Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Существует ли сжатие газовой струи при дросселировании газа через отверстие с острой кромкой?

В предыдущей  статье было получены  два важных вывода:

1.       Скорость молекул в струе газа из отверстия с острыми кромками НЕ может быть ниже, чем энергия вытеснения этого газа из-под тяжёлого поршня :

M*g*H=P*V=0,5*V*Qг*Uг^2

Где V=Sп*Н , при этом  Sп- площадь поршня, Н- перемещение поршня по вертикали (см.рис.1.)

Долгое время главным критерием качества данных считалась их чистота и полнота. Компании инвестировали значительные ресурсы в MDM-системы и процессы проверки, стремясь получить «единую версию правды». Однако сегодня этого уже недостаточно. В условиях, когда скорость реакции определяет успех, на первый план выходит новый критерий — актуальность. Способность данных отражать реальное положение дел в момент принятия решения становится решающим фактором. При этом классические архитектуры, основанные на ночных загрузках в DWH, создают временной лаг, который превращает «правду» во «вчерашнюю». 

Привет, Хабр. Меня зовут Александр Шалудин. Я Presale-архитектор Data Services VK Tech. В этой статье я разберу, к чему может приводить работа с неактуальной информацией и как выстроить архитектуру, которая позволит устранить этот разрыв.

Из-за высокой конкуренции и сопутствующих вызовов многие компании стремятся стать Data-Driven, то есть принимать решения, основываясь на данных, чтобы сохранять конкурентоспособность, быстро реагировать на тренды и взвешенно оценивать бизнес-процессы.

Однако точность этих решений напрямую зависит не только от качества информации, но и от ее актуальности и доступности в нужный момент.

Ключевая угроза здесь — задержка данных. Это не просто неудобство, а прямые скрытые расходы. Компания может иметь выстроенные процессы контроля качества и полные справочники, но, если ответ от аналитической системы нужен сегодня, а данные поступят только завтра или через неделю, их ценность для принятия оперативных решений стремится к нулю.

Долгое время главным критерием качества данных считалась их чистота и полнота. Компании инвестировали значительные ресурсы в MDM-системы и процессы проверки, стремясь получить «единую версию правды». Однако сегодня этого уже недостаточно. В условиях, когда скорость реакции определяет успех, на первый план выходит новый критерий — актуальность. Способность данных отражать реальное положение дел в момент принятия решения становится решающим фактором. При этом классические архитектуры, основанные на ночных загрузках в DWH, создают временной лаг, который превращает «правду» во «вчерашнюю». 

Привет, Хабр. Меня зовут Александр Шалудин. Я Presale-архитектор Data Services VK Tech. В этой статье я разберу, к чему может приводить работа с неактуальной информацией и как выстроить архитектуру, которая позволит устранить этот разрыв.

Из-за высокой конкуренции и сопутствующих вызовов многие компании стремятся стать Data-Driven, то есть принимать решения, основываясь на данных, чтобы сохранять конкурентоспособность, быстро реагировать на тренды и взвешенно оценивать бизнес-процессы.

Однако точность этих решений напрямую зависит не только от качества информации, но и от ее актуальности и доступности в нужный момент.

Ключевая угроза здесь — задержка данных. Это не просто неудобство, а прямые скрытые расходы. Компания может иметь выстроенные процессы контроля качества и полные справочники, но, если ответ от аналитической системы нужен сегодня, а данные поступят только завтра или через неделю, их ценность для принятия оперативных решений стремится к нулю.

Привет, Хабр!

В Axelix мы в последнее время начали получать contribution-ы извне. И как по приватным обсуждениям, так и по GitHub я могу сделать вывод, что у очень многих людей есть довольно серьёзное непонимание того, что означает та или иная лицензия, что вообще такое “Open Source” и даже что такое Copyright.

Мне кажется, что я пару вещей в этой теме немного понимаю, и я чувствую некоторую ответственность этим знанием поделиться. Поэтому я решил написать небольшую статью, которая объясняет базовые концепции в Software, начиная с Copyright и Licensing.

Позже я, возможно, ещё напишу про CLA, Open Core и про то, как AI Agents и AI в целом вписываются в эту картину. Так что, если вам интересно, дайте знать :)

Прежде чем мы начнём: я не юрист, и я не советую вам выбирать ту или иную лицензию, или подход. Я всего лишь Software Engineer, который писал много кода под разными лицензиями, в том числе проприетарными и Open Source.

Давайте я попробую объяснить, как вообще вся юридическая часть вокруг софта устроена, шаг за шагом.

Вся эта возня по раздуванию популярности Meshtastic - как дешёвые бусы для папуасов: высокая доступность чипа (цена), приличные характеристики чипа (бусы блестят) и больше ничего.

Радиотехнически, LORA - это лютая проприетарщина: вся реализация в закрытом чипе Semtech, который как чёрный ящик во что-то модулирует-демодулирует ваш битовый поток, но чертежи чипа тебе не дадут. Даже прекрасно расписаны эти структуры посылок из чирпов, но как с ними работать физически - никто вам не скажет: успехов это демодулировать из эфира без чипа Semtech. Если взять RTL-SDR приёмник и попытаться реализовать какие-то алгоритмы руками на сишечке, то в дурку увезут достаточно быстро. В случае успеха, бедный проц будет пыхтеть делая 120 штуки FFT-4096 в секунду и гору всяких операций вокруг с децимациями и фильтрациями и сдвигами и поисками (мы хотим уверенно принимать эти посылки из-под уровня шумов, ничем не проигрывая эталонной реализации, а не принять яркие чирпы и демодулировать глазами). Судя по гуглу, что-то ниже Raspberry PI 5 с жуткими оптимизациями сразу умрёт. Демодулировать это из эфира энергетически бюджетно от батарейки - только проприетарный ASIC Semtech. Размер статей и количество грёбли и изысканий от китайских гениев, пытавшихся это демодулировать - на уровне астрофизических открытий.

Во всей истории с LORA ценна популяризация идеи «небольшой мощностью под уровнем шума передадим маленький пакетик на 5 километров». Но прикосновение к этой идее покупкой готового закрытого чипа - небольшой вклад в дело. С тем же успехом можно ощущать свою прогрессивность просто включив древний Wi-Fi 802.11b - там тоже всё нетривиально и ещё более увлекательно, чем в LoRA, хотя эмоционально уже никого не штырит.

Для начала разберёмся, что такое Race Condition и почему эта уязвимость заслуживает внимания.

Race Condition — это класс уязвимостей, которые возникают из-за того, что сервер обрабатывает несколько запросов одновременно без должной синхронизации. Когда два или более запроса приходят на сервер в один и тот же момент и затрагивают одни и те же данные, между ними происходит коллизия.

Результаты такой коллизии могут быть разными — от незначительных багов до критических уязвимостей, которые позволяют обойти проверки безопасности, списать средства дважды, получить доступ к чужому аккаунту или превысить установленные лимиты.

Перейдём к тому, какие виды этой уязвимости вообще бывают.

Можно выделить 3 вида:

Рабочий AI-навык для разработки быстро обрастает правилами: ревью, риски, проверки, handoff, итоговый ответ. В статье рассказываю, как я перестал утяжелять один общий промпт и начал разделять ответственность внутри одного навыка.

Всем привет, меня зовут Максим Колмогоров, и я технический директор VVERH DIGITAL. Эта статья — не какой-то «гайд», тем более не пособие по тому, как делать или не надо делать, а лишь описание моего личного опыта: насколько AI-assisted-разработка влияет на производительность и финансы обычной аутсорсинговой IT-компании.

Вы почти наверняка уже встречались с Conventional Commits. Их уродливые лица можно заметить в changelog опенсорсного проекта, которым вы пользовались. Возможно, это был обязательный формат коммитов опенсорсного проекта, в котором вы были контрибьютором. Многие люди безгранично им верят. Я им безгранично не верю.

Хоть он и применяется в большом количестве разных популярных опенсорсных проектов, Conventional Commits — это глубоко порочный стандарт, стимулирующий фокусироваться не на том и не оправдывающий свои ожидания.

Узнайте, как раскрасить фото с помощью нейросети. Подробный гайд: колоризация черно белых фото, лучшие ИИ, рабочие промпты, советы для реалистичного цвета и наглядные тесты алгоритмов на архивных кадрах.

Падение внутренней мотивации сотрудников, ущерб качеству работы ради количества наград, накопление очков, которое не отражает текущее положение дел… Зная о негативной стороне геймификации, клиент все же решил внедрить игровые механики в работу поддержки.

Какие плюсы перевесили потенциальные минусы, как реализовали игровой подход на стенде клиента, с чем пришлось столкнуться в ходе внедрения, кроме придумывания названий ачивок — рассказываем от лица вендора сервисной системы.

YARA — инструмент для идентификации и классификации вредоносного программного обеспечения по правилам. Правила YARA описывают паттерны (строки, бинарные последовательности, регулярные выражения) в файлах. Широко используется в антивирусах, IDS, threat hunting для поиска малвари.

За последние несколько лет Китай заметно активизировал разработку новых ракет-носителей. Особенно это видно по многоразовым системам: сразу несколько государственных и частных компаний работают над собственными аналогами Falcon 9. Многие из этих проектов используют схожие идеи — возврат первой ступени, вертикальную посадку и возможность повторного использования ключевых компонентов.

Интересно здесь не столько сходство с Falcon 9, сколько количество подобных программ. Вместо одного носителя Китай одновременно развивает несколько ракет, которые отличаются конструкцией, двигателями и используемым топливом. Такой подход позволяет проверять разные технические решения параллельно и быстрее накапливать практический опыт. Давайте разберемся, что происходит в Поднебесной.

Говорят, боги не обжигают горшки. В одной странной, временами клинически глупой и одновременно гениальной игре нулевых на плечи божества — которым был игрок — ложились куда более важные задачи. Среди прочего, ему нужно было воспитать ИИ, не растеряв при этом паству.

Привет, Хабр!

К 2026-му году Cursor стал полноценной средой для кодинга без…. кодинга. Вместо этого вы оперируете ИИ-агентами и отдаете им приказы. Ручное программирование с каждым годом становится ближе к статусу «истории». Cursor является лучшим ПО для работы с агентами и вайбкодинга.

В этом гайде мы без воды рассмотрим такие аспекты программы как: интерфейс, работа с контекстом, режимы агента, модели, правила проекта, MCP, skills, hooks и др.

Актуально на лето 2026 года. На момент написания самая свежая версия — Cursor 3.6.

Поехали.

Мы в targetai специализируемся на создании ИИ-ассистентов для клиентского сервиса. И голосовые агенты для нас — один из ключевых сценариев. В какой-то момент мы с командой пришли к пониманию, что зависимость от вендорских TTS-сервисов — это риск. Пришлось договариваться, что вообще можно считать «хорошим голосом» для ИИ-агента. Эта статься посвящена формированию критериев отбора TTS-движка. Сравнение моделей я тут затрону вскользь, пока можно ориентироваться на данные, которые наш маркетинг опубличил во время релиза нашего движка targetspeak. И, кстати, есть хороший обзор open source TTS-решений с точки зрения метрик у коллег из Raft.

Повод для написания этого материала подсказали организаторы конференции Startup Village 2026, прошедшей в конце мая в Инновационном центре «Сколково». Они отказались от привычной модели обсуждения технологий будущего, сделав ставку на практику и спрос больших компаний. Представители крупных компаний в этот раз приехали в «стартап-деревню» не слушать молодежь, а формулировать им свои запросы на технологии. В центре внимания оказалась экономика технологического спроса — подход, при котором конкретные потребности бизнеса становятся отправной точкой для создания и внедрения новых технологий.

Когда Kubernetes-кластеров становится несколько, сложность быстро перестаёт ограничиваться самим развёртыванием. Приходится удерживать контекст сразу между инфраструктурой, инструментами и командами.

В Nova Container Platform для таких задач развивается Cluster Manager: он показывает список кластеров, хранит часть параметров и позволяет запускать операции через интерфейс и API.

Меня зовут Семен Месилов, я технический лидер Nova Container Platform. В статье расскажу, как мы подошли к этой задаче, и что уже получилось сделать в Cluster Manager.

Распознать "здравствуйте" в записи — задача, которая уже решена. Труднее понять, кому это "здравствуйте" сказано, кто стоит у кассы в этот момент, и было ли приветствие вообще, если клиент коротко ответил "ага" на фоне работающего холодильника.

Дано: сеть АЗС, ручной аудит покрывает несколько процентов смен. Всё остальное — "слепая зона". Заказчик хотел её закрыть с помощью существующих камер и микрофонов: взять архивные записи, автоматически выделить сессии обслуживания, проверить по чек-листу. Никакого нового оборудования, только то, что уже есть на точках.

Ограничение, которое определило всю архитектуру: кассир у микрофона говорит громко и развёрнутыми фразами. Клиент отвечает коротко, тихо и иногда вообще кивает. Стандартный ASR-пайплайн из этой пары слышит только одну сторону.

Видео первично: без стабильного ID клиента и временных границ сессии аудиоаналитика работает вхолостую. Начали с трекинга. 

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей и я развиваю портал для разработчиков в корпоративном мессенджере Пачка. Эта статья про то, как мы превратили рукописную ноду для n8n в артефакт, который генерируется из одного файла спецификации, и как она прошла официальную верификацию и встала в каталог n8n со статусом verified by n8n.

По дороге мы выбросили целиком первую версию ноды и перевели всю документацию API на новый процесс генерации. Ниже — как это устроено внутри, с кодом и граблями.

Если коротко, что получилось: правка в одном .tsp-файле автоматически расходится в документацию, CLI, SDK и n8n-ноду, а CI публикует всё по реестрам. Нода больше не может отстать от API, потому что собирается из того же источника.