Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В первой части статьи мы с вами рассмотрели, как должны платить налог на прибыль компании, занимающиеся майнингом и трейдингом. В этой части статьи разберем, как правильно рассчитать и платить НДФЛ при майнинге и трейдинге.

Телевизионные 1990-е — это не только «Дисней по пятницам» или «Денди — Новая реальность», это еще и «Подводная одиссея команды Кусто». Влекомые волшебными звуками океана от бродвейского композитора с уютной фамилией Шарф, мы спешили к экрану, чтобы провести час, исследуя глубины и втайне мечтая, чтобы между пальцами выросли перепонки, а горло украсили кружевные жабры. 

Только спустя много лет мы узнали, что строгий, но справедливый старик в красной шапочке — на самом деле такой себе гуманист, калечащий морских обитателей ради хорошего кадра, неверный муж, отец-тиран, судившийся с собственными детьми, ярый антисемит, et cetera, et cetera — обо всем этом нам любезно сообщат СМИ. С грохотом и улюлюканьем свергая кумира с пьедестала, медиа, кажется, совсем обойдут вниманием тот факт, что, помимо киносъемки и абьюза, Кусто занимался строительством первых в мире подводных поселений. 

Именно Кусто осуществил то, о чем мечтали многие до него, — воплотил в реальность подводные жилища, доказал, что в них можно жить и работать, и исследовал, что происходит при этом в организме. Интересно, что тем самым он воплотил в жизнь разработки американской военки — на минуточку, раньше самой этой американской военки (станция Sealab I открылась в 1964-м, когда два проекта Кусто уже состоялись). 

Постарались заполнить досадный информационный пробел. А заодно попытались разобраться, почему подводные деревни сегодня лежат в руинах и есть ли надежда на их воскрешение.

Команда Spring АйО перевела статью о том, как и когда использовать SpringRunner, SpringExtension и @SpringBootTest, когда их целесообразно комбинировать и как правильное понимание этих компонентов может помочь сделать тесты проще, быстрее и более узконаправленными.

Неприятная ситуация: продукт проходит тщательную проверку на всех этапах разработки, а после релиза всё равно возникают неожиданные ошибки… А ведь это происходит, потому что тестирования на ранних стадиях (shift-left testing, «влево») не всегда достаточно, чтобы гарантировать стабильность продукта. Поэтому важно учитывать и тестирование в продакшене (shift-right testing, «вправо»). 

В этой статье решил разобрать оба подхода и рассказать, в чём преимущества каждого из методов, какие проблемы они решают, а какие нет, и как их комбинировать. 

Это перевод свежей статьи от 12 февраля 2025 года об Automated Capability Discovery (ACD) — автоматическом обнаружении возможностей и ограничений больших языковых моделей (LLM), таких как GPT, Claude и Llama. Идея в следующем: использовать одну модель ("учёный") для генерации задач, которые затем решает другая модель ("испытуемый"). Это позволяет автоматически и систематически выявлять как сильные стороны модели, так и её слабости, которые могут быть неочевидными при использовании традиционных методов оценки.

Методика открывает такие глубины знаний, зарытые в моделях, какие ни один человек не додумался бы включить в тесты... Возможно, эта статья войдет в пантеон работ по теории и практике LLM.

Мы любим говорить, что искусственный интеллект не способен к рефлексии, креативности или чувствам. Но, при ближайшем рассмотрении, мы боимся того, что он способен на это — слишком рано, слишком остро.

Здесь мы покажем, как страхи человечества становятся кривым зеркалом, отражающим не природу ИИ, а нашу собственную. Поговорим о психологии, логике и этике, о детях и диктаторах, эмпатии и контроле. И, быть может, наконец зададим вопрос, которого избегали слишком долго.

Наш металлургический комбинат можно сравнить с популярным круглосуточным рестораном. Поставщики отгружают в него ингредиенты — сырье и полуфабрикаты, а на выходе получается готовое блюдо: сталь, а перед сталью — жидкий чугун. Чугун можно сравнить с бульоном, из которого потом получится полезный и наваристый суп.

Для производства чугуна различные агрегаты — доменные печи, агломашины, коксовые батареи — должны быть постоянно обеспечены сырьем и полуфабрикатами. Их отсутствие может привести к невыполнению производственной программы или вовсе остановке производства. Таким образом, обеспеченность сырьем необходимо постоянно контролировать, причем не только в моменте, но и наперед, чтобы не допустить даже вероятность несогласованного дефицита.

Чтобы своевременно удовлетворять потребность сталеплавильного производства в чугуне определенного количества и качества, необходимо планировать объемы поступления сырья, включая планы отгрузки, поступления, выгрузки, шихтования и вовлечения в доменные печи. В связи с тем, что в данном процессе традиционно много участников, каждый из которых отвечает за свой участок и планирует его, долгое время на комбинате не было единой системы планирования обеспечения сырьем. Каждый работал в своей «таблице», а для формирования консолидированных планов тратили много времени и сил, чтобы подготовить итоговый план производства и обеспечения сырьем, который всех бы устроил. Нам нужно было разработать систему, которая стала бы единым источником правды по планам производства и обеспечения сырьем нашего металлургического ресторана.

Один из ключевых навыков для руководителя команды разработки — умение договариваться с соседними отделами и командами. Без этого навык успешной реализации проекта часто остаётся только в теории.

В моей практике был случай, когда именно провал в кросс-функциональном взаимодействии стал причиной закрытия проекта. Причём это был не отдельный модуль, а часть масштабной системы для крупного заказчика.

Всем привет! Меня зовут Саттар Гюльмамедов и я работаю в команде ETL платформы DataOps в МТС. Марк Твен как-то написал «Слухи о моей смерти сильно преувеличены» — про Big Data сейчас можно сказать то же самое. Волна хайпа, которую многие пытались оседлать, прошла. Но, как и значительная часть инженерных достижений, работа с большими данными стала рутиной, помогающей развиваться другим направлениям в ИТ. 

В экосистеме МТС мы строим для Big Data отдельную платформу, где есть инструменты для хранения и оценки данных, анализа и построения отчетов. Но все начинается с их загрузки и обработки. Получение и преобразование данных — как раз задача библиотек и сервисов, которые делает моя команда. Многие знают мем о перекладывании JSON. А мы как раз делаем инструменты для тех случаев, когда такие задачи уже не столь тривиальны и нужно разобраться с разными типами данных, разными структурам, хранящимися к тому же в разных форматах, и все это нужно сделать в рамках одного процесса.

В этом материале я расскажу про наши решения и условия, лежащие в их основе. Одним наш опыт поможет спланировать эволюцию своих инструментов, другим снимет страх перед сложным стеком технологий Big Data, а третьи просто развлекутся. 

Дисклеймер:
чтобы не отклоняться от темы, я не буду подробно описывать концепции ETL и ELT (они хорошо разобраны тут, тут и тут). Наши инструменты следуют парадигме «E[TL]+», т. е. позволяют выполнять трансформации данных как в процессе переноса, так и в целевом хранилище.

Про нашу платформу в общих чертах писал мой коллега Дмитрий Бодин в своей публикации «Customer Happiness: как не только разработать, но и внедрить новый продукт внутри крупной компании». Я продолжу начатый им рассказ и добавлю подробностей о компоненте ETL, его составляющих и нашей команде.

Для создания полноценного приложения вам больше не понадобятся навыки программирования?

"Вайб-кодинг" уже превращает идеи в работающие продукты за считанные часы.
Например, симулятор полета всего за 3000+ промптов, где не написано ни строчки кода вручную.

Статья о том, как ИИ-генерация кода трансформирует программирование и кто будет создавать софт завтрашнего дня.

Сегодня разработка прошивок для микроконтроллеров обычно требует заметно больше времени и ресурсов, чем создание собственно схемы и платы. Со времён ковида прошли времена безраздельного владычества STM32, и теперь регулярно приходится осваивать новые железки. При этом для них зачастую приходится ваять программный инструментарий и библиотеки — поскольку предоставленное производителем обычно неудобно.

В этой статье я расскажу, как использовать VSCode для разработки прошивок под разные архитектуры и как мне в этом помогает SourceCraft Code Assistant от разработчиков Yandex Cloud & Yandex Infrastructure.

С 2019 по 2023 год количество ИБ-инцидентов выросло более чем на 134%, а от последствий кибератак компании теряли в среднем по 20 млн рублей. На этом фоне произошел рост интереса к отечественному ПО, что подталкивает российские ИТ-компании отдавать приоритет информационной безопасности инфраструктуры разработки и защищенности собственных приложения. Как DevSecOps может помочь противостоять киберугрозам? И насколько сложно внедрить практику в процессы предприятия? Ответы на эти и другие вопросы о безопасной разработке собрали для вас в одной статье.

Одноплатные компьютеры все сильнее входят в нашу жизнь, их становиться всё больше и приобрести их становиться всё проще.

В этой статье я бы хотел поделиться своим опытом установки Astra Linux на один из самых популярных одноплатных компьютеров - raspberry pi 4.

Язык программирования Go был разработан для высокопроизводительных многопоточных приложений, и его система планирования горутин играет ключевую роль в эффективном использовании аппаратных ресурсов. В отличие от традиционных потоков ОС, горутины легче, создаются быстрее и управляются встроенным планировщиком Go, который распределяет задачи между доступными процессорами.

В этом тексте я рассмотрю, как Go-программа использует вычислительные мощности, как работает планировщик горутин и какие механизмы обеспечивают эффективное выполнение кода. Мы разберем принципы распределения задач, взаимодействие горутин с потоками ОС, а также механизмы синхронизации и асинхронного ввода-вывода. Это поможет лучше понять, как Go обеспечивает высокую производительность при работе с конкурентными процессами.

Игры про автоматизацию затягивают с головой, если хоть раз прочувствовать их прелесть и красоту. Часами смотришь на бесконечные цепочки производств, продумываешь, как всё оптимизировать, а окружающие недоумевают, чем ты вообще занят.

Если вы бывали в этой ситуации, провели сотни часов в Factorio или Satisfactory, но не слышали о других представителях жанра — эта подборка для вас. А для тех, кто никогда не пробовал играть во что-то подобное или всегда избегал Factorio, считая её слишком громоздкой — это отличная возможность найти что-то по душе и открыть для себя новое увлечение.

Мы не только рассмотрим свежие игры в этом жанре, но ещё и проведём аналогии с разработкой ПО: обсудим, какие качества эти игры развивают и как на их примере учиться на ошибках. А также посмотрим на игры с открытым исходным кодом для тех, кто хочет углубиться в их внутреннее устройство.

Если вы только начинаете осваивать профессию, эти игры помогут вам понять преимущества и недостатки различных подходов на более простых аналогиях, а позже перенести этот опыт в реальную разработку. Например, необходимость масштабируемости, удобства хорошо настроенного CI/CD, или компромиссы, которые приходится принимать при использовании микросервисной архитектуры.