Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

После девяти месяцев разработки состоялся выпуск 0.41 популярного кроссплатформенного медиаплеера с открытым исходным кодом mpv.

( читать дальше... )

 c, ffmpeg, lua, mpv, sdl

Сперва хотел просто поделиться обзором Адама Севиджа на прикольные самодельные часы в стиле NASA, но что-то вышло из под контроля, и получился лонгрид про историю борьбы с колоссальным давлением при глубоководных погружениях через призму одной технологии.

Меня зовут Екатерина Рычкова, я CEO HR-агентства и рекрутёр с 15-летним опытом.

Сегодня разбираю резюме кандидата из IT-индустрии с хорошим опытом, сильной технической базой и понятной целью: переход в Go-разработку.

Самое приятное, что в IT-сфере оформление резюме — не самое ключевое. Главное, на что смотрит рекрутер:

Внедряя системы класса Business Intelligence (BI), приходилось в проектах разрабатывать систему показателей для различных бизнес-процессов. Почему пришлось создать данный подход? Потому что представители заказчика часто не могли сформулировать перечень ожидаемых показателей по процессу, и поэтому пришлось проектировать систему показателей для анализа процесса за них. Подробнее про показатели процессов и основные определения (бизнес-объект, метрика, аналитический разрез и показатель) можно прочитать в моей ленте ранее. В данной статье хочу «спуститься» от системы показателей по процессу к структуре данных на примере процесса подготовки коммерческого предложения.

В качестве примера приведу систему показателей процесса разработки коммерческого предложения для продажи услуг в области обучения на рынке B2B. Сразу хочу сказать, что процесс не оптимален, но для данного примера он необходим для погружения в предметную область.

Представьте: вы ведете автомобиль, а на приборной панели нет ни спидометра, ни датчика топлива, ни каких-либо показателей вообще. Ни-че-го. В принципе ехать можно, но вы не знаете, какая у вас скорость, сколько бензина и есть ли с авто какие-то проблемы. Примерно так выглядит работа с LLM-приложением без инструментов мониторинга: система вроде бы и функционирует, но о ее внутреннем состоянии можно только догадываться. 

Меня зовут Александр Сесоров, я работаю инженером по тестированию в YADRO. Занимаюсь задачами автоматизации оценки производительности, точности и эффективности моделей на различных конфигурациях. Сегодня проведу краткий экскурс в инструментарий Langfuse и на примерах из практики покажу, как превратить оценку качества LLM-приложения из гадания в систематизированный и прозрачный сбор метрик на всех этапах.

Фишинг переживает второе рождение. Если раньше это была «кустарный спам без разбора» с надеждой на удачу, то сегодня — это высокоавтоматизированная индустрия с ROI, которому позавидуют многие компании. Цель та же: получить данные, но методы эволюционировали от примитивного социального инжиниринга до сложных психо-технических операций с применением ИИ.Фишинг — это рыбалка, только в роли рыбака мошенник, а в роли рыбки — пользователь.

Давайте пройдемся по ключевым этапам этой эволюции и посмотрим, где мы находимся сейчас.

Привет, Хабр! А вот и финальный в этом году дайджест новостей из мира дизайна. С вами Андрей, продуктовый дизайнер Garage Eight, и десять новостей, которые зацепили мое внимание: 

1) Редизайн Sketch для macOS.
2) Цвет года — 2026 от Pantone.
3) Ребрендинг японского института Chiba Tech.
4) Брендинг для любителей велоспорта.
5) Ребрендинг к 150-летию банка Hantington.
6) Новые инструменты Figma для редактирования изображений.
7) Брендинг для Музея советских игровых автоматов.
8) Удобный сайт для создания инвойсов.
9) Промышленный дизайн клавиатур и мышей.
10) Сборник с примерами использования Liquid Glass.

Я — системный аналитик. Но долгое время я не применяла системное мышление к себе, я проектировала архитектуры, создавала диаграммы, детализировала процессы и уточняла требования... Но когда речь заходила о моей собственной карьере, я ощущала растерянность. Меня мучил вопрос: «К кому мне подойти, чтобы расти профессионально?»

Эта статья — не про карьерные лайфхаки. Это про то, как я начала видеть организацию как живую систему. Как поняла, что карьера — это не лестница, а путь через слои системы. И как, применяя законы системной динамики, теории систем и элементы бизнес-расстановок, я нашла свою точку опоры.

Иностранные компании в этом году тоже обновляли свой визуальный стиль. Эксперты, оценивая этот процесс, указывали как на преимущества, так и на серьезные недостатки происходящих редизайнов.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о том, как построить Heavy-Read API на Go, способный обрабатывать более 1 млн запросов в секунду. Автор делится продакшен-архитектурой распределённого In-Memory Cache, показывает, как убрать БД и Redis из критического пути чтения, и объясняет, за счёт каких оптимизаций удаётся добиться субмиллисекундных задержек. Практика, цифры и реальные уроки из продакшена.

Привет, я Рома, промдизайнер, и проект, над которым я работаю с 2022 года, почти готов к запуску. Это BUSY Bar — девайс для концентрации с помодоро-таймером, блокировкой отвлекающих приложений, поддержкой умного дома и открытым HTTP API. Предыдущие посты: [1],[2],[3],[4].

В этом посте покажу фичи, которые мы реализовали за последнее время: автоматический статус ON CALL, интеграцию с Google-календарём и протокол Matter. А ещё покажу локальный веб-интерфейс, OTA-обновление прошивки, улучшения в HTTP API и визуальные обновления.

Утро, 10:30. Вы чувствуете себя богом архитектуры. Видите систему насквозь: данные элегантно перетекают между микросервисами, в голове строится граф зависимостей, руки готовы рефакторить легаси-ядро. Ваш IQ, кажется, пробил потолок.

День, 14:30. Вы смотрите в IDE. Открыт метод на 10 строк. Читаете его пятый раз и физически не можете понять, что он делает. В голове белый шум и вязкое ощущение торможения. Вы идете за третьим кофе, пытаясь понять: "Неужели я деградирую?", "Почему я соображаю так медленно?".

Спойлер: дело не в возрасте и не в компетенции. Это просто Троттлинг (Throttling). Есть предположение, что срабатывает защитный механизм человеческого "железа", который принудительно снижает тактовую частоту, чтобы процессор не сгорел от перегрева. А виновата в этом архитектурная особенность, которую в Computer Science называют Context Switching (Переключение контекста).

Все слышали про эссе Пола Грэма "Maker's Schedule, Manager's Schedule". Но сейчас не про тайм-менеджмент. Нас интересует физика процесса, биохимия этого "перегрева". Давайте посчитаем стоимость прерывания в тактах процессора и поймем, почему попытка запустить на нашем однопоточном легаси одновременно тяжелые вычисления и архитектуру Event Loop гарантированно приводит к падению производительности.

Начинаю цикл статей о создании 2д игры-платформера, на основе документации библиотеки arcade. Вначале буду показывать самые простые этапы, могу данные этапы преобразовывать или даже удалять, в итоге будут написаны классы (это ООП) и создан exe файл.

Этапы разработки платформера

1.      Придумать идею игры

2.      Показать простые примеры для новичков в программировании (создание окна и главного героя, элементов игры, подготовка файлов и папок)

3.      Реализация механики персонажа

·       Загрузка текстур и спрайтов персонажа 

·       Реализация движения, прыжков и физики

·       Использование физического движка (PhysicsEnginePlatformer или Pymunk) 

4.      Создание карты и тайлов

·       Используйте Tiled Map Editor для создания уровней 

·       Сохраните карту в той же директории, что и код

·       Добавьте тайловые изображения в подпапку

5.      Добавление игровых элементов

·       Коллизии со стенами и платформами

·       Сбор предметов, монеты

·       Враги и взаимодействие с ними

·       Анимация персонажа

6.      Система сохранения

·       Реализация сохранения прогресса игры

·       Сохранение уровня, здоровья, предметов

7.      Уровни игры

8.      Меню игры

9.      Экспорт в EXE файл

В прошлой статье мы разобрали, из каких компонентов собирается система мониторинга, и составили инструкции, чтобы указывать на действительно важные проблемы. Пришло время выстроить их в единую систему. Она должна масштабироваться и давать ясную картину происходящего, чтобы наш мониторинг не был бесполезным потребителем ресурсов.

В статье расскажу, как превратить разрозненные компоненты в систему мониторинга, и как она помогла нам сохранить работоспособность моделей.

Финансовые рынки редко движутся изолированно. Криптовалюты реагируют на фондовые индексы, золото реагирует на макроэкономику, а внутри крипторынка движение биткоина задаёт направление для альткоинов.

Гипотеза проекта:

Если агрегировать данные по разным классам активов (крипто, акции, золото), измерить их волатильность, тренд и взаимную корреляцию, можно получить осмысленную вероятностную оценку того, каким будет рынок в ближайшие 24 часа: рост, падение или консолидация.

Привет! Меня зовут Маша, я продакт ITSM 365 в Naumen. Более 8 лет я работаю в ИТ: начинала как бизнес‑аналитик, затем стала продуктовым аналитиком, позже — менеджером продукта. Сейчас занимаюсь Discovery — исследую новые области, где наши решения могут принести бизнесу пользу.

В этой статье делюсь тремя кейсами и практическим опытом взаимодействия аналитика и продакта в одной задаче, почему это иногда превращается в хаос, и как мы перестраивали процессы, чтобы этого избежать.

DevOps давно перестал быть просто набором инструментов или должностью, в которой достаточно знать только Docker. DevOps стал целой культурой, интегрирующей разработку и эксплуатацию, автоматизацию, мониторинг, качество и скорость поставки изменений. К 2026 году DevOps глубже сливается с платформенной инженерией, SRE-подходами и архитектурой облаков. Соответственно, требования к инженерам растут.

Что ожидают от DevOps-специалистов в 2026 году, какие навыки становятся важными и как построить карьеру от начинающего инженера к платформенному, — объясняем в статье.

…. и программиста. 

Нейросети меняют паттерны поведения людей при поиске информации. В частности они становятся сложнее и длиннее. Мир поиска изменился навсегда. Бизнесу нужен инструмент для изучения, анализа и создания такого контента, который не только попадет в источники нейросетей, но и будет максимально полезным для людей

В современных data-процессах ключевую роль играет обеспечение качества данных. Рассмотрим четыре популярных подхода: DBT, SQL, Python (Pandas/SQLAlchemy) и Great Expectations, оценив их эффективность для различных сценариев проверки данных. 

Эта статья будет интересна и полезна Data-инженерам, аналитикам данных и специалистам Data Quality для выбора оптимального метода валидации данных в зависимости от стека технологий и сложности бизнес-логики. Материал ориентирован на начинающий уровень подготовки: тем, кто еще не сталкивался системно с инструментами управления качеством данных.

Привет, Хабр! Меня зовут Мария, я Data-инженер в SimbirSoft, и предлагаю для начала немного познакомиться с каждым из вышеперечисленных инструментов.

2025-й был насыщенным: переписывали легаси и тушили проды по пятницам. Сейчас, когда таски в Jira закрываются уже с трудом, самое время выдохнуть и закодить что-то «для души». Никаких кубернетисов и хайлоада. Только Python, библиотека Rich и 100 строк кода, чтобы создать уютную елку с обратным отсчетом прямо в консоли. Сделаем красиво, упакуем в exe и отправим коллегам вместо открытки.