Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Парадокс, что 80% руководителей из раза в раз выполняют рутинную работу, но не находят времени, чтобы просто остановиться и подумать:  какой механизм приносит деньги и где этот механизм ломается.

Поэтому - один лист, который можно заполнить за 20–30 минут и сразу увидеть слабое место и реальные перспективы.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о том, как DuckDB ломает привычные представления о масштабах аналитических данных. Автор на реальных бенчмарках показывает, что 1 ТБ данных можно агрегировать за считанные секунды — без Spark, без распределённых кластеров и без сложной инфраструктуры.

Раньше, года три назад, страница Википедии копировалась в Ворд вместе с формулами. Но затем копироваться стал только текст, а формулы перестали(!) отражаться в Ворде. Регистрация в Википедии не изменяет ситуацию. Не знаю, как для кого, но для меня это стало серьёзной проблемой.

В Интернете можно найти несколько способов копирования формул в Ворд. Скорее всего, когда‑то они работали, но теперь — нет (проверил!).

В поисках решения проблемы я случайно наткнулся на последовательность действий (см. ниже), которые легко и быстро(!) позволяют решить проблему — с третьего раза все операции займут не более двух‑трёх минут.

Алгоритм действий

1. Позиционируем курсор на формуле на странице в Википедии.

Нажимаем правую клавишу мыши (пкм).

В появившемся меню выбираем «Сохранить картинку как...».

В панельке «Сохранить» выбираем нужную папку на ПК и копируем в неё файл с изображением (нажимаем «Сохранить»).

Замечание. Файл изображения имеет расширение SVG Document. Для файлов других форматов (не SVG) алгоритм не работает.

2. Запускаем скопированный файл с изображением (через два щелчка) из выбранной папки.

3. В результате появляется панель Яндекс Браузера.

В левом верхнем углу (лву) панели находится картинка с формулой. Но она мелковата, поэтому для облегчения работы есть смысл увеличить размер картинки: нажимаем на три точки в пву панели и устанавливаем масштаб 200 или 300.

4. Нажимаем на клавиатуре ПК клавишу PrtSc (она делает снимок экрана).

5. Появляется панелька «Редактор скриншотов». Она в лву содержит нужную формулу. Сама панелька серая, но курсор отмечен большим белым крестом.

У React-разработчика две беды:

1. Целевые данные изменились, а ререндера нет.

2. Целевые данные не изменились, а ререндер есть.

Есть много вариантов подружить данные с интерфейсом, в рамках данной статьи я пройдусь по самым популярным из них. Выясним, как они устроены и для чего каждый из них подойдет лучше, обсудим конкретные реализации разных паттернов.

Эта статья основана на реальном опыте создания набора из 250 иконок. Расскажу, как подойти к созданию библиотеки иконок с нуля: чем руководствоваться, как не наломать дров, где легко ошибиться и что делать, чтобы потом не пришлось всё переделывать. Покажу технические аспекты. Это сэкономит время, а значит — деньги.

Кислоты в уходовой косметике нужны для отшелушивания. Они ослабляют связи между клетками рогового слоя, кожа обновляется быстрее, выравнивается тон, уходят чёрные точки, сглаживаются следы от прыщей. Но есть проблема. Эффективность средства с кислотами и комфорт — противоположные углы ринга. Сильная кислота работает быстро, но жжётся. Мягкая не жжётся, но и результат слабее.

Поэтому при разработке формулы, первый вопрос звучит так: «Насколько агрессивной будет эта штука?» От ответа зависит, получится рабочее средство или пыточное. Разница между эффектом и ожогом — это буквально пара процентов концентрации или полпункта pH.

И тут в чат заходит миндальная кислота и начинается интересное.

Ограниченные строгими регуляциями и перегруженные высокими объемами транзакций, требующих быстрой обработки, банки должны обеспечивать надежность и безопасность финансовых операций, какие бы проблемы ни возникали на их пути. Хотя в сложных банковских процессах многое может пойти не так, распределенная архитектура систем современных финансовых институтов добавляет сложности в обработку сбоев. Мы собираемся объяснить, как банки могут эффективно автоматизировать откат транзакций через несколько микросервисов и предоставить реальный пример работы компенсационных событий Camunda в банке.

Закон о маркировке рекламы действует уже достаточно времени, чтобы сформировалась судебная практика. Чтобы понять логику регулятора, важно различать «информирование» и «рекламу». Ниже — теоретическая база и реальные примеры из практики ФАС и судов.

1. Что считается рекламой: теория и случаи из практики

Согласно закону и разъяснениям ФАС, ключевыми признаками рекламы являются:

Домашние лаборатории бывают разных форм и размеров. Даже компактные установки нередко включают несколько серверов под разные задачи: хранение данных, работу с медиасервисами и проч. Для управления инфраструктурой и приложениями удобно иметь единый интерфейс со встроенным SSH-терминалом. Мы в Beeline Cloud решили рассказать о нескольких таких инструментах.

Тестировщикам часто приходится работать в условиях, когда бэкенд ещё не готов, API нестабильно или внешние сервисы недоступны. В таких ситуациях тестирование либо откладывается, либо превращается в угадывание «на словах».

В этой статье я показываю, как тестировщик может самостоятельно поднять управляемый mock API без написания серверного кода и сделать его доступным из интернета.

Мы разберём связку Mockoon + ngrok:
— как создавать mock endpoints;
— как эмулировать 200 / 404 / 500 и другие ответы;
— как тестировать фронт и интеграции без реального бэкенда.

Статья ориентирована на QA-инженеров и подойдёт даже тем, кто никогда не писал backend.

Рассказали про пять вещей, которые точно помогут вкатиться в работу после праздников легче и с хорошим настроением. Ну, почти.

Когда мы говорим о сборщике мусора, то сразу думаем о куче. Зачем он нужен в стеке? Переменная попала на стек, функция завершила исполнение — стек вжух! — и очистился. 

А что, если я вам скажу, что на стеке Go тоже свой сборщик мусора? Звучит неожиданно? Давайте разберемся по порядку.

Логи — это летопись жизни любой системы, ведь они фиксируют ключевые события, помогая найти корень проблемы. Но без хороших инструментов для управления журналами работа с ними превращается в хаос. К счастью, для сисадминов уже есть классные решения для сбора, хранения и анализа логов — о некоторых из них мы расскажем под катом. 

За 2025 год генеративные инструменты выросли не только по качеству, а по ощущениям в работе дизайнера (и не только для генерации КДПВ на Хабре). Я много времени провожу в AI-UI экспериментах и вижу, что решать прикладные UX задачи стало заметно проще.

Уже сейчас внятный lo-fi прототип можно получить быстрее, а дальше уже выбирать, как жить: отдавать фронтендеру, прогонять через Lovable, Cursor или v0, или же доводить руками до идеала.

В этой статье я проверяю подход на сценарии, который знаком почти всем, кто делал B2B продукт. Первый вход: создаём рабочее пространство и приглашаем коллегу. Сценарий кажется очевидным, но именно в таких местах обычно и прячутся мелкие детали, которые потом превращаются во времязатратные переделки.

☞ Не пугайтесь 50 минутам прочтения: в статье много промптов, ИИ-ответов, всё аккуратно убрано под спойлеры → наверху только суть, остальное можно разворачивать и углубляться в детали.

Когда мне нужен оригинальный подход к какой-либо проблеме, я прибегаю к помощи нетиповых экспертов. Точнее, использую нейросети с назначенными ролями. Это довольно распространённая и хорошо работающая техника, не только в ИИ-моделировании, но и в дизайне мышления в целом. Но есть один нюанс. Когда мы говорим нейросети «Как бы это сделал Илон Маск или Стив Джобс?», мы подталкиваем ее к использованию клише. Нейросеть слишком хорошо знает эти персонажи и выдает ожидаемую банальность. А нам нужны неожиданные перспективы.

Ранее публиковал теоретическую часть по рекурсивным импортам, желательно ознакомиться перед тем как продолжить, чтобы было общее преставление.

Рекурсивные импорты рассмотрим на примере React/Redux приложении.

Исходный код приложения опубликован тут, можете склонировать и попробовать самостоятельно исправить ошибки. Так сказать закрепить теорию на практике.

Всё больше БПЛА используют машинное зрение для навигации и распознавания объектов. Обычно предполагается, что это система с ограниченными вычислительными возможностями, которой управляет оператор удалённо, а движок ИИ работает из облачного сервиса с подключением через интернет.

Но что, если на БПЛА поставить локальную модель и мощный GPU-ускоритель, чтобы ИИ работал локально и самостоятельно принимал решения? Несколько лет назад такое казалось фантастикой. Но сейчас прогресс в области БПЛА настолько бурный, что ситуация меняется каждые несколько месяцев.

Посмотрим, какие ИИ-ускорители устанавливают в современные дроны.

Когда у тебя несколько клиентов (web + расширение + десктоп), API быстро развивается, а данных много и они сложные — «контракт» между бэком и фронтом начинает дрейфовать.
Я решил это так:

Борис Цирлин

Речь идет об одном методе реализации полумодулярных схем, описанном еще в монографии "Автоматное управление асинхронными процессами в ЭВМ и дискретных системах" под редакцией В. И. Варшавского.

Проблема реализации заключается в том, что логические функции системы уравнений задающей такие схемы могут быть и немонотонными, т. е. содержать некоторый переменные zi как в прямом, так и в инверсном виде. Между тем собственные функции элементов, из которых строится схема, как это известно схемотехникам, обычно антитонные, например И-ИЛИ-НЕ. В силу этого на одном элементе не может быть реализована ни изотонная, ни немонотонная функция описывающая элемент в исходной схеме, т. е. в реализации должны быть элементы с выходами и zi (прямым), и ~zi (инверсным).

Рассматривается совершенная реализация (далее СР) - метод, который не смотря на амбициозное название, достаточно прост и заключается в том, что для получения прямого zi и инверсного ~zi значений используются RS-триггеры. Показываются ограничения универсальности этого метода и предлагается способ преодоления этих ограничений.

Термин «фрактал» появился в 1975 году. Его ввёл математик Бенуа Мандельброт, работавший в IBM и преподававший в Йельском университете. Фракталы — это математические объекты или природные формы, обладающие свойством самоподобия: их части повторяют общую структуру при любом масштабе. Мандельброт предложил формальный язык для описания таких форм — фрактальную геометрию. Она позволила анализировать изломанные линии, ветвящиеся структуры и объекты с дробной размерностью, которые не укладывались в рамки классической геометрии. Вместо того чтобы считать их исключением, он показал, что у этих форм есть строгие закономерности и способы измерения.

В этом материале поговорим о том, какие именно подходы изменили фракталы.