Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте типичную ситуацию: вы написали отличный кусок кода. У вас есть десяток функций, которые делают полезную работу — например, ходят в стороннее API, парсят данные и аккуратно складывают их в базу. Код читаемый, лаконичный, всё работает как часы.

И тут приходит тимлид (или заказчик) и говорит: «Слушай, а давай-ка мы будем замерять время выполнения каждой функции и писать это в логи. Ну, чтобы отлавливать тормоза на проде».

Что делает разработчик, который не знает про декораторы?

Аннотация

С 2026 года строительная отрасль России столкнется с массовыми изменениями в оформлении проектной, рабочей и инженерной документации: введены новый национальный стандарт ГОСТ Р 21.101-2026, охватывающий строительство, реконструкцию, капремонт, эксплуатацию и ликвидацию зданий, а также отчетную техническую документацию и результаты изысканий. В параллельном процессе ужесточаются требования к формату заверения документов с переходом к полной цифровизации. С 1 марта 2026 года вступают в силу изменения в Градостроительный кодекс РФ, обязывающие использование усиленной квалифицированной электронной подписи (УКЭП) для проектной документации; использование информационно-удостоверяющих листов (ИУЛ) как альтернативы УКЭП запрещено.

Для реализации требований Минстроя о повсеместной подписи документов необходима связка отечественного ПО: КриптоПро CSP (криптопровайдер) и КриптоАРМ (графический интерфейс). В КриптоАРМ создается файл подписи, в который поочередно добавляются подписи всех участников проекта в едином файле (.sig/.p7s) через процесс соподписания. Этот подход обеспечивает соответствие новым требованиям к цифровой подписи и экспертизе документации. Также в статье рассматривается вариант использования сервиса КриптоАРМ Документы, который позволяет управлять очередностью подписей и устранить различные риски пересылки фрагментов документации по почте.

Сегодня в Интернете происходит настоящая охота за промптами. Наверняка, многие из Вас уже подписаны на такие группы, не так ли? Кто же за ними стоит: профессиональные дизайнеры, программисты или просто творческие люди? На самом деле за ними стоят те же самые нейросети в 90% случаев. Да-да, только не GPT, как все советуют, а новая модель Cloud 4.6 Opus. Не верите? 

Достался по случаю неисправный 5G роутер Askey RTL6310VW, брендированный под сотового оператора Telefonica, с битой прошивкой (вечный ребут). Прошивок в открытом доступе нет (только FOTA), документации по их установке/восстановлению тоже нет, OpenWRT не поддерживается, гарантия кончилась, у оператора лапки. В общем, кирпич, которому дорога только в помойку. Ради интереса я его разобрал, а там сюрприз - сотовый модем не распаян на плате, как это часто встречается в таких провайдерских CPE, а установлен в М.2 слоте.

Всем привет! Меня зовут Станислав Ким, я ML-разработчик в команде качества поиска Ozon. В этой статье расскажу, как мы перешли от ранжирования товаров к ранжированию предложений, внедрили «матрицу памяти» для переноса статистики и получили +0,9% к GMV на пользователя.

Представьте простую ситуацию. Вы — продавец электроники. Выводите на Ozon новую модель робота-пылесоса. Чтобы ворваться на рынок, вы ставите цену на 20% ниже конкурентов и отгружаете партию на ближайший склад, чтобы доставка была «завтра». Логика подсказывает: алгоритмы увидят выгодное предложение (дёшево + быстро), подкинут товар в топ, и продажи взлетят.

Реальность: проходит день, два... а товар висит на 5-й странице выдачи. Потому что для алгоритма ранжирования ваш пылесос — «чистый лист». У него нет истории продаж, нет кликов, нет отзывов. Рядом в топе — конкуренты: они дороже, доставка дольше, но у них есть история: тысячи заказов за прошлый год. Алгоритм «любит» их за накопленную статистику, а ваше выгодное предложение игнорирует — он просто не знает, чего от него ждать. В индустрии эта проблема называется cold start — и с ней сталкиваются все крупные маркетплейсы.

Мы поняли, что нужно менять саму парадигму. Наш лозунг: ранжировать не абстрактную карточку товара с её прошлым, а конкретное предложение с его условиями здесь и сейчас.

Представьте машину, на которой хочется собрать что-то исполняемое - но почти ничего нельзя.

Нет сети. Нет USB. Нет компилятора. Нет интерпретаторов вроде Python. Возможно, даже нет привычных утилит (dd, xxd, objdump, hexdump). Есть только shell и встроенные команды.

Звучит как шутка, пока это не становится реальным сценарием:

Как правило, работа с веб-сокетами сводится к паре строк: connect() и send(). Удобные абстракции библиотек превратили этот протокол в магическую трубу, по которой летают данные в обе стороны. Но магия заканчивается ровно в тот момент, когда соединение молча отваливается с кодом 1006, балансировщик рвет коннект, а в логах появляются странные ошибки фрагментации. В этой статье мы спустимся с небес высокоуровневых фреймворков на уровень байтов и битовых масок.

Мы пройдем полный путь WebSocket-соединения, опираясь на RFC 6455: от генерации ключа на стороне клиента до обмена закрывающими фреймами. Попутно разберем весь необходимый понятийный аппарат: что такое фреймы, какими они бывают, зачем их маскируют и фрагментируют и т.д. Цель не в том, чтобы научиться пользоваться конкретной библиотекой, а в том, чтобы понять, как протокол работает изнутри независимо от языка и реализации. Для иллюстраций по тексту статьи даны сниппеты на Python.

Американцы, как и британцы, в основном использовали дирижабли мягкой конструкции — и довели к 50-м годам их почти до совершенства, достигнув многих характеристик лучших из цеппелинов. Однако в начале 20-х годов руководство ВМС США решило поэкспериментировать и с дирижаблями жёсткой конструкции немецкого типа для дальнего океанского патрулирования. Венцом этой программы стала пара гигантских воздушных авианосцев типа «Экрон», способных нести на борту несколько самолётов.

Интеллект человека веками преподносился как великая ценность, отделяющая нас от животных. Он был силой, ограниченной личными возможностями каждого. Но что, если мы никогда и не были умны? А виденье собственной исключительности прямо сейчас превращается в пыль, которую сдувают куллеры новых дата-центров. Стоит ли бояться Бога из Машины, и почему нет?

Несколько месяцев назад я поставил в офисе небольшой аквариум — из интереса и желания добавить в рабочие будни немного живого, природного движения. Со временем заметил неожиданный эффект: в задачи стало проще входить, а к концу дня сохранялось больше энергии и ясности.

Меня зовут Михаил Рощин, я заместитель директора отделения управления проектами и архитектуры в IBS. В этой статье расскажу, как аквариум в офисе помогает мне работать более собранно и спокойно в течение дня. А еще поделюсь практическим опытом — как без лишних сложностей организовать такой же у себя и на что важно обратить внимание.

Исследование само тут, можно забрать, там тоже с картинками

Привет! Недавно мы с проектом (а по факту я в гордом одиночестве) переезжали с MySQL на PostgreSQL. Зачем? Проект — гео‑сервис для рыбаков: карта с точками, поиск рядом, фильтры по регионам, водоёмам и рыбам. MySQL стал тормозить на гео‑запросах, а PostGIS обещал скорость и порядок. Плюс мы всё равно переезжали на новый VDS – решили заодно сменить СУБД, пока данных не стало неприлично много.

Недавно один мой приятель после релокации переехал из дома в квартиру. Места стало меньше — и в приглашении на день рождения дочери появилась фраза:
“No more physical toys.”

Не потому что он стал «строгим родителем».
А потому что складывать уже некуда, игрушек слишком много и каждая новая мгновенно обесценивает предыдущие.

В бизнесе мы ведём себя точно так же. Мы обожаем новые «игрушки»:

На новогодних праздниках я плотно угорел по вселенной чужих: посмотрел фильмы с первого по третий, приквелы «Прометей» и «Завет» (господи, как же я орал) и шлифанул это дело тактикой в реальном времени Alien: Dark descent. И последняя так мне запала в душу, что не рассказать о ней я просто не могу.

С умными часами и фитнес-трекерами я экспериментировал довольно давно. Пробовал первый Mi Band, второй, первые, вторые и третьи Apple Watch. Какую-то модель от Samsung (уже не помню, что там было), LG Urbane и бог знает что еще. В целом, они не особо отличались друг от друга, на то время давали общую информацию по нагрузкам, режиму дня и т.п. Хорошо, но мало. В какой-то момент часы начали просто мешать в повседневной жизни, и в итоге все отправилось в ящик. Несколько лет после этого я жил вообще без всякого трекинга и особо не переживал.

Вернулся к этой теме совсем недавно, во многом случайно. Один знакомый купил Amazfit Balance и так подробно рассказывал о модели, что мне захотелось попробовать самому. Пара важных для меня моментов: там появились тренировки по паделу и какой-никакой контроль питания. Короче, я решил посмотреть, что там вообще происходит у Amazfit. Выяснилось, что уже вышла новая версия, Balance 2: с увеличенной батареей, обновленным датчиком и более подробным анализом нагрузок. В итоге взял именно ее. Ну и в статье расскажу о своих впечатлениях. Возможно, вам пригодится мое мнение.

В 1930 году Джон Мейнард Кейнс отвлекся от мыслей о Великой депрессии, из-за которой миллионы людей остались без работы, и написал очаровательное эссе об «экономических возможностях для наших внуков».

Он задался вопросом, какой будет жизнь через сто лет.

Самый ценный навык в ИИ прямо сейчас - это не код. И он, вероятно, у вас уже есть.

Самая ценная вещь в ИИ прямо сейчас - это не код, не видеокарта Nvidia и не диплом программиста. Это то, что у вас, скорее всего, уже есть - а большинство людей, создающих ИИ-продукты, даже не подозревают о его существовании.

Юрист, кардиолог и дорожный техник из Уганды. Ни у кого из них нет бэкграунда в разработке софта. И все они за неделю создали успешные ИИ-продукты, которые понравились тысячам людей.

Если они смогли это сделать, сможете и вы.

И я говорю это буквально - потому что то, что позволило им всем троим победить, это то же самое, на чем вы, вероятно, сидите прямо сейчас. Вы просто этого еще не понимаете.

Кстати, чтобы превратить свою идею в работающий продукт, вам не нужно быть инженером или покупать дорогие подписки на все существующие нейросети.

Сервисы вроде BotHub дают возможность экспериментировать с различными топовыми моделями ИИ в одном окне. Вы можете тестировать гипотезы, генерировать код и анализировать данные без лишних сложностей.

Самый ценный навык в ИИ прямо сейчас - это не код. И он, вероятно, у вас уже есть.

Самая ценная вещь в ИИ прямо сейчас - это не код, не видеокарта Nvidia и не диплом программиста. Это то, что у вас, скорее всего, уже есть - а большинство людей, создающих ИИ-продукты, даже не подозревают о его существовании.

Юрист, кардиолог и дорожный техник из Уганды. Ни у кого из них нет бэкграунда в разработке софта. И все они за неделю создали успешные ИИ-продукты, которые понравились тысячам людей.

Если они смогли это сделать, сможете и вы.

И я говорю это буквально - потому что то, что позволило им всем троим победить, это то же самое, на чем вы, вероятно, сидите прямо сейчас. Вы просто этого еще не понимаете.

Кстати, чтобы превратить свою идею в работающий продукт, вам не нужно быть инженером или покупать дорогие подписки на все существующие нейросети.

Сервисы вроде BotHub дают возможность экспериментировать с различными топовыми моделями ИИ в одном окне. Вы можете тестировать гипотезы, генерировать код и анализировать данные без лишних сложностей.

Меня зовут Владислав Пономарев, я архитектор, проектирую дома. Ещё в магистратуре, 10 лет назад я занимался BIM-внедрением в проектной организации в Сочи. Это были Revit, Civil 3D и другие инструменты. Делал это в рамках своей темы магистерской работы. Потом переключился на архитектуру в частном домостроительстве, где больше изучал практические вопросы проектирования и философию архитектуры, ее эстетические качества. Но любовь к более сложному BIM осталась. С энтузиазмом продвигал тему BIM, когда до массового внедрения в РФ было еще далеко.

Прошли годы. Многие вопросы, которые были актуальны тогда, еще остались в повестке отрасли. Специалисты до сих пор часто работают по старинке. А ведь теперь пришёл ещё и AI, который ложится только на автоматизированные процессы. Нет BIM – нет данных. Нет данных – нейронка не поможет. При этом автоматизировать стройку – задача очень сложная. Слишком много вопросов, которые пока трудно поддаются оптимизации.

Последние годы Python был вроде универсального инструмента: на нем писали всё — от мелких скриптов до огромных ML-систем, а его первое место в рейтингах воспринималось как норма. Но к началу 2026-го заметно, что динамика меняется. Скорее всего — вслед за приоритетами. Уходит время, когда удобство и низкий порог входа перекрывали любые вопросы к производительности. Компании всё чаще смотрят на отдачу — сколько ресурсов съедает система и как ведет себя под нагрузкой. Давайте посмотрим, что там с местом Python’а в рейтингах, и оценим причины.