Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

На связи Нейрохаб. Сегодня про то, как россиянину оплатить иностранные подписки и зарубежные сервисы в 2026 году — без потери денег на комиссиях и лишней бюрократии.

После ограничений международных платежных систем рынок виртуальных карт для оплаты иностранных сервисов вырос в отдельную нишу. Сегодня большинство сервисов виртуальных карт для оплаты работают через Телеграм, принимают пополнение по СБП и не требуют верификации по паспорту — оформить виртуальную карту для оплаты зарубежных сервисов можно за несколько минут. Если нужно что‑то другое — можно купить иностранную карту для оплаты через крипту с минимальными комиссиями или оформить полноценную банковскую карту иностранного банка для оплаты подписок на своё имя — с реальным счётом и SWIFT.

Я отобрал четыре сервиса, которые, на мой взгляд, лучше всего закрывают задачу оплаты зарубежных подписок из России в 2026 году. Каждый протестировал лично — выпустил карту, пополнил, оплатил подписку. Виртуальные иностранные карты для оплаты зарубежных сервисов ведут себя по‑разному: где‑то всё прошло с первого раза, где‑то пришлось разбираться. Все цифры и нюансы — ниже, по каждому сервису отдельно.

Когда мы с моим руководителем Вадимом запускали «Школу Продаж» в BPMSoft, я была уверена: это будет бомба. Ажиотаж, овации, успех. Сейлы сами побегут делиться опытом, разбирать сделки, учить друг друга.

Спойлер: никто не побежал.

Идея была правильная: раз в две недели собираем коммерческий блок, один из продавцов разбирает свою сделку — успешную или провальную, делится фишками, нетривиальными подходами. Хочешь расти — бери лучшее у коллег, логично же.

Реальность сломала ожидания об колено.

Школа есть. Темы есть. Блокеры с лозунгами в календарях висят. А спикеров — нет. На планерках все кивали: «отличная инициатива, супер, надо». Но стоило предложить выступить, так сразу «нет времени», «я плохой спикер», «мне нечего рассказать». Та же история со сбором клиентских кейсов. Польза очевидна: пополняем базу, не ждём маркетинг, делаем знания публичными. Желающих — ноль.

Я злилась и недоумевала: «Ну как так? Мы для них стараемся, даем площадку, закрываем ИХ хотелки, ведь пул задач формировался в том числе из их запросов, а они…»

А с чего они должны хотеть?

У них KPI, воронки, сделки, клиенты. Школа и кейсы — это «надо». А «надо» для взрослых людей работает через раз, особенно когда за этим ничего нет, кроме абстрактного «будет полезно».

Палка не работала, поэтому решили дать фонарик.

Так родилась Гильдия Героев Продаж.

Механика стара как мир: в первом классе у меня не было оценок. Были розовые звёздочки на обложках тетрадей от Татьяны Сергеевны. Ошибки разбирали точечно, а звёздочки клеили за старание. Я просто перенесла это во взрослую жизнь.

У нас есть материал обещанной в прошлом посте статьи про маркировку отечественных микросхем. Однако, на днях мы увидели пост пользователя @denis-19 про отладочную плату на микроконтроллере MIK32 «Амур» отечественного производителя «Микрон» и решили изменить порядок наших публикаций. MIK32 «Амур» продаётся всем желающим на известных площадках и он был у нас давно.

Производство и склад — это цепочка операций: сырьё приходит, идёт в цех, превращается в полуфабрикаты, потом в готовую продукцию. На каждом этапе нужно фиксировать движение, сверять остатки, вести учёт. Когда в цепочку добавляется маркировка, нагрузка растёт: появляются коды DataMatrix, агрегация, документы для системы маркировки.

В этой статье разберём, как устроены процессы учёта и маркировки на производстве, какие задачи решает мобильное приложение для терминалов сбора данных (ТСД) «Фабрика 15» и как оно интегрируется с 1С.

Привет! Я Константин Павлов, старший инженер по разработке СнК в компании YADRO. В этой статье я поделюсь опытом, полученным нами при прототипировании подсистемы PCI Express на ПЛИС.

Прототипирование здесь — это когда мы берем код на SystemVerilog, предназначенный для запуска исключительно на ASIC, и далее через минимальные воздействия адаптируем его, чтобы запустить на FPGA. Зачем это нужно? Дело в том, что производство ASIC занимает очень много времени, а ошибки крайне дороги. Поэтому, чтобы дать возможность программистам отлаживать код, писать драйверы, настраивать систему, причем гораздо раньше, чем реальный чип будет произведен, — для этого и делают ранние прототипы на ПЛИС.

Я перечислю стандартные этапы прототипирования, а затем подробно остановлюсь на более интересных приемах работы с кодом, которые нам пришлось применить.

Skills стали одной из самых популярных точек расширения в Claude Code. Они гибкие, их легко создавать и распространять.

Но эта гибкость усложняет понимание. Что работает лучше всего? Какие skills стоит делать? Как написать хороший skill? Когда имеет смысл делиться ими с другими?

Мы в Anthropic активно используем skills в Claude Code — сейчас у нас их сотни в работе. Ниже — уроки, которые мы извлекли из этого опыта.

У каждого сервиса в Иви есть свои хранители. У веба — команда «Гамбит», которая делает так, чтобы сайт оставался тем самым местом, с которого начинается путь зрителя в мир контента. Они не просто пишут код, а выстраивают целую экосистему, где скорость, стабильность и забота о пользователе переплетаются с экспериментами, AI-инструментами и собственным мерчем. В этой статье Дмитрий Абраменко, технический менеджер платформы веб, приоткроет завесу тайн своего направления и расскажет больше о команде.

В прошлой статье мы сделали первое пробное фронтенд-приложение.

Сегодня покажем, как делать автоматизацию и добавим 4 роботов: исправление номеров телефонов, нормализация имён и сбор данных по задачам и суммам сделок. 

Для проекта используем специально подготовленный для работы с AI-агентами шаблон AI-стартера, где уже заложены подробные инструкции для работы с ИИ.

В статье — описание всех изменений, возможных проблем во время работы и их решения. И ссылка на репозиторий с проектом, конечно.

Привет! На связи команда Yandex Monium, это вторая часть серии про эффективный мониторинг. Исторически Monium был разработан командой Yandex Infrastructure как внутренняя observability‑платформа и использовался для мониторинга критических сервисов внутри Яндекса. В прошлый раз мы рассказали о том, что важно знать про мониторинг в целом, а также рассмотрели подробнее асинхронные задачи. На примере кейса с таинственным зависанием задач мы увидели, как с помощью метрик можно определить не очевидную проблему, вызванную скрытым багом. 

Но вполне возможно, что у вас всё взаимодействие происходит через очереди, а не через асинхронные задачи. Далее в этой статье:

— В первой части разберём кейсы на примере in‑memory‑очереди. Это также применимо для различных типов очередей, в том числе для Apache Kafka. 

— Во второй части перейдём к клиент‑серверному взаимодействию.

Совсем недавно вышла Resident Evil: Requiem, которая сейчас вовсю хайпует. Капкомовцы, конечно, молодцы: умеют в сотый раз рассказать то же самое, что было в прошлых играх. К сюжету и контенту в целом есть вопросы. Для номерной части серии игра коротковата и ей не хватает эпичности (особенно в финале). Хотя назвать игру плохой язык все же не повернется.

Но вот с точки зрения визуальной части эта игра — просто конфетка. Во время прохождения вы будете наслаждаться графикой, игрой света и поражаться, насколько же красивыми стали игры. Каждую локацию хочется нарезать на скриншоты и детально рассматривать. Естественно, тут пригодится видеокарта помощнее.

Мы уже рассказывали о том, как видеокарты изменили киноиндустрию. Пришло время поговорить о них на примере игр.

Computer Science помогает разработчикам писать качественный код, алгоритмически решать сложные задачи, а также строить архитектуры, которые не сломаются при масштабировании. Стать разработчиком можно и без этого, но именно владения Computer Science ожидают работодатели, когда ищут кандидатов из технических вузов или с большим опытом.

Хабр, привет! Меня зовут Александр Скугарев, я работаю продуктовым лидом в Яндекс Практикуме. В этом тексте я вместе с главным экспертом модуля Александром Головко расскажу, зачем разработчикам нужна Computer Science и как мы работаем с этой областью знаний в курсах Практикума.

Отличительной особенностью научного подхода является отсутствие веры на слово. Любое утверждение не может считаться фактом, пока не будет установлена его истинность. А для этого необходимо задать множество вопросов, провести множество измерений, тестов, моделирований и т. д. Все, что есть во Вселенной, осязаемое или нет, может быть в той или иной степени измерено. Не исключением являются знания, которые проверяются как в школах, так и в университетах с помощью специально составленных экзаменов. С появлением генеративных ИИ не утихаю дебаты об уровне их знаний и достоверности той информации, которую они выдают на запрос. Те тесты, которые ранее считались показательными, более не могут полноценно оценить ИИ. По этой причине ученые из Техасского университета A&M (Колледж-Стейшен, Техас, США) разработали «Последний экзамен человечества» - всеобъемлющий текст знаний по различным направлениям для ИИ. Из каких вопросов состоял тест, и как себя показали самые популярные генеративные ИИ? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Предыдущим релизом платформы был 0.41. И тут неожиданно будущий релиз 0.42 стал ответом на главный вопрос жизни, вселенной и всего такого: слишком много серьезных изменений накопилось в платформе. Так что 0.42 пришлось переименовать в 1.0.

С выходом версии 1.0 платформа Cozystack перешла на новую архитектурную модель. Мы создали систему пакетов на основе FluxCD и артефактов OCI, похожую на apt в Debian/Ubuntu, но для Kubernetes (см. раздел «Развертывание на основе пакетов» ниже). Это позволило нам реализовать новый подход — Build Your Own Platform (BYOP).

Мы привыкли думать о вычислениях как о битах, регистрах и арифметике. А что, если базовой единицей вычисления сделать не бит, а локальную геометрическую конфигурацию тетраэдров? В этой статье я покажу дискретный тетраэдрический движок состояний, симметрийную канонизацию, аттракторы, иерархические jump-таблицы и реальные замеры на RTX 3090 — с измеренным exact-ускорением в 554.92 раза на одной и той же задаче.

Асинхронность в Python — одна из тех тем где на собеседовании начинают плыть.

Почему await не делает код параллельным?
Как на самом деле работает event loop?
Когда asyncio — правильный выбор, а когда лучше использовать потоки или процессы?

В этой статье разберём асинхронность с прицелом на senior Python интервью: не с точки зрения API, а с точки зрения того, как всё устроено под капотом и как об этом правильно рассуждать.

Материал рассчитан на тех, кто хочет не просто отвечать по документации, а уверенно объяснять поведение системы и принимать инженерные решения.

В моменте идея развертывания дома почтового сервера может показаться излишеством, ведь вполне для отправки различного рода уведомлений можно использовать Telegram или любой другой мессенджер, а для переписок со своего домена почту можно завернуть на какой-нибудь почтовый сервис, предлагающий возможность использования своего домена бесплатно, например mail.ru. Однако с учетом последних телодвижений РКН в сторону блокировки Telegram и ограничение в 5 ящиков на mail.ru (а с недавнего времени и использование сторонних почтовых клиентов только на платных тарифах), вариант использования собственного почтового сервера кажется все более интересной альтернативой.

Если в случае классических приложений нефункциональное тестирование часто переносят в разряд “было бы неплохо” и оставляют на потом, то при тестировании AI-приложений так уже не получится.

Как показывает практика, попытки с «разбегу» сделать свое первое видео или креатив в ИИ превращаются в бесконечные танцы с бубном и результаты, не оправдывающие ожидания. А параллельно мы каждый день видим кинематографические сцены в социальных сетях и новости об обновлениях той или иной модели.

В подразделении, где я работаю, есть традиция - новичку при онбординге вручается ссылка на Wiki с легендарными багами, приведшими к заметным последствиям. Недавно мне пришла в голову идея сделать такую же страницу, но уже со ссылками на Хабр, потому что на русском о багах пишут с бОльшим огоньком. Но, увы, оказалось, что каскадному падению серверов AT&T 15 января 1990 года внимание как-то не уделено. А ведь история получилась, прямо-таки эпическая.

Итак, 15 января 1990 года из-за одной строчки кода телефонная сеть AT&T получила 9 часов даунтайма, 70 миллионов несовершенных звонков, а общий убыток насчитали в $60 миллионов еще не инфляционных долларов. И нет, там не было неудачного релиза, развернутого сразу и везде. Все было гораздо интереснее.

Недавно на Хабре вышла статья «Почему наш язык — худший язык для программирования». Автор справедливо отметил проблему двусмысленности естественного языка (ЕЯ) и предупредил, что программирование словами приведет к хаосу.

Я начну с неожиданного: автор оригинальной статьи абсолютно прав.

Он прав, если мы говорим о программировании заклинаниями (vibe-coding) — популярном сегодня подходе, когда человек пишет в окно чата: «Сделай мне интернет-магазин с красивым дизайном», а потом тонет в неконтролируемой лапше сгенерированного кода. В формате свободной болтовни с ботом естественный язык для написания кода действительно ужасен.

Но естественный язык можно использовать по-другому. Можно не просто болтать с ChatGPT — это ошибочный метод программирования на естественном языке. Его надо использовать как основу для строгих декларативных спецификаций.

Инструменты вроде CodeSpeak (публичная альфа-версия от создателя Kotlin Андрея Бреслава, о которой я подробно писал в своей статье) уже сегодня демонстрируют свой огромный потенциал: если загнать естественный язык в рамки контрактов, он способен стать лучшим, самым высоким из доступных нам уровней абстракции.