Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Из новостей: что показали на TGA 2025, Godot 4.6 Beta, Unity игры на Реддите, один из крупнейших акционеров Square Enix публично раскритиковал руководство, Paradox поднимает цены.

Из интересностей: вторая часть документалки про Disco Elysium, трюки из GLSL-демо, когда сиквелы работают, формат файлов, который не удаётся взломать уже 20 лет.

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о двух новых Rust-базированных анализаторах типов для Python — pyrefly и ty. Оба пока в ранней альфе, но уже демонстрируют впечатляющую скорость, разные подходы к выводу типов и новые возможности.

Команда Spring АйО подготовила перевод про Fray — инструмент для обнаружения и воспроизведения ошибок многопоточности в Java-программах. Основанный на научных исследованиях и написанный на Kotlin, Fray использует технику теневой блокировки для выявления взаимоблокировок и других проблем синхронизации. Он уже доказал свою эффективность на таких проектах, как Kafka, Flink и Lucene.

Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.

В этой статье мы проанализировали 11 интернет-магазинов электроники и техники, которые выделяются продуманным пользовательским опытом. Разобрали, какие приемы дизайна, навигации и взаимодействия с пользователем делают их сайты особенно комфортными и понятными.

Эта подборка поможет увидеть актуальные UX-тренды и найти вдохновение для развития собственного e-commerce-проекта.

Привет, Хабр! На связи — технические лидеры направления разработки Apache Spark в составе платформы Data Ocean Андрей Первушин и Дмитрий Паршин из Data Sapience. Мы занимаемся решением нетривиальных задач в области Spark-вычислений, некоторые из которых становятся частью конечного продукта.

Сегодня мы расскажем, с какими проблемами можно столкнуться при реализации Upsert Streaming в Iceberg, что такое equality delete, почему они создают нагрузку при чтении таблиц в Apache Iceberg и как мы оптимизировали Apache Spark, чтобы снизить потребление памяти и ускорить чтение данных.

Сегодня у нас по‑своему уникальный разбор. Мы будем разбирать ещё идущую (на момент написания статьи) массовую криптоскам‑схему. В некотором роде автор статьи (то есть я) рискует, потому что обламывает ловким ребятам стотысячедолларовую схему по радостному отьему денежек у отрицательных счастливчиков!

Будет всё: имена, пароли, явки, количество обманутых прогретых инвесторов и объемы успешно проинвестированного. Спешите читать!

Если вы работаете с BI‑системами, наверняка сталкивались с ситуацией, когда стандартных визуализаций не хватает. Хочется добавить свой график, который идеально подходит под задачи бизнеса.

В Modus BI такая возможность встроена в саму платформу — вы можете создавать свои плагины визуализаций. В этой статье мы шаг за шагом разберем, как собрать с нуля простой, но гибко настраиваемый прогресс‑бар. Руководство будет полезным для разработчиков, которые хотят самостоятельно создавать уникальные визуализации на базе Modus BI.

Вы прошли первый фильтр – резюме сработало и вас пригласили на интервью. Теперь предстоит самое важное – показать себя в живом разговоре. И здесь уже не помогут аккуратные таблицы навыков или выученные формулировки: проверяют не только знания, но и то, как вы мыслите и общаетесь.

Мы в школе системного анализа провели десятки собеседований с кандидатами – от студентов до middle-аналитиков. Мы видели, какие ошибки совершают даже сильные специалисты, и какие детали решают исход встречи.

В этой статье я дам короткую памятку о том, как представить себя HR-у и будущему руководителю с лучшей стороны – чтобы выбрали именно вас.

Из этой статьи вы узнаете о том, как с помощью Docker упаковать, запустить и развернуть в продакшне полноценный ML-сервис для выдачи прогнозов. Мы рассмотрим все основные действия, необходимые для решения этих задач — от обучения модели до предоставления доступа к ней посредством API и до её распространения в виде образа контейнера.

Здравствуй Хабр.

Полтора миллиарда лет назад, когда я учился в начальной школе, нам задали домашнее задание: написать сочинение в свободной форме, про наступающую весну. Я воспринял задание с воодушевлением. С детства люблю свободные формы. Решил написать сочинение в стихах. Написал, и, довольный собой, сдал на проверку. На следующий день, учительница меня резко отчитывала и стыдила перед всем классом за то, что я сдал сочинение, которое написал НЕ САМ. Она просто не могла поверить, что ребенок мог написать такое самостоятельно. Знаете, я далеко не Есенин, и то было довольно наивное произведение, вполне детского уровня. Но я старался. Вложил душу. И мне было до ужаса обидно. А еще я понял, что взрослые - только на вид взрослые, а на деле - ни черта не понимают.

На днях, подобная несправедливость случилась со мной снова.

NanoKVM — это аппаратный KVM-переключатель, разработанный китайской компанией Sipeed. Это устройство, выпущенное в прошлом году, позволяет удалённо управлять компьютером или сервером при помощи виртуальной клавиатуры, мыши и монитора. Благодаря своему компактному размеру и низкой стоимости устройство быстро привлекло внимание Интернета, особенно когда компания пообещала выпустить его код в опенсорс. Однако, как мы увидим, это устройство обладает серьёзными проблемами безопасности.

Cтудия Mundfish продолжает держать поклонников в напряжении. Выяснилось, что еще 26 ноября 2025 года в Роспатент была подана заявка (№2025830404) на регистрацию товарного знака кипрской компании Slimao Limited — юридическим лицом, связанным с Mundfish. 

Представьте, что корпус прибора – это не просто набор сгибов и отверстий, а управляемая параметрическая модель, готовая к производству уже на этапе проектирования. Без «костылей» и ручных правок.

В этой статье мы разберём полный цикл моделирования детали из листового металла в nanoCAD Механика PRO – от первого эскиза до готовой развертки для раскроя. На реальном примере корпуса вы увидите, как работать с листовыми телами, сгибами, замыканиями углов, ребрами жёсткости и технологическими элементами, сохраняя контроль над геометрией и параметрами на каждом шаге.

Материал будет полезен инженерам-конструкторам и проектировщикам, которые хотят ускорить разработку листовых изделий и получить предсказуемый результат без лишней рутины.

Рассмотрим моделирование деталей из листового металла в nanoCAD Механика PRO на примере корпуса прибора.

Элементы уровня технологий (Technology Layer) описывает инфраструктурные сервисы, компоненты и физические ресурсы, необходимые для поддержки приложений и бизнес-процессов.

Этот уровень отвечает на вопрос: "На каком технологическом фундаменте всё работает?"

Когда мы говорим о дизайне, чаще всего имеем в виду интерфейсы, сайты, приложения.
Но на самом деле дизайн начинается раньше — в тот момент, когда человек оказывается в новой, непривычной и потенциально пугающей среде.

Один из самых наглядных примеров — кабинет МРТ.

Для пациента это:

Что считается деплоем ML-модели на работе и насколько глубоко в этом нужно разбираться новичку? Делюсь практическим взглядом, разбором требований из вакансий ML-инженеров и подборкой материалов, с которых имеет смысл начать.

Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте».

Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.

Пока персонаж карабкался, движок героически пытался «на лету» подгрузить пачку тяжелых моделей. FPS просел, рендер начал задыхаться, и вестибулярка клиента объявила забастовку. Иммерсивность —10/10, комфорт — где-то в районе отрицательных значений. Если голова кружится, это должно быть запланировано геймдизайнером, а не видеокартой. 

Привет, я backend-разработчик SimbirSoft Андрей. В этой статье разберем, как сделать так, чтобы VR-проекты на Unity работали стабильно и были дружелюбны к вестибулярному аппарату игрока.

В IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все хвастаются красивыми слайдами про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.

Почему? Потому что полнотекстовый поиск — это стабильно, быстро и понятно. Минус только один, его уже недостаточно. Да, он классно ловит точные совпадения, но синонимы, переформулировки и небольшие ошибки прощает пользователям уже с большим трудом.

Меня зовут Игорь Самарин, я Machine Learning Engineer из команды поиска в Купере, где уже полтора года занимаюсь проектами, связанными с векторами. В этой статье я расскажу, как на самом деле работает поиск внутри компании, поведаю о полнотекстовом поиске — его сильных сторонах и недостатках. Затем объясню специфику векторного поиска и разберу, какие именно проблемы старого подхода он решает и продемонстрирую, как обучить векторную модель на своих данных, чтобы она понимала специфику каталога. А в конце вас ждут реальные результаты из A/B тестов и небольшой панч о перспективах. 

Эта статья дополняет предыдущую. Там мы зафиксировали проблемы. Здесь разберем, что именно мы сделали со стороны Amplicode, чтобы агент начал работать как опытный software engineer: опираясь на структуру проекта, детерминированные генераторы и понятные высокоуровневые операции.

Если коротко, в первой статье было несколько основных болей:

– LLM часто обучены на слегка устаревшем мире, и это вылезает в мелочах (и не только).
– Галлюцинации и нехватка контекста идут рука об руку: «кажется, в этой библиотеке должен быть такой метод» и пошло-поехало.
– Переизбыток контекста тоже зло: агент прочитал половину репозитория, потратил деньги, запутался, а потом еще и забыл начало чата.
– Типичный агентный workflow: «сгенерил простыню кода, оно не компилится, давай чинить, ой теперь сломалось другое».

И на этом фоне появляется логичный вопрос: а можно сделать так, чтобы агент работал не с сырыми файлами, а с моделью проекта и сущностями фреймворка? Чтобы он не гадал, где DTO, как принято именовать контроллеры и какие миграции у вас используются?

Собственно, Amplicode MCP про это.

Привет, Хабр!

Меня зовут Елена Грицай, почти полгода я работаю тестировщиком в Fix Price IT. Хочу поделиться наблюдениями о том, как быстрее влиться в новый проект: поговорим и про процессы, и про личные качества, и про командную культуру.