Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

До 23 лет я боялась грозы. Не то чтобы визжала и пряталась под кровать, но отходила от окна, выключала комп (типа берегу технику, ага, на самом деле просто страшно было), вообще вела себя не очень адекватно. Думала, что все понимаю: грозовая туча накапливает заряд, молния бьет сверху вниз, поэтому под деревом стоять нельзя, в воде быть нельзя, понятно-логично-страшно.

И вот в универе была лекция по физике атмосферы. Сижу я значит, записываю про облака и всякое такое. Препод доходит до молний и выдает: "Молния, которую вы видите, идет снизу вверх".

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей, как и многие, я уставал от красных сообщений в консоли, где не видно значений переменных. Приходилось ставить print(), гуглить – терял кучу времени. Поэтому я написал crashprobe – библиотеку, которая делает отладку простой и наглядной.

Нейросеть Илона Маска делает прорыв в генерации видео. Рассказываем, как пользоваться новой версией Grok Imagine, создавать ролики со звуком и получить доступ из России без VPN.

В восьмой части мы завершили изучение SVM и разобрались с Kernel Trick. Теперь пришло время познакомиться с деревьями решений — одним из самых популярных и интуитивно понятных алгоритмов машинного обучения.

Идея дерева решений достаточно проста. Алгоритм последовательно задаёт вопросы о признаках объекта и, в зависимости от ответов, движется по ветвям дерева, пока не придёт к итоговому решению. Именно благодаря такой структуре деревья решений считаются одними из самых интерпретируемых моделей машинного обучения.

В комментариях к прошлой статье часто указывали, что и среди родных осин есть чем удивить и напугать. Каракурты, тарантулы, сольпуги и их менее известные коллеги -- все эти милые зверюшки сейчас будут с нами в одной комнате. Устраивайтесь поудобнее, приятного чтения.

Полгода назад я узнал о крутом инструменте — Apps Script. Это расширение Google для их приложений, например, Таблицы, Документы, Презентации и т. д. Сначала при помощи этого инструмента я автоматизировал выгрузку данных из CRM в Google таблицу для спортивной школы и настроил удобное отображение этих данных, а потом, когда распробовал инструмент на вкус, сделал личного Telegram-бота. Об этом и пойдет дальше речь.

Каждый день миллионы людей разговаривают с системой, про которую не могут ответить на простой вопрос: а что она вообще делает, когда отвечает? Не в смысле философии сознания — в смысле буквально, технически, шаг за шагом. Это странно, если подумать. Мы спорим о том, есть ли у неё сознание, но многие не знают, что такое токен.

Эта статья не про то, опасен ли ИИ и не про то, заменит ли он программистов. Она про механику — про то, что происходит внутри в те несколько секунд между твоим вопросом и первым появившимся словом ответа. Без формул, но и без упрощений, которые врут.

Гайд о том, написание интерпритируемого языка с динамической слабой типизацией на языке Rust с нуля. Часть 1: Написание лексического анализатора.

117 ИТ-инициатив, 10+ лет горизонта реализации и один вопрос к бизнесу: «Ты готов за эту цифру отвечать?» Разбираю, как через реестр, ресурсную модель, P&L и системные ограничения отсеять проекты, которые съедают людей, бюджет и внимание.

Контракт use case должен описывать потребность приложения, а не API выбранного persistence фреймворка.

Spring Data пагинация хорошо работает в CRUD приложениях. Для многих проектов Pageable в application service — это разумный компромисс. Проблема возникает, когда Pageable становится частью публичного контракта use case.

Волна сокращений в IT — реальность, а не угроза. С конца 2024 года к консультантам «большой четвёрки» всё чаще приходят не технические директора, а CEO и CFO с одним запросом: «Айтишников стало слишком много — что-то надо сделать». Для CTO ключевой путь — создание профессиональных команд, усиленных ИИ-инструментами, где CTO становится инициатором изменений, а не их объектом.

Искусственный интеллект кардинально повышает производительность и сокращает численность штата: бизнес требует минимум 30% сокращений, а лидеры рынка достигают 70–80%. Это новая эра, сравнимая с изобретением компьютера, требующая перехода на качественно новый уровень.

Ищете нейросети для визуализации данных? Разбираем лучшие инструменты 2026 года: от генераторов блок-схем по коду до ИИ для графиков и диаграмм. Экономьте часы рутины с точными промптами.

Я мобильный разработчик. Иногда при работе со структурами данных я имею дело с endpoint-ами, иду в вики, нахожу страницу с описанием — и не верю ей. Потому что по опыту знаю: страница описывает API таким, каким он был задуман полгода назад, а не таким, какой он сейчас. Дальше начинается знакомый ритуал: пишу в чат бэкендеру, он отвечает «глянь в сваггере», сваггер сгенерирован из аннотаций и показывает приблизительную картину, реальный ответ с сервера от неё отличается, потому что правило сериализации живёт в одном месте, а правило генерации описания — в другом. В итоге я делаю то, что делает большинство клиентских разработчиков: дёргаю endpoint «вживую», смотрю реальный JSON и верю только ему. То же самое бывает и при работе с внешними API (в том числе и солидных компаний).

Это и есть проблема источника правды. У нас не один источник, а несколько, и они конкурируют. Вики — это намерение. Код бэкенда — это реализация. Реальный трафик — это факт. И когда между ними возникает расхождение (а оно возникает всегда), цена ошибки ложится в первую очередь на потребителя API: на фронтенд, на iOS, на Android, на десктоп, на внешних интеграторов.

Эту боль на Habr описывали многие. Алексей, Java-разработчик ЮMoney, в статье «Как улучшить межсерверное взаимодействие и сэкономить время разработчика» формулирует её предельно прямо: «Swagger UI, который генерируется автоматом по метаданным классов, показывает очень примерное описание того, что у нас реально отдаётся из API. Поэтому фронты и мобильные разработчики не могут начать разработку, не вызвав endpoint на живую». Это не чья-то личная неаккуратность — это структурный изъян процесса, в котором правда не централизована.

Я из Воркуты. Несколько лет изучаю возможность строительства здесь крупного вычислительного центра для ИИ-задач. Каждый раз, когда я рассказываю об этом, слышу одни и те же шесть возражений. Все они звучат убедительно. Ни одно не выдерживает проверки фактами.

За 6 месяцев ежедневной работы с Claude Code я выработал 10 конфигов. Без них теряю по 10-15 часов в месяц на исправление того, что агент сделал не так. С ними ощутимо меньше. Это не туториал «что такое Claude Code». Это конфиги для тех, кто уже работает с инструментом и хочет выжать из него больше. Готовые конфиги в конце каждого раздела, копируйте сразу.

История американских воздушных кораблей жёсткой конструкции надолго прервалась после крушения небесных авианосцев «Экрон» и «Мэкон». Однако машины мягкой конструкции, предназначенные для патрулирования ближних к берегам США акваторий морей и океанов, строили целыми сериями и в Первую, и особенно во Вторую мировую войну. На фоне и сотен тысяч выпущенных и сражавшихся самолётов, и бороздивших небеса огромных летающих авианосцев жёсткой конструкции, история американских мягких дирижаблей остаётся в их тени. Однако в ней были свои яркие и интересные страницы, вроде боя дирижабля K-74 с немецкой субмариной U-134 в Карибском море, или загадочного исчезновения в полёте экипажа L-8, «воздушной Марии Целесты». Венцом эволюции не впечатлявших поначалу «блимпов» стали мощные дирижабли серии N — мягкой конструкции, но превышавшие размерами любую полужёсткую машину проектов Умберто Нобиле, имевшие возможность межконтинентальных и даже кругосветных полётов, побивавшие рекорды цеппелинов и нёсшие внутри купола мощные РЛС ДРЛО. История эксплуатации серийных дирижаблей ВМС США окончилась удивительно поздно: в начале 1960-х годов, во времена космических полётов, термоядерного оружия, межконтинентальных баллистических ракет, Хрущёва и Кеннеди, накануне Карибского кризиса.

Делюсь опытом. Как я настроил AnythingLLM для небольшой компании на базе VPS и своего домашнего компа. Заказчик хочет оценить все эти ваши GPT на практике, но не готов вкладываться и запрещает отдавать свои тайны публичным языковым моделям. Есть запрос - есть и предложение. Делаем решение из того, что уже есть: VPS на Ubuntu, домашний игровой комп, Mikrotik в качестве роутера. Один вечер и минимум вложений. Заказчик в восторге, я в плюсе!

Сетевые события можно записывать и вычитывать из стороннего хранилища по своему вкусу. Если два процесса умеют записывать такие события в хранилище вычитывать записанное с другой стороны - между ними налажено взаимодействие, при том, что прямых сетевых подключений друг к другу они не производят.

Любые организационные изменения начинаются с надежды.

Руководители верят, что новая структура, процессы или технология улучшат работу.

Команды надеются, что изменения принесут ясность, возможности или хотя бы избавят от старых проблем.

Однако неважно насколько изменения полезны для бизнеса и понятны участниками, они также приносят неопределенность, тревогу, сопротивление.

Настоящая драма разворачивается в сценариях, которые отыгрывают люди в формальных и неформальных ролях.

Чтобы увидеть эти скрытые процессы, полезно рассматривать организацию как пространство ролей, распределённых по двум осям:
а) роли "за изменения" и роли "против изменений"

б) роли формальные/официальные и роли неформальные/отсутствующие в оргструктуре.

Так появляется матрица, которая позволяет увидеть то, что присутствует в любой организации: психологические игры, страхи, амбиции и сценарии, определяющие успех или провал изменений.

В каждом квадранте этой матрицы живут свои типичные роли, на которые предлагаю сегодня взглянуть.

Уж казалось бы, онлайн гляделок dxf — пруд пруди. Но кто сталкивался с удивительным форматом dxf знают — сколько вьюеров, столько и вариантов отображения. К тому же, большинство таких гляделок используют бэкенд для рендера. Но зачем, неужели так сложно отобразить 2D‑чертёж в браузере? Насколько это может быть сложно?