Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет! Меня зовут Антон Семенистый, я старший data science инженер в Авито. Мы с коллегами разрабатываем алгоритмы платного продвижения, и нам часто приходится тестировать новые модели. Как оказалось, A/B-тесты не всегда дают верный результат в сравнении рекламных алгоритмов, поэтому мы перешли на split-тесты. В статье рассказываю про преимущества split-тестов перед A/B для решения AdTech-задач, а также о том, почему и как мы используем эти тесты для ранжирования рекламных объявлений в поисковой выдаче.

Привет, это дизайнеры Friflex. Мы съездили в Казань на дизайн-выходные и сделали заметки про редизайн, ИИ, эмоции в интерфейсах и выгорание. Универсальных ответов здесь нет, но, может быть, наблюдения в этой статье будут вам полезны, дорогие коллеги.

Современные промышленные предприятия сталкиваются с необходимостью оптимизации производственных процессов, снижения затрат на обслуживание оборудования и минимизации простоев. Одним из наиболее эффективных подходов к решению этих задач является стратегия прогнозируемого и/или предписывающего обслуживания. В глобальном смысле, прогнозируемое обслуживание (англ. Predictive Maintenance, PdM) является частью стратегии развития промышленного предприятия и стратегии эксплуатации промышленного оборудования, в реализации которой используется дополнительное оборудование, программное обеспечение и новые технологии обработки и анализа данных для обнаружения неисправностей оборудования и устройств с целью их устранения до момента выхода из строя. Важную роль в прогнозированном обслуживании играет применение новых информационных и вычислительных технологий, включая технологии искусственного интеллекта (ИИ). Они позволяют современным предприятиям перейти от реактивного или превентивного обслуживания к прогнозируемому, а в перспективе и к предписывающему обслуживанию[1] [[1], [2]]. В свою очередь, технологии ИИ все чаще используют на периферийных устройствах (Edge AI). Это дает возможность обрабатывать данные непосредственно на диагностируемом оборудовании, значительно ускорить процессы сбора и обработки информации, а также принятия решений. Данный подход снижает зависимость от облачных сервисов и стоимость на владение вычислительной инфраструктурой в целом.

Edge AI — это технология, которая позволяет развертывать и использовать алгоритмы и модели ИИ непосредственно на локальных устройствах, таких как датчики, контроллеры или устройства Industrial Internet of Things (IIoT). В отличие от традиционных подходов, где данные для анализа передаются в облако или производственные центры обработки данных, Edge AI обрабатывает информацию непосредственно на месте, что обеспечивает on-line реакцию на внутренние и внешние изменения и снижает затраты на эксплуатацию.

Что такое коллективный экспресс (7$/кг) и как его использовать?

Почему с 45$/кг бывает дешевле, чем с 23$/кг?

Как заказать компоненты/всячину с сайтов JLC (jlcfa, lcsc, jlcpcb, …)?

С 1688, Тао бао и других китайских площадок?

Привезти из Европы, США (Маузера, Диджикея и т. д.)?

Где платы с размерами >100х100 мм будут дешевле?

Надеюсь, продуманная навигация по статье и таблицы помогут быстро найти и сравнить полезную информацию.

Мы думали, что франшиза — это готовые процессы, окупаемость – 10 месяцев и работа под сильным брендом. Недавно я подбил все цифры и решил рассказать, как все вышло на самом деле. А еще я посчитал себестоимость батона, эклера и сосиски в тесте.

Это не жалоба на наших франшизодателей, мы разошлись с ними в хороших отношениях и все еще покупаем у них муку. Это наши цифры и выводы за 3 года бизнеса, где мы успели сравнить работу пекарни по франшизе и работе самостоятельно.

После того, как статья была написана, герои истории предложили убрать конкретные цифры и негативную интонацию на франшизодателя, чтобы не портить отношения. Поэтому я решил опубликовать историю анонимно.

В первой части мы разбирались, как происходит получение одной строки из таблицы базы данных. Сегодня попробуем понять, что с этой строкой происходит дальше.

Привет, Хабр! Меня зовут Максим Пушкин, я работаю в компании СайберОК. В этой статье речь пойдет о простом вопросе, который мы исследовали в течение года: сколько дней/недель/месяцев в среднем живёт уязвимость в реальном мире? Посмотрим живые цифры и обсудим, какие категории ПО остаются наиболее уязвимыми.

Признаемся честно: слово «тестирование» вызывает у многих разработчиков примерно такую же радость, как поход к стоматологу. Большинство морщится и думает: «Опять эти тесты... Лучше бы новую фичу запилил!» И я вас прекрасно понимаю — сам когда-то был в лагере скептиков.

Но после нескольких лет руководства командой фронтенда, десятков ночных дебагов и сотен часов, потраченных на поиск неуловимых багов, я пришёл к неожиданному выводу: качественные юнит-тесты — это не якорь, замедляющий разработку, а реактивный двигатель, ускоряющий её.

В этой статье я расскажу, почему наша команда делает ставку именно на юнит-тесты, и как они могут превратить вашу разработку из хаотичного забега с препятствиями в уверенный марафон с чёткими ориентирами.

Пару месяцев назад я купил Nanoleaf Pegboard Desk Dock — последнее слово в технологиях USB-хабов с RGB-светодиодами и крючками для устройств. К сожалению, это чудо инженерной мысли поддерживает только гейминговые операционные системы — Windows и macOS, поэтому возникла необходимость в драйвере для Linux.

В своих постах я уже настраивал Windows VM с пробросом USB и пытался выполнить реверс-инжиниринг официальных драйверов. При этом я задумался, а нельзя ли написать производителю и попросить у него спецификации или документацию его протокола. К моему удивлению, техподдержка Nanoleaf ответила мне всего через четыре часа, предоставив полное описание протокола, используемого Desk Dock, а также полосами RGB-светодиодов. Документация по большей мере подтвердила то, что я обнаружил самостоятельно, но также я нашёл в ней пару других мелких подробностей (например, управление питанием и яркостью), которые были мне неизвестны.

Сегодня мы попробуем написать драйвер на основании протокола (который я изучил реверс-инжинирингом), параллельно сверяясь с официальной документацией. Однако здесь есть одна небольшая проблема: раньше я ни разу не писал драйверов для устройств под Linux, а с USB-устройствами взаимодействовал только как пользователь.

Попробовал я тут на днях Codex от OpenAI. Его релиз состоялся 16 мая 2025 года, т.е. два месяца назад.

Это AI-агент, который подключается к вашему репозиторию (пока поддерживается только github) и подготавливает пулл реквест согласно той задаче, которую вы ему поставите в текстовом виде. Работает он в собственном окружении ("на своей виртуалке") и вы можете видеть в режиме реального времени, как он выкачивает проект и сканирует его посредством консольных команд. Затем он вносит правки и прогоняет тесты. После этого вы видите дифф изменений как в гите и можете проводить ревью.

Представьте, что теперь у вас есть джун, который умеет кодить на любом языке, быстро въезжает в проект, обладает широкой "насмотренностью" и доступен 24/7.

Сжатие текстовых ресурсов — это базовая мера оптимизации скорости загрузки веб‑приложений. Действительно, текста в вебе много: HTML, CSS, JS, JSON, SVG и не только. Казалось бы, тема простая: включили gzip, добавили типы контента для сжатия и всё готово. Однако, как всегда самое интересное в деталях. Разберёмся во всём подробно.

Всем привет! В Питере вместе с летней жарой случился релиз Explyt 4.0 c крутыми фичами для написания кода, тестирования и дебаггинга: агентским режимом Explyt Agent и генерацией тестов по исполнению Generate Tests from Execution.

Всем привет! Сегодня поговорим о GenAI и о том, какую неоценимую помощь он может оказать при проектировании и разработке информационных систем. Мы обсудим, как GenAI может использоваться для этой задачи, с какими трудностями столкнётся и какой результат можно получить.

Рассмотрим процесс проектирования на примере. Для этого выберем наглядный пример и попытаемся спроектировать информационную систему путем выполнения серии промптов. Пройдем все этапы начиная с формулирования требований и составления технического задания до формирования структуры модулей. Результат попытаемся представить в графическом виде.

В сфере биотехнологий происходит тектонический сдвиг, вызванный деятельностью китайских производителей лекарств, которые прошли долгий путь от подражания западным компаниям до того, чтобы бросить вызов их доминированию в сфере инноваций.

Я часто сталкиваюсь с тем, что дизайнеры отказываются от проектов с нечёткими вводными. А зря. Такие проекты — идеальный способ вырасти в профессии, если уметь правильно организовать процесс. В статье — как я это сделал, какие документы оформил, как застраховался от «нравится/не нравится», и чем это закончилось.

26 июня мне в Телеграм написал потенциальный клиент.

— Добрый день! Хочу пообщаться с вами на тему возможного сотрудничества по поводу UI/UX. Если кратко, это редизайн для электронного прибора (радиолюбительский КВ/УКВ приемопередатчик). Проект открытый, текущий дизайн я делал сам, но хочу переделать. То, что сейчас сделано, можно посмотреть на канале проекта.

Первая мысль: «Не мой клиент». Во-первых, я UX-дизайнер и привык делать прототипы и документацию, а не рисовать редизайн. Во-вторых, если проект открытый, денег там, наверное, не заработаешь.

Вторая мысль: «Зато интересно! Интерфейс для физического устройства. Даже если не смогу взяться за работу — познакомлюсь с интересным человеком. Может, порекомендую кого».

В общем, я точно не предполагал, какой у истории будет конец.

При работе со сквозным тестированием (E2E, end-to-end) в Playwright критическое значение имеет поддержание упорядоченной и масштабируемой тестовой базы. Хорошо организованная структура не только улучшает поддерживаемость, но и облегчает адаптацию новых коллег. В этой статье мы рассмотрим, как организовать тесты в Playwright наилучшим образом, начиная со структуры папок и заканчивая использованием хуков, аннотаций и тегов.

Привет, Хабр. На связи Екатерина Саяпина, Product Owner платформы МТС Exolve. В этом материале я расскажу, как автоматически добавить в CRM оптимальное время для общения с клиентами. В рамках этого кейса я покажу настройку нашей платформы и получение информации из нее в Битрикс24.

В Jetpack Compose легко реализуется меню первого уровня. Но реализация вложенного (каскадного) меню не очевидна, поскольку в лямбде onClick пункта меню DropdownMenuItem() невозможно вызвать @Composable функцию, которая будет отображать вложенное меню.

Мне пришлось потратить значительное время на поиски решения. Для того, чтобы помочь ищущим предлагаю разработанный мной вариант.

Тест меню реализован на основе проекта Empty Activity Android Studio.

Каждый бизнес, который выходит в онлайн, в какой-то момент задаётся вопросом: что выбрать для продвижения — SEO или контекстную рекламу? Такой вопрос у людей возникает из-за того, что они не всегда понимают разницу в этих двух инструментах.

Оба инструмента — рабочие. Но и у того, и у другого есть свои сильные стороны и нюансы. Самое важное — понимать, как они устроены, когда срабатывают, а когда — нет.

В этой статье я поделюсь практическими наблюдениями и расскажу, почему SEO и контекст лучше не противопоставлять, а комбинировать.

Привет! Делимся с вами материалом, подготовленным Романом Стрельниковым — руководителем направления информационной безопасности в Битрикс24. Роман — тот самый человек, который контролирует все и даже аппрувит статьи в этот блог, чтобы ни капли конфиденциальной информации не утекло из компании. 

Как видите, у нас безопасность под контролем человека. Даже несмотря на огромное количество ИИ-решений в сфере защиты информации. Мы понимаем, что ИИ становится полноценным игроком и в этой области. Причём сразу в двух командах: атакующих и защищающихся. Он учится, ошибается, адаптируется и совершенствуется. 

И если злоумышленники могут доверить атаку искусственному интеллекту, то что происходит на стороне защиты? Раньше мы всегда знали, что каковы бы ни были технические причины сбоя, падения сервера или проникновения в систему, ответственность всегда на сотруднике. В реальности, где решение принимает обученная модель, вопрос меняется: а кто виноват, если ошибся ИИ?

Это наша новая реальность. Добро пожаловать в очередную технологическую гонку.