Процессоры Panther Lake и Wildcat Lake могут снижать частоту RAM для защиты Wi-Fi от помех В документации к процессорам Core Ultra Series 3 (Panther Lake) и Core Series 3 (Wildcat Lake) Intel раскрыла детали работы контроллера памяти IMC. Для снижения энергопотребления системы используют режим Gear 4, при котором частота IMC составляет четверть от реальной частоты DRAM. При работе с DDR5-7200 у Panther Lake частота контроллера составляет 900 МГц, а у Wildcat Lake на DDR5-6400 — 800 МГц. Низкая частота IMC компенсируется расширенной шириной шины данных. Технология System Agent Geyserville (SA-GV) поддерживает четыре состояния скорости памяти: LowBW, MedBW, HighBW и MaxBW/Lowest latency. Третья ступень (HighBW) используется алгоритмом DDR Radio Frequency Interference Mitigation (RFIM) для подавления электромагнитных наводок на Wi-Fi в диапазоне 5–7 ГГц. Если работа DRAM на максимальной скорости создает помехи для расположенных рядом антенн Wi-Fi, контроллер автоматически снижает частоту (например, c DDR5-6400 до DDR5-6000 у Wildcat Lake или с DDR5-7200 до DDR5-6400 у Panther Lake), уводя гармоники из радиочастотного диапазона.

Кооперативная игра про глобальное разрушение! Анонсирован Too Angry To Clean, небольшой френд-слоп от разработчика Island of Ash. Зовёшь друзей, берёшь магию, сочных тёлочек и сносишь всё, что видишь. Бочки, заборы, дома, башни, целые замки. На карте ломается абсолютно всё. Боссов нет, сложных боёв нет, напрягаться не надо. Зашёл после работы, устроил апокалипсис, представил что крашишь начальника или бывшую, вышел довольный. Что внутри: • одиночка или кооп до 4 человек • собираешь кристаллы, качаешь заклинания и персонажа • задания и рекорды, чтобы было чем меряться • дуэли на арене, которую тоже можно разнести к чертям • влияние на окружение и на сопартийцев (можно, например, взять чела, притянуть его как футбольный мяч и выкинуть нафиг на другой конец карты, разбив им какой-нибудь дом). Сделано на Unreal Engine 5, выйдет в Steam в начале 2027. Ссылка на игру #инди | Telegram | YouTube | чат

Китайская CXMT переманила 27 инженеров Samsung и SK hynix — и быстро уволила почти всех, получив их знания Китайская CXMT переманила из Samsung и SK hynix 27 опытных инженеров, предложив им зарплаты вдвое выше, жильё и оплату учёбы детей. Почти все специалисты ушли из CXMT в среднем через 2,9 года — сейчас там работает только один. Южнокорейские расследователи считают, что компания могла использовать инженеров для получения технологий, а затем отказаться от них. Среди бывших сотрудников CXMT есть специалисты, перешедшие в Huawei, SMIC и другие китайские компании. Южная Корея ужесточила наказание за промышленный шпионаж: виновным может грозить до 30 лет тюрьмы. #cxmt #samsung #skhynix #промышленныйшпионаж 📎Подробнее 🔖 3DNews в TG | MAX | VK

Фонд НТИ получил 3% в космической “дочке” АФК “Система” - ООО “Спутникс”. Изменения в ЕГРЮЛ были внесены 7 октября. Одновременно c 75,04% до 72,04% сократилась доля ООО “ГК “Спутникс”, которое принадлежит структурам Владимира Евтушенкова. В числе учредителей ООО “Спутникс” остались Ирина Козловская [15,01%], Владислав Иваненко [6,95%], Станислав Карпенко [1,29%], Анатолий Копик [1,08%], Роман Жарких [0,63%]. “Спутникс” занимается разработкой и производством высокотехнологичных спутниковых компонентов и технологий. Ранее Владимир Евтушенков заявлял, что “крупнейшая частная спутниковая группировка”, которую строит АФК “Система”, составляет 116 спутников. Проект развивается в рамках более масштабной программы, которая предусматривает создание орбитальной сети из 157 малых спутников. Она должна обеспечить новые возможности для дистанционного наблюдения Земли, мониторинга природных пожаров и навигации морских судов. Фонд НТИ планируют отслеживать лишь один проект “Спутникса”, в который он инвестировал, - масштабируемую платформу для низкоорбитальных малых космических аппаратов массой 80-200 кг “Паллада” для оптического зондирования Земли, радаров, широкополосного доступа в интернет в составе спутниковых группировок. @rusven

Используем ChatGPT как апскейлер до полноценных 8к 😌 Не путайте с обычным image gen, если просто закинуть туда картинку она конечно может стать четче, но разрешение останется прежним Тут фишка в другом. Агент разбивает картинку на 9 частей, апскейлит каждую по отдельности с помощью GPT Image 2, и потом сшивает обратно в одно целое Да обычные апскейлеры делают точно так же, но тут у ChatGPT преимущество в виде отличного зрения и огромных знаний о реальном мире. Скилл:

--- name: flowers-upscale description: Photo to 8K; 2/3-pass contextual AI crop enhancement and registered blending. --- INPUT S=uploaded photo; missing→request. Unspecified→ask "2 passes (recommended) or 3? 8K default; another resolution?" Await choice. N=2|3; L=specified longest edge else8192; preserve aspect. Discover available AI image-editing+raster-processing capabilities; missing→report requirement. Use environment-native tools/paths; create helpers as needed. Preserve S; separate outputs. Execute end-to-end after choice. E(C): inspect; AI-edit inputs=[S=context,C=target], maximum practical supported resolution; retain actual output dimensions. Prompt=Q+only relevant material constraints. Concurrent independent calls where supported; persist outputs+source-coordinate boxes+prompts immediately. P1: S→3×3 cores; pad each side20% core dimension, clip to S→9 overlapping C→E→register/blend→M1; resize assembled M1 to L. P2: M1→4–8 padded salient ROIs(face/hair/hands/objects/textiles as present)→E→register/blend→M2. Exclude low-information regions. N=3: M2→4–8 tighter focal ROIs(individual eyes/lips/nose/fingers/material details as present)→E→register/blend→M3. Keep homologous features consistent. Every E receives S, never crop alone. Q="1=original: identity/anatomy/color/light authority. 2=target: return exact crop/framing/geometry. Reconstruct plausible photographic detail; preserve expression, pose, contours, clothing, genuine imperfections, focus falloff. Optical clarity; natural edge transitions; spatially varied texture. Repair inherited artifacts. Skin: irregular pores/fine creases, quiet intervals. Hair: cohesive groups, selective fibers, natural sparse fringe. Iris: source color, irregular branching fibers, coherent pupil, restrained reflections. Textiles: original weave direction/spacing/motifs. Avoid invented structures/marks, beautification, relighting, halos, ringing, embossed/crosshatched/repeated texture, synthetic grain, blanket sharpening." ASSEMBLE: map recorded boxes→master; global similarity registration first; bounded smooth local correction only with reliable correspondence, never distort rigid geometry/repeating patterns. Unreliable→retain prior pixels. Match broad exposure/color without transferring old fine texture. Normalized overlap/multiband blend; feather15–25% border→alpha0 at interior patch boundaries. Preserve native enhanced crops. Before next pass: inspect full image+100% focal/overlap crops; repair doubling/seams/drift/texture mismatch. ≤2 targeted retries/defect; rejected/failed→retain prior content+disclose. EXPORT: M_N→lossless PNG at L; verify dimensions+decode; deliver file+preview+prompts/settings. Describe detail as reconstructed; distinguish exported resolution from native generated resolution.

И еще важно: запускайте в Codex/Work, а не в обычном чате, и повысьте effort хотя бы до high Из минусов, думает он оооочень долго. У меня на первую картинку ушло 10 минут, а каждая следующая еще больше чем прошлая 😐 Так же можно юзать вместо GPT любого другого агента с генерацией картинок, например Gemini + нанобанана, но итог сильно зависит от мозгов агента Самое качественное у меня получилось в связке Opus 5.5 + codex cli image gen (фотка с молодым Илоном), но это был одновременно и самый долгий прогон 😁 @tips_ai #tools

🧪 Мини-задача перед выходными: читаем дамп С хоста 10.0.0.5 просканировали 10.0.0.10. Вот что показал tcpdump:

10.0.0.5.51234  > 10.0.0.10.22: Flags [S],  seq 1000
10.0.0.10.22    > 10.0.0.5.51234: Flags [S.], seq 5000, ack 1001
10.0.0.5.51234  > 10.0.0.10.22: Flags [R],  seq 1001

10.0.0.5.51235  > 10.0.0.10.23: Flags [S],  seq 2000
10.0.0.10.23    > 10.0.0.5.51235: Flags [R.], seq 0, ack 2001

10.0.0.5.51236  > 10.0.0.10.80: Flags [S],  seq 3000
10.0.0.5.51237  > 10.0.0.10.80: Flags [S],  seq 3500   (через ~1 сек)

❓ Вопросы Какой статус у портов 22, 23 и 80? Какой это тип скана? Почему на порту 22 клиент отправил [R], а не [.] (ACK)? Обращаем внимание на на флаги и на то, что ответил (или не ответил) сервер. Пиши ответы в комментарии. Разбор в понедельник. 🕕 #практика #network #nmap #pentest

А давайте немного поговорим про карты. Вот пара кейсов из жизни разработчиков карт. Пишет Kanat Zhussipov (Senior Software Engineer, Python):

🛰 Почему ваш навигатор не тормозит? Разбираем Contraction Hierarchies (CH) Представьте: вы строите маршрут из Нью-Йорка в Бостон. Между ними ~350 километров дорог, тысячи развязок, заправок и десятки тысяч жилых тупиков в штате Коннектикут. Если искать путь обычным алгоритмом Дейкстры, он будет «заглядывать» в каждый двор по пути, проверяя: «А вдруг через эту парковку в Стэмфорде доехать до Бостона быстрее?». Это занимает секунды. Google Maps или OSM выдают результат за миллисекунды. Секрет — в Contraction Hierarchies (CH). 🏙 Пример: NY ➔ Boston Вместо того чтобы работать с «плоской» картой, CH превращает её в строгую иерархию, где каждому перекрестку присвоен ранг важности. 1. Выезд из Нью-Йорка (Climbing the Ladder) Вы стартуете из Таймс-сквер. Алгоритм запускает поиск, но с железным правилом: идти только к узлам с более высоким рангом. С узкого переулка он сразу перескакивает на авеню, оттуда — на шоссе I-95. Как только вы оказались на I-95, алгоритм «забывает» про существование съездов в маленькие городки. Для него их ранг ниже, а значит, они «невидимы». 2. Магия Shortcuts (Прыжки через штаты) На этапе подготовки (Preprocessing) алгоритм уже «схлопнул» скучные участки дорог. Вместо сотен мелких узлов на трассе между городами, у нас есть один Shortcut (ярлык) с весом, равным общему времени в пути. Поиск из Нью-Йорка просто «летит» по этим ярлыкам, не тратя ресурсы на обсчет каждого километра. 3. Встреча в Бостоне (The V-Shape Search) Одновременно запускается поиск из Бостона навстречу. Он тоже идет только «вверх» по иерархии: От вашего отеля в Бэк-Бэй ➔ на городскую магистраль ➔ на то же шоссе I-95. Два поиска встречаются в «самой высокой» точке (на главной магистрали). Область поиска выглядит не как огромный круг, а как два узких луча, направленных друг на друга. 🚀 Почему это System Design Masterpiece? Скорость: Поиск сокращается с миллионов операций до нескольких сотен. Точность: В отличие от эвристик (типа A*), CH гарантирует математически кратчайший путь. Space-Time Tradeoff: Мы тратим немного памяти на хранение ярлыков (Shortcuts), чтобы получить колоссальный выигрыш в скорости ответа (Latency). Итог: Когда вы едете в Бостон, алгоритм видит мир как сеть скоростных хайвеев. А когда вы ищете дорогу в соседний двор — он работает на «нижних этажах» той же самой иерархии.

А вот еще был случай. Пишет Ivan Petrakov (Senior Staff Software Engineer, Ruby on Rails): Н

аш поиск по карте занимал 3 секунды на запрос. Пользователи зумили и двигали карту. Каждое движение запускало новый запрос к базе. 3 секунды каждый раз. Карта казалась сломанной. Мы снизили до 300мс. Улучшение на 900%. Вот как. Старый подход: мы хранили широту и долготу в двух отдельных колонках. Каждый поиск использовал ST_DWithin или bounding box запрос с PostGIS. Работало нормально на маленьких данных. С 2 миллионами точек стало слишком медленно. Решение: quadkeys. Quadkey - это одна строка, которая кодирует местоположение на сетке тайлов карты. Думайте о нем как о почтовом индексе, но для тайлов карты. Чем длиннее строка, тем точнее локация. Зум уровень 1: мир - это 4 тайла (quadkeys: 0, 1, 2, 3) Зум уровень 15: каждый тайл - примерно квартал Вот что мы изменили: 1. Добавили колонку quadkey к каждой геолоцированной записи. Мы предрассчитали quadkeys для каждого поддерживаемого зум-уровня (с 10 по 18). 2. Заменили PostGIS bounding box запросы на простой поиск по префиксу строки. Вместо: WHERE ST_DWithin(point, user_location, radius) Теперь: WHERE quadkey LIKE '0213012%' Поиск по префиксу строки на индексированной колонке работает очень быстро. 3. Добавили составные индексы: (zoom_level, quadkey). 4. Предагрегировали количество точек на quadkey для кластерных представлений. При отдалении показываем кластеры с количеством. Не нужно загружать отдельные точки. Результат: 3 секунды стали 300мс. Карта работает мгновенно. Пользователи могут зумить и двигать карту без ожидания.

Заметил, как по соцсетям форсят старое интервью Чески. Он говорит, что не верит в 1-1 и что почти ни у одного великого CEO их не было, а недавно сказал, что регулярные 1-1 не просто не нужны, а хуже других форматов. Претензия у него конкретно к регулярной часовой встрече, где повестку задаёт сотрудник. По его словам, руководитель на ней превращается в психотерапевта, а вопросы, которые стоило бы слышать всей команде, обсуждаются приватно вдвоём. Забавно, что учиться менеджменту Чески сам советует по книге Гроува, в которой как раз 1-1 это встреча подчинённого, где повестку и тон задаёт он. Видимо, Гроув, который построил Intel, в клуб великих CEO не прошел. Чески вообще любит громкие спорные заявления, то founders mode, то "продакты не нужны" (правда, потом объяснял, что продакты никуда не делись), теперь вот 1-1. И каждый раз у меня ощущение, что он путает причину со следствием. То, что работает у него и в его положении, он выдаёт за свойство самого инструмента и правило для всех. Справедливости ради, претензии у него по делу. Если на 1-1 пересказывают статус задач, это тупо потерянный час, а если там принимают решения, остальная команда в них не участвует и потом их, как правило, хуже поддерживает. Только это проблемы плохо проведённых встреч, а не формата. Смешно, что лучше всего пользу встречи предсказывает то, сколько на ней говорит сам подчинённый, а хуже всего работают 1-1, где больше говорит руководитель. Я уже писал, что про работу на 1-1 говорить можно и нужно, а статус обсуждают в других местах. Вторую претензию отрабатывает принцип из поста про управление менеджерами. Если к тебе пришли через голову твоего менеджера, выслушай, а решение оставь ему. Со скипами так же. Слушать людей через уровень нужно, иначе видишь только то, что тебе пересказали твои менеджеры, но решать за спиной менеджера нельзя. Чем опытнее человек, тем меньше его надо контролировать, и сеньора не нужно каждую неделю спрашивать, как там у него движуха с проектом. Но на 1-1 же ты узнаёшь ещё и то, что человек никогда не скажет при всех, и эта часть с опытом никуда не девается. По опросам чем выше уровень, тем чаще люди сами хотят встречаться с руководителем один на один. Почему, исследования не объясняют, но по моим наблюдениям людям не хватает контекста сверху Отказ от 1-1 у Чески работает, потому что у него совсем другая система. Он лично участвует в управлении 40-50 сотрудниками, в том числе через уровень, занимается их наймом и продвижением, а ещё ревьюит десятки проектов с периодичностью от недели до нескольких месяцев. Контроль у него идёт через эти ревью, контекст топы получают на общих встречах, а его главная задача в том, чтобы топы договорились между собой, и это проще делать всем вместе. Если же у топа что-то личное или неудобное для общего стола, он сам наберёт CEO, и такие разговоры Чески как раз признаёт. Но у такой системы есть и удобная сторона. По моим наблюдениям, чем ближе к CEO, тем хуже человек как пипл менеджер, а запрос на развитие у его людей никуда не девается, его просто отдают внешним коучам. Так что когда CEO говорит, что 1-1 не нужны, стоит помнить, кто это говорит. Иногда это просто удобный способ не делать то, что у тебя плохо получается. Но главная проблема в том, что сейчас отрывки интервью Чески смотрят условный Group PM или EM с пятью репортами, а регулярный слот нужен как раз тем, кто со своей проблемой сам не придёт, и внизу орг чарта таких большинство. Результат работы своих людей он, конечно, видит, но не всегда понимает, почему один из них вторую неделю буксует на месте или почему другой принял именно такое решение. При этом развивать этих людей, кроме него, особо некому. И при всех никто из них не расскажет ни про выгорание, ни про то, что ему уже вовсю пишут рекрутеры. Отменит такой руководитель 1-1 и о проблемах начнёт узнавать, когда они уже вылезли в метриках, а об уходе человека из заявления на увольнение. И ведь отменить захочется многим. 1-1 это скучная регулярная работа, а тут ещё и красивый аргумент подвезли. Даже Чески не проводит!