Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В современном мире телеграм-боты стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Они стали незаменимыми в самых разнообразных задачах – от автоматизации повседневных операций до обеспечения клиентов высококачественным сервисом.

Иногда бывает так, что возникает необходимость создать собственного телеграм-бота. Меня тоже коснулся этот момент. Начав искать готовые решения, столкнулся с небольшим разочарованием: оказалось, что подходящих фреймворков нет, и придется разрабатывать бота с нуля.

Не страшно! В этой статье я поделюсь с вами всеми этапами создания собственного фреймворка для телеграм-бота с использованием C#.

Читать далее

Привет, Хабр! Всем известно, что у тестировщиков в жизни много трудностей. И мы, команда QA Департамента общих прикладных сервисов (ДОПС) Сбера, знаем об этом не понаслышке, так как тестируем релизы сервисов Platform V — цифровой облачной платформы СберТеха (более 70 продуктов для быстрого создания и легкого масштабирования приложений любой сложности). Да‑да, именно на Platform V Сбер совершил свою цифровую трансформацию!

Релизы поставляют в банк из СберТеха. Всё бы ничего, пришли изменения — тестируй. Но основная сложность заключается в том, что у платформы десятки продуктов, из‑за чего работа усложняется в разы.

Читать далее

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил, работаю в ML-отделе Doubletapp. В статье расскажу про особенности применения больших языковых моделей для оптимизации бизнес-процессов.

Большая языковая модель (LLM) — это тип языковой модели, который способен распознавать и генерировать осмысленные тексты, а также другие сложные типы данных (например, код). Такого рода модели обучаются на огромных массивах данных, чаще всего собранных из открытых источников.

Тем не менее LLM все еще имеют ряд проблем, одной из которых является галлюцинирование (придумывание фактов). Сложно винить модель за то, что она не знает, как устроен тот или иной процесс/продукт в вашей компании, и пытается придумать вразумительный ответ. Поэтому нужно подсказать LLM фактическую информацию, а она уже даст нам понятную человеку персонализированную реплику.

Такая система ответов на вопросы с использованием фактической информации называется RAG (Retrieval Augmented Generation).

Данная статья состоит из двух частей:

• мы рассмотрим построение RAG-системы на основе библиотеки langchain;

• объективно оценим работоспособность созданной системы, используя синтетические данные на русском языке с помощью фреймворка RAGAs.

Читать далее

Иван Якунин, продуктовый аналитик команды Fintech Marketplace, рассказал про то, как в Авито работают с Vertica, и на примерах объяснил, что такое проекции, и когда их стоит использовать.

Читать далее

Салют, Хабр! На связи Игорь Пасечник — технический лид направления XR RnD SberDevices. Сегодня я хочу рассказать про одно из наших направлений исследований — разработку генеративных моделей для 3D-контента. 

Современные методы генерации 2D-контента, такие, как 2D-диффузионные модели (Kandinsky 3.0, SDXL), уже достигли впечатляющих результатов и несколько лет являются неотъемлемой частью современности, генеративные видео модели также активно развиваются. Кульминацией развития таких подходов, вероятно, станет представленная не так давно модель Sora. Тем не менее большинство из этих моделей до сих пор испытывают проблемы при генерации консистентных 3D-сцен и объектов.

С другой стороны стороны, существует конвенциональная 3D-графика, а также огромная индустрия и множество прикладных областей, включая игры, XR, дизайн, архитектуру, маркетинг, 3D-проектирование, где используются пайплайны на основе 3D-графики и производится контент на их основе. Методы создания 3D-моделей, такие, как ручное моделирование, 3D-сканирование и фотограмметрия, могут быть трудоёмкими, дорогостоящими и требующими специальных навыков. 3D-продакшн в общем виде использует множество инструментов для создания и рендеринга тяжелой фотореалистичной графики, адаптация генеративных 3D-пайплайнов под такие подходы достаточно тяжела из-за множества инструментов, которые такие пайплайны должны поддерживать. Также адаптация больших латентных генеративных 2D-моделей вроде SORA для прикладных задач фотореалистичной графики может стать альтернативой классическми пайплайнам на основе физического моделирования. Тем не менее, на текущий момент пайплайны работы с графикой, использующие базовый набор примитивов, включая меши, PBR-текстуры, простые модели освещения, закрывают множество прикладных задач и также могут быть востребованы у массового пользователя в случае их демократизации.

Читать далее

Известно свойство целого ряда металлов, в большей или меньшей степени распыляясь при нагревании в вакууме, связывать молекулы оставшихся газов. Явление широко применяется в электровакуумной технике. Как в виде встроенного одноразового элемента для доводки-откачки электровакуумных приборов (ЭВП), так и в виде отдельных высоковакуумных насосов различной производительности. Металлы в таком качестве называют геттерами, а насосы — геттерными. Поставим несложный эксперимент, демонстрирующий работу геттера, для чего изготовим специальную разрядную трубку. Читать дальше →

Локальная оптимизация - один из самых частых инструментов эффективных менеджеров, благодаря которому из благих намерений складывается дорога к банкротству.

Занимаясь "улучшительством" отдельно взятых элементов, бизнес рискует выкинуть из стенных часов с кукушкой стрелки: с точки зрения механизма они делают бесполезную работу, создавая только избыточное давление. А потом уберут и кукушку, потому что она из-за изменения баланса начнёт петь невовремя. Оставшиеся элементы между собой будут весьма гармонично взаимодействовать, только для конечного пользователя от этого не будет никакой пользы.

В этой небольшой статье я приведу несколько случаев из бизнеса и не только, когда локальная оптимизация принесла вред. Когда решения о том, чтобы причинить эффективность в одном отдельно взятом элементе, в итоге создавали проблемы.

Бороться с локальной оптимизацией

Apache NetBeans — одна из первых IDE для Java, поддержка которой не прекращается на протяжении почти 30 лет. Совсем недавно вышла 21-я версия. Мы решили проверить исходный код такого долгожителя и выбрали наиболее интересные ошибки, которые разберём в этой статье.

Читать далее

Привет, меня зовут Луиза, я инженер данных в ЮMoney — работаю здесь уже год. Мы собираем данные, структурируем их, храним и создаём аналитические решения, например OLAP-кубы и дашборды. Департамент разделён на несколько команд, у каждой своя предметная область. За год я превратилась в крепкого джуна и не собираюсь останавливаться.

В этой статье расскажу, как я попала на стажировку, чем занималась в первые месяцы и что изучала, чтобы перейти на новый уровень. Хочу, чтобы моя история мотивировала не бояться откликаться на вакансии уровня мидл+, даже если у вас нет опыта в дата-инженерии, но есть желание развиваться. Может оказаться, что в компании ждали именно вас.

Читать далее

Привет, Хабр! Обычно я рассказываю, как легко и просто ремонтирую какие-либо устройства. Конечно, за этим процессом может скрываться несколько часов изучения платы: как под микроскопом, так и по схеме. Но чаще всего заканчивается хорошо — девайсы начинают работать, а мне радостно, что спас устройство от свалки или разборки.

Но бывают ситуации, когда ремонт заканчивается ничем, и его уже нет смысла продолжать. Возможно, потому что разрушена плата из-за жидкости и окисленных элементов. А может, потому что восстановление выходит слишком дорогим и затратным по времени — проще купить новый. Об одном таком случае, попытке ремонта модели Acer V3-572 (Z5WAH), сегодня и расскажу.
Читать дальше →

В этой статье мы покажем на примерах проектов как паттерны MVVM и Clean Architecture могут быть применены в iOS приложении.

Читать далее

После появления на рынке API для беседы с ChatGPT 3.5 каждый второй заказчик решения на основе машинного обучения (ML) хочет внедрить у себя ИИ, который может красиво и содержательно общаться на русском языке.

Меня зовут Екатерина, я IT-архитектор команды SimbirSoft, специалист по ML и поклонница всего, что связано с обработкой текстов на естественном языке (NLP). Сегодня будем разбираться в тонкостях решения одной из популярных на рынке задач – автоматического составления аннотаций. Для эксперимента мы использовали две GPT-подобных модели, «заточенных» на русский язык:  GigaChat и YandexGPT. Заявленный потенциал систем тестировали на текстах трёх жанров: научном, научно-популярном и художественном. Что из этого получилось, расскажем в статье.

Материал будет полезен тем, кто следит за тенденциями развития машинного обучения на рынке и в целом интересуется внедрением больших языковых моделей (LLM) в ML-проектах – для оценки их возможностей «из коробки».

Читать далее

Как-то раз, очередным томным субботним вечером, я в очередной раз листал от нефиг делать Yahoo! Auctions — одну из крупнейших японских сетевых барахолок. Внезапно, среди рекомендуемых лотов появился вот такой внушительных размеров электровакуумный дисплей:



Однако, рулить дисплеем, как правило, та ещё задача. «Особенно если динамическая индикация, да ну его, влом!» — подумал было я. Но у того же продавца обнаружилась и, судя по всему, управляющая плата:



На фотографии виднеется 8085 процессор, 8251 UART и ПЗУшка — казалось бы, дизассемблируй себе, разбирай протокол, да просто с ардуины выводи что угодно. Да ещё и за одну йену, это прям даром! После этого я решил всё же попытать удачу и выхватить этот дисплей. Тем более, что давно уже хотелось какие-нибудь красивые часики в комнату…

Читать дальше →

Всем привет! Это Александр Чистяков из команды беспилотных автомобилей Яндекса. Мой доклад посвящён симуляторам: что это, зачем, как это устроено изнутри и какие в симуляции есть подводные камни, неожиданные парадоксы. Также расскажу, с помощью каких алгоритмических или архитектурных решений мы со всеми этими парадоксами боремся.

Читать далее

Условия задачи: дано число клиентов банка N, число банковских продуктов М, горизонт времени прогноза Т. Нужно посчитать ( Pij ).

Привет, меня зовут Игорь Дойников, в Альфе я CDS — Chief Data Scientist в Розничном Бизнесе. Моя команда строит модели машинного обучения для розничного бизнеса Альфа-Банка. В статье я расскажу как, собственно, эту задачу решать и зачем. Сначала пройдёмся по CLTV, как бизнес постановки задачи мы перешли к задаче машинного обучения, какие при этом возникали проблемы и как мы их решали. А главное — что такое Feature Store и как этот инструмент помогает нам решать задачи СLTV.

Читать далее

Как увеличить продажи в несезон? Какие лайфхаки повышают конверсию сайта? Какими УТП можно убедить консервативную аудиторию 45+ покупать онлайн? И как встретить сезон продаж во всеоружии, чтобы снять все сливки? 

Продавец сельхозтехники в несезон получал мало лидов из Яндекс Директа, конверсия из лида в сделку ― менее 10%. Добавили на сайт чат-бот: увеличили конверсию в 2 раза и получили 205 заявок за 5 месяцев. Нашли сильные УТП, убедили консервативную аудиторию 45+ заказывать онлайн или обращаться за консультацией. Конверсий из рекламы было мало: автостратегии не могли обучиться. Объединили кампании и увеличили продажи на 25%. Оптимизировали контекстную рекламу по активности в вебвизоре и нашли качественную аудиторию. Протестировали новые инструменты ― Единую перфоманс-кампанию Яндекс Директа и сервис конверсий с использованием ИИ. Увеличили число клиентов еще на 15%. 

Расскажем про оптимизацию контекстной рекламы для такой сложной ниши, как спецтехника. Кейс дилера, который увеличил продажи в несезон на 20%, а на старте сезона ― в 1,8 раза.

Читать кейс

Я форкнул и модифицировал компилятор Rust rustc. Одна фича — кэширование расширения процедурных макросов — привела к снижению времени инкрементных сборок на 11-40% в различных реальных крейтах. Благодаря этому ускорились dev-сборки и меньше стал тормозить rust-analyzer (IDE IntelliSense).

Если вы специалист в повышении производительности компилятора Rust, то можете сразу перейти к разделу «Кэширование расширения макросов: ускорение инкрементных сборок Rust на 40%».

Читать далее

Эффект Даннинга-Крюгера описывает тревожащее когнитивное искажение, от которого страдаем все мы. Люди с ограниченными знаниями в какой-либо области склонны переоценивать свои знания — а пробелы в знаниях есть у всех нас. Это несоответствие может объяснить, почему некоторые пациенты обращаются к «доктору Google», чтобы на дому поставить диагноз в случае сложных медицинских проблем, а почему мы время от времени совершаем ошибки в разных областях, начиная от починки водопровода и заканчивая представлением себя в суде. За прошедшие годы эффект Даннинга-Крюгера превратился из научной гипотезы в популярный мем, который используется в перепалках в социальных сетях. В иерархии оскорблений найдётся немного более сильных аргументов, чем идея о том, что ваши оппоненты настолько глупы, что даже не знают, насколько они глупы. Это всего лишь один шаг до того, чтобы назвать другую сторону кучкой нацистов, так называемый «закон Годвина» — традиционный способ, которым заканчиваются пламенные войны.

Дэвид Даннинг, ныне социальный психолог из Мичиганского университета, и Джастин Крюгер, работающий в Нью-Йоркском университете, предложили свой одноимённый эффект в знаменитой работе 1999 года. Проведя серию опросов в сочетании с тестами, они обнаружили, что студенты из Корнелла, получившие оценки в нижнем квартиле, считают, что они получили оценки в третьей четверти, и выявили связанные с этим формы необоснованной самоуверенности. С тех пор Даннинг расширил свои исследования, изучая механизмы доверия и убеждений. Соредактор OpenMind Кори С. Пауэлл поговорил с Даннингом о его повсеместном эффекте и о том, как он влияет на самопознание каждого из нас. (Эта беседа была отредактирована для большей ясности).

Читать далее

Словосочетанием 2023 года по версии словаря Collins Dictionary стал ИИ (AI) — искусственный интеллект, что совсем не удивительно. Последние пару лет о потенциальной безграничности возможностей ИИ размышляют ученые, пытаясь внедрять все новые и новые решения, проверяя теории на практике. Обычные же люди весьма давно пользуются ИИ, иногда даже не подозревая об этом.

Нас не удивляет, что благодаря ИИ пишутся тексты, картины, музыка, выявляются заболевания и кибератаки. Привыкли мы и к тому, что инновации, связанные с ИИ чаще всего, приходят к нам из-за рубежа. Какого же было мое изумление, когда я узнала, что одним из первых, кто серьезно и основательно задумался о том, что музыку может написать машина при помощи математических формул был – советский ученый Рудольф Зарипов в далеком 1950. И не только задумался, но доказал такую возможность на практике. В материале постараюсь рассказать подробнее!

Читать далее

Многим угрозам можно противопоставить технические средства защиты информации (СЗИ): как базовые, так и системные решения. Но сколько бы ни стоило СЗИ, и сколько бы ни знал о устройстве инфраструктуры специалист, главной головной болью все равно остается человеческий фактор. Прежде всего — фишинговые атаки, которые нацелены на пользователя.

Сегодняшняя публикация — часть цикла статей, она посвящена методам и инструментам для проведения фишинг-учений, а во второй части мы рассмотрим практическую реализацию и рекомендации ИБ-специалистам. Статья описывает тестовую фишинговую атаку на сотрудников организации, которую

Читать дальше →