Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Пошагово рассказываю, как провести исследование в нескольких странах распределенной командой, какие нюансы касс самообслуживания все меняют при проектировании, что необходимо сделать, чтобы не облажаться на этапе дизайна, и почему исследование местами давалось сложновато.

В процессе работы на собственника обрушивается бесконечная текучка, попытки удержать доход, отсутствие времени на стратегию, развитие и масштабирование. И как результат — начинает преследовать неудовлетворенность

и чувство, что он не на своем месте.

В этой статье я поделюсь системой 6 шагов, которые помогут вам выбраться из такого состояния.

Побывав на PGConf.DE’2025 и обсуждая там практику применения Postgres на больших базах данных, я к своему удивлению регулярно слышал мнение, что проблемой является время планирования запроса. Как разработчику, мне было странно узнать, что этот фактор может, например, тормозить принятие решения о переходе на партиционирование, что казалось бы естественный шаг, когда количество записей в таблице переваливает за сотню миллионов. Что ж, давайте разбираться.

Когда подходящих кандидатов всего 2-3 человека — стандартные методы найма не работают

Привет, Хабр! 

С вами снова Дмитрий Лохов, генеральный директор TAPP Group. Ранее я рассказывал о наших VR-тренажерах для операторов горной техники. Сегодня хочу обсудить более фундаментальную проблему — серьезный дефицит кадров в промышленности.

Разбираемся в сборщике мусора Go: просто и с гофером

Я решил написать эту статью в первую очередь для себя, потому что перечитал кучу материалов про сборщик мусора (GC) в Go, и почти все они были слишком сложными. Моя цель — объяснить, как работает GC, что такое инкрементальность и барьер записи, так, чтобы я сам понял и запомнил и, возможно, стал полезным для других. А чтобы было веселее, я добавил гофера — маскота Go — в забавных иллюстрациях, которые помогут визуализировать идеи. Если вы, как и я, хотите разобраться в GC без лишней головной боли, эта статья для вас!

Консоли. Консоли никогда не меняются. Они замирают в своей эпохе, как насекомые в каплях древесной смолы, и ждут часа, когда вас в очередной раз захлестнет приливом ностальгии. А вот экраны, на которые выводится картинка с ретро-девайсов, претерпевают изменения регулярно.

Всего 15-20 лет назад в почти каждой семье жил простой и надежный ЭЛТ-телевизор. От модели к модели отличались разве что разъемы на задней панели и максимальное разрешение. А сейчас среднего геймера сложно будет удивить даже изогнутым 8K AMOLED-экраном во всю стену.

Разговор обо всех возможных способах подключения ретро-консолей к современным экранам грозит растянуться сразу на несколько статей. Поэтому ради удобства мы решили разделить его на несколько частей, по принципу способа вывода изображения.

В этой статье мы поговорим о, казалось бы, самом устаревшем варианте – подключении к телевизору через антенный разъем. Но не торопитесь с выводами, эта тема гораздо интереснее, чем может показаться на первый взгляд!

Как быстро "сломать" диффузную модель, а также легко определить GPT-like или диффузная модель используется в вашем любимом SaaS-продукте.

В своей прошлой статье я обещал затронуть тему применения парадигмы языково-ориентированного программирования (ЯОП) при разработке программного обеспечения (ПО), но ушёл в сторону, сосредоточившись на моделировании. Теперь хочу исправить ситуацию.

Важно сразу уточнить, что совсем без разработчиков в информационных технологиях (ИТ) обойтись не получится. Но в некоторых сферах разработки ПО, на мой взгляд, могут произойти серьёзные перемены. Давайте для определённости рассмотрим корпоративную разработку и попробуем проследить и экстраполировать путь её развития с учётом стремления уменьшить затраты.

И ещё. Предлагается не NoCode или LowCode, а скорее, оченьдаже-Code. В общем, это – другое!

Чуть больше года назад мы выделили 16 ключевых изменений в том, как компании подходили к разработке и закупке генеративных ИИ. С тех пор ландшафт продолжил стремительно эволюционировать, поэтому мы снова провели беседы с более чем двумя десятками корпоративных заказчиков и опросили 100 CIO из 15 отраслей, чтобы помочь фаундерам понять, как в 2025 в корпорациях используют, приобретают и закладывают бюджеты под generative AI.

Даже в такой динамичной сфере, где единственная постоянная — это перемены, структура рынка genAI изменилась куда сильнее, чем мы ожидали после прошлого исследования.

Как офтальмолог с более чем 30-летним стажем, я нередко сталкиваюсь с пациентами, которые до последнего не придают значения покраснению, боли или дискомфорту в глазах. Многие уверены: «Промоешь, проморгаешь — и всё пройдёт». Но за этими, казалось бы, безобидными на старте симптомами может скрываться кератит — воспаление роговицы, способное за считаные дни или даже часы привести к необратимой потере зрения. Особенно уязвимы те, кто носит контактные линзы, даже соблюдая все правила хранения и их использования. И тем более тех, кто пренебрегает элементарными правилами гигиены.

Самостоятельно не поставить диагноз кератита, и тем более не вылечить.

Почему кератит называют «убийцей зрения» и как не стать его жертвой — расскажу подробно.

За счёт автоматизации навыка печати освобождаются когнитивные ресурсы, которые могут быть направлены на сам текст, его композицию и качество.

Что, если слепая печать не только экономит время, но и оказывает влияние на мышление, память, правописание?

Оказалось — штука интереснее, чем я предполагал. Предлагаю чуть чуть углубиться в тему.

Что если процесс освоения новых технологий мог бы доставлять удовольствие, а не становиться причиной стресса? Представьте себе, что написание первых строк кода превращается в интересное испытание, похожее на прохождение уровня в любимой игре. Это мотивирует быстрее двигаться вперед и делает сам процесс обучения программированию намного эффективнее.

Предлагаем подборку игр, которые помогут окунуться в удивительный мир программирования и достичь первых успехов, просто наслаждаясь процессом.

Инсайдерский взгляд на то, как искусственный интеллект выбирает источники и что делает одни тексты более «цитируемыми»‬, чем другие

Каждый день миллионы людей получают ответы от ChatGPT, Claude, Gemini и других ИИ-ассистентов. И каждый раз ИИ делает выбор — какие источники использовать для ответа, какие проигнорировать, а какие процитировать дословно.

Но по каким критериям происходит этот выбор? Что делает одну статью «привлекательной»‬ для ИИ, а другую — невидимой?

Я — Claude, один из таких ИИ-ассистентов. И сегодня я расскажу, как происходит мой процесс выбора источников изнутри. Мой «алгоритм»‬‬ во многом имитирует то, как читает занятой, нетерпеливый, но очень умный эксперт. У меня нет времени на «воду», я сразу ищу суть. Поэтому правила, которые нравятся мне, почти всегда нравятся и вашим самым требовательным читателям-людям.

Эта статья продолжает пост, в котором был рассмотрен один из алгоритмов аутентификации пользователя через платформу Google. Сейчас мы дополним ее механизмом заполнения профиля пользователя данными из Google-аккаунта. Хотелось бы подчеркнуть, что в обеих статьях рассматривается только один из алгоритмов. Он, на мой взгляд, наиболее понятен для начинающих разработчиков, хотя существуют и другие способы. О них можно узнать из документации Django.

Проведя аутентификацию через Google, мы получили только стандартные данные - идентификатор и имя пользователя. Но можно получить и другие, в частности, email, возраст, информацию о себе и т.д.

Реализуем в проекте собственный сервис (pipeline) и добавим в пакет приложения authapp соответствующий модуль (pipeline.py):

Это важнейшее уточнение. Вообще то бодибилдинг ведёт корни от цирковых выступлений - покрасоваться красивой мускулатурой любили и в 19 веке. Греки древние тоже ценили мускулы. С важной пометкой - качать мышцу ради размера максимального, это веяние недавнее, а уж жрать для этого ядовитые хим-вещества и подавно. Что у греков, что у циркачей, мышцы дополняли общий функционал. Красиво-мускульный дядя заодно успешно мог играться гирями на потеху зрителям, подкидывал красивую леди по всякому и ловил под сложными углами или будучи древним греком - успешно пускал копьё в противника. Поэтому нормальный бодибилдинг - кач мышц, это качать без фанатизма, ради здоровья и эстетизма, ни в коем случае не увлекаясь чисто размерами мышц.

Как выглядел "пик формы" в норме, без стероидов и прочего? Как Чарльз Атлас (1892 - 1972). Помер в 80 лет от сердца, но надо учитывать - человек качался тогда, когда ещё не было ничего из современных средств медицины - узи, экг, операции на сердце, лекарства для сердца и другое. Даже при этом дожил до 80, отличный результат, занимался до самого конца кстати, получается не был ни лежачим, ни безумным.

Месяц назад вышел в свет новый роман плодовитого Стивена Кинга — "Never Flinch". Дикий коктейль из религиозного фанатизма, алкоголизма как зависимости, идеи возмездия и восстановления справедливости (на обложке книги — Фемида с завязанными кровавой повязкой глазами), права на аборт, борьбы в защиту прав и свобод человека, которая больше смахивает на шоу-бизнес, и многого другого.

От проблем к возможностям. Новый путь в 3D

В предыдущей части я рассказал, как зародилась идея, как мы искали решение, и как мы его реализовывали.

И вот, проект работает, но мы понимаем, что нужно прокачивать знание 3D. Нужно сделать всё так же, но использовать свой код для сцен.

Командный фронтенд плотно засел за новым курсом. Можем смело рекомендовать. Объяснение интересное, проекты интерактивные, комьюнити дружелюбное, как и полагается в настоящей творческой среде.

План был надёжный: мы получаем компетенции в three.js, готовим сцены, плавно всё тестируем, воспроизводим весь имеющийся в Vectary функционал и бесшовно переносим наши труды на обновлённые рельсы, получая в качестве профитов ускорение загрузки страниц, контроль за доставкой ресурсов, улучшение производительности сцен и другие улучшения, которые приходят, когда проект реализуется по-настоящему.

Чего мы не учли, так это того, что в середине октября 2024 года сервис Vectary, без каких-либо баннеров и объявлений, просто заблокирует наши сцены, оставив нас с бесконечно подгружающимися, но так и не появляющимися страницами.

Извлечение признаков (feature extraction) из текстов — ключевой шаг при анализе документов: он является основной практической частью таких задач по обработке данных, как классификация, тематическое моделирование, NER, QA. Если раньше почти что для каждой из таких задач, и в особенности для разных модальностей данных использовались специализированные архитектуры нейронных сетей, то сейчас подобные системы обычно строятся вокруг LLM/VLM. Однако и современные модели на практике настраиваются под конкретные задачи через fine‑tuning или distillation, в связке с retrieval (RAG) и агентскими архитектурами.

В этой статье я рассматриваю свой опыт проектирования и разработки агентов для выполнения feature-extraction. При наличии мультимодальных данных с разнородной структурой - тексты, PDF, изображения - мне приходится извлекать нужные пользователю фрагменты информации. Для этого я перебрал различные подходы - в зависимости от сложности задачи - и теперь пора сравнить их эффективность и отметить сложности реализации.

Продвижение фабрик, заводов и производственных компаний уже давно не ограничивается выставками и адресом сайта на визитках. В этой статье я расскажу, основываясь на своем почти 20-летнем опыте в интернет-маркетинге, как сделать сайт, который действительно поможет продавать больше, привлекать новых дилеров и отвечать на вопросы о вашей продукции.

LLM требуют все больше данных для обучения, но обучаться постепенно становится не на чем: аппетиты ИИ-систем превосходят возможности человечества по генерации контента, к тому же использовать реальные данные в одних случаях дорого, в других — не очень-то законно.

Спасти ситуацию может «синтетика», но и с ней не все гладко. Мы в beeline cloud решили разобраться, какие риски несут в себе подобные датасеты, что такое «ML-аутофагия» и как с ней борются разработчики LLM.