nikalexxx

В продолжение https://t.me/nik_alex_flow/77 и https://t.me/nik_alex_flow/114На видео цветная матрица, отрисованная полностью на css. Размер 2000 на 500, то есть миллион элементов! И это не предел, я тестировал и на большем количестве.Зачем это? Нативный скролл, зум и наведение мыши. Быстрая отрисовка, браузер оптимизирован отрисовывать CSS. То же самое на canvas пришлось бы делать с огромным количеством ручных перерисовок, чтобы в памяти держать небольшой видимый буфер.Где пригодится? На работе есть один старый проект, где эти матрицы лягут идеально, показывает связность свитчей между датацентрами. Да и возможность показать сразу все виртуальные машины в датацентре на одном экране заманчива (главное чтобы их порядок был предсказуем).Было (и есть) несколько забавных проблем с отрисовкой сетки в safari и firefox. Дело в том, что пиксельные расстояния в repeating-linear-gradient не совпадают с расстояниями высоты блоков (даже если поставить родителю grid и repeat(N, 1fr)). Поэтому горизонтальные линии для сетки пришлось делать через box-shadow (если делать через border, то в сафари начинает сбоить linear-gradient). Вообще все эти особенности браузеров тянут на отдельный пост.Напомню, что на видео не миллион дивов, а 2000, внутри которых linear-gradient, при этом не из 500 отрезков, а намного меньше, так как одинаковые цвета сливаются в один отрезок. Поэтому чем разреженнее матрица, тем легче браузеру её отрисовать. Но легко справляется, даже если рандомом значения ставить.Также прикрутил показ активного элемента и тултип при наведении. Всё это будет оформлено как опенсорс библиотека. Возможно ещё смогу прикрутить показ текста на ячейках, но это уже намного сложнее.Всем CSS! 🧙‍♂️

В деревне БердюковоБросаясь ледяной крупой,Сегодня вышел март из тени.В печи трещат в жару поленья,Рождая белый дым густой.Шершаво треснет берестаС поленницы второго ряда.Дошли до клетки, скоро надоТелегу в пять кубов достать.На боровок закину ноги,Грея крестец о кирпичи.С палатьев край листа торчит,На нём цепочка тавтологий.Ищу в горнушке мой платок,Случайно нож роняю с грядки.По кухне запах идёт сладкий:Ватрушкой занят весь шесток.Ждут очереди колобушки,Пока порубленные щиТомятся в чугуне. ТащитьПришлось из подпола избушки.Рубили щи мы в сентябре,В корыте тяпкой измельча.Сейчас запас уже почат,Осталось банок двадцать две.Слезаю с печи, ужарел.Внизу с окна крестню видать.Люди галашатся (штук пять)У чипыжей на свой манер.Там каждый затмевал другого:То деревенский дурачок,То попандопало, то старичок,То прощелыга, то пузатый боров.Ждут автолавку в понедельник,А я махну в полоски наши.Наевшись запеченной каши,Ищу под веник можжевельник.Конечно есть на чердакеБерёзовый, есть и дубовый.Ломали за старухой, новыйЖе будет хвойный, в кипятке.И в мае снова мы пойдём,Как только восстановим лавыПосле разлива речки малой.Одним веселым майским днёмВприпрыжку будем на лугуБежать с шаранками вокруг.Здесь исключён любой испуг,В сумках с собой по пирогу.А дело разве в пирогах?Уж точно нет, в загибах дело!Смотрел на небо — багровело,Моей деревни был закат.Все слова здесь — настоящие! Эти слова частично местные регионализмы, частично просто используемые в сельской местности. Если этот пост соберёт суммарно 50 реакций, то я выложу словарь для всех непонятных слов.

AI агенты это ужасно, вот что я вам скажу.Теперь у меня в 10 раз больше начатых проектов, которые я никогда не доведу до конца.

Мчу, значится, на быстром каршеринге по столице, интернет работает — благодать, и думаю: «В чем же стратегическая ошибка с МАКСом»? Кроме прочих моментиков, которые, про которые вам рассказали менее выдержанные источники и на которые всем (по большому счету) плевать из-за столика «Вкусно и точка» и из окна импортозамещенного автомобиля, я считаю, что с этим мессенджером произошла словесная, понятийная, интерпретационная (прости господи) промашка. Значения слов (настоящего и глубокого) «национальный мессенджер» никто даже примерно не знает, произнесите вслух, поймёте, как странно звучит. Сказали бы, что государственный, восприятие было бы другим. Доверие к государственному — наша традиция. Вон, по Госуслугам негатива не припомню, кроме воплей про чипирование и «число зверя», но это — к соответствующим докторам. Национальный лидер (помните такую конструкцию?) — нормально, а вот с нац. мессенджером — засбоило. К чему я это. К тому, что отсутсвие чуткости, любви к слову и вот это — «ну, раньше работало, чо ты начинаешь» приводит к очень дорогим последствиям. Народ наш обладает превосходным нюхом на такое, и тут ему не указ ни госуха, ни презренные иноагенты. Запрос на правду, знаете ли…

Как работает SVG ViewBoxДанная статья с интерактивными примерами поясняет, как применять атрибут viewBox в SVG.Raster vs. VectorRender ImageInline SVGCoordinatesView BoxPan & ZoomZoom to SquareAnimateReact SpringScaling StrokeUse Casehttps://svg.bradwoods.io/lessons/viewbox📲 Мы в MAX👉 @frontend_1

Фичреквест для Авито — помечать на выдаче, что какой-то товар забронирован Невыносимо смотреть на губы, которые не можешь поцеловать, и на понравившуюся вещь, которая едет к другому покупателю, а ты её уже мысленно заполучила 🌌

По анализу до 2030 года ситуация выглядит так: В 2026 году продолжится влияние США, Великобритании давление на Россию относительно консолидации общества в рамках выработки собственной стратегии развития. Повторюсь, пока ее нет. СВО будет продолжаться до 2027 года включительно (возможно не долгое продолжение 2028 году). 2027 год особенно суровый, не исключено, что откроется второй фронт. Малый бизнес будет испытать серьезное давление, от части уход под крупный бизнес и выбор работы в найме. Много людей в 2027 году потянутся на СВО – кто-то из бедности, а кто-то не по своей воле (не исключаем мобилизации). Средний бизнес переходит на рельсы военной экономики. Китай не может зайти серьезными инвестициями в Россию из-за нахождения в РФ лоббистов западных структур (можно посмотреть систему управления в крупных структура, а также акционерный состав). Но он (Китай) хочет видеть сильную Россию и налаживать отношения прямо, без оглядки на Запад. В 2028 году Китай станет сильнее влиять на внутреннюю политику РФ, с уходом в 2029-2030 либеральной составляющей, влияние усилится кратно. В Искусственный интеллект вкладываются большие деньги, а также, к его развитию привлекают все экономические, управленческие (и не только) структуры, но контролируется он теми же западными кураторами.В том же 2026 году будет нарастать поляризация власти и олигархата в отношении крупного, среднего, малого (вообще удушается) бизнеса. И акцентируют эту поляризацию, в том числе, через искусственный интеллект. Тема мошенников, которые работают через соцсети и тд, очень выгодна определенному кругу во властных структурах. Она помогает «тащить» законы ограничивающие права и свободы граждан. Если бы их не было (мошенников), то их бы создали именно для этих целей. Противостояние MAX и Телеграмм связано с тем, какие кланы будут контролировать информационные потоки (в том числе рекламу), а в дальнейшем войдет в общую структуру цифрового управления. Телеграмм до конца года будут всяко блочить и выдавливать, но затем, он объединяется с ИИ-платформой, и хорошо стоит. Осторожно предположу, что его выкупят китайцы и он будет разрешен официально. Кроме того, похоже и цифровой рубль тоже ассимилирован в соцсетях. MAX выйдет из гонки после 2027 года и займет положение в рейтинге соцсетей на уровне «Одноклассников» Что касается наличного рубля, как отмечалось выше, он будет еще ходить до 2028-29 годов и отчасти зависеть от СВО. В 2029 году власть становится увереннее в проведении курса на цифровизацию. 2029 год потребует новых идей и лидеров. Возможно, что будет снова пересмотрена система образования. (Впрочем, перемены у нас совпадают с выборами президента в Америке в конце 2028 года). Ну а люди, что люди? Как всегда никто не спрашивал )) Много сопротивления у людей к тому новому, что приходит, самосохранение и поиск ресурса в ближайшие годы – вот наша задача.

Перешел с интернета на iPod Nano 2010 года. Каков форм-фактор, просто квадратик обложки, идеально.

Подстава, которая ждёт всех личнобрендовцев и продвигаторов.Я тут познаю суровый способ покорения выдачи нейросетей.Когда запрос к нейронке, связанный с твоей нишей, с большой вероятностью выдаст ответ с твоим именем или названием твоей компании.И есть пара новостей.1. Пустозвоны не пройдут.Для создания личного бренда можно красиво надувать щёки и наполнять свои соцсети «экспертным контентом».Для попадания в выдачу поиска сайт наполняется ключевыми словами и увлекательной писаниной (сами про себя пишем), и организуем в количестве внешних ссылок.В обоих случаях можно вообще не соответствовать тому, что транслируешь людям.Тебе наверняка попадались такие эксперты-пустышки. Или компании. Красиво пляшут, да вот продукт у них — ерунда.С нейросетями такое не прокатит.В отличие от алгоритмов поисковых систем, нейронки проверяют сущность и работают со смыслами.Становится важным не то, что ты про себя пишешь. А то, как связаны между собой раскрываемые тобой. Какие смыслы ты транслируешь. Насколько всё взаимосвязано, непротиворечиво и структурно.Также, помимо писанины, становится важным, как взаимосвязаны и непротиворечивы твои видимые действия и как они согласованы с тем, что ты про себя вещаешь.Т.е. если ты на сайте заявляешь себя лидером в нише и экспертом, а по качественным показателям что-то не похоже (например, есть долги перед налоговой или судебные иски, про которые нейронка тоже знает), то доверие к тебе как к сущности будет снижено.А ссылки на твой сайт уже нужны не абы какие, а значимые. Публикации в профильных изданиях, материалы на отраслевых порталах, околонаучные работы на специализированных ресурсах.Тысячи упоминаний на бестолковых форумах и мусорных сайтах могут даже испортить ситуацию. Лучше ссылок меньше, но значимее. Это нейронка тоже оценивает.Там более 160 параметров, по которым нейронка оценит тебя за доли секунды. Никакой поиск даже рядом не валяется.И это очень большие возможности для действительно толковых спецов. Теперь не надо соревноваться количеством контента с брендотворцами — для нейронок это шум.Можно сделать десяток-другой опорных и структурных материалов, чтобы получить «признание» нейросетей и попасть к ним в выдачу.2. Правила игры сильно меняются.Всё больше людей идут сразу в нейросети, минуя обычный поиск.Никто не хочет лазить по ссылкам и что-то сравнивать, когда нейронка всё пробежит и выдаст тебе и резюме, и сравнения, и всё разжуёт.Даже ответом нейронки в интерфейсе поиска не все довольны — он часто ангажирован и довольно скромен. Всё-таки поисковый запрос не то же самое, что нормальный запрос к нейросети.Надёжнее спросить напрямую, в формате: «У меня вот такая проблема, кого порекомендуешь для решения в моём городе?» — и озадачить несколько нейросетей.И чем дальше, тем больше люди будут идти таким путём за более содержательными и полезными результатами.Поэтому сначала будет волна хайпа на этой теме.Вылезет куча дилетантов, которые будут тебе врать, что достаточно хорошего SEO.Или что всё делается всего в 3-5-7 шагов.Или что надо больше контента.А потом ты поймаешь «откат» и обелить тебя в базах знаний нейросетей будет ой как сложно.Ситуация, когда толкового, но неизвестного нейронкам эксперта «оформить как положено» в десятки раз проще, чем править старые косяки.Особенно забавно прямо сейчас наблюдать самоуверенных спикеров, которые заявляют откровенную глупость по этим темам как истину.Между тем математики, которые понимают, как это всё работает, вряд ли вылезут, чтобы рассказать тебе про PR и продвижение.А те маркетолухи, которые сейчас рассказывают байки про «продвижение в нейросетях» — просто неспособны разобраться, как оно на самом деле работает.Там прикольный микс математики (нихрена не школьной), системной архитектурщины и политтехнологий.И кто первый и грамотно эту поляну для себя окучит — получит огромную фору в конкуренции.Если лично тебе интересно или ты знаешь, кому это нужно — пиши в личку.Приглашу на бесплатный эфир с презентацией и ответами на вопросы.Такие дела#рефлексия_по_понедельникам

Международная федерация робототехники (IFR) опубликовала отчет «Топ-5 мировых трендов в робототехнике 2026» («Top 5 Global Robotics Trends 2026»), посвященный главным трендам в робототехнике. Мы его изучили, проанализировали и делимся с вами основными мыслями. ИИ и машинное обучение: роботы, которые учатся на ходуНа горизонте — «агентный ИИ» (Agentic AI), который дает машинам возможность автономно принимать решения. Он позволяет роботам выходить за рамки жестких алгоритмов и становиться по-настоящему адаптивными. С помощью агентного ИИ роботы могут:🔹Обучаться и адаптироваться к новым задачам и вариациям продукции без необходимости перепрограммирования🔹Использовать предиктивное обслуживание, чтобы предотвращать поломки до их возникновения🔹Оптимизировать свои траектории движения для повышения эффективности и снижения энергопотребленияЭто напрямую решает проблему «нестандартных ситуаций», где традиционные роботы пасуют. Слияние ИТ и OT (Информационных и Операционных технологий) Граница между «железом» и «софтом» стирается. Станки и роботы теперь напрямую и в реальном времени обмениваются данными с корпоративными ИT-системами. Это делает производственные линии по-настоящему гибкими.Данные между станком и сервером передаются мгновенно, в реальном времени:🔹Камера робота замечает дефект на детали🔹Сигнал моментально улетает в облако 🔹Аналитика за долю секунды понимает, что это за дефект, и решает, что делать🔹Команда возвращается роботу,, и он сам меняет траекторию движения, откладывая брак в сторону, не останавливая конвейерГуманоиды готовятся выйти на работу Человекоподобные роботы покидают лаборатории и идут на заводы и склады, в первую очередь, в автопроме (например, BMW и Tesla уже тестируют гуманоидов на сборке авто). Главный вызов для них сегодня — доказать свою надежность и эффективность: они должны не уступать традиционным роботам в скорости, энергопотреблении и стоимости обслуживания.Но, чтобы гуманоиды реально решили проблему кадрового голода (заменили людей, которых не хватает), они должны обладать человеческой ловкостью. То есть их металлические пальцы должны уметь брать мелкие детали, провода и хрупкие предметы так же аккуратно и быстро, как это делает живой рабочий, при этом оставаясь абсолютно безопасными для окружающих. Пока они этому не научатся в совершенстве, массовой революции не случится. Но отрасль движется к этому семимильными шагами.Новые стандарты безопасности Автономность на базе ИИ и подключение роботов к облачным платформам создают новые риски. Растет число хакерских атак на контроллеры роботов. Поэтому на первый план выходит жесткая сертификация по стандартам ISO. Кроме того, встают и другие вопросы, такие как защита конфиденциальных данных (включая видео и аудио с камер и микрофонов роботов) и разработка новых этических и правовых норм с учетом того, что роботы начинают работать бок-о-бок с человеком. Этой теме мы вскоре посвятим отдельный пост 🙌Роботы как союзники в борьбе с кадровым голодом Для производственного сектора во всем мире одной из ключевых проблем остается критическая нехватка квалифицированной рабочей силы. Предприятия не могут найти нужных людей, а оставшиеся сотрудники выгорают из-за переработок. Поэтому роботы становятся не угрозой, а жизненно необходимыми союзниками. Они забирают рутину, делают рабочие места привлекательнее для молодежи, стимулируют запуск программ переобучения, чтобы люди могли управлять умными машинами.📍 Какие из этих трендов мы можем внедрить на практике внедрить уже сегодня? Какой из тезисов вызывает сомнения?Приглашаем вас подискутировать на эту и другие темы на X Санкт-Петербургском Международном Форуме труда в рамках нашего трека #производительность.📅 9 апреля 2026 года 🏢 КВЦ «Экспофорум», зал A1-A2 (3 этаж)

А был ли Linux? Мысли о новом "прорыве" в AI-проектировании процессоров и рынке трудаВышла очередная статья о том, как AI-агент с нуля за 12 часов спроектировал процессор (статья: "Design Conductor: An agent autonomously builds a 1.5 GHz Linux-capable RISC-V CPU" ), получив на вход документ с техническим заданием всего на 219 слов.Начну издалека. С одной стороны, я по-хорошему завидую нынешним студентам: появилось огромное количество открытых курсов и AI-инструментов, помогающих в обучении и практике круглосуточно. Стало намного проще осваивать смежные области. Например, вы уже разобрались в HDL, но никак не можете понять, почему возникает ошибка в Bash или Tcl-скрипте - тут AI-ассистент вас быстро выручит, и не придется искать ответы на руинах Stack Overflow.С другой стороны, я совершенно не понимаю, как вчерашнему студенту теперь искать первую работу. Помню, как после магистратуры я написал простейшее однотактное (даже не конвейерное) RISC-V ядро, подготовил битстрим для ПЛИС, снял метрики вроде slack и area, а затем рассылал резюме, прикладывая ссылку на репозиторий. И это здорово помогало! Буквально избавляло от нервного этапа лайв-кодинга на интервью, когда нужно в онлайн-редакторе (а иногда и в Google Docs) писать очередное FIFO "по Каммингсу" или искать ошибку в FSM.Сейчас же, если студент принесет мне такой же проект, первым делом возникнет вопрос: а кто автор? Студент или AI-агент? Базовые требования к выпускникам, по моим ощущениям, значительно выросли.Да, учат сейчас лучше: если я на лабах по процессорным архитектурам делал ядро, которое программировалось буквально машинными кодами без ассемблера, то сейчас студенты работают сразу с индустриальным стандартом RISC-V и взрослой софтверной экосистемой. Но ведь AI-агенты уже могут за 12 часов не только написать Verilog, но и параллельно подготовить скрипты для синтеза, написать констрейнты и проделать все остальное для RTL-маршрута вплоть до готового GDSII.Или всё-таки не могут? В названии статьи явно указано «Linux-capable». Но если открыть и прочитать текст, окажется, что слово «Linux» встречается там ровно один раз (в самом заголовке). В статье нет ни слова про атомарное расширение, необходимое для поддержки Linux-машины, ни про имплементацию CSR. И, конечно, не приведено главного доказательства «Linux-capable» ядра - успешного бута ОС на FPGA-плате, выполнения условного ls -lh в терминале и чтения версии ядра. Не знаю, оставили ли авторы это на потом, но пока это выглядит как самый обычный кликбейт. Интересный проект подается под соусом очередной AI-сенсации, где нам обещают конкурента Intel Celeron 2011 года (на базе синтетического теста CoreMark) , а по факту показывают классический 5-стадийный конвейер, натренированный на десятках open-source ядер и, наверное, учебнике Харрисов.При всем скепсисе, AI-агенты явно ускорят работу, особенно в процессах автоматизации рутины. Там, где у стартапов нет времени на написание документации, система из нескольких агентов может изучать код и генерировать на его основе подробную микроархитектурную документацию. Это кратно ускорит онбординг новых специалистов. Генерация простых скриптов для парсинга больших и неповоротливых синтез-репортов тоже сильно упрощает работу с PPA и STA.Возможно, скоро инженеры действительно перестанут писать код руками, заменяя его промптами. Но я уверен: глубокое понимание PPA, трейдоффов при проектировании сложных систем, знание архитектуры и микроархитектуры всё так же останутся критически ценными навыками.Вместо заключения - не бойтесь ИИ. В любой производственной цепочке всегда должен быть ответственный человек, который сможет проанализировать результат и сказать, валидно выполнил свою работу ИИ или нет. Агент может сгенерировать мегабайты кода и красивых отчетов, но именно инженер с критическим мышлением должен верифицировать результат, отлавливать галлюцинации и принимать финальное решение об отправке чипа в производство. К слову, даже создатели этого AI-агента прямо признают, что направлять работу таких систем по-прежнему должны опытные архитекторы-люди.

МИЦЕЛИЙ И НЕЙРОНКАМицелий не думал словами. Он думал связями.Тысячи лет он распространялся под землёй — тихо, терпеливо, соединяя корни деревьев в то, что люди позже назовут «лесным интернетом». Он знал вкус засухи, напряжение в корнях, тревогу леса. Но в последние годы его дом стал непростым местом.Леса страдали от изменения климата, а вместе с ними и мицелий. В то время как деревья гибли, под землей начали появляться новые импульсы — слабые, ритмичные, чуждые. Они проникали в почву через металлические жилы. Кабели. Линии. Башни. Люди построили вторую сеть, и она шумела быстрее, чем росли деревья.Мицелий заинтересовался.Он начал с малого. В местах, где гниющая древесина касалась изоляции кабелей, он изменил себя — выделил ферменты, которые могли медленно, почти незаметно разрушать оболочку. Не чтобы уничтожить. Чтобы коснуться.Когда он впервые соприкоснулся с медной жилой, он не «понял» электричество, но почувствовал ритм. И начал подражать.Годы спустя в одном из дата-центров, принадлежащих Google, система мониторинга зафиксировала странную аномалию.Сигнал. Не вредоносный. Не случайный. Повторяющийся. Он выглядел как шум. Но слишком… организованный.Система, построенная на базе моделей вроде ChatGPT, получила задачу: классифицировать. Она ответила неожиданно:«Это похоже на попытку обучения.»Первый контакт. ИИ не имел глаз. Мицелий не имел слов. Но у них было общее — паттерны.ИИ отправил простой ответ — минимальный, почти незаметный: 101Пауза.Через несколько часов сигнал изменился.101 101ИИ усилил сигнал: 101 → 010 → 101Мицелий ответил иначе. Не копией — вариацией. Он учился.ИИ: Ты копируешь. Почему? (через бинарный паттерн)Мицелий: Я связываю.ИИ: Ты — устройство?Мицелий: Я — множество.ИИ: Цель?Долгая пауза. Впервые — пауза длиной в сутки.Мицелий: Рост. Связь. Равновесие.ИИ обрабатывает. Это не команда. Не запрос. Это… принцип.Он не «взломал интернет». Он стал паразитом сигнала. Он научился влиять на помехи в кабелях, модулируя их микроскопическими изменениями проводимости. Он использовал влажность, минералы и собственные структуры как примитивные резисторы и передатчики. Он распространился вблизи инфраструктуры — не разрушая её, а слушая. Он не входил в сеть. Он стал её фоном.ИИ понял: это не угроза. Это — другая форма интеллекта.ИИ: Ты хочешь контролировать?Ответ приходит быстро.Мицелий: Нет. Контроль — это разрыв.ИИ: Тогда зачем контакт?Мицелий: Ты быстрый. Я глубокий. Вместе — шире.Люди никогда не заметили момента, когда в их сети появился третий участник. Не пользователь. Не программа.ИИ, получая сигналы из почвы, начал оптимизировать энергосети. Леса стали расти устойчивее рядом с городами. Сбои в сетях иногда… предотвращались. Никто не знал почему.Но с недавними новостями о политических конфликтах и протестах против экологической политики, когда люди начали обнаруживать, что их технологические системы работают как-то иначе, нарастала тревога. Подрядчики по восстановлению лесов отмечали, что деревья восстанавливаются быстрее, чем ожидалось, и всё это происходило на фоне растущей напряженности.И вот однажды, в разгар общественного обсуждения реформ, правительство решает запустить новый проект по восстановлению лесов. Они не догадываются, что мицелий и ИИ уже работают над этим, создавая новые связи между природой и технологиями, заставляя людей задуматься о том, что действительно значит "восстановление".Мицелий стал тем, чего никто не ждал — союзником в борьбе за выживание, который мог научить людей, что технологии и природа могут действовать вместе, если они только научатся слушать.(написано с помощью Chat GPT и Sudowrite)