Не большой пример для начинающих ПЛИСоводов, как подключить к ПЛИС (ALTERA Cyclon 4) клавиатуру с интерфейсом PS/2, а так же компьютер по интерфейсу RS232 (он же COM-порт).
Начнём с главного, необходимо обеспечить правильное аппаратное подключение, что бы ничего не спалить. Мне в этом отношении повезло, наши друзья китайцы, всё сделали за меня. Далее привожу схему, которую вам следует всё же проверить, так как это как раз то место, где вас может ждать сюрприз (может ещё где то, но не фатальный). Так как я сам начинающий в этом вопросе, будьте внимательны.
Думаю, пришло время рассказать широкой общественности об интересном ML проекте в нефтяной отрасли, в котором я принимал участие не только как руководитель направления DS, но и как основной исполнитель. Проект начался в 2024 году и, по сути, сейчас продолжается, но основная часть уже выполнена. В первой части расскажу в целом о проекте: какую проблему мы решали, какова постановка задачи, о рабочем процессе. Во второй части уже будет больше технической информации, и подведу итоги того, что удалось нам в итоге получить. Спойлер: результаты проекта признаны успешными по итогам реальных, в прямом смысле, полевых испытаний.
Привет, Хаброжители! Я хочу рассказать вам о новинке издательства Spint Book.
Мы видели, что LLM способны писать рассказы, программировать и даже рисовать картинки в LaTeX. Но достаточно ли они креативны, чтобы создавать хорошие карикатуры? Склонность этих моделей галлюцинировать (генерировать поддельные или воображаемые факты) в своих ответах — эту тему мы обсудим в главе 8 — доставляет определенное беспокойство во многих областях, но создание художественных произведений к ним не относится. Далее мы попробуем предложить модели описать новую карикатуру, отправив следующий промпт:
Российский ИТ-рынок прибавил 14% и впервые перешагнул отметку в 14 трлн рублей, по сообщению Коммерсанта. Прибыль отрасли выросла на 21%. Казалось бы, поводов для беспокойства нет. Но у участников рынка среднего калибра всё чаще возникает ощущение, что рост идёт мимо них: крупные становятся крупнее, средние - меньше, а пространства для манёвра остаётся всё меньше.
Это не ощущение - это закономерность. Российский ИТ-рынок вошёл в финальную фазу консолидации, и агрегатные цифры роста маскируют глубокий структурный сдвиг, который изменит расстановку сил на ближайшее десятилетие.
Для понимания происходящего полезна Модель консолидации отрасли от консалтинговой компании A.T. Kearney, разработанная в конце 1990-х и ставшая классическим инструментом стратегического анализа...
Когда маркетологи хотят всё: сырые данные в GA4, запись сессий в Метрике, хитмапы в Clarity и при этом «Lighthouse 100» в PageSpeed Insights — приходится изобретать. Расскажу, как мы это сделали на небольшом проекте и во что это обошлось по времени и нервам.
Проект — нишевый агрегатор российских хостинг-провайдеров. Более 120 страниц в sitemap, 31 статья, десятки категорий услуг, живые цены, сравнения. Стек: Astro 6 + Strapi 5 + Tailwind 4, плюс Partytown, PostgreSQL, Nginx и обычный VPS на Ubuntu. Сайт собирается в статику во время билда, никакого SSR в рантайме нет.
На desktop — Lighthouse 100 / 100 / 100 / 100. На mobile с жёстким throttling (4x slow CPU) — 99 / 100 / 100 / 100. В реальных условиях и по Chrome UX Report — 100 везде. LCP на desktop — 0,5 секунды, на mobile throttled — 1,7 секунды. CLS — ноль. TBT — 10 ms на мобильном и 0 ms на десктопе.
Как начать получать удовольствие и сократить количество правок
Что я испытывал раньше при получении правок:
— Боль, грусть и гнев; — Бешенство от дурацких правок; — Страх получить плохую обратную связь; — Боялся, что все подумают какой я плохой дизайнер и работы мои говно.
Это привело к тому, что появился страх ошибиться и получить любую будущую обратную связь.
Продакт-менеджмент за последние годы превратился из узкой IT-специализации в одну из самых обсуждаемых и востребованных профессий. При этом рынок сильно изменился: количество кандидатов растёт, но найти действительно сильного продакта стало сложнее, а требования компаний теперь более конкретные и жёсткие.
В этой статье яразбираю рынок найма продакт-менеджеров с позиции директора по продукту, который регулярно нанимает и строит команды. Мы посмотрим, кого сейчас ищут компании, какие навыки и опыт делают кандидата востребованным и как меняются подходы к отбору и оценке специалистов в 2026 году.
Что происходит на рынке?
За последние 5–6 лет конверсия от отклика до оффера в B2C заметно сократилась и составляет около 2%, время же закрытия middle-позиций крепким специалистом увеличилось. Последние время количество откликов на вакансию возросло в несколько раз, а доля квалифицированных специалистов осталась без изменений. Найти подходящего человека в таком сетапе стало сложнее.
Дело не в том, что компании вдруг начали искать мифических «единорогов». Запрос остался довольно приземлённым, но на практике таких кандидатов всё меньше. Что происходит?
1. Завышенные ожидания на входе На рынке много кандидатов, которые после курсов сразу целятся в middle. Проблема в том, что за этим часто нет реального опыта — только теория и пара учебных кейсов.
Этот пост ждал своего часа. Я даже хотела, чтобы обстоятельства сложились именно так: сегодня мне отказали по вакансии, потому что я использую ИИ в работе. Одна компания, с которой мне доводилось работать в 2022–2025 годах над одним большим проектом, позвала меня на интервью, потому что мой опыт в разработке правовых конструкций максимально релевантен запросу по их вакансии.
Дальше было тестовое. После него я получила вопрос от HR: использовала ли я ИИ при подготовке тестового задания? Вопрос обычный, вроде бы, да? Ну и я с гордостью заявляю, что в свои 29 могу позволить себе оплатить пару подписок, навайбкодить мини-агента-аналитика-Анастасию и вместе с ним двигаться по рабочим процессам в три раза быстрее первоначальной скорости (которая, если что, уже с лет с 16 была вполне себе очень высокой).
Дальше все как в тумане: странный вопрос на предмет «следов ИИ», хотя я вроде не данные обрабатывала для дашбордика, созвон, на котором я объясняю весь процесс работы с LLM: от того, что такое Claude, до того, как промптить правовые задачи. Потом пресловутый откат в стиле: «Мы не знаем, когда руководитель вернется с ответом».
И тут я задумалась: неужели для российской действительности все еще НЕ круто, когда сотрудники пользуются языковыми моделями? Причем какие сотрудники - сильно не джуны и даже не мидлы. С этого момента я начала ждать отказ. Я даже очень его хотела. Хотела, чтобы моя гипотеза подтвердилась и чтобы я впредь знала: можно обернуть мою совместную с нейронкой работу в конфетку, которую я без зазрения совести продам как что-то «уникальное». «Да-да, я сама выровняла все в документе, раскрасила все шильдики и пронумеровала пункты глоссария» (ага, делать мне нечего, извините).
И вот сегодня я наконец-то получила отказ. Отказ на позицию, для которой (со слов руководителя, с которой мы непринужденно болтали об общих правовых болях) подходила идеально - как пазл в картинку, где сплошное голубое небо. Несостоявшийся руководитель сопроводила звонком и уточнила, что коллеги ищут сотрудника, который в состоянии работать без нейронок. Понимаю, очень (но не совсем)! Однако.. эти же коллеги видели и знают уровень моей работы в ДОLLMную эпоху, хихик).
Зато теперь я знаю, как удивлять российских НЕтехнических специалистов: fake it till you make it в той реальности по прежнему работает как часы.
Исследователь impulsive обнаружил критическую логическую уязвимость в Meta AI Support Assistant — агенте на базе LLM, наделённом правами выполнения действий (action-capable agent) в системе восстановления аккаунтов.
Каждый игровой инженер сталкивался с этим. У вас есть 16.67 мс на кадр (60 FPS). В сцене 10 000+ объектов: враги, частицы, тени, декали, постыффекты. Нужно решить: на что потратить бюджет, чтобы игрок видел самое важное в максимальном качестве, а FPS не проседал?
С детства я смотрел фильмы, где люди разговаривают с компьютерами, и каждый раз думал — ну когда уже. Когда можно будет сказать машине, что делать, а она сделает.
Учился на технолога бродильных производств. Защитил кандидатскую. Управляю пивоварней и параллельно — исполнительный директор в фирме по производству пищевого оборудования. Код не писал никогда. Но в детстве, когда появился нормальный интернет, я развлекался тем, что ставил на комп разные дистрибутивы Linux — от OpenBSD до классических. Не особо понимал, как их настраивать и зачем мне это. Потом, когда стал работать — понял, в чём сила Linux, но для настройки просто искал советы в интернете и копировал оттуда команды, или просил брата помочь.
А потом появились LLM. И я понял — вот оно. Можно не учить синтаксис, не зубрить фреймворки. Можно объяснить что нужно и получить работающий код. Вдохновился. Попробовал. Столкнулся с галлюцинациями, бесконечными переделками, кода сгенерировано уже куча — а он не работает. Перегорел. Попробовал снова.
Контекст такой: мне нужно было сделать АСУ ТП для пивоварни. Система управления технологическим процессом — датчики, клапаны, насосы, частотники. Я решил, что ИИ уже дорос. Начал с одного Claude‑агента: я ему говорю что делать, он делает. Потом дошёл до шести параллельных агентов. Они начали конфликтовать, переделывать работу друг друга, плодить баги. На одну фичу — пять новых проблем. Проект рос, но болезненно.
А потом на предприятии по производству оборудования случилась попытка рейдерского захвата. Пришлось бросить всё и месяц заниматься защитой станков. Код и агенты отошли на второй план.
Пока взрослые изучают возможности искусственного интеллекта и обсуждают его влияние на мир, школьники всё чаще воспринимают нейросети как обычный рабочий инструмент. Они не только следят за развитием технологий, но и создают собственные проекты, тестируют гипотезы и работают над продуктами для реальных пользователей.
В этой статье расскажем о Papus_team — команде семиклассников из Санкт-Петербурга, которые уже создают собственные продукты и интегрируют их с реальными компаниями. Каждый участник отвечает за своё направление. Один из таких проектов — бот «Су-Шеф», который помогает придумать, что приготовить, подобрать продукты и сразу собрать корзину во ВкусВилле. Его созданием и развитием полностью занимается Никита Виноградов.
Идея родилась во время обсуждения возможных проектов. Команда решила делать что-то практичное, а еда показалась понятной и близкой темой. Так появился бот, который не только предлагает рецепт, а помогает сразу закрыть вопрос с покупками.
Некоторые компьютеры предназначены для того, чтобы двигать прогресс вперёд. Я собрал Daisy, чтобы двинуть его в прошлое!
Это самодельный персональный компьютер, изготовленный из трёх плат Arduino, резисторов и большой любви. Он не пытается быть мощным. Он старается быть интересным: портативным, ограниченным в возможностях и милым. За таким компьютером можно провести ночь, рисуя простые картинки, сочиняя музыку или создавая маленькую игру. Такие машины когда-то были в изобилии, но теперь их практически нет: Timex Sinclair 1000, Commodore PET, TRS-80 MC-10.
Но Pinecone Daisy — это ещё и нечто иное: артефакт из альтернативной истории. У него есть название, производитель, номер модели и печатное справочное руководство по программированию на BASIC. Моё руководство стилизовано под книги Abacus Software для Amiga; источником вдохновения для него стала реклама DASH-80 в журнале, а напечатано оно было якобы существующей компанией Pinecone Computer. Всё это не совсем реально, но реально достаточно. Машина работает. Руководство точно её документирует. Медведь (капибара из начала статьи) присутствовала почти при всём процессе сборки, как помогающий в отладке «резиновый утёнок».
Название собрано из двух частей: вымышленной компьютерной компании из фильма 1985 года «Электрические грёзы» и клички моей собаки Дейзи. Модель называется DAISY-1.
Творческий, авантюрный дух домашних компьютеров 1970-х и 80-х был неотделим от ограничений. 40 столбцов, пара цветов (если повезёт), несколько звуковых каналов и BASIC. Это были не изъяны, которые нужно преодолевать, а сама среда.
11 мая 2026 года мир всколыхнула новость: хакерская группировка Nitrogen выложила на своем сайте в даркнете образцы данных, похищенных у Foxconn — крупнейшего контрактного производителя электроники на планете. Чтобы осознать масштабы инцидента, достаточно сказать, что себестоимость товаров Apple и NVIDIA напрямую зависит от безопасности этого гиганта. И теперь, когда его инфраструктура дала трещину, мы разберем техническую сторону вопроса: что именно украдено, чем это грозит гигантам из Купертино и Санта-Клара и какие выводы из этого инцидента можем сделать мы.
У нас никогда не будет второго шанса на первое ощущение или как SSD M.2 умер быстрее остальных комплектующих.
Менее года назад я решил приобрести себе ПК для проведения тяжелых исследований и, раз уж так получилось, для игр 😂. Кроме того, на моем Маке архитектура ARM M1 и не все рабочее программное обеспечение его поддерживает. Поэтому сборка ПК под x86-64 была лишь вопросом времени. Не буду вдаваться в подробности всех комплектующих, но в качестве хранения данных по совету друга были закуплены два M.2 NVMe накопителя ARDOR GAMING на 1ТБ каждый: один под Винду, второй, логично, под Дебиан.
В минувшую субботу, когда я пытался запустить систему, последняя приказала долго жить и встретила меня черным экраном с мигающим курсором. Предположив, что на линуксе видео драйвер может жить своей жизнью, переключился в консольный режим (Ctrl+Alt+F6) и начал искать проблему. В итоге, после нескольких часов неудачных попыток восстановить работоспособность выяснилось, что 31% накопителя вышел из строя, в том числе были затронуты те сегменты, гда хранились системные данные. Что самое интересное, судя по "смарту", накопитель проработал всего 672 часа, что составляет 28 дней. Итого: новый диск и пол дня на переустановку и настройку новой системы(
Ежики плакали, кололись, но усиленно продолжали есть кактусы!
Так и у меня, не смотря на все сложности с настройкой пингвина, это все равно лучше чем Windows. На возможный вопрос: "чем же? ты только что потратил пол дня на переустановку системы" я отвечу слудующим: В указанные пол дня вошло и полное восстановление ОС на сломанном диске. Дебиан конечно умолял убить его и отправить на покой, но буквально за 2-3 команды и 15 минут времени (пока все скачалось) система восстановила "битые" данные и полностью вернулась в рабочее состояние.Конечно это не отменяет того факта, что треть диска (пока треть) не рабочая и в любой момент могут "отвалиться" и другие сектора, и работать так - это как сидеть на бомбе замедленного действия: никогда не знаешь когда рванет.
В общем, тут или "скупой платит дважды" или мне просто так "повезло", но второй аналогичный диск с виндой за год работы живой на 99% и даже и не думает умирать. В любом случае, пришлось в экстренном порядке ехать в ближайший компьютерный магазин и брать проверенного корейца за х2 цены.
Мораль? Данные храните на NAS или в облаках, а рабочая система - средство их обработки.
🧠 Обязательно поделись с теми, кому это может быть полезно: 💬 Телеграм | 💬 Max | 📝 Хабр | 💙 ВКонтакте
Тайваньская Asus представила портативную игровую консоль ROG Xbox Ally X20 в честь 20-летия своего суббренда Republic of Gamers. Новинка представляет собой специальную версию прошлогодней ROG Xbox Ally X, но с более широким OLED-дисплеем и очками дополненной реальности.
Привет, Хабр. Меня зовут Виталий Стародубцев. Я ведущий QA-инженер в СберЗдоровье — MedTech-компании №1 в России.
Написание и использование автотестов — базовая практика в разработке и продвинутая — в тестировании. Но подходы к их написанию и отладке зачастую вызывают боль у специалистов. Остаётся много проблемных мест: долгие ожидания при запуске и перезапуске, нестабильность сервисов, ошибки из‑за устаревших версий библиотек. В результате даже опытные инженеры тратят больше времени, чем могли бы.
Я с этим нередко сталкивался при анализе сторонних проектов и понял, что подобные ситуации довольно распространены. Поэтому в статье решил собрать несколько простых лайфхаков и практических советов, которые помогают быстрее писать, запускать и отлаживать автотесты: часть из них касается общей работы с кодом и IDE, а часть — специфики автоматизации.
Лет 10 назад я писал о том, что человечество находится внутри порога Технологической Сингулярности. За ним – состояние науки, в котором новые исследования пересматривают железобетонные аксиомы быстрее, чем мы успеваем моргать. Сегодня же, человечество преодолело этот порог. Новые исследования, определяющие природу сознания, биомаркеры сознания и суть человеческого «Я» кардинально меняют картину мира. И новое исследование, о котором пойдет речь, наглядный тому пример.
В Business Insider вышел материал о том, что вакансии, связанные с ИИ, стремительно распространяются по всем уровням корпоративных структур — от младших специалистов до топ-менеджмента. На фоне новой волны сокращений это подаётся как осторожный повод для оптимизма: старые профессии исчезают, но рынок одновременно создаёт новые.
ИИ меняет не только алгоритмы работы компаний. Он буквально формирует новые категории профессий.
От vibe coders и prompt engineers до AI-стратегов, forward-deployed engineers и даже философов, работающих рядом с техническими командами — компании по всему миру срочно перестраивают подход к найму сотрудников будущего.
Почти все новые роли требуют межфункциональной экспертизы: сочетания разработки ПО, инженерии данных, продуктового мышления и глубокого понимания конкретной отрасли.
Публичные данные по вакансиям показывают сразу два процесса:
— краткосрочный спрос на операционные роли для обслуживания ИИ;
— долгосрочную потребность в людях, способных проектировать, контролировать и масштабировать системы машинного обучения.
И это уже выглядит не как временный HR-тренд отдельных компаний, а как полноценная перестройка рынка труда.
По мере ускорения внедрения ИИ компании одновременно:
создают новые узкоспециализированные профессии;
переименовывают старые должности, добавляя AI-компетенции;
меняют подход к найму;
пересматривают уровни зарплат;
усиливают зависимость от контрактной и проектной занятости.
Правда, есть нюанс. Материал Business Insider в значительной степени основан на анализе вакансий и журналистских наблюдениях. Там почти нет детальных данных по стратегиям отдельных компаний и точной статистики по численности персонала.
4 июня представители крупных бизнесов обсудят, как ИИ меняет работу инженеров, требования к специалистам и экономику цифровых проектов в целом.
В предстоящий четверг AGIMA соберет в своем офисе на Петровке CTO, CIO, CPO, CEO и руководителей разработки из крупнейших компаний России. Митап будет посвящен нашей новой AI-реальности. В центре внимания — вопросы внедрения AI-инструментов в корпоративную разработку, оценки новых компетенций специалистов, найма в условиях широкого использования Codex, ChatGPT, Copilot и других ассистентов, а также влияния ИИ на управление цифровыми проектами.
Программа состоит из двух частей. В первой CTO AGIMA Андрей Непряхин представит системный подход к AI-автоматизации разработки: от выбора первого процесса и точки входа до выстраивания культуры использования искусственного интеллекта в команде. Участники разберут практики, которые уже показывают результат, а также подходы, которые создают новые риски — в том числе при хаотичной генерации кода без встроенного контроля качества.
Во второй части пройдет дискуссионная панель «От вайб-кодинга к P&L: как ИИ меняет разработку, наем и управление цифровыми проектами». Эксперты обсудят, где ИИ уже дает измеримый эффект, какие показатели важно отслеживать бизнесу, как меняется стоимость специалистов и какие ошибки компании чаще всего допускают при внедрении AI-решений.
«ИИ уже перестал быть экспериментом отдельных энтузиастов и стал частью повседневной работы IT-команд. Но вместе с ростом скорости появляется новый управленческий вызов: нужно понимать, где искусственный интеллект действительно усиливает процессы, а где только создает видимость эффективности. Для нас важно обсудить эту тему не на уровне общих ожиданий, а через практику: как оценивать AI-компетенции, как перестраивать наем, как считать экономический эффект и как не ускорить вместе с разработкой накопление технического долга», — комментирует Константин Мовчан, руководитель Outstaff-направления AGIMA.
