Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В очередной раз, размышляя над разработкой своей игры и тем, каких знаний и навыков мне не хватает, чтобы сделать по-настоящему хороший продукт, я вспомнил одну старую притчу. Именно она лучше всего объясняет, что такое мастерство, интуиция и умение видеть суть. То самое ДАО, без которого невозможно создать идеальную игру.

В настоящее время я занимаюсь подготовкой рукописи для второго издания книги «История моей страны. Записки военного инженера-программиста». Естественно, в ней много старых черно-белых фотографий разного качества. Это не только бытовые фотографии, но и уникальные фотографии вычислительной техники, которая сегодня не только не выпускается, но порой и не сохранилось ни одного экземпляра. В 90-е года эту технику бойко сдавали на драгметаллы. Но сегодня еще живут люди, которые работали в те времена, видели и даже творили на этой техники. Они могут рассказать, как и что выглядело. Я знаю многих людей глубоко пенсионного возраста, которые занимаются восстановлением старых фотографий в цвете. Это тяжелая и кропотливая работа. Но в конце августа сего года вышла модель генерации изображений Nano Banana от компании Google, которая просто совершила революцию в этом деле, но и она, несмотря на свои возможности, имела недостатки:

Меня зовут Анатолий Шостак. Я называю себя валидатором стартапов, потому что за последние годы научился не запускать продукты — а быстро принимать решения об их прекращении. Самое сложное в предпринимательстве — не найти идею, а вовремя остановиться, когда она не летит.

Datebox стал моим самым наглядным уроком. Мы прошли путь длиной почти в три года, сменили несколько моделей, довели стоимость установки до пяти рублей, но всё равно закрыли проект.

Изучая получившийся клеточный автомат Коллатца (CCA), ранее описанный в статье. Я задумался о том, как лучше показать взаимодействие его клеток, чтобы это было доступно и наглядно. Простое описание опций, это теоретическая часть, но как известно, практика, помогает укрепить понимание протекающих процессов.

Конечно, визуализация клеток текущего и последующего шага поможет в понимании процессов в рассматриваемом автомате. Но я решил чуть разнообразить подход изучения CCA, добавив в него элементы игры. Ведь, если вашей задачей будет не просто понимание протекающих процессов в клеточном автомате, а выживание какого-то персонажа на этом поле, то у вас появляется дополнительный интерес и стимул в более подробном изучении происходящего.

Игра - Лабиринт

Не откладывая задачу в долгий ящик, представляю Вам прототип игры "Лабиринт".  На рисунке 1, представлен пример поля лабиринта, основанного на CCA. Справа от поля имеется легенда с описанием цветов ячеек.

Мы часто оперируем степенями двойки, будь то размеры массивов, адресация памяти или флаги настроек в битовой маске.

Казалось бы, при чём здесь мозг?

В нейробиологии давно витает идея, что нейронные сети организованы не случайно, а по неким правилам. Еще канадский психолог Дональд Хебб в 1949 году предположил, что нейронные ансамбли. Грубо говоря, если группа клеток вместе активируется при каком-то событии, она образует узнаваемый шаблон, память или образ. Но вот как именно мозг организует такие группы, оставалось загадкой.

Однако еще 10 лет назад появилась теория о том, что интеллект возникает благодаря удивительно простой математической логике связей между нейронами.

Привет, Хабр! Я Ильдар Ишкинин, ведущий инженер Центра компетенций Innostage. В этой статье хочу поделиться результатами нагрузочного тестирования отечественного NGFW «Континент 4», которое мы провели в нашей лаборатории INSI (Innostage Security Infrastructure).

За три месяца работы мы не просто улучшили показатели — мы фактически перестроили всю рекламную систему. К октябрю стоимость одного бронирования упала на 38% по сравнению с первым месяцем, а возврат на рекламные инвестиции вырос настолько, что ДРР снизился с почти 6% до 3,23%. Но обо всем по порядку.

Работаете с ИИ-ассистентом и чувствуете, что он вас не понимает? Ломает архитектуру, пишет код мимо кассы, а на простые вопросы отвечает какой-то ерундой?

Спокойно. Скорее всего, дело не в нём. Давайте разберёмся, где кошка зарыта.

Стоимость привлечения клиентов продолжает расти, конкуренция — усиливаться. Ключевую роль в удержании текущей базы играет аккаунтинг — система формирования долговременных партнерских отношений между бизнесом и клиентом.

Андрей Елисеев, руководитель клиентского сервиса click.ru, рассказал, как в компании создавали систему аккаунтинга и почему главная цель — не просто запустить рекламную кампанию, а дать клиенту ощутимую пользу.

После прочтения вы узнаете:

Обзор на браузерные API, которые стали Widely available в октябре 2025. Раз в месяц я буду вам напоминать, что вы уже можете использовать в проде.

Каждый месяц выходят новые CSS-свойства, HTML-атрибуты, JavaScript-методы и WebAPI, но применять в проде мы их конечно же не будем. 2.5 года назад также каждый месяц выходили новые фичи в браузере, а вот их уже пора начинать применять.

Чай для похудения: работает или нет? Давайте разберем популярный миф, до сих пор витающий в воздухе, полочкам, без лишней воды.

Короткий ответ: Нет, «волшебные» чаи для похудения не помогают избавиться от жира. Но они очень эффективны... для кошельков продавцов....

Берется обычный чай, добавляется пару трав с громким названием — и готово! Цена взлетает, прибыль производителя становится огромной. Единственное, что эффективно худеет у покупателя — это его кошелек.

А как на самом деле? Прямого механизма, который заставлял бы жир испаряться, в этих чаях нет. Они никак не влияют на ваши жировые запасы.

Сегодня история на грани техники, психологии и детектива. Расскажу о том, как мы (я и мой коллега) попали во внутренние чаты мошенников и что из этого вышло.

Онлайн‑игры давно стали частью повседневности: миллионы людей заходят вечером «сыграть пару каток», кто‑то строит карьеру в киберспорте, а кто‑то просто ищет отдых после работы. Но вместе с этим миром выросла и его тень — читеры. Они всегда рядом: в рейтинговых матчах, в казуальных режимах, даже в мобильных проектах. И сколько бы индустрия ни тратила сил на борьбу, окончательной победы так и не случилось.

Почему? Ответ вовсе не лежит на поверхности. Дело не только в том, что «читеры хитрее» или «разработчики не стараются». Причины глубже: сама архитектура игр оставляет лазейки, экономика снижает барьер входа и даже общественное восприятие постепенно становится более позитивным. И даже самые жесткие меры — от волн банов до судебных исков — дают лишь временный эффект.

В этой статье мы попробуем разобраться, почему индустрия так и не смогла поставить точку в этой истории.

Всем привет, меня зовут Рома, я работаю во ВкусВилле, руковожу портфелем ИИ-проектов. Пишу про продукты и управление проектами у себя на канале: https://t.me/gde\_value. Сегодня расскажу, как спор между командами привел нас к пересмотру методов планирования рабочей недели. 

Я не сторонник лозунга про «баланс работы и жизни» в его карикатурном виде: по расписанию в шесть выключить ноутбук, не читать чаты по выходным и обязательно уходить в цифровые детоксы каждую неделю. Мне нравится работать в субботу, когда меньше сообщений и срочности, меня не раздражают сообщения вечером или ночью, если они важные и двигают проекты вперед. Мне интересны люди, которые горят задачами сильнее, чем должностной инструкцией, а с ребятами, которые ставят себе расписание рабочих часов в телеграме, как-то не получается найти общий язык.

Недавно обсуждал это с тимлидом из Ozon. Мы крутились вокруг темы эффективного количества рабочих часов, и ближе к концу он вкинул фразу: «Ну, сорокачасовая неделя ведь не зря придумана; наверное, кто-то исследовал и доказал, что так эффективнее всего». Эта фраза зацепила. Она звучит как успокаивающий миф, как будто есть универсальная «магическая» цифра, и если не выходить за её пределы, то и продуктивность, и здоровье в порядке. Но внутренне я вижу другое: одни люди успевают сокрушительный объём за те же часы, в которых другие тонут в бесконечных переключениях и «шуме».

Привет, Хабр! В предыдущем материале мы упомянули, что при работе с текстовыми корпусами embedding-модели не всегда оптимальный инструмент. В этой публикации на примере задачи поиска релевантных документов по запросу рассмотрим ограничения такого варианта решения, разберем на практике гибридный подход и оценим его эффективность.

Меня зовут Вадим Скляров, я аналитик компании MWS, и уже по традиции мы будем разбираться в технической задаче с позиции системного и бизнес-анализа:

— сформулируем основные моменты, которые нужно знать и описать, прежде чем передать проект команде разработки;

— рассмотрим, как быстро проверить подходы к решению.

Привет, друзья инженеры, я хочу рассказать вам историю, которая многим из вас будет знакома.

Уже почти 10 лет я в инженерной сфере, но начался этот путь с самого раннего детства. Когда мне было 4 года, мама подарила мне музыкальную шкатулку... Сейчас все родители стукнули себя по лбу со словами: ой бл****! Да! Моя мама была очень молода и неопытна, как и многие родители в то время, она совершила фатальную ошибку: подарила ребëнку звучащую игрушку. Да ещё и пискляво звучащую. Шкатулку я эту очень хорошо помню, чёрная, в форме бабочки обитая внутри красным "бархатом" с золотым  пластмассовым орнаментом. При её заводе она в течении какого-то времени играла «К Элизе», Л. Бетховена. Сейчас все миллениалы расплачутся в порыве ностальгии.

Все вокруг твердят о рисках, «риски надо учитывать», «риски нужно минимизировать», но мало кто системно объясняет, какие вообще риски бывают и как их классифицировать именно применительно к Delivery Management.

По статистике студент угрохивает от 40 до 80 часов на одну курсовую работу — время, которого катастрофически не хватает. Но нейросети для написания академических текстов реально изменили правила игры. Качественную курсовую можно сделать за несколько часов через специализированные AI-платформы — и это не шутка.

Короче, давайте разбираться: как работают нейросети для студентов, почему сервис Кэмп (бывший Kampus) лучше универсального ChatGPT для курсовой работы, и как за 60 минут получить готовый текст, который пройдёт все требования вашего вуза.

→ Выбирайте подходящую нейросеть и напишите курсовую меньше, чем за час!

Все, кто когда‑либо смотрел на часы в ожидании чего‑то важного! Отложите свои дела. То, о чем я расскажу, перевернет ваше представление о времени. Ученые из Университета Торонто совершили прорыв, который позволяет нам не просто измерить время, а услышать идеальную тишину его хода.

Вся история цивилизации — это поиск идеального ритма. Но все наши маятники и кварцевые резонаторы были попытками измерить секунду по колебаниям ветра. В 1967 году мы, казалось, нашли абсолют: эталоном секунды объявили 9 192 631 770 колебаний атома цезия. Но и у этого триумфа был изъян.

Проблема в том, что атомы при комнатной температуре похожи на толпу на стадионе — они находятся в постоянном движении, сталкиваются и создают невообразимый шум. Выделить чистый сигнал из этого хаоса — невероятно сложная задача. Чем выше температура, тем сильнее этот шум, поэтому, чтобы избавиться от него, логично заморозить систему. Учёные из Торонто создали первые в мире криогенные оптические часы на одном-единственном ионе стронция.

Привет, меня зовут   Кирилл Колодяжный, я разработчик систем хранения данных в YADRO, ML-энтузиаст, автор книги "Hands-on Machine Learning with C++".

Хочу поделиться впечатлениями от книги   "RAG и генеративный ИИ", которая представляет собой хорошее введение в эту быстроразвивающуюся область. Книга легко читается и последовательно знакомит с ключевыми компонентами построения RAG(Retrieval-Augmented Generation) систем. Автор на практических примерах показывает работу с векторными базами данных, инструментами для создания эмбеддингов и тонкостями построения промптов для языковых моделей.

Особенно мне понравилось описание   процесса построения конвейеров обработки данных - от начального исследования датасетов до реализации различных стратегий построения RAG. А также то, что рассмотрены не только текстовые, но и мультимодальные сценарии, включая методы работы с изображениями и видео. Очень ценно то, что автор в каждой главе подробно описывает процесс настройки рабочего окружения, снижая порог входа для новичков. Далее хочу отменить остальные интересные с моей точки зрения моменты.

В начале книги автор удачно подбирает пример, который наглядно демонстрирует ключевую проблему наивного использования больших языковых моделей - их склонность к галлюцинациям и ограниченность знаниями на момент обучения. Это создает наглядный пример для внедрения RAG как решения. Сами примеры кода, несмотря на некоторую неполноту, описаны последовательно и понятно, а сравнение результатов разных подходов помогает уловить их практическую разницу.