Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Если вы хоть раз встраивали Lua в свой проект — будь то игровой движок, высоконагруженный веб-сервер на OpenResty или конфигуратор сложного сетевого оборудования — вы знаете, за что мы его любим:)
А любим мы его — за компактность, быстроту, встраиваемость и предсказуемость. Не любим — за аскетичный синтаксис, отсутствие привычных конструкций и постоянное «изобретение велосипеда».
Эта статья — обзор диалекта Lattelua: зачем он нужен, чем отличается от других диалектов, и почему его особенно удобно использовать в уже существующих проектах, где Lua — встраиваемый язык.

Привет! Меня зовут Дмитрий Ивахненко из команды Автономного транспорта Яндекса. В этой статье я подробно разберу, как устроены сервисы удалённого управления автономными юнитами — роботакси, роботами‑доставщиками и грузовиками. 

Реальный мир полон нестандартных ситуаций, в которых даже самые совершенные алгоритмы могут встретить сложности: внезапно появившееся препятствие, сбой датчиков, сложные погодные условия. В этих случаях важно обеспечить безопасность, бесперебойную работу и предсказуемое поведение техники. Для этого и нужны операторы и системы удалённого управления — они «подстраховывают» автономные устройства.

Под катом — архитектурные решения и инструменты, которые позволили сделать весь процесс удалённой помощи масштабируемым, надёжным и эффективным.

Разбираемся, что говорят данные, экономическая история и исследования о влиянии искусственного интеллекта на рынок труда.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир Дробот, я SRE Lead и руководитель центра технической поддержки в кластере рекламных технологий в компании «МТС Веб Сервисы». 

В последние месяцы изучаю тему замещения человеческого труда с помощью искусственного интеллекта: читаю исследования, аналитические отчеты, статьи экономистов и технологических компаний. К этому меня привели не только публикации в медиа, но и неоднозначная реакция коллег. В профессиональной среде нет единого мнения: кто-то убежден, что ИИ заменит значительную часть специалистов уже в ближайшие годы и всерьез опасается этого, а кто-то относится к этим заявлениям с явным скепсисом.

Как и многие сейчас, я внедряю ИИ в свою работу и хотел бы поделиться своим анализом темы влияния ИИ на рынок труда. В 2026 году мы живем в странной информационной реальности. С одной стороны, руководители крупнейших ИИ-компаний заявляют, что искусственный интеллект вот-вот заменит программистов и половину офисных сотрудников. С другой — данные по занятости в развитых странах не показывают массовой безработицы. 

Проблема в том, что большинство прогнозов о влиянии ИИ строятся исходя из технических возможностей моделей, а не из экономики их внедрения.

Кто прав? Паникеры или оптимисты?

В этом материале попробую отделить прогнозы от фактов и предложить более спокойный взгляд на происходящее. Моя гипотеза проста: Искусственный интеллект не столько уничтожает профессии, сколько ускоряет естественный процесс перераспределения труда, который всегда происходил в экономике, и повышает требования к адаптивности людей.

Привет, Хабр!

Сегодня мы обсудим тему, которая из «скучной технической прослойки» превратилась в главный стратегический актив — ESB (Enterprise Service Bus). Почему в 2025–2026 годах без единого интеграционного ландшафта бизнес рискует захлебнуться в собственном ИТ‑«зоопарке»? Давайте разбираться.

Этот текст не претендует на «академический» обзор TAPe и не заменяет будущие формальные бенчмарки на COCO‑подобных датасетах. Скорее это рабочие ответы на самые частые вопросы инженеров и исследователей, которые всерьёз присматриваются к проекту.

О чем речь

Мы делаем TAPe‑модель (вот здесь понятней, о чем речь: тыц, другой тыц) под задачи детекции объектов на COCO‑подобных данных, с возможностью добавлять свои классы и кастомизировать под конкретного заказчика. TAPe работает не с пикселями и не с жёсткой N×N‑сеткой, как YOLO, а с осмысленными регионами (патчами) в TAPe‑представлении. В экспериментах стремимся к тому, чтобы за один «ход» модель отсекала точно неинтересные области и выделяла кандидатов, где вообще есть смысл что‑то детектировать.​

На маленьком датасете из 4 классов и 1256 изображений с частично шумной разметкой пилотный TAPe‑детектор с ≈115k параметров даёт 98.94% попаданий по объектам по прикладной метрике «центроид бокса в 32 пикселя от центра разметки», причём без аугментаций и с обучением на CPU.​ В роли baseline’а брали YOLO11s (линейка Ultralytics/YOLOv8‑s): на том же датасете она плохо сходилась, давала низкую детекцию и много ложных срабатываний. Впрочем, выводы пока делать рано.​

TAPe‑архитектура за несколько итераций ушла от громоздкого (для нас) dictionary‑подхода с 100k+ параметров к более компактной схеме без классического градиентного спуска: описания классов собираются из TAPe‑векторов и сжимаются через k‑means, а не обучаются как отдельная нейросеть.​ На подмножестве COCO (около 2% датасета, ~2400 изображений) эта же компактная модель без спецоптимизаций даёт 60.59% попаданий по центрам объектов — для такого размера детектора это неожиданно много и хороший аргумент в пользу того, что TAPe‑данные позволяют «маленьким» моделям сходиться там, где стандартные подходы ожидаемо захлёбываются.

Через несколько минут после публикации этой статьи NVIDIA представит то, что ещё недавно считалось бы первым в отрасли: разделённое (disaggregated) аппаратное решение для ИИ.

Но Amazon на этот раз оказалась быстрее. Она представила свою версию этого нового форм-фактора за несколько дней до анонса Дженсена Хуанга. Форм-фактора, который, по моему убеждению, меняет парадигму ИИ-оборудования.

Чтобы мой энтузиазм не выглядел голословным, цель этой статьи — объяснить, что это такое, как повлияет на рынки и как с помощью этого понимания можно предсказать аппаратные дорожные карты NVIDIA, AMD и гиперскейлеров, а также логику их решений по цепочкам поставок.

Вот как это работает — и почему открывает новую эру в железе.

Умение отлаживать приложение – один из тех навыков, которые напрямую влияют на скорость работы и качество результата. Особенно хорошо это понимаешь в собственных проектах, где нет лишнего времени, а цена любой ошибки – это потерянные часы, нервы и ухудшение пользовательского опыта. В этой статье я разберу несколько реальных багов, с которыми недавно столкнулся в своих iOS-приложениях, и покажу, как шаг за шагом искал причину в каждом случае.

Недавно увидел вот такую диаграмму. На ней я в серой зоне — как типовой представитель народонаселения, потому что не вижу, как использовать AI в жизни. На зелёные квадратики можно не смотреть, а желтые и красные — это та часть 8-ми миллиардного населения планеты, которая действительно регулярно использует LLM-ки.

А вот тех, кто пользуется ИИ профессионально, так мало, что они находятся в зоне статистической погрешности? Почему 16% пользователей не покупают подписку на ИИ-шки? И почему оставшиеся 84%, что составляют 6 миллиардов с хвостиком знать не хотят про ИИ?

1С в странах СНГ давно перестала быть «просто бухгалтерией»: на платформе строят учёт, склады, CRM, интеграции, мобильные сценарии и большие корпоративные системы. Но вместе с масштабом у технологии тянется шлейф стереотипов — от насмешек про «русский код» до жалоб пользователей на «ломается и тормозит».

В данном интервью я поговорил с Иваном Гордынцем — экспертом по 1С и автором крупного образовательного YouTube-канала — о том, как он пришёл в профессию, почему 1С «везде», чем платформа сильнее Excel и что на самом деле стоит за её репутацией.

В начале марта специалисты центра мониторинга и реагирования GSOC компании «Газинформсервис» зафиксировали масштабную фишинговую кампанию: злоумышленники рассылают письма с заражённым Excel-файлом. Он содержит троян удалённого доступа Remcos RAT, позволяющий хакерам действовать от имени легитимного пользователя. Жертвами становятся компании в России и странах Азиатско-Тихоокеанского региона, а конкретно из сфер ИТ, ИКТ, логистики (транспортные компании и морские грузоперевозки), а также медицины (сектор ядерной медицины и производство медицинских изделий). В статье расскажем про кампанию и дадим рекомендации по защите от уязвимости.

Привет, Хабр! Меня зовут GryfGreen. И я — дилетант. Да-да, самый настоящий. Корочки не клевал, курсы не заканчивал, архитектуру корпоративных приложений не проектировал. Я просто человек, который любит писать код, чтобы автоматизировать скучную работу, и который дико бесится от собственного бардака.

Знаете этот момент, когда открываешь папку "Projects" (которая на самом деле "Projects_backup_2021_old_archive_final_3") и понимаешь: "А в каком из этих 15 файлов с именем 'parser.py' рабочий код?". А еще через полгода забываешь, какую версию Python ставил. И какие пакеты нужны. И вообще, зачем ты это писал.

Для кого эта статья? Для руководителей малого и среднего бизнеса, которые не хотят терять деньги из-за сбоев в 1С. Если вы ищете способ застраховать свой бизнес от рисков и выбрать надежного партнера по сопровождению — здесь вы найдете ответы.

В 2025 году JavaScript исполнилось 30 лет — хороший повод попытаться объять необъятное разобраться, как он меняется и в каком направлении развивается. За три десятилетия язык переживал периоды скепсиса и бурного роста, обрастал экосистемой и стандартами, и в итоге вышел далеко за пределы браузера, охватив серверную и кросс‑платформенную разработку.

Всем привет! Меня зовут Владимир, я разработчик СберБанк Онлайн в канале «веб», и в этой статье я хотел бы затронуть этапы эволюции JavaScript, зафиксировать нововведения спецификации ECMAScript 2025, разобрать наиболее значимые предложения для будущих версий стандарта и попытаться понять его место в эпоху стремительного развития ИИ.

Зарубежные вывески на фасадах зданий стали привычным элементом городской среды. Но с 01.03.2026 вступают в силу нормы закона, ограничивающие использование иноязычных слов в общедоступных местах.  

Какие расходы повлечет законодательное новшество  

В связи с вынужденными изменениями компании понесут существенные затраты. Ощутимые расходы пойдут на демонтаж старых вывесок и изготовление новых. Причем важна замена не только фасадов, но и внутреннего убранства. Поэтому в план расходования включите также обновленное меню, визитки, упаковки, если на них были иностранные надписи. Траты коснуться и обновления интерфейса в цифровой среде –зарубежные слова на сайтах должны быть переведены. А при решении сохранить надпись на английском, будьте готовы к затратам на регистрацию ТЗ и услуги юриста.   

Придется ли массово менять вывески 

Менять придется, но не все. Несмотря приоритет русского языка, новые правила не распространяются на: 

- зарегистрированные товарные знаки; 

- наименования организаций, зафиксированные в ЕГРЮЛ; 

- слова из Словаря иностранных слов (бургер, тату, фитнес и другие). 

Трудности для потребителей 

С одной стороны, для людей названия на вывесках станут понятнее, поскольку не будет потребности в их переводе. Более того, общеизвестные, зарегистрированные ТЗ (например, Wildberries), сохраняют свое название. Однако существуют и значительные риски обновлений, это: снижение узнаваемости; проблемы с навигацией при введении старого названия; неточность перевода и, как следствие, искажение смысла предоставляемой услуги.  

Иногда тормоза в коде выглядят как что-то сложное: тяжёлые алгоритмы, огромные базы данных, медленный диск. Но чаще всё намного банальнее — один неудачный цикл, который выполняется миллионы раз.

Множество Мандельброта. 80-бит FPU x87. OpenMP - параллельным программированием на уровне многопоточности. Синий, зеленый и красный - синусоидальными и косинусоидальными волнами: 127 + 127 cos(2 PI a / 255) и 127 + 127 sin(2 PI a / 255). DwmFlush - синхронизация с монитором 60 fps. Суперсэмплинг 2x2 (4 прохода). Делал я. Посмотрите - движется! Я сделал на g++. Свободно распространяемого компилятора языка C++. Скачайте и посмотрите! Это экзешник, в ГитХаб.

github: Download Latest Version Windows And Source code

Самое полезное - это увеличиваем / уменьшаем и центрируем. Вы на экран любое из множество Мандельброта. Какое вам нравится? Какое интересное? Вы можете все! И потом запишется в файл Mandelbrot.txt - три строки из файла. Вещественная часть центра и мнимая часть центра и ширина видимой области. Потом другая программа читает Mandelbrot.txt и создает Mandelbrot.bmp и уже не суперсэмплинг 2x2 (4 прохода) а 8x8 (64 прохода)!

Привет, меня зовут Константин, я бэкенд-разработчик. В свободное от работы время я разрабатываю продукты в компании Elevo. При создании новых сервисов важно правильно спроектировать архитектуру базы данных. В некоторых проектах это десятки таблиц, несколько схем, связи между ними и замоканные данные. Всё это важно держать в голове до мелочей, чтобы в какой-то момент не сломать логику всего продукта.

При постоянном переключении между проектами или долгого перерыва некоторые детали забываются, меняются, устаревают. Очень важно видеть базу прямо перед глазами что бы эффективно работать с ней.

Так зародился Structly — простой и удобный сервис для визуализации схем, который помогает в аналитике БД.

Хочу поделиться инструментом для создания или уточнения вашего ценностного предложения, но подробности позже, позвольте сохранить интригу. Будет интересно для основателей стартапов, маркетологов, продактов и продажников в малом/среднем бизнесе.

Давайте сначала посмотрим на то, как формируется ценностное предложение обычно - дешевле, быстрее, ну может немного улучшенного сервиса, и собственно все. Я не утверждаю, что так делают все, но так делает подавляющее большинство предпринимателей на отечественном рынке. И схема рабочая, абсолютно нечего возразить.

Теперь давайте пофантазируем: ...

Дальше в статье будет информация как можно сформировать или улучшить ваше ценностное предложение с помощью пирамиды потребностей человека от Маслоу, с пояснениями и примерами.

Из 50+ вендоров, заявивших о разработке NGFW после 2022 года, на рынке осталось около 10. На днях выбыл Solar NGFW. Посмотрим кто остался.

В прошлой статье мы выяснили, куда летят все: к южному полюсу Луны, туда, где в вечных тенях кратеров лежит водяной лёд. Эта статья — о самом теле, к которому летят. Луна настолько привычна — ночной лик, строгая геометрия фаз, знакомый ритм приливов, — что про неё не задаёшься вопросами. Её биография между тем начинается в огне, там, где порода кипит, орбиты теряют устойчивость, а планетные массы перетекают друг в друга под давлением, от которого камень ведёт себя как жидкость. Заканчивается она снова в огне: сначала в гравитационной мясорубке предела Роша, затем в жаре стареющего Солнца. Между этим огненным началом и огненным концом — долгий путь, полный приключений и надежд. Приливы, раскачивавшие первые океаны и, возможно, качавшие в колыбели первую жизнь. Ось Земли, удержанная на месте вопреки хаосу — а значит, стабильные сезоны, а значит, сложная биосфера, а значит, в конечном счёте, мы. Двенадцать человек, промелькнувших на лунной поверхности за три с половиной года впервые за миллиарды лет — и оставивших следы, которые останутся в пыли ещё миллионы лет без ветра и дождя. Впереди — первые базы у полюса, первое топливо из лунного льда, первые шаги к мирам дальше. Луна — соучастник всего, что произошло здесь, и, возможно, всего, что произойдёт там.