Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Традиционно весна — время для подведения итогов и анализа социальных трендов. В 2026 году главной темой экономических дискуссий стало растущее влияние женщин на глобальную рабочую силу и то, как технологический стек (в первую очередь ИИ) перекраивает карту занятости. По данным ВЭФ, женщины сегодня составляют 41% мировой рабочей силы, и этот показатель в развитых странах продолжает расти, меняя саму структуру экономики.

Нейронные сети сегодня уже не какая-то магия из научных статей. Они стоят за рекомендациями в сервисах, распознаванием изображений и, конечно, за LLM-моделями, которыми мы пользуемся каждый день. Но знакомство с ними у многих происходит через готовые библиотеки такие, как PyTorch или TensorFlow: написал пару строк кода — модель обучилась — всё работает. А что именно произошло внутри обычно остаётся загадкой.

Feed-forward нейронная сеть (FNN) — одна из самых базовых архитектур, на основе которой исторически выросли более сложные модели: DNN, CNN и многие другие современные подходы. Хотя сама по себе она редко используется в практических задачах в чистом виде, именно через неё проще всего понять фундаментальные принципы обучения нейросетей.

В этой статье мы реализуем нейронную сеть прямого распространения с нуля, используя только Python и NumPy — без готовых ML-фреймворков. Такой подход позволяет на практике увидеть, как работают основные концепции и принципы нейронных сетей. Погружаясь одновременно в математику и программирование, вы сможете получить более глубокое понимание того, что происходит внутри модели во время обучения и предсказаний.

Эта реализация станет основой для дальнейшего изучения: по мере освоения материала можно экспериментировать с более сложными архитектурами, различными функциями активации и методами обучения, улучшая свои собственные модели. Статья рассчитана на читателей с базовым пониманием линейной алгебры и Python, и ее цель — показать, как ключевые математические идеи превращаются в работающий код.

Когда мы запускаем контейнер, в большинстве случаев предварительно нужно указать настройки: порт, пароль, режим работы, адрес базы и т. д. Зачастую такие параметры жестко прописывают в самом коде, но это плохой стиль и вообще идея так себе. В будущем вы можете «затроить» и все это слить в git-репозиторий. А как мы знаем, хранить чувствительные данные в там нельзя.

Удобнее и гибче использовать переменные окружения. Те самые, которые environment variables. С помощью переменных можно настраивать поведение контейнера, использовать разные конфигурации (dev/stage/prod), безопасно передавать чувствительные данные. Как видите, одни плюсы.

Работа с переменными в Podman строится практически так же, как в Docker. Есть некоторые нюансы, но о них расскажу чуть позже. Сейчас давайте потыкаем на практике и посмотрим, что же происходит.

Половина краж с банковских карт в России за последние полгода — дело рук одного семейства троянов. SpyNote и его наследник CraxsRAT заражают Android-устройства, открывают банковские приложения и выводят деньги. Большинство разборов этих вредоносов заканчиваются списком IOC и общими рекомендациями. Эта статья устроена иначе.

Меня зовут Евгения Устинова, я старший аналитик сетевой безопасности в компании «Гарда». Я провела статический разбор нескольких версий трояна (v3.7.1–v7.6, включая форки EagleSpy, VIPRat, RedBat, MedusaRat, DesertRat и утечку исходного кода v6/v7), восстановила полную хронологию атаки по реальному трафику и разобрала протокол до байтов.

Оказалось, что у CraxsRAT есть сетевая активность, которую невозможно отключить, не сломав клиент. Я использовала эти базовые свойства протокола, чтобы построить правила Suricata, которые не устареют завтра, как обычные IOC. Читайте подробное исследование под катом.

Приветствую, сегодня я расскажу про новый шифровальщик, который мне удалось обнаружить на просторах Интернета. Первые упоминания ClearWater появились ещё в январе 2026 года. Исследуя всемирную паутину, я ещё не находил ни одной нормальной статьи по этому вредоносу, поэтому решил сам написать такую. Данный шифровальщик не отличается какой-то технической сложностью или необычными приемами поэтому его обзор несёт больше информативный характер и предназначен для Malware и TI-аналитиков.

Привет!

Это одиннадцатый выпуск Frontend Status — дайджеста по фронтенд-разработке.

В этом выпуске:

Привет, Хабр! Я — Роза, Flutter-разработчица в Friflex. Уверена, многие из вас знакомы с Dart DevTools и уже использовали его для анализа своих Flutter-приложений. Но пробовали ли вы создавать собственные расширения? Недавно у меня была такая задача, и я хочу поделиться своим опытом.

Привет! На связи Антон Полухин из Техплатформы Городских сервисов Яндекса. На днях в Кройдоне состоялась встреча международного комитета по стандартизации языка программирования C++, в которой я принимал активное участие. В этот раз (как и в прошлый), всё внимание было сосредоточено на C++26 и… теперь он готов! Осталось пройти формальные этапы в вышестоящих инстанциях ISO, и мы получим C++26 который заслужили. В нём будут:

• reflection,

• контракты,

• SIMD,

• линейная алгебра,

• расширенные возможности сonstexpr,

• hardening,

• Hazard Pointer и RCU,

• #embed,

• executors,

• и многие другие полезные вещи.

почему ты не ленивый - и ты даже не устал

Есть состояние, про которое почти никто нормально не пишет. Когда ты открываешь ноутбук и внутри вообще ничего не происходит. Ни сопротивления. Ни интереса. Ни желания отвлечься. Просто пустота.

Ты смотришь на задачу и понимаешь: я могу её сделать… но не буду.
И вот это пугает сильнее всего.

Hola, Amigos! На связи Павел Гершевич, Mobile Team Lead агентства продуктовой разработки Amiga и соавтор книги “Основы Flutter”. В каждом приложении мы авторизуем пользователей, но не все встраивают механизмы обновления токенов.

Из статьи вы узнаете:

- Из чего состоит JWT-токен?

- Зачем нужны Interceptor’ы в Dio и  чем отличается QueryInterceptor?

- Какие есть способы обновления токенов?

Как работает блокировка Telegram в России, что такое ТСПУ и Deep Packet Inspection, почему MTProxy с Fake TLS — это больше чем прокси, и зачем мониторить прокси-серверы, которые умирают от обновления DPI-фильтров в 3 часа ночи.

В 1964 году испанский нейрофизиолог Хосе Дельгадо устроил психохирургическую корриду. Он сделал трепанацию черепа нескольким особо норовистым быкам и вживил в хвостатое ядро, структуру, отвечающую за агрессию, радиоуправляемые устройства — стимосиферы. Теперь, когда Дельгадо атаковал разъяренный бык, его можно было остановить нажатием кнопки на пульте — стимосифер посылал заряд электричества в мозг животного и тем самым усмирял его буйный нрав. Эксперимент стал не просто демонстрацией работы одного из первых нейроинтерфейсов, Дельгадо планировал использовать его именно для помощи людям с неврологическими болезнями — как альтернативу, кхм, популярной в те дни лоботомии.

С тех пор прошло 63 года, но база нейроимплантации не изменилась — максимально эффективно управлять мозгом можно только вживив интерфейс прямо в этот самый мозг. 

В робототехнике давно умеют делать машины, которые быстро двигаются, не падают на ровной поверхности и производят впечатление на видео. Но в 2026 году планка выросла. Теперь всех заботит целый ряд вопросов… А способен ли робот сохранять управление на высокой скорости? Сможет ли без падений передвигаться даже по льду, траве, песку, снегу? Что он будет делать, если дорожка из щебня перейдет в газон или внезапно возникнет препятствие? Как отреагирует на столкновение? Новая концепция, которую для красочности нарекли «рожденный двигаться» (Born to Run), отвечает на этот вопрос. Новый класс роботов проектируют для движения в условиях постоянной неопределенности — наконец-то все как в жизни, а не на демонстрационной трассе.

Разбираем работу ученых Северо-Западного университета. Исследователи представили legged metamachines — модульных роботов, собранных из автономных, напоминающих детальки конструктора Lego блоков с собственными мотором, батареей и вычислителем. Эти системы могут объединяться в разные конфигурации, менять структуру, восстанавливаться после повреждений и продолжать движение. Для отрасли это означает, что устойчивость больше не зависит от качества одного контроллера, она становится свойством всей архитектуры робота, от компоновки и привода до алгоритма принятия решений и способности системы реорганизоваться под новую задачу.

В индустрии ИИ случилось одно пренеприятное открытие: GPU можно купить, а качественные человеческие данные — все сложнее. Логичный шаг: если «топлива» не хватает, давайте синтезируем его сами. Звучит как вечный двигатель и на короткой дистанции, почти так и ощущается. Но есть нюанс. Если увлечься рекурсией «модель учится на своих же генерациях», можно попасть в режим model collapse — деградации распределения, исчезновению редких случаев и потери разнообразия. Эта статья продолжает цикл о новой парадигме ИИ, на этот раз предлагаем обудить, как синтетика помогает и где начинается опасность.

Об авторе: Антон Пчелинцев, эксперт онлайн-магистратур Центра «Пуск» МФТИ в области Data Science, разработки и управления ИТ-продуктами. Магистр бизнес-информатики и соавтор курса «Экономика для технологических предпринимателей». Занимается проектами в телекоме, ИТ, ИИ, интересуется биоинформатикой и биотехнологиями, увлекается изучением квантовых систем.

Принимал участие в международных ИТ-стартапах (закрытие венчурных раундов с крупнейшими технологическими гигантами). Считает себя технологическим предпринимателем (не инвестором), который вот-вот набьет все шишки и наконец-то сделает что-то полезное. Собственное портфолио проектов: инерциальная авионика, ИИ-системы управления компанией, интеллектуальные системы производства спортивной обуви.

В первой статье про стену данных цикла «Интуиция машины: новая парадигма ИИ» мы додумались до одной мысли: GPU можно купить, а вот качественные человеческие данные — все сложнее. Поэтому индустрия делает логичный шаг: если «топлива» (реальных данных) не хватает или оно дорожает, давайте… синтезируем его сами.

Настоящая статья подготовлена с использованием технологий искусственного интеллекта.

В частности:

— экспериментальные данные обработаны и проанализированы нейросетью;

— иллюстративный материал, сопутствующие слоганы, а также предисловие и послесловие сгенерированы нейросетью;

— макет статьи редактировался и корректировался нейросетью.

Лицам, придерживающимся позиции «ИИ-веганства» (испытывающим устойчивый страх, неприязнь или психологический дискомфорт по отношению к нейросетевым системам), настоятельно не рекомендуется ознакомление с содержанием данной публикации, равно как и участие в её обсуждении, во избежание возможного нанесения вреда психологическому благополучию.

Приветствую всех!

Все мы наверняка видели кнопку вызова диспетчера в каждой кабине лифта. Думаю, каждому из нас нет-нет, да хотелось однажды её нажать. А кому-то, возможно, и доводилось это делать по какой-то весомой причине.

Сегодня же мы посмотрим, что стоит за возможностью сообщить о неисправности лифта в любой момент нажатием одной-единственной кнопки. Посмотрим на само оборудование и, конечно, попробуем его запустить. Как оказалось, всё это намного сложнее, чем я думал…

Привет, Хабр!

В первой части мы разобрали never-тип !, макрос matches!, std::hint::black_box, прозрачные обёртки с repr(transparent) и transmute_copy. Если не читали — загляните, там фундаментальные штуки. Сегодня продолжаем: ещё шесть возможностей.

Основная задача любой науки — это ответить на вопросы, которые в конечном итоге пытаются пояснить, как работает окружающий нас мир. Одним из самых сложных и порой загадочных вопросов является «как все началось?». Как появились первые люди, как появилась Земля, как сформировалась Солнечная система и самый важный из всех — как появилась Вселенная. Основополагающей теорией формирования Вселенной является теория Большого взрыва. Ученые из Университета Уотерлу (Уотерлу, Онтарио, Канада) провели исследование, в котором установили, что в формировании Вселенной важную роль сыграла квантовая гравитация. Что именно установили ученые, и какие доказательства их доводов? Ответы на эти вопросы мы найдем в их докладе.

Если вам кажется, что игровая индустрия давно превратилась в фабрику по производству одинаковых блокбастеров за сотни миллионов долларов, — вы просто не туда смотрите. Пока гиганты штампуют очередную Call of Duty, маленькие студии и одиночки делают игры, в которые влюбляются миллионы. Minecraft, Journey, Hollow Knight, Undertale, Firewatch — все они выросли из «гаражного» подхода и безумного креатива, который не продавить никакими фокус-группами. Про это и книга Бунтхави Сувилай «Вселенная инди-игр: от идеи до шедевра», которая наконец добралась до России — 224 страницы на мелованной бумаге, около трехсот иллюстраций, концепт-артов и скриншотов. 

То есть это не только чтение, но и разглядывание: можно просто листать и рассматривать картинки, даже если вы не собираетесь сами делать игру, а просто любите в них играть.

TL;DR: Затем, что с ним код чище, читаемее и предсказуемее ;)

Старый объектно-ориентированный или императивный подход к программированию несёт в себе множество проблем, которые решает функциональное программирование. Даже в современной среде все до сих пор считают, что объектно-ориентированное программирование — правильное программирование, а функциональное — «для математиков и задротов», или вообще даже для варваров, которые даже не слышали об объектной и императивной «цивилизации».