Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Классика жизни: ввёл в терминале команду, не до конца понимая последствий. И поплатился за это удалением активной базы данных.

3D-модель — визуальный образ быстро собирает внимание команды и создаёт ощущение движения. Это естественно: форму легко показать, легко сравнить, легко обсуждать.

Проблема начинается в тот момент, когда форма становится не итогом проектирования, а его отправной точкой. В промышленном дизайне это особенно чувствительно, потому что форма здесь — не абстрактное высказывание, а жёсткая фиксация решений, которые затрагивают конструкцию, производство и эксплуатацию.

Clickhouse никогда не удаляет ваши данные, главное помнить об этом и знать где искать. Наш кейс миграции на Clickhouse Keeper, история потери и восстановления данных

Давайте честно: терминологией на рынке часто пренебрегают. Для многих «CPA-сеть», «партнёрка» и «рекл» - это просто синонимы, обозначающие место, где можно взять ссылку и слить трафик. Казалось бы, какая разница, как это называется, если лиды капают?

Но разница есть, и она фундаментальная. Это разные бизнес-модели с разной экономикой. От того, с кем именно вы работаете - с агрегатором (сетью) или продуктом (прямым рекламодателем) - зависят ваши риски, скорость выплат и даже то, насколько честно вам будут считать конверсии.

Всем привет! Если вы хоть раз ловили себя на мысли, что устали от рутины однотипных действий при проведении пентеста или, что после N-го часа пентеста потеряли нить атаки — эта статья для вас.

Всё чаще и чаще звучат идеи внедрения AI‑агентов в работу пентестеров, но не в виде кнопки «взломать всё», а в виде универсального помощника для автоматизации рутины и роста общей эффективности процессов.

В этой статье очень подробно разберём установку и настройку такого AI‑агента ну и, конечно же, испытаем.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как можно компилировать Python в быстрые, кроссплатформенные исполняемые файлы без изменения исходного кода. Автор подробно разбирает архитектуру компилятора, объясняет, зачем «понижать» Python до C++, как типы позволяют «приручить» динамику языка и почему эмпирическая оптимизация даёт лучший результат, чем ручной тюнинг.

Привет, Хабр! Меня зовут Пётр Чекмарёв, я старший инженер компании YADRO, занимаюсь компьютерным зрением на мобильных устройствах и низкоуровневой оптимизацией плотных вычислительных функций.

Оптимизация кода — вечная тема, особенно актуальная в дни триумфального шествия искусственного интеллекта. Оптимально написанные, но изолированные ядра сетей составляются в разные последовательности в зависимости от архитектуры модели. Но, если дать им информацию друг о друге во время компиляции, сеть удастся заметно ускорить. Выгружать программу для перекомпиляции, будь она движком инференса или СУБД ,— бессмысленно, поэтому компилировать надо во время работы, Just-In-Time. Я расскажу про свой пет-проект векторной JIT-кодогенерации и покажу, как она помогает в оптимизации.

В развитие дискуссии (см. здесь и здесь) о разности понимания процессного подхода к управлению организацией by BPM CBOK (в представлении IT мира) и ISO серии 9000 (в представлении Прикладного мира), меня попросили опубликовать методологию построения процессного управления в организациях в соответствии с требованиями стандарта ISO 9001. Т.к. стандартизированной/единой такой методологии нет, то поделюсь своими наработками. Ниже приведу слайды на интересующую тему своего доклада 2003 года на 15ой конференции Центра «Приоритет» посвященной стандартам ISO серии 9000, из которых, я надеюсь, обсуждаемая разница в понимании и подходе будет продемонстрирована.

Привет, Хабр! Меня зовут Игнатий Цукергохер, я фриланс-журналист и блогер. На Хабре в основном пишу про технику и выкладываю интервью, но решил вернуть рубрику обзоров мероприятий. И начну с такой камерной и при этом хардкорно-айтишной встречи, как True Tech Arch #8.

От корпоративной ИТ-архитектуры сегодня ждут скорости, устойчивости и понятной ценности для бизнеса, но она все еще часто существует в виде схем, презентаций и документов, которые быстро устаревают и мало помогают в ежедневной работе команд. На конференции True Tech Arch #8, последней встрече Гильдии архитекторов MWS в 2025 году, рассказывали, как выбраться из этого замкнутого круга.

В этом материале расскажу про основные темы, которые на ней поднимались: переход от Big Data к Small Data и Data Lakehouse, способы превратить архитектуру в исполняемую и измеряемую систему, а также изменение роли архитектора и коммуникаций между командами при внедрении AI-ассистентов.

Есть такая компания, HubSpot называется. Они выпускают софт для продвижения компаний в соцсетях и поисковых системах. На рынке 20 лет. Каждый год они публикуют весьма толковые руководства по нейросетям, но шпигуют их, в отличие от блогеров, реальным опытом своих сотрудников и данными из своих исследований.

Сегодня Инфостарту — 20 лет. За это время мы прошли путь от первой публикации до одного из крупнейших профессиональных сообществ и экосистемы сервисов для специалистов и бизнеса на 1С. Спасибо всем, кто был с нами — и тем, кто присоединился совсем недавно.

Все началось 16 января 2006 года, когда основатель Инфостарта Доржи Цыденов опубликовал на сайте первую запись — «Добро пожаловать на Инфостарт». Тогда это был небольшой шаг, который стал началом большого проекта: площадки, где люди делятся опытом, инструментами и решениями для 1С...

Кажется, собрать ПК самому еще никогда не было так легко. Форумы, отзывы, конфигураторы – пользуйся чем хочешь. Варианта ошибиться с выбором и купить что-то не то просто не осталось. Знай только – плати. Но вот с материнскими платами всегда одна и та же история: их слишком много, названия состоят из непонятных букв и цифр, а разница между моделями часто теряется в дебрях спецификаций. А ведь именно плата определяет, насколько долго прослужит сборка и можно ли будет обновить процессор через пару лет без замены всей платформы.

Если вы настроили многоузловой кластер Kafka, то, вероятно, знаете, что в нем есть части конфигурации, общие для кластера, а есть уникальные для каждого узла.

В этой заметке я описываю свой способ проведения централизованного обновления конфигурации брокеров.

Поменяли на одном брокере — настройки применили везде.

Bourne again shell.

1) Задача и исходные предпосылки

Требуется организовать двусторонний аудиоканал между двумя устройствами Magewell Pro Convert Audio DX поверх сети на базе SRT. Формулировка выглядит простой, однако за ней обычно скрывается типичная путаница между тремя разными сущностями:

1. Аудиоканалы (например, стерео = 2 канала L/R).

2. SRT‑потоки / SRT‑сессии (каждая сессия переносит медиапоток в одном направлении).

3. Сетевые роли Caller/Listener (кто инициирует соединение и как это проходит через NAT/динамические IP).

Euclid Lab провела воспроизводимый эксперимент на базе Pro Convert Аudio DX : подтвердить одновременную двустороннюю передачу стерео‑аудио (full‑duplex) между двумя устройствами, используя простой и прозрачный метод контроля — USB Audio + две копии VLC на каждом ПК.

Иными словами, нужно было не просто «увидеть статус Connected», а получить доказательство уровня «ухом слышно», что обе стороны одновременно:

● отправляют локальный звук в сеть и

● принимают удалённый звук из сети, без переключений и без работы «по очереди».

  2) Физический стенд

2.1 Компоненты

● 2 устройства Magewell Pro Convert Audio DX (далее: Устройство A и Устройство B)

● 2 компьютера (ПК A и ПК B)

● 1 небольшой гигабитный коммутатор между устройствами (Gigabit Switch)

● 2 USB‑подключения (каждый ПК подключён по USB к своему Magewell как UAC‑аудиоустройство)

● 2 Ethernet‑подключения (каждый Magewell подключён к гигабитному коммутатору)

2.2 Сетевая топология (лаборатория)

Оба устройства работали в одном лабораторном сегменте Ethernet, со статическими адресами в одной подсети (для чистоты эксперимента и удобства диагностики). Логика эксперимента полностью переносится на схему «публичный IP ↔ NAT/динамический IP» — различаться будет только обеспечение доступности портов и выбор роли Caller/Listener.

Привет, Хаброжители! Мы хотим поделиться с вами главой из книги «Машинное обучение. Проектирование систем от идеи до реализации» Валерия Бабушкина и Арсения Кравченко. Это подробное пошаговое руководство, призванное помочь вам на всех этапах раз­работки ML-системы: от сбора информации и выполнения предварительных шагов до разработки, запуска в эксплуатацию и последующего сопровождения.

Как следует из названия, книга посвящена именно проектированию ML-систем. Мы не сосредоточиваемся на какой-то одной технологии, а предлагаем универ­сальный фреймворк для решения задач, связанных с созданием, сопровождением и совершенствованием ML-систем различного масштаба и сложности.

Немецкий автопром всегда был символом надежности, качества и уровня оказания сервисных услуг. Однако на международной арене он все чаще проигрывает машинам, сделанным в КНР. Разберемся, почему так происходит, и что ждет автогигантов из ФРГ.

Недавно я был на интересной лекции по созданию моделей личности с помощью сверхбольших промптов для LLM в библиотеке им. Фёдорова. Концепции, прозвучавшие на ней, оказались настолько интересными, что я решил познакомить с ними Хабр.

В первой и второй частях мы рассматривали общий подход к бизнес-документации на нашем платформенном проекте в компании «Наука». А сейчас подобрались к главному – техническому проекту (ТП). Это – наш основной и наиболее распространенный документ для типовых задач в ERP-области.

Нейросети и LLM перестали быть абстрактным трендом — это полноценный рабочий инструмент, который помогает IT-специалистам писать код, автоматизировать процессы, улучшать качество продукта и даже усиливать кибербезопасность. Умение использовать нейросети поможет повысить продуктивность и качество инженерной работы.

Сегодня разберем конкретные сценарии применения нейросетей в IT, навыки для их эффективного использования, и где учиться про прокачки скиллов.

Скажите, вот когда у вас на проекте срываются сроки, когда бэклог растет, а скорость, кажется, падает — что чаще всего звучит как универсальное решение? Правильно: «Надо распараллелить!» Взять больше людей. Разбить задачу на подзадачи. Запустить процессы одновременно. Кажется, что если одна команда делает функцию А, а вторая — функцию Б, то автомобиль… простите, продукт — соберется в два раза быстрее.

Но почему же тогда так часто это не работает? Почему добавление людей в проект иногда его только тормозит?