Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Вопрос, на который статья пытается ответить:

чем отличается мозг, который запомнил, что высота бассейна 180см от мозга, который запомнил 200 см. и как это причинно связано со сценарием, где я тону в бассейне, потому что физически в моём мозге было отличие в… чём? (отличие от вселенной, где я запомнил, что высота - 200 см и побоялся) 

моя мотивация писать статью: 

я был в бассейне и заметил неочевидную в моменте закономерность как незнание о ямке в бассейне влияет на мои мотивации. в этой статье хочу составить свою лучшую формализацию модели и посмотреть, где эта предсказательная модель переносится на другие случаи. дополнительной целью является максимальное заземление модели так, чтобы заполучить в память простые ассоциации. модель фальсифицируема (проверяема).

статус познаний автора:

я читаю с нуля 5 книг по нейробиологии, пару научпопа и смотрю видосы. я не эксперт, а статья - моя попытка грубой формализации вопроса. я озвучиваю, что модель может быть не верна где то (для калибровки я стукаю об дипсик). Я не постулирую ниженаписанное как истинные закономерности, как это обычно бывает в статьях. учитывайте при прочтении. критика и уточнение модели в комментариях приветствуется.

статус проверки статьи на точность:

я стукал тезисы из статьи об deepseek и claude. тех, кого просил вычитать, не дали развёрнутых комментов.

предыстория: бассейн

я посетил новый бассейн и начал плыть кругами. я умею плавать, но у меня стресс на прогноз от того, что если закончатся силы или что если я нарушу технику плавания, то могу невольно опуститься под воду, вода нальётся в уши и будет очень щипать глаза, как в прошлом — сильный стресс, но самый большой стресс конечно же если вода зальётся в нос или горло, потому что это будет не в ожиданиях. страх утонуть.

На входе — обычный push. На выходе — коммит, улучшенный с помощью LLM, сохранённый в векторной базе, доступный для поиска и семантического анализа. Пишем простой MCP-сервер для трекинга изменений ваших проектов.

В распределённых системах критически важно обеспечить консенсус – согласованность данных или решений между множеством узлов (серверов), даже при сбоях и задержках сети. Алгоритмы консенсуса позволяют группе несовершенных узлов действовать как единое надёжное целое. Три классических алгоритма – Paxos, Raft и Zab – стали основой для построения отказоустойчивых систем. Они гарантируют, что при наличии кворума узлов (обычно большинства) все узлы придут к единому решению и последовательности операций, сохраняя консистентность данных. В данной статье мы рассмотрим устройство этих алгоритмов «под капотом», их этапы (выбор лидера, репликация журнала, обработка сбоев и восстановление), области применения в реальных системах (от координаторов в кластерах Kubernetes и Apache Kafka до распределённых баз данных), а также сравним готовые реализации (такие как etcd, ZooKeeper, Consul и др.) по ключевым характеристикам.

В лаборатории, расположенной между зазубренными вершинами австрийских Альп, редкоземельные металлы испаряются и вылетают из печи со скоростью истребителя. Затем множество лазеров и магнитных импульсов замедляют газ почти до полной остановки, делая его холоднее, чем в глубинах космоса. Приблизительно 50 000 атомов в газе теряют всякую индивидуальность, сливаясь в единое состояние. Наконец, под воздействием магнитного поля крошечные торнадо возникают, пируя в темноте.

В течение трёх лет физик Франческа Ферлайно и её команда из Университета Инсбрука работали над тем, чтобы получить изображение этих квантовых вихрей в действии. «Многие люди говорили мне, что это невозможно», — сказала Ферлайно во время экскурсии по своей лаборатории этим летом. «Но я была уверена, что у всё нас получится».

СУБД PostgreSQL является одной из самых популярных реляционных баз данных с открытым исходным кодом, и благодаря почти 40-летней истории развития она является отличным выбором для приложений любого размера. Но многие начинающие администраторы и разработчики совершают одни и те же ошибки при работе с этой СУБД. В этой статье мы рассмотрим некоторые из них.

Как часто у вас бывало, что вдруг пришла в голову какая-то идея, или вспомнилось важное дело, или просто надо что-то будет сделать и не забыть - но именно сейчас у вас совершенно нет времени открывать специальную программу, создавать в ней заметку или планировать задачу, раздумывая, куда, как, и главное когда всё это? Нужно просто быстрее записать задачу, хоть как, а подумать можно и чуть позже. Главное - не забыть подумать. Вот для решения этой задачи удалось приспособить телеграм-бота. Вообще-то изначально он делался совершенно для другого, но какая теперь разница, если использовать можно по разному...

Почему рост в аналитическом дашборде не всегда означает рост в продукте.

В своей работе я стараюсь смотреть на задачи не только через призму интерфейса, но и с точки зрения продукта в целом. Мне важно понимать, зачем это делается, что за этим стоит и как повлияет на пользователей и бизнес. За это время я увидел десятки A/B-тестов, дашбордов, метрик и графиков, которые обещали рост. И слишком часто — одну и ту же картину: цифры растут, а продукт — хуже. Пользователи злятся, но в компании все довольны. Это не крик «цифры — зло». Скорее, попытка разобраться, где проходит грань между аналитикой и самообманом

По мотивам статьи: Пиши простой код / Хабр

Комметарий, не поместившийся в комментарий. Здесь не будет об эффективности, о количестве тасков и деньгах инвесторов, но будет о чем то, на мой взляд более важном.

Каждый день люди постоянно учатся и формируют новые воспоминания. Когда вы начинаете заниматься новым хобби, пробуете рецепт, который вам посоветовал друг, или читаете последние мировые новости, ваш мозг хранит многие из этих воспоминаний годами или десятилетиями. Но как ваш мозг достигает этого невероятного результата?

В нашем новом исследовании, опубликованном в журнале Science, мы определили некоторые «правила», по которым мозг учится.

Месяц назад мы в Linx провели тематический вебинар, посвященный стратегиям защиты веб-приложений. Во время эфира мы поинтересовались у участников — ИТ-специалистов и руководителей — как они оценивают риски для своих проектов.

Результаты опроса оказались очень показательными: более половины слушателей признались, что не занимаются вопросами информационной безопасности без необходимости. В каком-то смысле статистика ошеломляющая, учитывая, что, по данным Positive Technologies, 98% веб-приложений в принципе могут быть взломаны.

С атаками на веб-приложения сталкиваются компании всех размеров: от крупных финансовых организаций до малого бизнеса. Большинству хакеров достаточно, что на вашем проекте есть трафик. Поговорим об актуальных угрозах и о том, почему бизнес не всегда реагирует на них, а также отметим способ защиты веб-приложений — WAF.

В этой статье мы разберём основные недостатки Istio в сравнении с Cilium Service Mesh, чтобы даже начинающий разработчик мог понять, в чём разница и почему некоторые команды выбирают Cilium вместо Istio.

В современных Angular-приложениях сигналы предоставляют мощный способ управления реактивными потоками данных. Однако по мере роста сложности приложений становится всё более важным поддерживать чистоту функций, которые взаимодействуют с сигналами. Реактивная чистота гарантирует, что функции не создают нежелательных побочных эффектов, регистрируя новых производителей в реактивном графе.

Всем привет!

Меня зовут Яков, не сказал бы, что я супер разработчик игр (в общей сумме у меня 20 тыс игроков со всех игр выложенных на Яндекс.Игры), но хотел бы поделиться опытом создания гибкой архитектуры игр в Unity с использованием DI-контейнера Zenject.

В статье не будет основ работы с Zenject, поэтому я надеюсь что вы уже знаете данный фреймворк.

Привет, Хабр!

Приложение отлично работает... пока его не начинают использовать по-настоящему. Знакомо? Значит, пора поговорить о нагрузочном тестировании. В этой статье мы рассмотрим, зачем оно нужно, как его проводить, и какие инструменты действительно помогают, а не создают новые проблемы.

В этой статье я подготовил для вас прототип CRUD-приложения, которое использует файберы и неблокирующие(асинхронные) возможности драйвера PostreSQL. Вместе они дают любопытные результаты по производительности и потреблению памяти.

В 2025 году процесс управления проектами становится всё более насыщенным и многослойным. Многие команды, привыкшие к GanttPro, начинают замечать, что инструмент уже не отвечает всем их требованиям — и начинают искать что-то более гибкое и дружелюбное.

В этой статье расскажем, почему компании уходят от GanttPro, и покажем современные сервисы, которые могут стать достойной альтернативой.

Страшно вспомнить, сколько часов в день я проводил, работая в терминалах Unix и выполняя команды оболочки. По какой-то причине у разных людей сноровка при работе с оболочкой разительно отличается. Я знаю тех, кто даст мне в этом сто очков вперёд. В то же время, попадался мне один профессионал на зарплате, не знавший, что достаточно нажать клавишу «вверх», чтобы выяснить предыдущую команду.

Я неслучайно привёл такой пример: те команды, которые нам, как правило, приходится выполнять в оболочке, то и дело повторяются. Мне обычно доводится иметь дело с 50-100 уникальными (т.e., синтаксически неидентичными) командами оболочки в типичный рабочий день. Но среди этих команд можно выделить и крошечную подгруппу (напр., cargo test) таких, которыми я пользуюсь сотни раз в день.

Привет! Меня зовут Дмитрий Бандурин, я заместитель директора департамента биллинговых решений в компании «СИГМА». Моя команда регулярно выполняет нетривиальные задачи для стабильной работы высоконагруженных систем. Сегодня расскажу, как мы переработали логику обработки пакетных процессов в нашей системе массовых операций, на примере расчета дебиторской задолженности. Нам было необходимо, чтобы она справлялась с возрастающим объемом данных — и всё это в жестких временных рамках и в условиях многопоточности.