Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Если с покупкой крипты в России нет никаких проблем, то вот с превращением цифровых активов в фиатные сразу возникают трудности.

В прошлом большом цикле статей мы рассказывали историю «ганноверской пятёрки» западногерманскоих хакеров во главе с Карлом «Хагбардом» Коха и Маркусом «Урмелем» Гессом. Напомним: они из сочетания желания подзаработать, «дать пинка американскому империализму» и личной увлечённости Коха циклом «Иллюминатус!», который привёл его к вере в реальность всемирного заговора, стали первыми из хакеров, оказывавших услуги КГБ СССР. В середине 80-х Гесс и Кох лазили по серверам американских военных и научных объектов, пытаясь собирать для советской разведки разные интересные данные, пользуясь сказочным раздолбайством американских инфобезопасников — пока один въедливый калифорнийский сисадмин не заставил спецслужбы США заняться делом всерьёз. Коху эта история так или иначе стоила жизни при странных и трагичных обстоятельствах.

По свежим данным, сотрудники со стажем в компании менее года в октябре 2025 года получали в среднем 96,5 тыс. руб., двумя годами ранее было 71,9 тыс. руб., то есть рост составил +34,3%.

Самые высокие средние зарплаты оказались у сотрудников со стажем 1-5 лет - 99,3 тыс. руб., затем 5-10 лет - 98 тыс. руб., а у работников со стажем более 30 лет - 83,6 тыс. руб.

На первый взгляд это странно, ведь чем выше стаж, тем больше оплата должна быть. Но тут так не работает и чем ярче это искажение проявляется, чем очевиднее - для роста оплаты труда нужно менять компании.

Весной 2000 года Ларс Ульрих, барабанщик Metallica, пришел к офису предшественника «торрента» Napster с картонными коробками. В них — распечатанные списки с именами 300 000 человек. Это фанаты группы, которых Ульрих требует заблокировать на музыкальном сервисе Napster. 

В то время идея свободной информации противопоставляла себя авторскому праву. Это приводило к множеству перегибов, споров и судов. Многие из них сформировали индустрию такой, какой мы знаем ее сейчас. Разбираемся, как интернет-общественность боролась против закона и авторских прав, что решали суды и компании и что из этого вышло.

Возвращаемся после небольшого майского перерыва с новым дайджестом - советы и хитрости Xcode 16 и как добиться 0 рекомпозиций в сложном кастомном UI, три раунда войны с Android-клавиатурой в WebView и обновление без разрешения пользователя, 10 оптимизаций Swift, которые улучшат производительность, тестирование Compose по-новому, декларативная навигация для Flutter, под капотом перезапуска приложения Бургер Кинг и многое другое. Заходите!

Сам я левша, и несмотря на попытки переучивания в садике, единственное что делаю правой рукой – держу ложку. В детстве при этом часто слышал, что левши «креативнее» или «мыслят как-то иначе», но не наблюдал какой-то особой разницы. Отсутствие телевизора, как мне кажется, сыграло куда большую роль. Удивляло другое: почему среди людей только 10% левши, в то время как среди животных соотношение 50/50? Новое исследование объясняет, как праворукость стала доминирующим фактором для нашего вида.

Есть задачи, в которых мы понимаем, чего нужно добиться, но не можем описать путь к цели. И когда способ достижения цели либо слишком сложен, либо совсем неизвестен, решение находится в процессе проб и улучшений. Так работает эволюция. У нее нет конкретного плана по дизайну организма, но есть цель: существо должно быть достаточно приспособленным к среде, чтобы выжить. 

А люди для решения такого рода задач придумали эволюционные алгоритмы. С помощью них можно генерировать разные варианты, тестировать их в одинаковых условиях и оставлять те, что становятся лучше по выбранным критериям.

Один из способов понять как возникает сложность  — это попробовать создать ее самому. 

Поэтому мы поговорим об эволюционных алгоритмах на примере созданной модели GUCA (Graph Unfolding Cellular Automata). Ее можно запустить на компьютере, чтобы проверять гипотезы и находить закономерности: какие изменения приводят к прогрессу, какие — к стагнации, а какие — к эффектным, но бессмысленным решениям.

Мы расскажем про процесс экспериментов с эволюционными алгоритмами: как формулировать цель через оценку и как использовать найденные трюки, чтобы научить компьютер решать подобные задачи быстрее.

Github

Сайт-песочница 

YouTube

Дисклеймер: Мы не биологи, и эволюционная метафора для нас — удобный язык для разговора об оптимизации и поиске, поэтому термины из биологии могут использоваться неточно. 

В научной фантастике одной из самых перспективных субстанций, которая могла бы стать идеальным топливом для звездолётов, считается антивещество. Антивещество — это экзотическая форма материи, основными составляющими которой являются антипротоны и позитроны (антиэлектроны). Кроме того, искусственно получены атомы антигелия и антиводорода. Антипротон и позитрон инвертированы по свойствам протону и электрону. 

Каждую весну ко мне приходят русскоязычные абитуриенты с одинаковым набором вопросов: какая программа сильнее, какой рейтинг важнее, сколько стоит семестр, насколько тяжёлый учебный план. И почти никогда не спрашивают самого важного — что собственно происходит после диплома.

А там сейчас, по европейским меркам, очень благоприятная картина:

— до 18 месяцев на поиск квалифицированной работы по §20 — как право, а не милость — пониженный порог Blue Card для свежих выпускников — 45 934 евро в год — 21 месяц до ПМЖ по Blue Card при немецком B1 — отдельный двухлетний путь к ПМЖ для выпускников немецких вузов на §18b

В новой статье на Habr — карта всех маршрутов, зарплатные пороги на 2026 год, шесть типичных мест, где выпускники теряют время, и пять конкретных сценариев. Главный вывод: это вопрос абитуриента, а не выпускника — слишком многое определяется ещё на этапе выбора программы.

Вчера автор побывал на прекрасной конференции Backend Talks 360 от компании Yandex и не в силах спокойно спать, не ответив конструктивной критикой на доклад Ильи Абрамова о работе Яндекс.Диска, автор принялся писать очередной "В интернете кто-то не прав". Что из этого вышло - добро пожаловать под кат.

«Укрытие», оно же Саркофаг, стало неотъемлемой часть внешнего вида ЧАЭС в представлении рядового человека и среднестатистического геймера. Это — конструкция из стали и бетона укрыла от мира развёрстую дыру реактора 4-го энергоблока Чернобыльской АЭС. Это — памятник первой Атомной эре, начавшейся с огненных грибов над Аламагордо и Японией и закончившийся полуночным взрывом на ЧАЭС. Это — гигантский короб, появившийся за считанные месяцы в тяжелейших условиях, с которыми когда либо сталкивались строители.

Закон Паркинсона гласит, что работа растягивается на всё отведённое под неё время. А в современную эпоху ИИ у людей вообще появился инструмент, способный масштабировать результаты их работы до той степени, до которой они смогут нагенерировать целевой контент, то есть почти безгранично.

То, что я наблюдаю в своём профессиональном поле на протяжении двух последних лет, сложно описать. Первый явный звоночек я заметил чуть меньше, чем полтора года назад. Тогда я обратил внимание, что коллега отвечает мне в переписке с помощью ИИ. Его выдала пунктуация — длинные тире там, где их никто не использует; ритмическая структура текста и уверенное рассуждение на тему технологий, в которых он заведомо не разбирался.

Я задумался над этой ситуацией, пытаясь понять, стоит ли спорить с человеком, который явно просто копирует ответы модели. Канал был публичным, и мне приходилось тратить уйму времени на исправление элементарных вещей. В конечном итоге я сдался — какого-то осмысленного диалога со встречной стороны всё равно не было.

Генеративный ИИ способен создавать, казалось бы, экспертную работу, сам при этом экспертом не являясь. Как результат, здесь возникает два вида проблем. Во-первых, новичок может быстрыми темпами воспроизводить работу, по содержанию близкую к работе старших специалистов, не имея достаточного опыта для оценки её качества. Во-вторых, люди могут получать при генерации галлюцинации или артефакты в тех областях, в которых они не разбираются. С виду это похожие проблемы, но между ними есть разница. Первую удалось хорошо измерить с помощью исследований. Но не вторую, и по своему опыту могу сказать, что она самая опасная.

Недавно прогремела громкая новость: Google DeepMind будет тестировать ИИ-модели в EVE Online — одной из самых сложных MMO с живой экономикой, корпорациями игроков, дипломатией, войнами и рынками. Лаборатория заключила исследовательское партнерство с Fenris Creations, студией-разработчиком EVE Online, ранее известной как CCP Games. Google также получила миноритарную долю в компании.

Сделка прошла в момент крупной перестройки студии. Fenris Creations вышла из-под контроля Pearl Abyss и стала независимой после соглашения на 120 млн долл. Компания сохранила руководство, команды и текущие проекты, включая EVE Online, EVE Vanguard и EVE Frontier.

DeepMind не будет запускать эксперименты в основном мире EVE Online. Для исследований будет использоваться офлайн-версия игры на локальном сервере. Это позволит тестировать и оценивать модели в изолированной среде.

Зачем ИИ-проектам такие песочницы, чему они будут там обучаться и каким может стать ИИ благодаря такому обучению.

Микросервисы запускаются, контейнеры оркестрируются, а сеть… ну, она как-то сама работает. Негласное правило многих начинающих разработчиков и админов: работает — не трогай. Но ровно до тех пор, пока в продакшене не отвалится резолв DNS или база данных не станет отдавать странные таймауты. В этот момент сеть превращается в настоящую головную боль.

Представьте: у вас есть идея нового продукта или фичи для уже существующего.  Вы горите желанием начать разработку, но внутри гложет сомнение — а будет ли это кому-то нужно? Тратить месяцы и миллионы на то, что никто не станет использовать - это  самый страшный сон основателя. Fake Door testing (тестирование «фальшивой двери») — методика из Lean-подхода. Она позволяет измерить реальный интерес к продукту до того, как вы вложите в него ресурсы. 

На главной странице Ask.com недавно появилось короткое уведомление: сервис официально прекратил работу 1 мая 2026 года. Компания-владелец решила закрыть проект и сосредоточиться на других направлениях бизнеса. Жаль, конечно, ведь этот портал — один из столпов современной глобальной сети.

Он появился, когда интернет только начинал входить в повседневную жизнь. Медленный модем, характерный звук соединения, страницы, которые открывались по несколько минут. Информации в сети было гораздо меньше, и каждая удачная находка воспринималась почти как маленькое открытие. Среди первых поисковых систем Ask Jeeves занимал особое место: вместо обычного списка ссылок он предлагал задавать вопросы естественным языком и пытался отвечать так, словно пользователю помогает вежливый дворецкий. Что ж, давайте вспомним, как все начиналось.

Всем привет! Я Лена Кочнева, бизнес-аналитик в телеком-компании, выпускница курса по бизнес-анализу в Яндекс Практикуме, а в прошлом — актриса и преподавательница английского. В этой статье хочу рассказать, что меня сподвигло на перемены и как я на них решилась. Поделюсь, как выбирала новую специальность среди десятков вариантов, как училась и в итоге получила офер без коммерческого опыта.

Расскажу, как составить резюме, если у вас в портфолио только учебные проекты, а также как готовиться к собеседованиям. А ещё что делать, если вышли на новое место и поняли, что ожидания не совпали с реальностью — через это я тоже проходила, и даже уволилась. А потом попросилась обратно. Да, вот так. Но давайте начнём сначала…

Привет! Я - функциональный архитектор Enterprise-продуктов и ИТ-комплаенс лид. В моей практике — проектирование сквозных ИТ-ландшафтов, управление миллионными финансово-налоговыми рисками и регулярная защита долгосрочной ценности проектов перед C-level.

В кросс-функциональных командах я регулярно сталкиваюсь с тем, как крутые специалисты топят отличные идеи в тоннах "индусского кода" и избыточном шуме на планерках. Мы забываем, что внимание коллег — это жестко ограниченный ресурс. О том, как перестать взрывать мозг смежным командам и дожимать переговоры с помощью математических лимитов нашего мозга, я рассказала в этой статье.

Кошелек Миллера в межкомандных переговорах: как перестать взрывать мозг оппонентам.

Когда переговоры между командами или отделами заходят в тупик, мы привыкли винить коллег в саботаже, глупости или пассивной агрессии. На самом деле причина чаще всего в когнитивном перегрузе. Вы пытаетесь загрузить в чужую голову терабайт информации, забывая, что оперативная память человека имеет жесткий физический лимит.

В психологии этот лимит называется «кошельком Миллера» (закон Джорджа Миллера, 7±2, а в современных реалиях клипового стресса — строго 3–4 единицы информации) .

Если вы вводите в первой главе книги 10 персонажей, ваш роман назовут суррогатом, потому что читатель запутается в именах. Но почему-то на кросс-функциональных встречах мы совершаем это сумасшествие регулярно: вываливаем на коллег 5 графиков, 8 юридических рисков и 12 пунктов дедлайнов за раз, а потом удивляемся, почему они «переобуваются» и включают защиту.

Иногда возникает ощущение, что между ОТО, квантовой механикой и нашим физическим восприятием мира всё ещё не хватает какого-то интуитивного мостика.

В этой статье я попробую рассмотреть гравитацию и эффект Казимира через простую волновую интерпретацию: что если масса — это устойчивая волновая структура, а гравитация является следствием градиентов состояния среды?

Это не попытка «отменить физику» и не «теория всего», а скорее попытка посмотреть на уже известные эффекты под немного другим углом.

Философия статья начинается с удивления. В данном случае я отметил для себя то, как по-разному начинающие разработчики реагируют на сложности, с которыми сталкиваются. Например, когда надо сделать выбор - какое решение взять, чтобы избежать ошибок? Кажется, все сталкиваются с такими неудобными вопросами. Давайте попробуем разобраться.