Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вы когда-нибудь задумывались, что происходит после того, как вы отправляете деньги клиенту другого банка?

На экране всё просто: один банк списал деньги, другой – зачислил. Но что происходит между этими двумя действиями? Нужно ли банкам физически передавать друг другу деньги? Как они понимают, кто кому и сколько должен?

За привычной кнопкой «Перевести» скрывается целая цепочка автоматизированных процессов. В статье разберём, как устроены межбанковские расчёты, зачем нужны корреспондентские счета, чем отличаются RTGS и неттинг и какую роль во всём этом играют ИТ-системы.

Недавно у Яндекса случилась неприятная история с дата-центрами: несколько площадок пришлось остановить, и Yandex Cloud какое-то время работал в ограниченном режиме. Что произошло и что крутилось на этих площадках, я подробно разбирал в отдельной статье: https://habr.com/p/1093198/

Здесь хочу про другое. Клиентов у Yandex Cloud около 64 000, и тем, чьи ресурсы стояли на затронутых площадках, пришлось поднимать свою инфраструктуру заново, внутри облака или у другого провайдера. Во многих компаниях эту работу делает DevOps-команда.

Мне понадобился локальный архив нескольких Telegram-каналов: читаемый человеком, пригодный для SQL-запросов и способный обновляться по расписанию без дублей. Не очередной облачный сервис и не одноразовый экспорт, а процесс, который можно безопасно запускать каждые несколько минут.

Так появился getmes-tg — открытая CLI-утилита на Node.js и gramjs. Она выгружает доступную аккаунту историю в Markdown и MySQL, умеет восстанавливать прогресс после сбоя и собирается через Bun в самостоятельные бинарники для Windows, Linux и macOS.

В этой статье — не пересказ README, а инженерная часть проекта: почему для инкрементальной выгрузки нужны одновременно minId и offsetId, почему служебный state нельзя считать единственным источником истины и как один проход по Telegram безопасно разделить между двумя хранилищами.

Луна снова становится объектом активного освоения. NASA развивает программу Artemis, Китай планирует собственную лунную исследовательскую станцию, а частные компании уже начинают доставлять на поверхность оборудование и научные приборы. Но в отличие от лунной гонки XX века, сегодня речь идёт не только о политическом престиже. Луна постепенно рассматривается как место для создания новой инфраструктуры и использования местных ресурсов.

Лунные программы США и Китая больше не предполагают одну или несколько отдельных посадок. Они рассчитаны на длительное присутствие на Луне, строительство инфраструктуры и десятки запусков, которые потребуют доставки большого количества грузов на поверхность спутника.

Для этого придётся регулярно сажать множество аппаратов в одних и тех же районах. На первый взгляд кажется, что главная проблема в доставке аппарата на Луну. Однако сама посадка создает отдельный набор инженерных проблем.

В статье рассматривается концепция траектории образования школьников при переходе от блочных визуальных конструкторов к Python. Описывается идея преодоления «синтаксического барьера» с использованием виртуализированного хаба LEGO EV3, расширения физических возможностей робота через смартфон (компьютерное зрение, экран мимики) и логического перехода к симуляции беспилотного городского транспорта.

OpenTelemetry всё чаще используют в легаси-системах, потому что компании открывают для себя современные инструменты для организации наблюдаемости (observability) за системой. Но применение этих инструментов в промышленых системах создаёт дополнительные проблемы с безопасностью. Ограничения легаси-инфраструктуры принципиально меняют то, где и как следует применять защитные меры.

В этой статье вы узнаете о том, чем отличается обеспечение безопасности OpenTelemetry в таких средах и как соответствующим образом адаптировать свой подход.

Впервые я прочитал о фракталах - 40 лет назад, классе в пятом-шестом, в журнале "Техника - молодежи". Слово "Фрактал" происходит от латинского "дробный", так как у этих математических фигур дробная размерность. Фракталами американский математик Бенуа Мандельброт предложил называть особые математические объекты, обладающие свойством дробности и до него не изучавшиеся. Бенуа Мандельброт создал неевклидову геометрию негладких, шероховатых, зазубренных, изъеденных ходами и отверстиями, шершавых.

Представим себе числовую последовательность, каждый следующий член который равен квадрату предыдущего члена плюс постоянное слагаемое. Что ожидает нас в конце? Задачка не решается. Поскольку это требует чрезвычайно больших вычислительных затрат. Лишь в семидесятые годы, с появлением компьютеров, возможно стало подступить к проблеме. Что и сделал Бенуа Мандельброт. Это множества Мандельброта, названная по имени Бенуа Мандельброта, первого ее исследователя, самого известного фрактала. Если нанести на плоскость все точки, от которых последовательность не убегает на бесконечность за какое-то приемлемое число шагов, то получается невообразимо, фантастически сложная фигура. Непонятно, как такое простое уравнение может привести к такой сложной структуре, тем не менее, это так.

Когда-то давно я горел игровой физикой: писал свои игровые физические движки, физику авто и самолета. И уменя была мечта - сделать физику разрушаемых объектов, в частности автомобилей. Мне не нравилось что авто в играх "ломаются" по заготовленным лекалам - мятый бампер, предзаготовленные текстуры царапин и так далее

Потом вышла игра beamNG, где было сделано все о чем я мечтал. Физика авто возведена в абсолют, тачку можно было размотать в пух и прах, и это было не предзаготовлено, ведь физика деформаций обсчитывается реалтайм

Но все же физика beamNG не идеальна. Она обладает некой "желейностью", это проявляется в излишней гибкости и резиновости кузова и деталей. А еще, физика beamNG не позволяет разрывать и разрушать материал. В нем есть разрывы, но они удаляют части геометрии, из-за чего это выглядит неестественно - целые куски кузова просто исчезают.

Недавно я подумал - "смогу ли я с ИИ реализовать свои старые идеи игровой физики?". Они как раз были про более честный рассчет и более правзоподобные повреждения.

Под катом мои эксперименты

Я отправил ИИ-агента проходить онлайн-курсы OpenAI, Anthropic, Google. Через 6-30 минут тесты сданы на 10 из 10 баллов, и готов сертификат на мое имя. Причем я даже не открывал учебные материалы.

В статье покажу, как это работает: от авторизации в браузере до получения готового сертификата. Спойлер: онлайн-сертификацию надо отменять, либо менять сам принцип проверки.

10 новых российских продуктов для поиска врача с помощью ИИ, расчёта доходности облигаций, поиска IT-вакансий, защиты форм сайта от спам-заявок, создания пошаговых инструкций и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

12 февраля 2026 года мир науки потрясла новость, относящаяся к земным, слишком земным материям. Канадский Perimeter Institute, один из крупнейших мировых центров теоретической физики, объявил о бессрочной «приостановке сотрудничества» с Ли Смолиным — легендарным ученым, который 25 лет назад этот институт и со-основал.

Причиной стала публикация переписки печального известного Джеффри Эпштейна, в которой обнаружился и обмен любезностями со Смолиным — в том числе, приглашение в 2011 году на тот самый остров. Так бесславно закончилась карьера ученого, посвятившего десятилетия попыткам понять, что такое время и почему физика так плохо умеет с ним обращаться, — внезапным вторжением его собственного прошлого в профессиональное настоящее и карьерное будущее. 

Прежде чем разбираться с этой историей, давайте отправимся сначала назад во времени — к волновавшему Смолина вопросу о том, из чего сделана Вселенная, который постепенно превратился в вопрос: а почему она вообще должна быть устроена так, как мы привыкли думать?

В Корпоративном университете КОРУСа сотрудники выпускают работающие приложения, собранные с помощью ИИ, тренируют переговоры с цифровым оппонентом, учатся на менторинге друг у друга разным навыкам — от бюджетирования до тест-дизайна, и это далеко не все.

В этой статье узнаешь о главных инициативах команды Корпоративного университета и образовательных возможностях, доступных каждому корусянину.

Четырнадцатого октября прошлого года Windows 10 вышла из поддержки и перестала получать бесплатные обновления безопасности. К этому дню в сети скопилось столько прогнозов, что из них можно было собрать небольшой сборник апокалиптической прозы с шифровальщиками к Рождеству, отвалившимися браузерами к весне и массовым исходом игроков на одиннадцатую версию к лету. Прошел почти ровно год, а десятка по-прежнему стоит на заметной части машин: по данным Lansweeper она работает на 16.9% Windows-устройств, которые компания отслеживает, а в июньском опросе Steam ее доля среди игроков составила 23.56%, при том что Windows 11 впервые перевалила за семьдесят процентов.

Человек, который включает такой компьютер утром, никакой катастрофы вокруг себя не замечает, потому что рабочий стол грузится, почта приходит, браузер исправно обновляется и игры из библиотеки запускаются, так что складывается ощущение, будто весь шум про конец поддержки был очередной страшилкой для продажи новых ноутбуков. Ощущение понятное, только поломки за этот год все-таки случились, и разложены они по тем слоям системы, куда обычный пользователь заглядывает примерно никогда: прошивка, цепочка доверия при загрузке, каналы обновления офиса, ветки видеодрайверов.

Путаницы добавляет то, что у каждого вендора свой календарь, и Microsoft, Google, Mozilla и NVIDIA за год успели назначить одной и той же системе четыре разных даты конца света с разбросом в несколько лет. Ниже собрано то, что за двенадцать месяцев действительно перестало работать или стало работать хуже, с датами, номерами версий и указанием, кто именно закрыл дверь.

Когда компьютеры только появились, вопроса о том, удобен ли у них интерфейс, по большому счёту не существовало. Чтобы заставить машину что-то сделать, человеку приходилось говорить на её языке: сначала переключателями и перфокартами, потом командами в терминале. Нужно было знать, что именно написать, в каком порядке передать параметры и что означает ответ системы. Ошибка в одном символе могла привести к тому, что ничего не происходило.

По мере того, как компьютеры становились все более массовым продуктом, этот подход перестал работать. Нельзя было рассчитывать, что каждый пользователь запомнит десятки команд и их параметры, потому появились окна, меню, иконки и мышь. Вместо команды удаления файла его можно было перетащить в корзину, вместо списка доступных операций пользователь видел объекты и действия над ними. Машина продолжала выполнять вполне конкретные команды, но больше не нужно было их знать. Подвигал мышкой и команда исполнена.

Так между человеком и программой появился слой, который мы сегодня называем интерфейсом. Но с появлением LLM интерфейсы становятся не нужны.

Давайте я вам это покажу. 

Давным-давно я прочитал книжки Максима Дорофеева «Джедайские техники» и «Путь джедая», посвящённые организации эффективной работы. С тех пор стал более внимательно относиться к планированию и тому, что, как и сколько я успеваю сделать.

Одна из рекомендаций, которую там продвигают – отключить лишние уведомления: звуки оповещений, всплывающие окна, и даже счетчики непрочитанных, так как даже беззвучные индикаторы могут становиться ловушками для внимания.

Я этим рекомендациям последовал: отключил уведомления, убрал счётчики непрочитанного и прочие вещи, которые постоянно напоминали о себе без особой необходимости. Так я и работал несколько лет, пока не заметил, что почти всё отключённое постепенно вернулось обратно, а я даже не заметил, когда именно это произошло.

Это меня озадачило. Зачем я постепенно возвращал то, от чего когда-то вполне сознательно избавился? Причём я прекрасно помнил, зачем всё отключал, и не сомневался, что постоянные сигналы могут мешать работе. И если так произошло, то как всё это работает на самом деле?

Если брать стандартного офисного сотрудника, то на компьютере есть системные сообщения Windows, Teams, напоминания Outlook, индикаторы в панели задач и счётчики непрочитанных писем. Возможно – ещё добавляются Slack, Телеграм, Макс и что-то ещё.

Поэтому, прежде чем решать, нужно ли отключать уведомления и какие, неплохо бы разобраться, что и в каких обстоятельствах нам мешает.

Уведомления мешают, даже если их игнорировать?

В 2015 году Кэри Стотхарт и его коллеги опубликовали исследование The Attentional Cost of Receiving a Cell Phone Notification.

Аннотация

Спустя многие годы после того, как системы искусственного интеллекта и дроны сделали ненужными большинство профессий на планете, самым везучим, самым умным и самым талантливым из людей выпала замечательная жизнь. Жертвы массовой безработицы, напротив, борются за выживание в дикой природе. Дети бедноты добровольно или по решению родителей покидают свои семьи, чтобы попасть в «лагеря возможностей трудоустройства».

Райланд Грей оказался в таинственной группе людей, собравшихся, чтобы исправить последствия решений, которые все мы приняли за сотню с лишним лет. Он хотел просто делать игры — но совершенно не собирался играть главную роль в чьей-то ещё игре — смертельно опасной и могущей изменить абсолютно всё. Чтобы выиграть, нужно рискнуть жизнью отнюдь не только своей, а проигрыш грозит всему человечеству утратой последнего шанса на спасение.

Возрастное ограничение: 18+. Жанр — антиутопия/киберпанк/боевик.

Привет, Хабр. Расскажу про проект, который делал последние несколько месяцев. Это не очередная «убийца HH» и не «революция в рекрутинге». Это попытка решить одну конкретную проблему, которая бесит меня лично.

Живая ссылка: https://devraid.ru

Когда в семье грядёт второе прибавление, а работа требует всё больше времени -  семейная жизнь превращается в затяжной день сурка. Искра первых лет отношений куда-то испаряется, романтические разговоры сменяются короткими перекличками о подгузниках и стиральном порошке, а самый близкий человек постепенно становится соседом по совместному быту. Вот и я оказался тут. Большинство в такой ситуации вздыхает и говорит себе: «Ну, сейчас у всех так, надо просто перетерпеть», но я решил попробовать сломить эту тенденцию.

Для этого используем sh скрипт, который выполняет несколько действий: устанавливает k3d и Helm, скачивает необходимые docker образы и создает локальные теги для них, которые будут использоваться через локальный реестр.

Старая серверная карта Tesla V100 на 32 ГБ до сих пор стоит как одна современная видеокарта среднего класса, а памяти у неё столько, что в неё целиком помещается модель на 30 млрд параметров, а с ухищрениями поднимается модель на 120 млрд параметров. Собрал на ней домашний сервер для локальных моделей, прогнал замеры скорости и выяснил, что половина моих “выводов” была ошибками измерения.