Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всё верно — это маленькое устройство стояло между мной и возможностью запускать ещё более старое ПО, которое я раскопал в процессе программной археологии.

Недавно я помогал бухгалтерской фирме друга мигрировать с крайне древнего программного пакета, которым они вынуждены были пользоваться последние четыре десятка лет.

Это ПО было написано на языке программирования RPG (Report Program Generator), который старше Кобола (!); он использовался в компьютерах IBM среднего ценового диапазона наподобие System/3, System/32 и вплоть до AS/400. Похоже, позже RPG портировали в MS-DOS, поэтому те же программные инструменты, написанные на RPG, могут работать на персональных компьютерах. Так фирма и оказалась в этой ситуации.

Эта бухгалтерская фирма работала на компьютере с Windows 98 (да, в 2026 году) и запускала написанное на RPG ПО в консольном окне DOS. Оказалось, что для работы ПО требовалось подключить к параллельному порту компьютера специальный аппаратный донгл защиты от копирования! В те времена это было достаточно распространённой практикой, особенно у поставщиков «корпоративного» ПО, защищавшего свои очень важные™ программы от неавторизованного применения.

Бывает, хочется просто поговорить по душам, но рядом никого нет. Или есть, но не с кем обсудить то, что действительно волнует. Страх осуждения, непонимание, нехватка эмпатии — знакомо? Нейросеть и общение с виртуальной девушкой может заполнить этот эмоциональный вакуум.

Виртуальная подруга создана для тёплого, душевного диалога с реальной эмпатией и поддержкой. Расскажем про AI-компаньона, с которой можно обсуждать всё: от повседневных переживаний до интимных тем, которые не поднимешь с реальными людьми...

Я долго работал в коммерческом проекте в роли backend-разработчика с всемирно известным фреймворком Django, а также с его альтер эго - Django Rest Framework. Всегда кажется, что работать с чем-то многозвёздочном на GitHub - это кататься сыром в масле. На входе имеем: отличную документацию, отзывчивое сообщество, множество решений одной и той же проблемы, так как все уже (пред)решено...

Эта статья - логическое продолжение нашего погружения в архитектуру. Если в первой части мы навели порядок внутри «черного ящика» под названием ViewModel, то здесь мы выйдем за его пределы. Вы узнаете, как выпилить логику переходов из ViewControllers и ViewModels, почему вызов navigationController?.pushViewController() прямо в экшене кнопки - это архитектурный тупик, и как построить систему навигации, которая не превратит ваш проект в спагетти при добавлении десятого экрана. Мы разберем концепцию Child Coordinators, решим проблему утечек памяти (спойлер: системная кнопка "Назад" - ваш враг) и обсудим, выжил ли этот паттерн в эпоху SwiftUI.

Двуэнкодерные нейросети, контрастивное обучение, десять датасетов и late fusion. Как мы строили ML-систему ретривала, понимающую человеческий язык вместо фильтров

Написал прототип SemanticZip: сжатие текста в 14 раз за счет удаления «выводимой» информации. Теория информации, Колмогоровская сложность. В теории все работало...
Разбор полетов: почему нельзя сжимать смыслы и почему красивые метафоры проигрывают скучному RAG

На дворе шел 2016 год и из каждого утюга кричали, что русские хакеры помогли Трампу избраться, а моя маленькая (очень) команда, была привлечена к безнадёжному проекту,... правда мы поняли об этом потом.

Маленькая предыстория - в тот момент большой канадский гигант SIP телефонии решил выпустить первый телефон под Андроидом, но, не просто выпустить под AOSP, а так, что бы все гугловые сервисы были доступны. Это требовало пройти полное тестирование по GTS (Google Test Suite). Проект разрабатывался израильской командой канадского вендора и командой нашей компании, которая имела давние связи с канадцами.

Приём сертификационных заявок, на прохождение GTS заканчивался в начале ноября, а летом, хитрая израильская команда, предложила нашему архитектору, поменяться задачками - баш-на-баш. Архитектор проведя поверхностный анализ, не нашёл подвоха и... согласился,... как потом оказалось - зря, стоило анализ провести получше.

Первый "подход к снаряду" был ещё летом, но, что-то пошло не так, интеграция не задалась, и... задачу отложили на потом. Когда же на дворе стоял конец сентября, о ней вспомнили,... и вот тут - всех накрыло... и не зря - нужно было интегрировать WideVine...

Тогда подключили мою "команду спасателей" - меня и моего разработчика (Вовка, ты крут).

Задача на словах звучала просто (как всегда):

База данных по российскому гражданскому законодательству — это ряд самостоятельных систематизированных материалов, которые можно найти и обработать, используя ЭВМ (статья 1260 Гражданского Кодекса РФ). База данных защищается юридически, виновные в ее незаконном заимствовании могут быть привлечены к гражданско-правовой, административной и даже уголовной ответственности.

Планируешь миграцию на Spring Boot 4.0? Вместе с Eddy Benchek в новом переводе от команды Java Insider разбираем пять неочевидных проблем, с которыми столкнулась реальная production-команда при миграции, и показываем, как их исправить, чтобы вы не потеряли дни на поиски неожиданных багов.

Главным драйвером развития ЭДО в России по‑прежнему остается государство. Оно последовательно повышает уровень цифровизации документооборота и переводит в электронный вид все больше процессов — от налогового администрирования и логистики до закупок и архивного хранения, что приводит к высокой динамике изменений нормативной базы. Поэтому ЭДО перестал быть «вопросом выбора» и окончательно превратился в инфраструктурную обязанность бизнеса. При этом компании все чаще сталкиваются не с нехваткой инструментов, а с системным хаосом: в законодательстве, в собственных процессах, в ИТ‑ландшафте и в хранении документов.

В этой статье мы, Юлия Ворожбицкая и Наталья Лапшина (менеджеры продуктов SL Soft Flow), посмотрим на ситуацию с ЭДО к началу 2026 года, разберем ключевые проблемы и вызовы для бизнеса, а также обсудим, как внедрение ИТ‑систем помогает снижать операционные и юридические риски, разгружать сотрудников и строить управляемый, прозрачный документооборот.

Тестировать друг за другом видеокарты от NVIDIA надоедает, благо разница в последнем поколении только в мощностях процессоров семейства Blackwell, объеме памяти и ширине шины. А вот посмотреть, что предлагают конкуренты, а тем более громко называя это «ИИ», уже интересней. Мы проверили Radeon AI PRO R9700 с 32 Гб памяти на реальных задачах: LLM, генерация графики и видео, 3D-рендеринг, и сравнили с NVIDIA.

ИИ не забирает вашу работу.

Мы все читали заголовки и слышали этот нарратив. Компании заявляют, что ИИ позволил им уволить тысячи сотрудников. Чат-боты, как сообщается, уже заполняют все начальные позиции, затрудняя выпускникам поиск работы. Генеральные директора из мира технологий проповедуют, что ИИ революционизирует экономику, и вам нужно включиться в этот процесс или остаться позади. Но насколько всё это правда? Что на самом деле показывают данные? Что ж, если копнуть глубже искажённой пропаганды олигархии Больших Технологий, вы обнаружите, что этот нарратив - почти полная выдумка и не может быть дальше от истины. Возьмите недавний отчёт Oxford Economics (OE), который обнаружил, что компании «не заменяют работников ИИ в значительном масштабе», а вместо этого предполагает, что они используют нарратив об увольнениях из-за ИИ, чтобы прикрыть собственные недостатки.

Отчёт развенчивает эту отраслевую пропаганду в четырёх основных шагах. Давайте углубимся.

Каждый, кто хоть раз чистил паяльник от нагара, может разделить восторг от появления необгораемых керамических жал. К сожалению, развитие технологий пока не позволяет делать из этого же материала печи для пайки, поэтому в полный рост встает проблема очистки их узлов.

Пытливый читатель может задать вопрос: а нужно ли, собственно, что-то чистить, ведь платы в таких печах контактируют лишь с воздухом – в случае конвекционных/инфракрасных агрегатов, или непосредственно с припоем – в волновых/струйных установках пайки.

Нейросети так плотно вошли в жизнь практически каждого человека всего за какие-то 2-3 года. Однако далеко не все доступны напрямую российским пользователям. Однако наши разработчики не растерялись и создали полезные и многофункциональные боты с нейросетями в Telegram, а некоторые — еще и полноценные веб-агрегаторы, работа которых не зависит от Telegram.

В сегодняшней мини-подборке я не буду рассказывать обо всех Telegram-ботах, а расскажу про те, с которыми довелось работать и с которыми погнравилось работать. Плюс к этому, в подборку я также включил ботов, которые развиваются, а не стоят на месте. Итак, начнем.

Общеизвестен™ такой подход к проектированию решений и, в частности, решений микросервисных, как Domain-Driven Design. Его суть, для тех кто не слышал этот общеизвестный™ термин, состоит в том, что архитектура технического решения должна моделировать сам реальный, можно сказать физический, бизнес-процесс. Из часто разбираемого типового примера: микросервисы оформления заказа, резерва товаров и проведения платежа аналогичны соответствующим структурным подразделениям реального бизнеса: заказ оформляется в точке продаж, собирается на складе, оплата проводится через бухгалтерию и всё это разные отделы, работающие между собой по определённым контрактам.

Хорошо проработанная в рамках такого подхода архитектура обеспечивает хорошее время отклика, отказоустойчивость, масштабируемость и прозрачность работы системы. При этом собираемые метрики работы системы не являются некими KPI, целевыми показателями, критерями оптимизации, а лишь служат для заблаговременного выявления потенциальных проблем и применения изменений до того, как эти проблемы наступят.

Если хорошо сформированная бизнес модель - это готовый шаблон для будущего микросервиса, который нужно лишь переложить в технические решения, то верно и обратное: сама такая организация с хорошо налаженными процессами и есть готовый микросервис. Она подчиняется тем же законам, имеет те же проблемы и пути их решения, её архитектура поддаётся анализу и доработке по абсолютно тем же подходам, и в конечном счёте тоже обеспечивает <crtl-c-ctrl-v>хорошее время отклика, отказоустойчивость, масштабируемость и прозрачность работы системы</crtl-c-ctrl-v>.

Kubernetes давно стал де-факто стандартом для оркестрации контейнеров. Его используют все – от крупных корпораций до мелких стартапов – и в ус не дуют. Потому что удобно: сервисы после падения поднимаются сами, трафик равномерно размазывается по репликам, деплой происходит в один клик, а масштабирование — по графику нагрузок, а не по звонкам в два часа ночи. Но это на бумаге. А вот на практике многие компании сталкиваются с тем, что за удобство приходится платить. Причем зачастую куда больше, чем рассчитывали первоначально. Бывали даже случаи, когда на кластер закладывали 200 тысяч рублей в месяц, а по факту отдавали 500-600. Естественно, работать в таких условиях нельзя. Поэтому надо разбираться, куда на самом деле уходят деньги и как сохранить их при себе.

Конкуренция – это не просто данность. Это двигатель, катализатор развития и одновременно главная угроза выживанию. Если вы не в голубом океане (а это совсем другая история), если ваш бизнес живет на сформировавшемся рынке, то вопрос "с кем мы реально конкурируем?" становится одним из самых критичных стратегических решений. От этого выбора зависит буквально всё: куда направляете ресурсы, с кем сравниваете себя, какие преимущества выстраиваете, как позиционируете продукт.

И вот парадокс, который я вижу на протяжении 20 лет в продуктовом менеджменте: большинство компаний выбирают конкурентов совершенно неосознанно. Не потому что глупы. Не потому что не думают. А потому что выбирают не тех, с кем реально борются за долю рынка, а тех, на кого хотели бы быть похожи. Это самообман, и он опасен, потому что комфортен.

Выбор конкурента – это не просто список компаний для слайда в презентации. Это выбор поля боя. И если вы выбрали неправильное поле, вы уже проиграли.

Нейросети сейчас на каждом шагу, вот и телематика не стала исключением.

На самом деле, эти две технологии многое объединяет – и телематика, и нейросетки делают похожее: обрабатывают и анализируют данные, чтобы оптимизировать рабочие процессы. Когда-то это встреча должна была произойти, поэтому вполне логично, что разработчики начали интегрировать сетки в свои системы телематики. Сегодня предлагаю разобрать практический кейс Exzotron Telematics AI с нейросетевой обработкой изображений для автоматического контроля въезда транспорта на территорию предприятия.

Пока вы апскейлите видео или гоняете LLM, ваш ноутбук может тихо умирать. Ядро GPU показывает комфортные 65°C, а видеопамять в это время жарится на 105°C, ведь заводская логика следит только за ядром. Рассказываю, как я написал утилиту VRAM Guard на Python, чтобы спасти "золотое" железо от деградации с помощью метода импульсного троттлинга. Вот как он работает...

Прямо сейчас, прежде чем вы проскроллите дальше, сделайте паузу и представьте себе велосипед. Самый обычный, двухколёсный, который вы видели сотни раз в жизни. Возможно, даже катались на нём прошлым летом.

А теперь мысленный эксперимент. Попробуйте в голове ( а еще лучше на листке бумаги) набросать его механическую схему. Как рама соединяет переднее и заднее колёса? Как протянута цепь и где находятся педали?

Если ваш велосипед выглядит как сюрреалистическая конструкция, которая никогда не сдвинется с места, — добро пожаловать в клуб. Вы только что столкнулись с феноменом, который в когнитивной психологии называют «иллюзией глубины объяснения». Проблема здесь не в том, что мы плохо рисуем. Проблема в том, что мы уверены, будто знаем, как работают вещи, хотя на самом деле наше понимание заканчивается на уровне пользовательского интерфейса.