Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Общаясь со многими разработчиками выяснил - тема архитектуры и архитектурные интервью часто вызывают трепет даже у опытных ребят. Решил накинуть ряд статей на вентилятор Хабра для обсуждения и популяризации этой темы.

Рассказываю, как получилось, что в итоге не чат-боты помогали мне писать книгу, а скорее я стал скромным соавтором, и какие выводы можно сделать после работы с четырьмя моделями одновременно.

Он подделывает ссылки, выдумывает цифры и меняет мнение в зависимости от контекста беседы. Но есть 8 простых способов поймать цифрового лжеца за руку.

Что делать, если через пару месяцев аутсорс-команда исчезнет, а проект с кодом, который вы видите впервые в жизни, целиком остаётся на вас? История и маленькие практические советы по выживанию от разработчика — для команд, которым предстоит забирать проект в условиях отсутствия документации, и для тех, кто внезапно оказался за это ответственным.

Привет, Хабр! Представим ситуацию: вы настраиваете сервер, работаете с критически важными процессами или изучаете логи - и внезапно SSH-соединение обрывается. Все не сохранённые изменения улетучиваются, прогресс откатывается, а вам приходится переподключаться и начинать всё заново.

В данной статье представлен скрипт-реаниматор для SSH, который:

• Восстанавливает соединение при любых обрывах
• Сохраняет рабочую сессию и историю команд
• Поддерживает tmux/screen для полного сохранения контекста
• Может отправлять уведомления о проблемах в Telegram
• Решение представлено для Bash и PowerShell

Лично мне нравится LLM как инструмент, усиливающий мои интеллектуальные возможности. Я использую его ежедневно — для поиска информации, для создания и перевода текстов, в качестве ассистента по подсчёту калорий и, само собой, для разработки приложений. Немного попрактиковавшись с генерацией pull request'ов через OpenAI Codex для модулей своего проекта TeqCMS, я пришёл к выводу, что в "грядущую эпоху вытеснения разработчиков моделями" настоящую ценность представляет вовсе не код и даже не проектная документация. Главный артефакт — это инструкции, настраивающие контекст для Агента, и история запросов, с помощью которых генерируется код.

Я потратил месяц на создание веб-сайта в Docker и теперь готов поделиться ужасными историями.

У меня есть проблема.

Мой веб-сайт (на котором была опубликована эта статья) в основном обслуживается одним двоичным файлом Rust. Он стал слишком длинным. Каждый раз, когда мне нужно внести изменение, я должен:

Собрать новую статически компонуемую библиотеку (с --target=x86_64-unknown-linux-musl)

1. Скопировать её на сервер

2. Перезапустить веб-сайт

Ситуация, мягко говоря, неидеальная.

Поэтому мне бы хотелось перейти к развёртыванию веб-сайта при помощи контейнеров (будь то Docker, Kubernetes или что-то иное), в духе подавляющего большинства ПО, разворачиваемого в последний десяток лет.

Единственная проблема заключается в том, что реализовать быстрые сборки Rust с Docker не так уж просто.

Привет, Хабр! Меня зовут Алексей Кузин и я стажер в МТС Web Services. В этом материале я расскажу про свой первый год обучения по совместной программе МТС и ВШЭ «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте». 

Год назад я заканчивал бакалавриат на факультете теоретической физики МИФИ и на последнем курсе познакомился с машинным обучением, которое вскружило мне голову. Но я очень быстро понял, что ML — лишь одна из многих областей искусственного интеллекта и что существует множество других дисциплин и доменов, не менее для меня интересных. 

На рынке есть огромное количество самых разных курсов, но я для себя решил, что хочу системности и структурности в их подаче, а также широты знаний и умений. В первую очередь это позволит самому определиться, в какой конкретной области развиваться профессионально. Поэтому я рассматривал различные варианты магистратуры и в итоге остановился на программе «Исследования и предпринимательство в искусственном интеллекте» от ВШЭ и МТС. В ней меня зацепили объем и новизна учебных материалов, вариативность курсов и очный формат, который позволял общаться с сокурсниками и преподавателями вживую. В этом посте я расскажу, как прошел мой первый учебный год: что понравилось, какие были сложности и что пригодилось на первом месте работы в ИТ. 

Получив заряд эндорфинов от успешной работы эмулятора «Ну, погоди!» и вдохновившись ценными советами по улучшению эмулятора в комментариях к своей предыдущей статье, я приступил к следующему этапу — созданию полноценного устройства, готового к использованию в повседневных условиях. Этот процесс оказался не менее захватывающим, чем разработка прототипа эмулятора.

Теперь у меня сформировалось более полное понимание экосистемы разработчиков DIY-устройств, а именно: какими программами можно пользоваться и чёткое понимание этапов разработки.

Заранее хочу предупредить, что разводку на печатной плате я по-прежнему не сделал, а ограничился перфорированной макетной платой. Но чтобы «Ну, погоди!» выглядело более эстетично, поместил её в пластмассовый корпус. Если у вас нет 3D-принтера, то возможен более-менее эстетичный вариант без корпуса — далее в статье я приведу фотографию, как это можно сделать.

Вы, наверное, и сами заметили: в последние месяцы в мире ИИ не происходит ничего по-настоящему прорывного, особенно если сравнивать с предыдущими четырьмя годами. Похоже, возможности искусственного интеллекта уперлись в потолок. Особенно заметно, как гигантские корпорации — и даже целые страны — пытаются всеми силами преодолеть этот кризис. Кто как может.

Сегодня нейросеть сама подбирает тексты, изображения и целевую аудиторию. Но если результат — это клики с длительностью НОЛЬ, проблема не в пользователе, а в нейросети: именно она выбрала тех, кто не остаётся на сайте. Зачем?!
Допустим, можно пережить 2–3 нулевых визита из 10-ти. Но когда 49 кликов из 50 оказываются битыми — это уже провал.

Внутри статьи:
- Как собрать ботов в сегмент и исключить их из показов рекламы
- По каким поведенческим паттернам Яндекс может определять и минусовать ботов
- Как поймать бота с поличным: клик по скрытой ссылке — это 100% залёт

На Хабре есть масса статей про механизмы, биологию, психологию, профилактику выгорания. Но причины обычно рассматриваются как-то в целом и, в основном, применительно к работе: большая загрузка, трудоголизм, многозадачность… А ведь выгорание бывает не только от работы и на работе, его может вызвать что угодно: болезнь, спортивная нагрузка, смена образа жизни, непривычные традиции в новом коллективе и проч. И это будет всё то же мерзкое выгорание, когда не хочется вставать, когда ты тянешь задачу, которую можно сделать за час, а на столе всегда остывшие чай и кофе, когда ты запираешься в офисном или домашнем туалете, опускаешь крышку, садишься и полчаса листаешь мемы, ни один из которых не вспомнишь через 10 секунд. У тебя есть причины так себя вести, тебе так легче: в теле, в сознании, в мыслях. А потом оглядываешься и ты вновь не заметил весну и по ветру летят белые головки одуванчиков. Предлагаю остановиться и хотя бы заметить лето, пока оно здесь.

Привет, Хабр! Меня зовут Константин Крюков, я разрабатываю систему хранения данных TATLIN.UNIFIED в YADRO. Сейчас мы с командой создаем MeyerSAN — решение, которое имитирует неисправность SAS HDD и SSD и позволяет автоматически тестировать реакцию СХД на ошибки.

Мы написали проект на новом стандарте С++ 23 и использовали паттерны объектно-ориентированного программирования. Под катом расскажу, что за решение у нас вышло, как устроена его архитектура. А еще мы вместе вспомним, зачем строить программную архитектуру тщательно и правильно (и не жалеть об утраченном времени на активную разработку).

Создание понятных и информативных отчетов — ключевая задача для аналитиков и специалистов по данным. В этой статье мы разбираем, как стандарты IBCS (International Business Communication Standards) могут помочь улучшить визуализацию данных в Power BI, повысив их читаемость и эффективность. Рассмотрим, как связать ClickHouse с Apache Superset для создания мощных аналитических дашбордов и какие практики помогут вам избежать избыточности и повысить точность представленных данных.

Я уже говорил, что есть один вопрос, способный мгновенно уничтожить конструктивность любой, даже самой интересной дискуссии о будущем ИИ, нейробиологии или философии. Такой безошибочный ход человека, несогласного с мнением оппонента, но не имеющего возможности опровергнуть его доводы, аварийная кнопка катапульты для сложных ситуаций.

Вопрос звучит так: «Но для начала, давайте определимся, что такое сознание?» В эту секунду диалог о гипотезах и парадоксах превращается в унылый терминологический спор. Участники начинают бросаться именами авторитетов, цитатами, чем длиннее, тем лучше. Чалмерс, Декарт, Кант, Фрейд, упаси Господи, всё идёт в ход. 

Многим кажется, что самый правильный и научный подход  — сначала дать определение объекту, а потом его изучать. Но фактически этот подход напоминает попытку покорить вершину, путем систематического и кропотливого обхода горы по кругу. А что если вопрос «что?» не просто сложный, а в принципе неверный?

Мне приходится тратить много времени на мониторинг арбитража, госзакупок и других документов: PDF на сотни страниц, новости с «водой», RSS при этом отсутствует.

Поэтому я решил разработать open-source инструмент, который сам проверяет сайты, скачивает документы и с помощью локального ИИ (GPT4All / DeepSeek) делает краткую смысловую выжимку по YAML-шаблону.

Он должен работать как конвейер: источник → шаблон → интерпретация → результат. Локально, без облаков. И объединять всё в единую ленту новостей.

Сейчас я дорабатываю MVP — и я хочу понять, какие шаблоны наблюдения наиболее востребованы: законопроекты, торги, релизы, или что-то ещё?

Мы выкатили меню потоков — новый инструмент для исследования Хабра. Работает как карта сокровищ: открываешь и сразу видно путь к ценным статьям.

Пока меню работает в тестовом режиме. Контент собирается только по двум потокам (Бэкенд и Фронтенд). Но скоро появятся новые направления — список в конце статьи.

Приветствую, глубокоуважаемые!

Мы сделали гидроакустический конструктор: теперь при помощи Arduino можно управлять передачей, детектировать прием, измерять время распространения сигнала в воде, макетировать свои навигационные системы и системы связи и даже делать антенные решетки.

Зачем? Ну, если вы решили заняться астрономией или, скажем, биологией, или резьбой по дереву - у вас есть широкий выбор в инструментах, оборудовании, школах и даже направлениях. Но что делать, если вы решили посвятить себя передачи данных и навигации под водой? Как бы странно это не звучало. Вот для этого редкого случая мы и старались. Ну и, вдруг в школах, инженерных кружках или даже в университетах этому найдется применение - будем только рады.

Разработали облачное решение? Теперь главный вызов — защитить вашу интеллектуальную собственность от копипастеров и недобросовестных конкурентов.

Меня зовут Юрий Горбачев. Я — специалист по интеллектуальной собственности. Забудьте теорию. Давайте о практике: какие механизмы (патенты, авторское право, коммерческая тайна) и договоры реально защитят ваш код, данные и интерфейсы.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Капустин, я менеджер продукта в компании VK Tech. Для построения систем хранения и обработки данных по объектам мы часто используем различные СУБД, которые объединяем в большие геораспределенные кластеры. Кластер СУБД содержит данные, необходимые для функционирования Mission Critical процессов, поэтому нам необходимо гарантировать постоянную доступность, обеспечить отсутствие потерь и минимизировать время предоставления данных по запросу.