Программирование

Одним из важных элементов автоматизации являются программируемые логические контроллеры (ПЛК), и среди них особое место занимает PLC B&R. Программирование ПЛК B&R – это процесс создания логики управления оборудованием с помощью специализированного программного обеспечения. Однако, как и в любом программировании, ошибки – неизбежная часть работы, а потому нужна отладка. Для PLC B&R существует несколько удобных инструментов и методов, которые значительно упрощают этот процесс. Полезно знать о техниках поиска ошибок и инструментах отладки, которые помогут сделать работу контроллера надежной и эффективной. Работа с Automation Studio Automation Studio от B&R – мощный инструмент, который позволяет не только писать код, но и тестировать его в режиме реального времени. В среде можно запускать программу пошагово, наблюдать за значениями переменных, ставить точки остановок и отслеживать логи выполнения. Такой подход помогает быстро понять, где именно возникает ошибка или

Команда PyTorch из Meta, ответственная за фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом PyTorch, представила Monarch — набор готовых кусков программ распределённого программирования. Оные облегчают работу кодеров. Monarch, анонсированный несколько дней назад xrust, представляет собой фреймворк, основанный на масштабируемом обмене сообщениями между акторами. Он позволяет пользователям программировать распределённые системы так же, как программируется отдельная машина. Это избавляет от сложностей распределённых вычислений. Monarch организует процессы, акторы и хосты в масштабируемый многомерный массив, или сетку, которой можно управлять напрямую. Пользователи могут работать с целыми сетками или их фрагментами с помощью простых API. При этом Monarch автоматически выполняет распределение и векторизацию. По словам специалистов PyTorch, разработчики могут писать код так, как будто ничего не происходит. Но когда что-то выходит из строя, Monarch быстро останавливает всю программу.

Algol 68 уже фигурировал в новостях – писали о новом интерфейсе GCC. Разработчики отложили объединение поддержки Algol 68 в GCC для этого редко упоминаемого старинного языка программирования. Однако, над поддержкой программисты работают. Хосе Э. Маркези из Oracle — тот, кто возглавляет работу по внедрению интерфейса языка программирования Algol 68 в коллекцию компиляторов GNU, пишет xrust. На прошлых выходных были выпущены патчи v2 для этого интерфейса. Новые патчи добавили все недостающие основные языковые конструкции, за исключением параллельных предложений. Новый код также завершил работу над поддержкой стандартного прелюда и добавил прелюдию POSIX. Кроме того, с момента публикации этих патчей в январе было исправлено множество ошибок и добавлены улучшения. Несколько дней назад были выпущены патчи v3, основанные на последнем состоянии GCC Git, реорганизованные, объединенные некоторые параметры командной строки и другие улучшения. Кроме того, вышла серия патчей v4, включающая

Python не случайно стал языком общения в области искусственного интеллекта. Его доминирование в этой области обусловлено не невероятной производительностью или передовыми функциями, а тем, что он предлагает кратчайший путь от идеи до работающего кода. Python – это доступный язык общего назначения, который «все знают», пишет xrust. Возможно, он не первый язык программирования, но часто – второй. Неудивительно, что популярность Python резко возросла вместе с развитием ИИ. Python снижает планку для экспериментов, что критически важно в быстро развивающейся области ИИ. Но Python не монополизировал рынок приложений ИИ, и не должен этого делать, утверждают программисты. Если вы уже используете Python для создания агентов, было бы трудно оправдать переход на Java, который обладает некоторыми преимуществами. Среди главных – типобезопасность. Но если вы уже разрабатываете на Java, использование чего-то вроде фреймворка агентов Embabel на основе Java будет очевидным решением. Это еще одно

Язык «Pipe» рекламируется компанией TopLineSoft Systems. Оная представила новую книгу под названием «Универсальный язык визуального программирования Pipe». Буклет решает существующие проблемы разработки программного обеспечения, предлагая инновационный язык визуального программирования. Книга представляет собой исчерпывающее руководство по пониманию и использованию языка Pipe, позволяя пользователям быть в авангарде технологий визуального программирования, сообщили xrust. Разработка программного обеспечения традиционно опиралась на текстовое кодирование, метод, который многим может быть сложным в освоении и использовании. Визуальное программирование предлагает более доступную альтернативу, но предыдущие попытки не смогли сравниться с мощью и гибкостью текстовых языков. Pipe преодолевает это ограничение, обеспечивая уровень сложности, сопоставимый с современными текстовыми языками программирования. Pipe выделяется как сильный кандидат на то, чтобы бросить вызов и переосмыслить

Библиотеки jаvascript, противостоящие хакерам, предложил поставщик решений по безопасности Chainguard. Заявлено, что новинка представляет собой набор надежных сборок тысяч распространенных зависимостей jаvascript, устойчивых к вредоносным программам. Библиотеки, собранные из исходного кода на базе инфраструктуры SLSA L2, были представлены xrust 25 сентября. Chainguard Libraries for jаvascript, безопасно собирая каждую библиотеку и её зависимости из исходного кода, даёт специалистам по безопасности и разработчикам уверенность в том, что вредоносное ПО не было внедрено во время сборки или распространения библиотек в экосистеме jаvascript. Компания заявила, что обеспечивает защиту одного из самых критически важных и уязвимых звеньев цепочки поставок программного обеспечения: языковых зависимостей, которые разработчики используют для создания и развертывания приложений. Chainguard заявила, что риск в экосистеме jаvascript не является теоретическим; в сентябре пакеты, используемые

Американский стартап Anthropic в понедельник объявил о запуске своей новой модели генеративного искусственного интеллекта Claude Sonnet 4.5. Она позиционируется лучшей в мире для компьютерного программирования. Anthropic был создан в начале 2021 года бывшими сотрудниками OpenAI, которые посчитали, что их работодатель во главе с генеральным директором Сэмом Альтманом не прилагает достаточных усилий для контроля и предотвращения потенциально вредных последствий своих моделей, пишет xrust. При поддержке Amazon компания быстро присоединилась к основным игрокам в области генеративного ИИ, которые начали бешеную гонку после появления ChatGPT от OpenAI в ноябре 2022 года, выпуская новые модели с постоянно расширяющимися возможностями. Несмотря на то, что Anthropic уступает OpenAI по числу пользователей и узнаваемости, в течение нескольких месяцев он считался лидером в области генеративного ИИ для компьютерного кодирования. Однако новейший помощник OpenAI, GPT-5, запущенный в начале августа,

Команда Angular, работающая в Google, представила Web Codegen Scorer — инструмент для оценки качества веб-кода, сгенерированного LLM (большими языковыми моделями). Представленный 16 сентября инструмент Web Codegen Scorer фокусируется на генерации веб-кода и комплексной оценке качества, пишет xrust. Отмечается, что этот инструмент помог команде Angular создать точно настроенные подсказки, которые оптимизируют LLM-программы для фреймворка. Инструмент также помогает команде лучше интегрировать функции и синтаксис приложения по мере развития фреймворка. Web Codegen Scorer можно использовать для принятия обоснованных решений относительно кода, сгенерированного ИИ. Разработчики, например, могут итерировать системные подсказки, чтобы найти наиболее эффективные инструкции для проекта, сравнивать качество кода, созданного разными моделями, и отслеживать качество сгенерированного кода по мере развития моделей и агентов. Новинка отличается от других бенчмарков кода тем, что она фокусируется на

В современной бизнес-среде данные – это актив, а их разрозненность – прямой путь к операционным убыткам. Менеджеры работают в двух параллельных вселенных: финансовая и клиентская информация хранится в 1С, а история коммуникаций – в логах телефонной станции. Это создает информационный вакуум, замедляет реакцию на запросы клиентов и усложняет контроль. Решением этой проблемы является бесшовная интеграция учетной системы и IP-телефонии, которая превращает два отдельных инструмента в единый мощный центр управления клиентскими взаимодействиями. Что дает интеграция 1С и IP-телефонии Объединение систем – это не просто техническое удобство, а качественный скачок в операционной эффективности. При входящем звонке от известного клиента на экране менеджера мгновенно всплывает его карточка из 1С еще до того, как сотрудник поднимет трубку. Это позволяет сразу обращаться к клиенту по имени и видеть всю историю его заказов, платежей и предыдущих обращений. Вся коммуникация, включая пропущенные

Python 3.14-rc3 вышел в качестве финального тестового предварительного просмотра. В следующем месяце состоится релиз Python 3.14. Python 3.14 готовится к своему официальному релизу 7 октября, пишет xrust. Python 3.14 принесет множество изменений. Среди значимых: официальную поддержку свободно-поточного Python; несколько интерпретаторов в стандартной библиотеке; модуль сжатия Zstd; отложенную оценку аннотаций; внешний отладчик с нулевыми издержками для CPython; улучшенный API C для настройки Python; улучшенные сообщения об ошибках; новый опциональный интерпретатор; новый интерфейс командной строкой для проверки запущенных процессов Python с помощью асинхронных задач. Новый Питон станет очень полезным обновлением функций. Тестировщики, сравнивая новинку с Python 3.14 и 3.13 с учетом выпусков Fedora Linux, обращают внимание также на улучшение производительности.

LLM, такие как GPT и PaLM, меняют методы работы и взаимодействия, обеспечивая работу всего: от помощников-программистов до универсальных чат-ботов. Однако, запуск этих невероятно мощных моделей обходится очень дорого, зачастую в 10 раз дороже, чем традиционный поиск по ключевым словам. Скрытый пожиратель памяти: кэш KV LLM имеет в основе модель Transformer, которая генерирует текст по одному слову за раз, пишет xrust. Для эффективной работы необходимо запоминать «контекст» предыдущих токенов. Эта память хранится в так называемом кэше «ключ-значение» (KV). Можно представить его как кратковременную память LLM для разговора. Проблема в том, что этот кэш KV огромен, и его размер динамически увеличивается и уменьшается для каждого запроса. Существующие системы сталкиваются с этой проблемой, поскольку обычно хранят кэш KV в одном непрерывном блоке памяти. Такой подход приводит к двум серьёзным проблемам. Первая - Фрагментация памяти: Внутренняя фрагментация. Системы заранее выделяют

Язык программирования Perl снова набирает обороты. Аналитики считают, что возрождение может быть связано с устранением путаницы. Ведь теперь Perl 5 рассматривается как «настоящий» Perl. Его десятилетиями путали с Perl 6. Язык программирования Perl, некогда популярный язык программирования xrust, появившийся в 1987 году, вновь поднялся в индексе популярности языков Tiobe. В этом месяце он занял 10-е место. Годом ранее он занимал 27-е. Были времена, когда он был третьим. В бюллетене, сопровождающем сентябрьское издание индекса 2025 года, опубликованном 8 сентября, говорится, что «техническая» причина высокого рейтинга Perl сегодня — огромное количество книг о Perl на Amazon. По нему в четыре раза больше книг, чем, например, по PHP, или в семь раз больше книг, чем по Rust. Есть и другая причина. В 1994-м был развернут Perl 5. Сейчас его считают настоящим Perl. Реализация Perl 6 в 2015-м – результат десятилетней разработки. Чтобы развеять туман путаницы его переименовали в Raku. В

Онлайн казино всегда было местом прибежища Карлсон Седера. В прошлом году он поставил 5 долларов на матч НФЛ. Они превратились в 1000 с лишни. Заметим, удачу ему принес совет искусственного интеллекта. Онлайн казино свободно функционируют в США. Семь лет назад был снят и федеральный запрет на спортивные ставки, пишет xrust. В прошлом году американцы потратили более 150 миллиардов долларов на ставки, связанные со спортом, причём многие делали ставки с телефонов. Американская ассоциация азартных игр сообщила о почти 24-процентном росте популярности таких ставок. Эта мания совпала с современной золотой лихорадкой, связанной с искусственным интеллектом. Теперь же гонка за объединение потрясающих экономику занятий идёт полным ходом. Возникла целая индустрия, предоставляющая ботам возможность делать ставки. Пока не наблюдается огромного наплыва новоиспечённых миллионеров, сидящих на кучах денег, выигранных с помощью ИИ-агентов. Но некоторые охотники за удачей уже спешат создать сервисы на

Новый Bugbot запускает компания Anysphere. Оная известна как платформа для кодинга Cursor. Инструмент призван выявлять ошибки в коде. Другими словами, спасти программистов от конкурента – искусственного интеллекта. Новый инструмент Bugbot интегрируется с Github — платформой, пишет xrust. Там инженеры хранят свой код. Когда человек или агент вносят изменения, Bugbot автоматически отмечает любые ошибки. Хотя это критически важно для программистов-людей, это особенно полезно при использовании ИИ-программ. Они работают невероятно быстро и могут вносить ошибки, которые человеку сложно обнаружить и исправить. Anysphere рассматривает выпуск инструмента как возможность привлечь больше потенциальных программистов на платформу Cursor. В прошлом месяце Anysphere пригласила несколько тысяч команд инженеров для бета-тестирования нового инструмента. Теперь компания делает его общедоступным по цене 40 долларов в месяц на человека.

LLM, большие языковые модели, продемонстрировали превосходную производительность в понимании языка, генерации текста, синтезе кода и многих других задачах. Однако, математические рассуждения им по-прежнему не по зубам. Недавно разработчики ИИ научили его решать некоторые математические головоломки, пишет xrust. На победном пути стояли тонкие настройки, использующие синтетические данные. Экспериментальные результаты с моделью open-llama-3B на трех различных тестовых наборах данных показывают, что модель выдает правильное решение. ИИ дали следующий набор чисел: 34, 18, 31. 41, 19, 55. Проводя над ними операции, нужно было получить «-110». Следует отметить, что отсутствие специальной математической подготовки стало основным препятствием при выработке алгоритма решения. Однако, задача была решена.