Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Человеческий мозг эволюционировал, чтобы отслеживать камни, инструменты, животных, лица - вещи с краями. Вещи, которые толкают другие вещи. Это служило нам верой и правдой сотни тысяч лет.

И большинство из нас всё ещё неправильно применяют эту интуицию к науке и технологиям, включая то, как мы думаем об ИИ. Даже высококвалифицированные инженеры делают то же самое: пытаются впихнуть квадратные колышки в круглые отверстия, а потом не могут понять ошибки в ИИ-системах, которые строят.

Это несоответствие между интуицией и наукой не ново.

Небольшая история из жизни — о реалистичности иллюзий и переживаний, которые наш мозг в состоянии генерировать «для внутреннего использования», и которая могла бы стать ещё одной главой фильма «Игры разума». А ещё — поводом основательно задуматься на темы более концептуальные. Например — попробуйте теперь доказать себе — вы не голограмма в своей же голове.

Мой молодой коллега Алексей часто бывал у дома у пожилого профессора психологии, помогал разбираться с архивами, набирал под диктовку статьи и книги на компьютере.
Однажды профессор запнулся у себя дома и несильно, но чувствительно ударился виском об мебель. Вроде бы, всё ограничилось лёгкой ссадиной и, вроде, без последствий.

Недели через полторы-две, когда случай уже забылся, Алексей приехал для продолжения работы над статьёй, профессор вошел в комнату и спросил:
— Зачем вы повесили сюда ковёр? Где вы его взяли?
— Какой ковёр?
— Ну, вот же, на стене висит.
— Тут нет ковра...
— Чего вы дурачите меня, вот же ковёр!

Для разрешения конфликта была призвана помощница по хозяйству и аспирант, который пришёл на консультацию. Все подтвердили — стена пуста, никакого ковра нет.
— Вы сговорились!

Профессор в гневе стал ощупывать стену, замолчал, сел в кресло и спокойным голосом продолжил диктовать очередную статью с того места, на котором он остановился в прошлый раз.

Тема ковра возникала ещё несколько раз в течении месяца, каждый раз возникал скандал. Все домашние и близкие были крайне обеспокоены ментальным здоровьем профессора. Подозрения возникали всякие, все они упирались в одно «но»: это была единственная странность, во всём остальном профессор сохранял великолепный — очень высокий! — интеллект, адекватность, тёплый уровень отношений с окружающими. И его очень едкий саркастический юмор — тоже был неизменным.

Привет, Хабр! Я Senior Angular Developer. И я хочу рассказать вам о своём недавнем опыте, который похож на сцену из киберпанк-триллера, но разворачивается в обычном интерфейсе hh.ru. Открываешь отклик на вакансию, а вместо формы для ввода текста — диалог с ИИ-ассистентом рекрутера. Он задаёт вопросы по стеку, проектам, архитектуре. И вместо того, чтобы в сотый раз пересказывать своё резюме, я сделал логичное, на мой взгляд, действие: поручил ответы своему ИИ-ассистенту.

Так началось интервью, где вопросы генерировала одна нейросеть, а ответы — другая. Моя роль свелась к модерации: «Да, это ок. Нет, исправь». Что из этого вышло, почему это одновременно эффективно и тревожно, и не пора ли нам всем смириться, что первый этап отбора теперь — это «Тьюринг-тест на максималках»? Разбираемся под катом.

Технологический сюрреализм: ATS умер, да здравствует AI-Screening?

Помните эпоху ATS (Applicant Tracking Systems), когда мы оптимизировали резюме под ключевые слова? Каменный век. Теперь системы эволюционировали: они не просто сканируют, они ведут диалог. «А использовали ли вы NgRx в продакшене?», «Опишите опыт реализации micro-frontend архитектуры» — вопросы генерируются на лету LLM, проанализировавшей описание вакансии.

Абсурд и ирония ситуации в её чистоте: две нейросети пытаются найти «мэтч» между двумя текстовыми файлами — вакансией и резюме. Человек-рекрутер и человек-соискатель вынесены за скобки первичного акта коммуникации. Мы наблюдаем рождение нового протокола взаимодействия на рынке труда: machine-to-machine screening.

Моя технарская душа порой просит какого-нибудь интересного челленджа: найти смартфон на городской свалке и привести его в идеальный вид, выкупить устройство из утиля после воды и восстановить материнскую плату, или просто купить что-то очень бюджетное и затем попытаться замоддить. Обычно я пишу только о тех девайсах, которые мне удалось отремонтировать собственными руками, однако сегодняшний смартфон настолько уникален, что я решил написать о нём отдельную статью даже несмотря на неудачную попытку ремонта...

Еще одна библиотека строк для Python? Легко - если у вас есть ИИ-помощник.

Рассказываю, что хотел сделать (действительно, ленивые строки), что получилось, как использовал ИИ, с какими проблемами столкнулся, какие выводы для себя сделал.

Есть несколько практик в разработке ПО, которые, с одной стороны, являются практически неотъемлемой частью пейзажа, а с другой - довольно уродливы, если вдуматься, и сильно вредят всем (некоторые вредят AI Code-ассистентам). В этом посте я хочу поныть про автоматические тесты - священную корову разработки ПО последних как минимум 10 лет. И особенно поныть про unit-тесты.

Эта статья проведёт вас через классический проект по машинному обучению — анализ датасета Titanic. Мы разберём полный цикл работы: от первоначального знакомства с данными и их очистки до построения и валидации первых предсказательных моделей. Вы узнаете, как преобразовывать категориальные признаки, создавать новые переменные, бороться с пропущенными значениями и оценивать качество моделей через ключевые метрики. На примере Random Forest и логистической регрессии наглядно показываю, как разные алгоритмы решают одну задачу и почему выбор модели зависит от поставленной цели.

Камера, о которой сегодня пойдёт речь — невероятно красивая, но за «хипстерской» внешностью скрывается довольно мощное устройство, готовое удивлять даже сейчас, в 2026 году. Отличные JPG-снимки без обработки, удобная работа с мануальной оптикой, рабочее мобильное приложение — поверьте, не каждая современная камера настолько душевная, как этот «Фуджи»!

Любой, кто пытался прикрутить LLM к реальному продакшену в узком домене (медицина, право, инженерия), проходил стадию отрицания: "Да ладно, сейчас промпт подкручу, RAG прикручу — и полетит".

Не полетит.

В embedded-проектах с батарейным питанием управление энергопотреблением часто сводят к нескольким вызовам sleep() и проверке кнопки включения. Пока устройство простое — этого хватает. Но как только появляется аккумулятор, зарядка, дисплей, кнопка питания и требования к пользовательскому поведению, такой подход начинает разваливаться.

Типичные ситуации, с которыми сталкиваются на практике:

● устройство выключено, но подключили зарядку — что должно происходить?

● зарядка идёт, пользователь нажал кнопку — включаться или нет?

● батарея критически разряжена — как корректно отказать во включении?

● устройство долго не используется — когда и как его выключать?

● контроллер питания подал питание сам по себе — это включение или ошибка?

устройство вышло из Deep Sleep — это пробуждение или «холодный старт»?

Хватит воевать с Makefile: как я написал свой таск-раннер на Rust

Устали от табов, .PHONY и bash-лапши? Я тоже. Поэтому написал Nest — декларативный таск-раннер с иерархией, типами и понятным синтаксисом. Рассказываю, как это было и почему вам стоит попробовать.

Сэм Альтман — безусловно, главная звезда ИИ-бума, начавшегося после запуска ChatGPT в 2022 году. Генеральный директор OpenAI стал лицом всей индустрии, и у него есть своя профессиональная страсть: он просто обожает законы масштабирования.

Именно эти эмпирические правила связывают масштаб модели с ее возможностями. Они же объясняют ту лихорадку, что охватила индустрию: в погоне за мощностью компании сметают с рынка чипы, возводят дата-центры и ради энергии готовы даже перезапускать закрытые АЭС.

В своем блоге Альтман сформулировал это так: «интеллект» модели примерно равен логарифму ресурсов, ушедших на ее обучение. Рецепт успеха звучит просто, хоть и дорого: можно бесконечно повышать производительность, если экспоненциально «скармливать» системе все больше данных и вычислительных мощностей…

Это первая статья из цикла о построении CDC-пайплайна в домашней лаборатории.
Полный путь: Telegram → PostgreSQL → Debezium → Kafka → HDFS → DWH.
Но любой пайплайн начинается с данных — и эта статья про их получение.

Будучи достаточно древним поклонником серии Minecraft (именно серии, потому что версии 1.5, 1.7 и 1.9 — совершенно разные поколения игр), я давненько загорелся желанием рассказать, что же такого интересного хранит это незамысловатое название. Как сложилась судьба ее разработчика, Маркуса Перссона, какими идеями он пренебрег, когда наступил его успех, и как он к нему шёл, как развивался этот самобытный мир, и что заставило создателя отказаться от своего творения?

История будет разбита на три (или более) статьи, в каждой из которых будет разобран огромный кусок информации. Будьте готовы к лонгридам.

Также в статье будет инструкция, как сделать своей сервер.

Количество ударов БПЛА по объектам нефтяной и газовой инфраструктуры значительно возросло, в России, где за осень 2023 года было нанесено не менее 27 атак, а в ноябре — рекордные 14 атак на НПЗ, включая атаки морских дронов и дронов на нефтяные платформы, выводя из строя оборудование и вынуждая перенаправлять экспорт. Точных сводных цифр нет, но тенденция показывает резкое увеличение интенсивности атак с применением дронов на российские ТЭЦ, НПЗ и экспортные терминалы в 2023-2024 годах. 

В 2025 году количество ударов БПЛА по объектам нефтегазовой отрасли России значительно возросло: по данным СМИ, их было более 140 атак, что на 50% больше, чем в 2024 году, при этом общая интенсивность атак дронов на российскую территорию выросла в разы, достигая 3,7 тысяч БПЛА в месяц к концу года

Работу мозга можно описать через систему процессов «разгона» и «торможения». Главной в этом процессе будет способность договориться и синхронизировать контакт, между внешними стимулами, внутренними ощущениями и пониманием, когда и какую именно запускать реакцию. Впервые в истории, у нас есть понимание, как и почему эти нейроны вообще устанавливают контакт!

В IT-индустрии, особенно среди начинающих специалистов, существует тенденция — проектировать идеальные бизнес-процессы, которые работают исключительно при идеальных условиях.

Пока соискателей учат быть «размалеванными барышнями», работодатели на «рынке лимонов» никому ничего не должны. Можно ли узнать, что ждет внутри, еще до получения оффера? Что, если я скажу: текст вакансии — это честная проекция «внутренней кухни» компании? Я уверена, так как проверила это на личном кейсе, и, вооружившись этим инструментом, проанализировала 146 000 вакансий. О том, почему и как это возможно — для тех, кто не считает неудачное трудоустройство «ценным опытом» — рассказываю ниже.

У корпораций в фильмах, сериалах и играх зачастую есть своя история, продуманная до мелочей. При этом производить такие компании могут отнюдь не шоколадки, как Вилли Вонка на своей фабрике, а всё, что угодно — от биологического оружия до космических кораблей. Их айдентика формирует образ, делая каждую из них узнаваемой и запоминающейся. Рассказываем в нашей статье о самых известных фантастических корпорациях и их образах в массовой культуре (и во вполне реальных товарных знаках).

Всем добрый день.

Как известно, во время еды приходит аппетит. А по ходу освоения новых сетевых технологий – здоровый инженерный азарт. При этом обычно используются программные симуляторы сетей.

Важным достоинством таких симуляторов является их универсальность (можно одновременно запускать образы устройств от разных вендоров) и низкий порог входа (можно начать работу на полностью бесплатных программных компонентах и домашнем ноутбуке).

Однако, по мере успешного продвижения, сетевые топологии становятся все более «развесистыми», а используемые образы операционных систем сетевых устройств – все более «прожорливыми». Поэтому, рано или поздно текущая аппаратная платформа становится тормозом прогресса.