре минуты обдумывает ход, переставляя фишки с клетки на клетку, пересчитывая зоны контроля. Старший откидывается на спинку стула и утыкается в телефон. Я смотрю на часы. Мы играем уже два часа.

«Ну что, скоро?» — спрашиваю я.

«Подожди… подожди, — бормочет младший. — Если я пошлю полицейского сюда… нет, лучше сюда…»

Мы со старшим встречаемся взглядами. Никто не произносит этого вслух, но оба знаем: это сломано.

На столе — месяцы работы. Прототип игры, которую мы назвали «Война киборгов». И этот момент — пятый ход одного игрока подряд — сигнал: пора менять правила.

У меня 12 лет опыта в Go. И я больше не имею права назвать себя программистом: мой код не пройдёт ту планку качества, которую я выставил для своих агентов. Хотя честнее так: они сами её выставили, я лишь ставил цели.

Заявление громкое, но у меня есть график. Красная пунктирная линия на нём: уровень моего лучшего рукописного кода. Синяя кривая: код, который пишут агенты. В апреле 2026 кривая ушла под красную линию и продолжает падать.

Когда человек спрашивает у ассистента «к кому обратиться», он получает не десять синих ссылок, а один ответ с пятью-десятью доменами внутри. Я прогнал два запроса через семь ИИ-поисковиков в один заход и сравнил, кого именно они цитируют. Общего источника не нашлось ни одного, а три модели разных разработчиков выдали дословно совпадающие списки — потому что веб-поиск им делает один и тот же плагин. Ниже — стенд, цифры и пять мест, где методика такого замера ломается.

Я попробую на нашем языке рассказать о процессе стройки, и к этому я пришел после осознания следующего факт:
Какой бы чистый код мы ни писали и какие бы отказоустойчивые архитектуры ни проектировали в рабочих тасках, с багами физического мира — ремонтом собственного жилья — рано или поздно сталкивается каждый. И именно в этот момент выясняется, что привычная логика IT здесь часто ломается, а классические строители говорят на совершенно другом языке.

Обычно статьи про интерьеры пестрят рассуждениями о цветовой палитре и визуальном расширении пространства. Но когда заказчик — IT-специалист, его мало волнует цвет штор, если в кабинете нечем дышать из-за превышения CO₂, а при включении чайника ИБП на рабочем месте начинает панически пищать.

За годы работы в Москве я понял одну вещь: современный ремонт нужно рассматривать не как стройку, а как разработку сложного hardware-продукта. В этой статье я хочу разобрать, что такое «технический долг» в ремонте, почему подрядчики часто пишут «говнокод» в инженерных сетях, и как мы выстроили инженерный подход к проектированию жилья на примере реального объекта.

Когда трафик измеряется миллионами пакетов в секунду, даже небольшие накладные расходы сетевого стека начинают иметь значение. XDP позволяет подключиться к обработке значительно раньше, но работать приходится почти напрямую с данными пакета. На практическом примере разберём, как подключить XDP-программу к интерфейсу, читать сетевые заголовки и понять, для каких задач такого уровня обработки достаточно, а где стоит подняться выше по стеку.

Один из самых частых вопросов, которые нам задают: зачем вообще так усложнять архитектуру, если можно просто поднять сервер и раздавать доступ.Отвечу подробно, и заодно расскажу вещь, о которой мы почему-то редко упоминаем, хотя для этой архитектуры она главная.

Я решил проверить, можно ли вообще поставить stop-loss объявлению не на глаз, а математически: задать допустимый CPA, посчитать минимальную нужную конверсию и понять, после какого количества нулевых попыток гипотезу уже действительно пора закрывать.

Получилась довольно простая модель — и один неожиданный ориентир, который я теперь точно буду учитывать в тестах.

Повторяющиеся операции в облачной инфраструктуре — по отдельности совсем не сложные. Проверить доступные мощности, сверить параметры нового объекта, собрать данные об инциденте или рассчитать лимит IOPS — все это можно сделать вручную. Но когда количество кластеров, площадок, клиентов и запросов растет, а количество рук — не увеличивается, это становится проблемой.

Меня зовут Дмитрий, я руководитель службы поддержки виртуальной инфраструктуры в OXYGEN. В этой статье я рассказываю про личный опыт автоматизации мониторинга облака. Под катом разберу четыре задачи, которые мы последовательно автоматизировали — заглядывайте, если интересно.

Доброго времени суток, читатели!

Хочу представить вам unissh – современный, простой опенсорсный SSH клиент с selfhosted zero-knowledge сервером для синхронизации данных.

Эта статья не о том, что SEO перестало работать. Она о том, почему архитектура поиска изменилась настолько, что привычной модели «индексация → ранжирование → клик» уже недостаточно для описания происходящего.

На протяжении более двадцати лет веб-поиск был относительно простой системой.
На высоком уровне ее можно представить следующим образом:

VictoriaLogs — система хранения и поиска логов от команды VictoriaMetrics. Её идея проста: не заставлять оператора заранее проектировать индексы и схему данных, а дать ему возможность принимать логи и искать по их полям сразу. При этом система должна оставаться относительно простой и на одном сервере, и в кластере.

В этой статье разбор того, за счёт чего VictoriaLogs пытается решить типичные проблемы систем логирования и в каких случаях на него стоит смотреть внимательнее.

Чтобы разобраться с незнакомой библиотекой, ИИ-агент читает установленный пакет: исходный код, типы, README, примеры и тесты. Эти источники точны, но перегружены деталями реализации. Назначение компонентов, публичные границы, порядок подключения и обязательные проверки агенту приходится восстанавливать самостоятельно, расходуя время и контекст модели.

Автор библиотеки может заранее собрать эти сведения в Agent Skill: отделить публичный API от внутреннего, указать правила использования и отметить действия, для которых требуется разрешение владельца проекта.

Если включить навык в npm-пакет, менеджер пакетов доставит инструкции вместе с кодом, lock-файл закрепит их версию, а проект сам решит, делать ли навык доступным агенту.

Сгенерировать реалистичный портрет по одному описанию несложно. Гораздо труднее одновременно управлять десятками параметров: возраст, пол, причёска, форма лица и другие признаки.

Такую задачу решал заказчик: ему нужно было генерировать набор фотореалистичных изображений людей для биометрического приложения. Предыдущие эксперименты давали изображения, которые выглядели явными рисунками, поэтому нужно было подобрать другой вариант генерации и управления атрибутами.

На прошлой неделе в США прошли конференции Black Hat и DEF CON 34. Одна из заметных презентаций на конференции DEF CON описывает атаку GPWN. Два исследователя проанализировали защищенность сетей передачи данных по оптическому кабелю и нашли способ прослушивания трафика, передаваемого клиентам по соседству.

Фундаментальная «уязвимость» оптоволоконных сетей является скорее фичей, а не багом. GPON расшифровывается как Gigabit Passive Optical Network. Определение Passive — ключевое, на «последней миле» все клиенты, подключенные к одному сплиттеру, получают одни и те же данные. Трафик для конкретного клиента маркируется и отделяется на программном уровне конечным устройством, известным как Optical Network Unit. Потратив всего около сотни долларов на оборудование, исследователи смогли модифицировать ONU так, чтобы читать данные, которые им не предназначались.