Придумал такую классификацию работы: рукоделие → артель → бизнес → корпорация → индустрия.

Переход между уровнями эмерджентный, то есть на нём появляются возможности сделать то, что было невозможно уровнями ниже. Также на каждом уровне усложнятся организационная и финансовая структура, но это достаточно очевидно и логично.

Новая дыра в макоси, уже активно эксплуатируется зловредами, патч вроде бы выпущен. Версии до 10.15 не затронуты.

По непонятной причине на главном почтовом ящике перестал приходить спам. Адрес засвечен везде где только можно, но спама нет. При этом почта работает нормально, письма приходят.

Смартфон в роли фотоувеличителя — это гениально! Идея настолько простая, что непонятно, почему раньше никому в голову не пришла.

Дико бесят сайты типа cnews, которые никогда не указывают источник информации в виде ссылки. Причём это не случайно, а такая редакционная политика всех изданий РБК.

Главная причина, почему UML провалился — это его чудовищная концептуальная сложность. Напомню, UML — это не только диаграммы классов, а всего там 14 разных типов, 7 структурных и 7 поведенческих. Абсолютное большинство разработчиков пользуется только двумя: class diagram и sequence diagram, причём используют их не для definition, а для sketching. То есть фактически в роли поясняющих иллюстраций, а не исходных архитектурных описаний.

У каждой стрелочки, кружочка или квадратика есть однозначное и строгое определение, семантика всех элементов очень сложная и предполагает знакомство пользователя с кучей концептов и определений. Естественно, пользователи всего этого не знают, в результате нарисованная одним человеком диаграмма может быть неправильно понята другим. А может быть вообще некорректно нарисована. А ещё нужно учесть принципиальную неполноту семантики UML, когда там некоторые ключевые аспекты отобразить существующими средствами невозможно.

Ну и стандартная проблема — несистемность в головах программистов и архитекторов, пока люди не могут разделить программный код от модели, которую он реализует, ничего путного не получится.

Ситуация на рынке видеокарт (а их нет) ставит в очень неудобное положение производителей игрушек. Ведь раньше как было: примерно раз в два года выходит новое поколение видеокарт, в рамках поколения есть топовые, средние и стартовые. Они отличаются показателями обработки шитофлопсов в секунду и другими численными параметрами, сохраняя новые функциональные между всеми моделями. Производители игрушек ориентировались на новые характеристики и добавлялю поддержку 1488p, 666fps и прочие радости игрозадрота. Богатые покупали топовые и дальше играли на максималках, бедные покупали стартовые модели и играли на 1080p со средними настройками.

Но в этом сезоне случился и до сих пор длится непонятнго происхождения жопа: вендоры радостно отчитались о новых моделях, но в продаже их нет, только у перекупов за тройную цену. Причём нет даже карт прошлого поколения. В итоге в новые игры играть некому, так как карточек у масс нет. Вообще нет. И некоторые производители по слухам уже переносят релизы в надежде, что ситуация разрешится через полгода, но надежды на это мало.

С приставками, кстати, примерно такая же ситуация.

У Владимира Сорокина вышла новая книга — Доктор Гарин, это прямое продолжение повести Метель, где уездный доктор Платон Ильич Гарин едет в деревню Долгое прививать население от боливийской чернухи.

Формально, кстати, Земля — это планета с азотной атмосферой, а не кислородной.

Gartner форсит новый бизнес-термин — hyperautomation, это как automation, только с использованием AI, ML и ботов. Я в гугле покопался в поисках реальных примеров использования и получил любопытную картину: hyperautomation (как и другие тренды связанные с AI/ML) выводит программирование на новый уровень. Весь хайп на тему no code, когда типа программисты станут не нужны, относится к «прошлому» поколению программистов, вот те кодеры действительно станут не нужны. Однако предназначение программистов не в написании кода, а в решении задач реального бизнеса. И в случае гиперавтоматизации программисты будут решать другие задачи в других условиях. Их даже могут называть как-то по-другому, но суть не меняется — это по-прежнему будут люди, умеющие переводить мутные и неконкретные потребности компаний в понятные инструкции для компьютеров.

Применение гиперавтоматизации для «информационной» области достаточно очевидно и уже активно происходит: автоматическая обработка входящих документов, звонков клиентов и так далее. Это всё уже есть и работает. А вот пример из «неинформационной» области более интересен — строительство.

Цель стандартная: автоматизировать рутинные задачи строительной индустрии, чтобы строить больше и лучше. Автоматизация сегмента «охрана труда»: камеры (и сразу замечу, что здесь и дальше под «камерой» я имею в виду собственно камеру плюс AI) проверяют, что рабочие выполняют все требования техники безопасности (надевают защиту, включают или выключают оборудование, корректно используют оборудование, работают адекватно); при выявленных камерой нарушениях проблема передаётся супервизору, который её устраняет на месте. Сегмент «прогресс работы»: камеры и другие средства мониторинга постоянно следят за миллионами показателей (например, прогресс строительства, расход материалов) и выявляют отступления от нормы, после чего работники могут перераспределяться на проблемные места более оперативно. Сегмент «проектное управление»: супервизоры отдают приказы (голосом, например!) не напрямую работникам, но автоматизированной системе, которая эти приказы распознаёт, проецирует на проектную модель, при необходимости корректирует или запрашивает подтверждение у других акторов, и в финале распоряжение отдаётся нужным работникам.

Таким образом, получается digital twin всей стройки, абсолютно все потоки информации проходят через информационную систему и оседают в виде логов, документов, постановлений, по которым можно оперативно получать любую информацию о реальном положении вещей на объекте строительства.