Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Главной темой форума 3 апреля 2026 года станет путь к инновационному и высокотехнологичному государству.

Не прячась за красивыми словами перейдём к делу: ниже вкратце описаны основные шаги и проекты стратегии по развитию и процветанию России до 2100 года.

Оземпик никакой не "жиросжигатель". Не существует лекарств и химических веществ, которые бы смогли внутри живого организма человека "сжигать" жир. Ускорить работу организма? Можно, но за счёт мощного гормонального воздействия и перекоса всего и вся, а ещё органы банально не выдержат нагрузки. Печень можно заставить "съедать" 300 грамм жира в сутки, заодно угробив её до перерождения этой самой печени в воспалённую жировую ткань.

Оземпик смогли разработать как снижатель аппетита, плюс замедлитель работы кишечника, плюс он помогал стабилизировать уровень сахар. Идеальная штука для больных диабетом. Но люди на то и люди: -

О! От оземпика можно худеть. Ура! Он сжигает жир! Я не мог похудеть, а начал всаживать дозы оземпика и вот я худой, смотрите на мои новые видосы и фотосы!

Ответ научного подхода - ты не сжигаешь жир с помощью оземпика, ты перестал жрать лишние калории, потому что оземпик снизил твой аппетит. Но заодно ты вообще почти ничего не жрёшь, особенно из белков и ценных жиров, отчего твои кости и мышцы уменьшаются в объёме и ты слабеешь, и по итогу рискуешь заболеть всем подряд, включая сердечные болезни и инсульты. Всё время мало жрать - крайне плохая затея. Не жрать полезные жиры - самоубийство.

В итоге уже тысячи бывших обжор, отключивших себе аппетит оземпиком, словили хронические проблемы с кишками, болезни костей и потерю мышечной массы - та самая саркопения. А саркопения равно высокое давление, потому что без мышц нарушается кроветворный и обменный процессы в организме, потому что усыхающие мышцы сужают сосуды. Оземпик оказался не панацеей для здоровья, а отключателем аппетита.

Давайте воспримем эту статью как увлекательный мысленный эксперимент. Знание того, как устроены современные гуманоидные роботы, поможет не только подготовить себя морально к “светлому будущему”, но и лучше понимать технологии, которые уже завтра будут сортировать ваше белье.

Привет! Я Томирис, аналитик данных в отделе финансового мониторинга в ЮMoney. Хочу показать кусочек нашей внутренней кухни: как мы пересобрали AML-процессы и перестали тонуть в отчётах.

В любой финансовой организации, работающей с розничными и корпоративными клиентами, система ПОД/ФТ (или AML — противодействие отмыванию денег и финансированию терроризма) играет ключевую роль. Помимо машинных алгоритмов онлайн-реагирования и автоматических ограничений, по-прежнему большую роль играют периодические отчёты и выборки по риск-критериям. Они помогают находить сигналы о потенциально незаконных операциях.

В этой статье мы сосредоточимся на периодическом мониторинге кошельков физических лиц (сегмент B2C). Это самый «дорогой» сегмент: здесь больше всего отчётов, операций и ручной работы комплаенс-аналитиков.

Cmd+, — открыть настройки. Работает в любом приложении macOS. Safari, Finder, Chrome, Terminal — везде. Кроме VS Code, если у вас русская раскладка.

Проблема: VS Code обрабатывает этот шорткат по символу (запятая), а не по физической клавише. На русской раскладке та же клавиша выдаёт Б. VS Code получает Cmd+Б, пожимает плечами — и ничего не делает.

Решение — одна строка в keybindings.json:

1.       Преамбула

Напомню, что в серии статей на Хабре я описываю вольную реализации демонстратора системы взаимодействующих движков Forth в рамках парадигмы обработки данных в потоке. Последняя статья https://habr.com/ru/articles/1002748/ из этой серии была посвящена реализации прототипов взаимодействующих движков Forth класса тактовых генераторов.

Сегодня моя цель - обсудить две возможные схемы реализации интерпретатора, показанные на заставке.

2.       Исходная точка вопроса

Ход разработки демонстратора системы идет в стиле «два шага вперед, шаг назад». Последний шаг назад, повлекший капитальную модернизацию работающего интерпретатора Forth, был сделан на этой неделе.

Дело в том, что я обратил внимание, что в литературе принципиальные схемы так называемой REPL, мягко выражаясь, не совпадают с действительными соотношениями вещей.

Справка из Википедии: "REPL — форма организации простой интерактивной среды программирования в рамках средств интерфейса командной строки."

Я не стал копировать из Интернета иллюстрации REPL интерпретатора, а для единообразия подготовил свою, соответствующую интерпретатору Forth:

Как мы знаем, рынок труда в некоторых сферах сейчас достаточно напряжен для соискателя.

В недавнем материале про рынок ИТ специалистов я показывал, что молодым специалистам достаточно трудно сейчас найти работу, это касается многих офисных профессий.

Компании зажаты между необходимостью расти и при этом не сильно увеличивать тот же ФОТ.

И получается вопрос: зачем нам нужен джун, которого нужно около года учить, и еще не факт, что он останется работать.

Приветы! Сегодня поговорим про Claude Code о том, как его использовать, если вы не разработчик. Не потому что он «революционный» или «ИИ будущего», а потому что он реально закрывает задачи, которые раньше занимали часы.

Статья будет полезна продакт-менеджерам, маркетологам, фаундерам, дизайнерам – всем, кто работает с продуктами и хочет делать больше за меньшее время. Разработчикам тоже, но для вас и так много кто пишет.

Это не призыв бросить ваш любимый инструмент и бежать покупать новый. Но если вы используете AI каждый день и чувствуете, что чего-то не хватает, хотите более качественный результат в ваших задача, то эта штука может закрыть вам больше задач, качественнее, быстрее и лучше.

В этой статье мы заглянем под капот CLR (Common Language Runtime) и разберём как хранятся разные типы данных. Также поговорим о том, что такое стек и куча, и как они взаимодействуют. И в заключении рассмотрим, как происходит выделение памяти и разберем принципы работы сборщика мусора.

Я все чаще ловлю себя на мысли, что рынок IT-аутстаффинга в России заметно деградировал. Причем это не абстрактное ощущение из серии «раньше было лучше», а вполне конкретные наблюдения из проектов. Компании продолжают платить за senior-разработчиков, но чаще получают команды уровня middle или даже junior. Иногда это становится понятно почти сразу, а иногда только спустя пару месяцев. Но результат в итоге один - ожидания не совпадают с реальностью.

На этапе тестирования я отобрал 6 городов (Москва, Санкт-Петербург, Новосибирск, Екатеринбург, Казань, Красноярск) и двух крупнейших провайдеров России - Ростелеком и Дом.ру. В планах масштабирование на большее количество городов и операторов.

Для парсинга тарифов у провайдеров применял связку Python + Selenium + BeautifulSoup, через хранимую процедуру складывал полученные данные в базу PostgreSQL.

ДИСКЛЕЙМЕР:

Автор не призывает к игре с сторонним ПО. Вся информация, приведенная в статье - приведена лишь в образовательных и ознакомительных целях. Информация была взята из открытых источников и ни к чему не призывает.

СОДЕРЖАНИЕ:

Изначально идея орбитального дата-центра от Маска казалась амбициозной, но технически сомнительной. Теперь, когда появились подробности о том, как он планирует реализовать этот грандиозный замысел, проект выглядит ещё менее осуществимым, чем казалось раньше. Либо это результат чрезмерного оптимизма, либо здесь происходит что-то более сложное.

Давайте начнём с самого начала. Вопреки заявлениям Маска, орбитальные ИИ-дата-центры не дешевле наземных. Как я уже писал ранее, запуск ИИ-дата-центров в космос обходится примерно в девять раз дороже, чем их эксплуатация на Земле — так что даже во время энергетического кризиса орбитальные дата-центры значительно дороже.

Вдобавок потребуются десятки триллионов долларов, чтобы построить и развернуть в космосе 100 ГВт солнечных панелей, которые обещал Маск, — и их придётся полностью заменять каждые пять лет или около того, когда спутники, к которым они прикреплены, сойдут с орбиты.

Да, и строительство этих спутников на Луне, как предлагал Маск, не решает ни одну из этих проблем и, по сути, только усугубляет их.

Тем не менее, Маск всё ещё хочет развернуть орбитальную констелляцию из миллиона спутников с ИИ-дата-центрами!

"Кино для Руководителей" сегодня понедельник, а значит будем его сглаживать хорошим кино, которое ещё и для пользы дела.
Фильм "Мне бы в небо" с Джорджем Клуни зацепил меня сначала очень близким образом жизни главного героя, я тоже летал много и тоже отели стали домом родным, и накопление баллов и проход без очереди был приятным развлечением.
У меня был месяц, когда я был в дома в Москве только 3 дня и 2 из них провел в аэропорту, ожидая пересадки на следующий рейс/проект.
Но чем же этот фильм может быть интересен для руководителей.

Во-первых, он об очень активной сейчас проблеме сокращения персонала и то, что руководители так боятся сами уволить сотрудников, что готовы платить очень большие деньги (перелёты бизнес-классом, лучшие гостиницы) внешним организациям.
Это реально большая проблема, потому что функция руководителя "карать и миловать" и если он её не выполняет, то он перестает быть руководителем, команда его больше не воспринимает как руководителя.

Во-вторых, очень наглядно показан провал желания бизнеса перевести на online, то, что требует участия живого человека. 
Попытка сделать удалённую систему увольнения, где есть готовые скрипты, как кажется, на любой случай, не работает в условиях важности непосредственного взаимодействия человек/человек.
Понятно желание бизнеса сэкономить деньги, но экономия не имеет смысла в вопросе работы с людьми.

Каждый увидит, что свое в этом хорошем фильме.  Там есть для каждого.
Лучший вариант для вечера понедельника, на мой взгляд.
#КиноДляРуководителей #МнеБыВНебо #управление #руководитель #МихаилБоднарук

Представьте: вам дают 10 терабайт текста и говорят — запихни это в файл на 70 гигабайт. Так, чтобы потом по любому вопросу можно было восстановить нужный кусок. Не точно, но близко. Не побайтово, но по смыслу.

Вы бы сказали: «это lossy-компрессия, часть данных неизбежно потеряется».

И были бы правы. Потому что именно это делает LLM.

Привет! Я Никита, Staff-инженер в крупном финтехе. В этой статье я хочу поделиться нашим опытом построения системы observability. Мы прошли путь от простых логов до сквозной трассировки, и я покажу, как это работает на фронтенде.

TL;DR: В статье разбираем опыт внедрения OpenTelemetry в крупном финтех-проекте.
Проблема: Логи без контекста не позволяют быстро найти причину 500-й ошибки в распределенной системе.
Решение: Сквозная трассировка (Distributed Tracing) от фронтенда до бэкенда.
Что внутри: Реализация CompositeLogger на TypeScript, патчинг fetch для сохранения контекста и примеры того, как превратить технические трейсы в карту бизнес-процесса. А именно - frontend реализация и практические детали интеграции.

Yandexbot заходит на ваш SPA сайт, получает пустой <div id="root"></div> и уходит. Именно так выглядит индексация большинства одностраничных приложений без SSR. Страницы не попадают в выдачу, органический трафик стоит на нуле, а команда недоумевает: сайт же работает.

Проблема не в качестве кода, а в архитектуре рендеринга. Поисковые роботы медленно или вообще не выполняют JavaScript, а значит, видят страницу до того, как ваш React или Vue успел что-то нарисовать. Настройка Server Side Rendering для индексации SPA приложений поисковиками решает эту проблему: HTML приходит уже готовым прямо с сервера.

Привет! Я Пётр Гришечкин, эксперт в области SEO для e-commerce. Последние 15 лет я проектирую системы кратного роста трафика для крупнейших сайтов. И последнее время пишу всякие околоSEO статьи – https://t.me/seo_and_sem

Это статья написано для начинающих frontend и backend разработчиков, которые хотят разобраться с технической SEO-оптимизацией. Здесь будут конкретные команды, примеры кода для React/Next.js, Vue/Nuxt.js и Angular, а также чек-лист внедрения.

Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы.

Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот. Сам.

Более того, теперь ИИ забирает на себя не только объемную геометрию, но и плоскую документальную рутину. Ему можно делегировать создание чертежа, автоматическое заполнение штампа и экспорт результата в DXF одним запросом.

Ключевое изменение здесь в том, что агент теперь держит в голове состояние модели на каждом шаге. Он понимает в каком документе находится, на какой стадии построения работает, какую грань или какой feature нужно взять в следующей операции, что именно изменилось после команды и какие свойства получились у детали в итоге.

Например:

Можно взять уже открытую деталь, спросить у неё текущее состояние через get_3d_context и узнать, что базовое тело уже создано, а в дереве висит 11 элементов. Агенту не нужно угадывать или строить всё с нуля - он понимает, на каком этапе находится модель, и сразу переходит к следующим шагам.

Можно не высчитывать координаты плоскостей вручную. Инструмент resolve_selection_3d по описанию сам находит нужную грань (например, «верхняя плоская») и возвращает её системный идентификатор. Агент просто берёт эту ссылку, ставит на неё новый эскиз и делает вырез точно там, где нужно.

Можно убедиться, что команды не просто улетели в пустоту, а реально сработали. Тул list_feature_tree_3d отдаёт агенту список шагов: базовый эскиз, выдавливание, вырез, отверстие, фаска. То есть ИИ доводит деталь до конкретной истории построения, которую вы потом можете открыть руками и проверить.

Многие в IT мечтают о ласковом океане, ноутбуке на шезлонге и свежем манго. Но за красивой картинкой в соцсетях кроется суровая реальность. Я провёл несколько лет на удалёнке в Азии и готов развеять мифы. Ослепляющий блик на экране, песок в клавиатуре, счета за свет, визы и FOMO... Райская жизнь может превратиться в ад, если не знать нюансов. Перед тем, как паковать чемоданы, — прочитайте это.

Привет, я давно не заходил. Лет десять (или даже пятнадцать...) прошло с того момента, как я написал статьи о парсинге бинарных документов, типа doc, pdf или rtf, ради получения текста (кстати, я недавно обновил репозитории, немного пересобрал старые проекты, можете глянуть). Вы бы знали сколько воды с тех пор утекло, но это всё ностальгия и былое - давайте к серьёзному.

С пару недель назад я возвращался домой на метро и в голову пришла идея, которую не возможно было отбросить. А что если есть неуверенные люди (а они есть)? А что если есть неуверенные люди, которым нужен толчок свыше? А что если эти неуверенные люди среди нас, в разработке - на бэкэнде, в devops или среди продактов? А что если им всем помочь?..

И родился проект Deploy Tarot. Да, это расклады таро на успех деплоя. Что если я, техлид, сегодня задеплою новую версию API? Нет проблем, карты расскажут. А что если наш бизнес аналитик захочет обновить документацию? Арканы помогут понять. А вдруг наш CTO возьмётся за старое, вспомнит про порох в этих самых и... сделает масштабный рефактор (ИИ, ну вы знаете)? Колода определённо знает. А если наша офис-леди?.. Ну, вы поняли.