Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Я Ольга Матушевич, преподаватель курса «Нейросети для бизнеса», а в прошлом наставница на курсе «Аналитик данных». Когда-то я проводила встречи книжного клуба для аналитиков, где поняла, что мой любимый жанр — бизнес-роман. Книги этого жанра учат, как лучшие учебники, и при этом интересны, как художественная литература. 

В этой статье я хочу рассказать об известных бизнес-романах, а также о книгах, под них маскирующихся. Поговорим, чем они хороши, чем плохи и чему могут научить. Подборка будет полезна всем, кто изучает бизнес, управление, DevOps или логистику.

В расследовании преступлений может существовать несколько действенных методов, каждый из которых акцентирует внимание на тех или иных его аспектах. Задается ряд вопросов: кто совершил преступление, кто жертва, каковы обстоятельства, где это произошло, каков мотив и т. д. Ответы на эти вопросы позволяют построить картину произошедшего и определить виновного. Важным элементом расследования являются вещественные доказательства и результаты работы криминалистов. Развитие науки и технологий позволило расширить спектр того, что может считаться доказательством. Ярким примером тому являются растения. В 2009 году кладбище Берр-Оук в Алсипе (штат Иллинойс, США) стало местом преступления, в ходе расследования которого части мха сыграли ключевую роль в его расследовании. Ученые из Филдовского музея естественной истории (Чикаго, США) собрали детали этого расследования в своем труде, где рассказали, как мох превратился из элемента ландшафта в важное вещественное доказательство.

Климат всегда был одним из факторов, влияющих на жизнь целых народов. В Китае, где еще в бронзовом веке сформировались первые государства, дождь или его отсутствие решали судьбу урожая. От этого зависело процветание народа и стабильность власти. Понимая это, правители внимательно следили за небом при помощи жрецов, хотя предсказать капризы природы было непросто. Сегодня, спустя тысячи лет, ученые нашли способ прочитать страницы климатической летописи, используя «инструменты» жрецов и современные технологии.  

Новое исследование объединило три совершенно разных источника: надписи на обожженных костях эпохи Шан, данные раскопок различных культурных слоев и современные компьютерные симуляции. Такой подход позволил восстановить цепочку природных бедствий, которые обрушивались на Центральную равнину и соседние регионы примерно три тысячи лет назад. Засухи сменялись внезапными ливнями, а за ними приходили разрушительные наводнения. Все это оставило след не только в легендах, но и в реальной истории ранних китайских цивилизаций. Давайте посмотрим, что там и как.

Когда в команде что‑то «идёт не так», первым делом вспоминают про обучение. И всех отправляют на курс какого-нибудь распиаренного бизнес-тренера. Чаще всего это не помогает. Команда тратит время, бюджет сгорает, а дедлайны по‑прежнему ползут вправо. Эта статья — не про «ещё один список курсов», а про то, как построить системное обучение проектной команды в ИТ так, чтобы оно решало реальные боли: срывы релизов, узкие места в процессе, вечные авралы и зависимость от пары «незаменимых» людей.

Биоразлагаемый пластик может помочь справиться с кризисом, вызванным пластиковыми отходами, которые загрязняют окружающую среду и наносят вред нашему здоровью. Однако до сих пор во многом остаётся неизвестным, сколько времени требуется для разложения пластика и как взаимодействуют друг с другом бактерии из окружающей среды, чтобы его разложить.

Понимание того, как микробы разлагают пластик, может помочь учёным создать более экологичные материалы и даже новые системы микробиологической переработки, которые превращают пластиковые отходы в полезные материалы.

Привет, Хабр. Я Гоша Соловьёв, ведущий инженер-программист в Контуре.

Иногда в одном обсуждении встречаются люди с разным уровнем погружения в нейросети. Они начинают сравнивать опыт, и тут всплывает проблема: фраза вроде «Я использую GPT для своих задач, и он лучше справляется, чем Qwen» буквально ни о чём не говорит, пока мы не уточним контекст. Более того — она легко вводит собеседника в заблуждение.

В этой статье я объясню, почему два человека, «использующие OpenAI GPT», могут получать кардинально разный результат, и как обсуждать ИИ-агентов так, чтобы разговор был предметным и конструктивным.

В какой-то момент понял, что у меня открыто четыре IDE с разными проектами. В каждой крутится одна или несколько сессий с Claude AI. А я сижу и жонглирую вкладками. Планирование. Ревью там, где критично. Там, где не критично, накидываю хитрые тестовые сценарии, тестируя проект как black box. Постоянно переключаю контекст у себя в голове чтобы понять, а на каком шаге я на этой вкладке и в этом проекте. И потом бам, пора спать. Или есть. Или идти гулять с ребёнком. И в этот момент все процессы останавливаются. Агенты ждут. И получается по факту, что я слабое звено. Не модель с её косяками, а я. Начинаю меньше спать. Парадокс, вроде как должно было быть все наоборот: модели работают, ты спишь. Ан нет.

Несколько лет назад мы представили Мою волну — систему персональных рекомендаций в Яндекс Музыке, которая подстраивается под предпочтения пользователей. В её основе — рекомендательные нейросети-трансформеры, размер которых может достигать сотен миллиардов параметров, и поэтому без мощных дата-центров их работа просто невозможна.

Сегодня мы впервые представляем нашу новую рекомендательную технологию TinyML, которая работает локально, на обычном смартфоне. Теперь при потере доступа в интернет Моя волна не просто бесшовно продолжит воспроизведение музыки, но и будет подстраиваться под действия пользователя и формировать рекомендации, исходя из его предпочтений в текущий момент.

Как это работает и что нам пришлось для этого создать — расскажем под катом.

Многим из нас не повезло с учителем английского. В итоге за годы изучения с нами остались не язык, а барьер, страх и ощущение, что «я не языковой человек».

Нет, в этой статье я не буду рассуждать о волшебной методике или таблетке, но покажу, какие именно вопросы чаще всего задают мои студенты-айтишники на занятиях и что за ними стоит:

1. Почему в английском фиксированный порядок слов?
2. Почему в английском обязательны артикли?
3. Куда исчезли падежи, и почему теперь так важны предлоги?
4. Почему после одних глаголов используется герундий, а после других — инфинитив?
5. Как возникли фразовые глаголы?

Если вас тоже волнуют эти вопросы, а ответы пока не ясны, обязательно загляните в статью.

Чтобы автоматизированно проверять и централизованно обрабатывать огромное количество событий о происходящем в инфраструктуре, используется SIEM –– класс решений информационной безопасности, призванный анализировать события ИБ, собираемые c устройств инфраструктуры, выявлять подозрения на инциденты.

Но для правильного использования этой системы, а тем более для максимально эффективной ее эксплуатации, необходимо провести ряд организационных мероприятий, направленных на выстраивание правильной работы как специалистов, непосредственно взаимодействующих с SIEM (аналитиков ИБ, технических специалистов и администраторов), так и смежных подразделений организации, отвечающих за блок ИТ.

После установки система не становится эффективной сама по себе, и помимо наличия персонала, в чьем ведении она находится, также важны и процессы, которые структурируют и делают более прозрачной и прогнозируемой деятельность по выявлению инцидентов ИБ.

В статье я расскажу, какие процессы следует наладить для работы с SIEM, почему это важно, и какие последствия могут быть и, скорее всего, будут, если этого не сделать.

Starsend

Сегодня мы поговорим об ещё одном интересном способе генерации электроэнергии — концентрационном, где электроэнергию можно извлекать за счёт разницы в концентрации ионов в жидкой среде. 

Способ интересный, так как на земле достаточно большое количество самого известного жидкого растворителя и основы жизни — воды, которая, может быть использована ещё одним полезным для человека образом… 

Telegram: @pg_expecto

MAX: PG_EXPECTO

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

GitFlic - pg_expecto - статистический анализ производительности и ожиданий СУБД PostgreSQL

Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен

Результаты углублённого анализа инцидента производительности в высоконагруженной продуктивной среде PostgreSQL, в ходе которого зафиксирован переход от относительной стабильности к комплексной деградации вычислительных ресурсов, подсистемы ввода-вывода и механизмов синхронизации ядра СУБД. Применение pg_expecto с акцентом на использование как инструмента комплексного статистического анализа производительности СУБД и инфраструктуры позволило не ограничиться констатацией снижения операционной скорости, а выявить критическую конкуренцию за буферный кэш (LWLock: BufferMapping), изменения паттернов работы расширений СУБД и скрытые проблемы дисковой подсистемы.

Когда очередной лендинг требует «просто принимать заявки и показывать новости», разработчик оказывается перед выбором: поднять Laravel/Django с кучей зависимостей, купить SaaS-подписку, или написать что-то своё. Я выбрал третий путь — и это оказалось интереснее, чем я ожидал.

В этой статье разбираю архитектурные решения, которые принял при написании LightHeadless — минималистичного headless CMS на Go.

Не так давно в X (он же бывший Твиттер, есличто) завирусился пост одного там коуча по личной продуктивности, называющего себя «Отцом дисциплины». В нем он поделился с читателями своим планом на неделю, по которому он живет уже 3 года и который привел автора (по его же словам) к небывалому успеху. Смотришь на это и понимаешь: человек тратит больше энергии на контроль жизни, чем на саму жизнь.

Мы уже припомнили [1], насколько небогато жилось коллегам-любителям на заре радио, и каков облик имели нехитрые рукодельные и даже фабричные радиоприёмники 1920-х — простые детекторные или малоламповые схемы, как правило — для длинных и средних волн. Скудный ассортимент всего из нескольких универсальных триодов, не ломившиеся от радиотоваров полки магазинов — почти все элементы для своих конструкций приходилось изготовлять своими руками, часто начиная от нехитрых материалов — листовых металлов, фольги и проволоки, дощечек, винтов, гвоздей, кое-каких подножных кухонных химикатов и прочей чепухи. Изготовлять в том числе и элементы питания (накальные элементы, анодные батареи), резисторы-конденсаторы, детекторы, выпрямители (в случае наличия осветительной сети), сердечники трансформаторов и прочее в этом роде. Ламповые схемы изящны и лаконичны, что давало возможность построить какой-нибудь регенератор, имея из готовых радиоэлементов только вакуумный триод и обмоточный провод. Как изобретательно предки делали свои «гридлики» и «мегомы» мы уже посмотрели [1], взглянем на самодельные конденсаторы в этом же духе.  

Пятнадцать лет назад. Вдумайтесь.

Пятнадцать лет Apple владела самым массовым голосовым ассистентом в истории человечества — больше миллиарда устройств, в каждом кармане, на каждом запястье — и эта штука до сих пор спотыкается, когда просишь её одновременно поставить таймер и отправить сообщение. А за это время ChatGPT взлетел от нуля до двухсот миллионов пользователей за какие-то два года. Claude стал настольным инструментом для любого, кто хоть раз открывал терминал. А гугловский Gemini тихой сапой превратился в самое мощное семейство моделей, о котором за пределами ИИ-тусовки толком никто и не слышал.

Что-то пошло не так. Капитально не так. И в этом месяце обе компании — и Apple, и Google — фактически в этом расписались, сделав ходы, которые переворачивают всё представление о том, как ИИ работает на вашем телефоне.

В статье расскажем, как мы командой Yandex Infrastructure внедрили QoS в сетях InfiniBand при ограниченной вендорской поддержке и скудной практической документации. Обсудим мотивацию: рост смешанных нагрузок во внутреннем облаке и необходимость предсказуемых SLO для различных обучений. Отдельно рассмотрим как могут быть связаны QoS и топология сети DragonFly+.

Или: как корпоративный софт вынудил меня написать своё приложение

Представьте картину. Понедельник, 10:00. В календаре — ежеквартальный all-hands на час. CEO заходит в Teams с видом человека, которому есть что сказать. Первые пять минут — действительно интересно. Потом начинается.

«Наша миссия — создавать ценность для клиентов, двигаясь вперёд как единая команда к амбициозным целям следующего квартала, опираясь на наши ключевые компетенции и синергию между подразделениями...»

Вы смотрите в экран. Потом в окно. Потом снова в экран. Мозг предательски начинает думать о том, что бы поесть на обед и не пора бы поставить кофе.

Хочется включить его фоном и заняться своим делом. Но неловко — вдруг скажут че-то важное? Вот если бы потом можно было быстро пробежаться по тексту и вытащить три реальных факта из часового эфира, а лучше запихнуть все это в LLM, чтобы она все сделала за меня ...

Привет!

Это юбилейный десятый выпуск Frontend Status — дайджеста по фронтенд-разработке и AI.

В этом выпуске:

Здравствуйте. Несколько лет глубоко погружён в тему корпоративных RAG-систем. В последнее время, как от коллег, так и от заказчика часто слышу, что векторный поиск это слабое место и вчерашний день, и что нас спасут только графовые системы. Нашел несколько постов и видео на эту тему. Захотелось попробовать. В статье делюсь своими впечатлениями, рефлексирую и рассказываю как воспроизвести эксперименты.

Почему Ollama? Выделение вычислительных ресурсов на RAG в проекте - отдельная больная тема. Мне нужно было понять нижнюю планку. Если коротко, кое-как работает даже на 4b моделях.

Причём здесь киберпанк? Очень нравится этот жанр, а ещё я люблю использовать для проверки RAG/LLM штук знакомые тексты. Для экспериментов с Microsoft GraphRAG я выбрал рассказ "Johnny Mnemonic" Уильяма Гибсона, для начала на английском.