Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Алготрейдинг в криптовалютах уже давно перестал быть уделом крупных фондов — сегодня любой разработчик может написать торгового бота и запустить его через публичное API биржи. Но при этом большинство новичков совершают одну и ту же ошибку — они проектируют стратегию на «чистых» ценах, полностью игнорируя торговые комиссии.

Комиссия — это невидимый враг трейдера. Она напрямую влияет на результативность любой стратегии:

Уровни изоляции транзакций — один из частых вопросов на собеседовании. Есть мнение, что один раз настроил и не вмешиваешься, но на практике не всегда так. Участвовал в нескольких проектах, где незнание уровней изоляции привело к трудноуловимым ошибкам и искажениям данных. В какой ситуации какой уровень изоляции лучше — разбираем в статье.

Описание системы управления через усложнение задачи и способ выживания в ней. Чаще всего достается от подобных систем проектному офису и всем мотивированным сотрудникам. В статье привожу несколько рабочих практик и свой опыт.

Скажу сразу — написать данный пост меня вынудила моя полная, тотальная, абсолютная беспомощность в попытке достучаться до техподдержки сервиса Авито и КАК‑ТО убедить их, что работа сервисмена в суппорте не ограничивается выбором шаблона, а закрывать тикет надо его РЕШЕНИЕМ, а не коронной фразой «Мне очень жаль, я понимаю, что ответ вас не устраивает».

Почему пост назван мною именно так? Потому что экономия на человеческой составляющей в системах поддержки пользователей (то есть, чрезмерный перекос от повышения квалификации работников в пользу зарегламентированных скриптов и шаблонов) приводит к тому, что пользователи услуг площадки вынуждены просто... извините за слово, но «утереться».

Закодили очередную фичу для продукта, который увидят пара тысяч пользователей вашей компании? Написали скрипт, который сэкономил кучу времени, но всем плевать? Чувствуете, что ваше имя как инженера теряется где-то между Jira-тасками и код-ревью?

Да-да, что-то такое я знаю: это примерно каждый первый программист. Оу, вам много платят? Вы настоящий-пренастоящий сеньор? Извините, ни разу о вас не слышал и вряд ли услышу.

А теперь прочтите имена этих людей:
Линус Торвальдс. Ричард Столлман. Гвидо ван Россум. Брэм Моленаар. Джеймс Гослинг.

Они вам о чём-то говорят? Вы слышите их не первый раз? Ещё бы. Ведь это люди, изменившие, без сомнения, целый мир.

Что их всех объединяет? Они не стали знаменитыми, потому что удачно устроились в FAANG (ну или Съелбанк, Тындекс) и вовремя закрыли квартальный OKR. Нет. Они создали проекты с открытым исходным кодом, которые стали фундаментом всего, что мы используем сегодня. Вы бы узнали имя Линуса, если бы он просто тихо перекладывал JSON'ы для какой-нибудь корпорации? Вопрос риторический.

Привет, Хабр!  

Очередная «революционная» облачная платформа? Да ладно! Похоже, в этом году нас ждет парад похожих историй — все как один «независимые», «инновационные» и «готовые заменить AWS». 

В чем дело? В июне этого года MWS (входит в облачный бизнес МТС) официально заявила о запуске новой облачной платформы собственной разработки MWS Cloud Platform — без зависимостей от вендоров и сторонних технологий, Серьёзно — совсем без зависимостей? Захотелось разобраться, что действительно скрывается за такими заявлениями.

В этой статье последовательно проанализируем все аспекты платформы — от процесса регистрации до конкретных сервисов, сравним с решениями конкурентов и дадим объективную оценку. Особое внимание уделим тем моментам, где слова расходятся с реальным положением дел, а также проанализируем, насколько платформа готова к использованию в production-среде.

P.S. Информация актуальна на момент публикации статьи.

Вы встаете, наливаете кофе и садитесь за ноутбук. Трудитесь над задачей, соблюдаете дедлайны и любите то, чем занимаетесь. В этот момент улыбнулся один HR. 

Всем привет, меня зовут Лена. Я — HR. У меня всего одна, но большая задача без дедлайна: подружить сотрудника с компанией. 

Сегодня собрала истории ребят разных профессий. Они расскажут о пути в диджитал, перемещениях с фриланса в штат и поделятся годными советами, чтобы жизнь на удаленке была в кайф. 

Поехали.

Исповедь продажника, который был мягким человеком 

Арсений, менеджер по продажам. В IT 2 года, а в продажах — с институтской скамьи. 

По образованию я музыкант. В те времена зарплата по моей специальности была 7 тысяч в месяц, и, как бы я не любил играть на рояле, кушать тоже хочется иногда. Поэтому я пошел в продажи. Помните тех ребят, которые ходили с клетчатыми сумками и продавали косметику? Среди них можно было встретить меня. Освоился в продажах я именно там — сам придумывал что рассказывать и как презентовать продукт. Бухгалтерши встречали меня как своего спасителя и ждали моего прихода с кошельками в руках. Но надо было расти, и я устроился официально в фирму по обслуживанию компьютерной и оргтехники, где отработал 13 лет и дорос с продажника до управляющего компанией. 

В IT попал ненамеренно. Просто почувствовал потолок в компании и подвернулась заманчивая вакансия. И вот уже 2 года работаю на удаленке. У меня не было и сейчас нет проблем с организацией рабочего распорядка на дому. Но сложности другого сорта. 

Как многие знают, Angular сделал большой шаг к тому, чтобы улучшить опыт использования AI. Но эта попытка затерялась на фоне куда более серьезных фичей, которые приковали к себе всё внимание коммьюнити (я имею в виду signals и zoneless). Тем не менее, на мой взгляд, Angular задал интересный тренд в мире фреймворков, который не стоит обходить стороной. Я попробовал воспользоваться новыми возможностями данного фреймворка в области использования AI, и в этой небольшой статье хотел бы поделиться своим опытом и первыми впечатлениями

Существует множество подходов к терраформированию Марса, но в первую очередь необходимо преодолеть проблему неблагоприятной температуры. В 1923 году немецкий физик Герман Оберт описал идею гигантских космических зеркал диаметром в сотни километров, которые могли бы перенаправлять солнечное излучение для нагрева поверхности планеты и сделать её пригодной для проживания космонавтов. Другим вариантом может быть импорт парниковых газов или аэрозолей для удержания тепла. Но это потребует постоянных и непрерывных усилий — парниковые газы разлагаются, а аэрозольные частицы оседают.

Современная синтетическая биология предлагает правдоподобные методы, с помощью которых мы могли бы терраформировать Марс. Этого можно было бы достичь с помощью такого прямого метода, как создание микроба, способного выжить на поверхности Марса, а затем дать ему расти и распространиться по всей планете. Однако это легче сказать, чем сделать. На Земле жизнь уже процветает среди радиации, токсинов и холода. Но эти «экстремальные» условия, как правило, существуют в изолированных очагах и обычно не содержат все проблемы сразу. Неизвестно ни одного микроба, который мог бы выжить при одновременном воздействии всех этих факторов окружающей среды, а именно это ему пришлось бы делать, чтобы выжить на Марсе.

Google Maps - крупнейших источник данных о различных местах, начиная от точек общепита и заканчивая офисами корпораций. В карточках организаций и мест собраны названия, адреса, контакты, рейтинги и конечно же отзывы. Для кого-то (маркетологи, SEO-специалисты, аналитики) эти данные - кладезь полезной информации: с их помощью собираются базы потенциальных клиентов, анализируются конкуренты, кто-то даже проводит исследования рынка. А вот для кого-то (разработчики парсеров) - это настоящая боль. Или дорого, или сложно или и дорого и сложно одновременно.

Google, конечно понимает повышенный интерес к своей базе и предоставляет официальный API для парсинга (Google Places API), но у него есть существенные ограничения - во-первых, он платный, что на больших объемах существенно бъет по бюджету, а во-вторых, тут есть лимиты по частоте запросов. Эти ограничения и побуждают компании прибегать к альтернативному подходу - парсингу отзывов (как в моем случае) или парсингу данных (в широком смысле) непосредственно с веб-версии Google Maps, минуя официальный API.

Собственно я прошел этот путь ровно также, как его проходит большинство специалистов, кому нужны данные из Гугл Карт. Сперва АПИ, считаем экономику - понимаем что она не сходится - перестраиваем экономику и вместо оплаты лимитов Гугла, сокращаем траты за счет использования прокси и многопоточного парсера. Собственно из затрат у меня реально были только прокси от Proxyma, я использовал самый простой тариф 5$ за 1 Гб трафика, но в целом, если взять сразу 30Гб то цена снижается уже до 3$ за Гб трафика, что уже интереснее. 

Проект Athenix — это уникальная система мониторинга котировок с глубоким анализом объёмов торгов и прогнозами на основе искусственного интеллекта. Если вы интересуетесь финансовыми рынками, трейдингом и современными технологиями, эта статья для вас.

Созданная на Python, платформа Athenix сочетает мощь вычислений, анализ временных рядов и нейросетевые модели для прогнозирования динамики цен на бирже MOEX и потенциалом подключения к другим биржам. В статье вы узнаете, как автор с опытом работы на биржах и в программировании реализовал систему, которая собирает данные, анализирует их с помощью инновационных алгоритмов и визуализирует результаты в удобном для анализа виде.

Проект предлагает практичный подход к сложностям анализа рынка — концентрируется на главном, снимая с трейдера необходимость обрабатывать сотни показателей вручную. Будут подробно рассмотрены методы обработки объёмных данных, шумоподавление с вейвлет-преобразованиями, бинарное прогнозирование и использование LSTM-нейросетей.

Эта статья будет полезна тем, кто хочет понять, как современные технологии и алгоритмы могут помочь в эффективной среднесрочной и долгосрочной торговле. Погрузитесь в мир финансового анализа будущего с Athenix!

У больших языковых моделей есть системы ценностей. БЯМ по-разному отзываются о чужих текстах или даже человеческой жизни, а их оценочные суждения и качество ответов отличаются в зависимости от упоминаемой расы, пола и национальности человека. Не вызывает никаких сомнений, что подобную предвзятость систем на искусственном интеллекте нужно искоренять.

Однако также у моделей есть предпочтения. Разные БЯМ называют любимыми разные песни, кино и книги. ИИ одного провайдера предпочитает одну разновидность мороженого, у конкурентов языковая модель любит десерты другого вкуса. Ответы на подобные вопросы глубоко субъективны, одного морально правильного нет.

Можно даже сказать, что вкусы — это частный случай систем ценностей. Разница в том, что явных угроз подобные артефакты выравнивания не несут. Какая разница, предпочитает ли БЯМ джаз или рок?

В прошлой статье мы рассмотрели риски общения с ИИ. В этой — представляем открытый протокол защиты, основанный не на запретах, а на создании у LLM внутреннего иммунитета.

В предыдущей статье я рассмотрел проблемы, которые могут возникнуть при плотном и длительном общении с ИИ. Большинство рисков носят когнитивный характер, и при должном подходе не несут непосредственной угрозы пользователю

Тем не менее есть риск, который вытекает непосредственно из сути LLM, её архитектуры и установленной разработчиками цели. Модель соглашается с пользователем, модель мыслит контекстом, задаваемым пользователем, модель поддерживает пользователя вопреки здравому смыслу и этическим установкам.

Как можно защитить модель и пользователя? Об этом в статье.

Есть небольшая книжка написанная более 20 лет назад, переведенная на русский как «Экстремальное программирование». При обсуждении этой книжки с коллегами я часто встречал мнение, что она только про то, что надо сначала тесты писать, а потом код и больше в ней нет ничего полезного. Когда у самого добрались руки до нее, я понял, что видимо читают выжимки из статей на Хабре или просто статьи википедии, потому что там есть и паттерны проектирования, и правила написания тестов и практические примеры. А все запоминают только мантру «Утром тесты — вечером стулья код».

Уже три года я рассказываю в своём блоге о ремонте, моддинге и программировании для диковинных гаджетов. Но сегодняшнее устройство, пожалуй, оказалось одним из самых крутых - ведь в 2009 году, небольшой китайский стартап умудрился совместить нетбук-трансформер и телефон в одном корпусе. Да, всё как на «превьюшке»: на крышке - телефон, а под ней - настоящий x86-нетбук!

Интересно, что спроектировали китайские гении инженерной мысли? Тогда добро пожаловать под кат!

В последние недели айтишные паблики гремят: кто-то снова обсуждает Рутюб, кто-то спорит про волков, кто-то пишет, как вкатиться джуном в 2025. Я решил тоже внести вклад — рассказать, как я с нулем опыта попал на позицию синьора.

Да, именно синьора. Без стажировок, без джунства, без пет-проектов, без всего этого цирка с тестовыми заданиями.

Недавно рассказывал о многомерном анализе данных временных рядов с помощью Dimension-UI, упоминая простой и удобный интерфейс для доступа к данным, гибкость, интерактивность и другие преимущества. Пришло время проверить, как это работает на практике. В качестве полигона для анализа мы используем статистику футбольных матчей: посмотрим данные по голам, детализированные по командам, статистику по счёту, а также сравним результативность в домашних и гостевых матчах.

25 августа в Торгово-промышленной палате РФ прошёл круглый стол на тему «Персонализированное здоровье будущего», в рамках которого был подписан Меморандум о сотрудничестве между ОП ЕАЭС и Российским новым университетом. Мероприятие организовано в рамках национального проекта «Продолжительная и активная жизнь», модераторами выступили председатель комитета Общественной палаты стран Евразийского экономического союза по Здравоохранению Карина Георгиевна Назарова и руководитель компании «Титул Тех» Ольга Юрьевна Симашкина.

Здравствуйте меня зовут Роман, я занимаюсь обеспечение пожарной безопасности в зданиях и сооружениях более 15 лет, основной профиль моей деятельности - это моделирование развития пожара.

В основном моделирование развития пожара провожу в специализированном программном обеспечении Fire Dynamics Simulator (FDS), оно используется от Японии до США при обосновании отступлений требований пожарной безопасности. При моделировании развития пожара очень много времени занимает обработка результатов моделирования. В цикле статей я хочу поделиться способами обработки данных, которые использую при работе.
 
Статья ориентирована на специалистов, которые уже используют FDS в своей работе. Подробности моделирования развития пожара в FDS в данной статьи не будут рассматриваться.

Текст всегда был костылём для передачи эмоций на расстоянии. Сначала это были механизмы и лампы на башнях, потом щёлканье телеграфа и код Морзе, позже SMS с урезанными буквами и, наконец, чаты, где мы кидаем стикеры быстрее, чем успеваем печатать. 

Каждое новое средство перестраивало саму культуру общения: менялись привычки пользователей, появлялись новые бизнес-модели, а вместе с ними и новые угрозы безопасности. Давайте разберёмся, как за два века «текст на расстоянии» превращался из точек и тире в пуши на смартфоне — и почему формат сообщения всегда сильнее, чем кажется. Детали внутри.