Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Как фулстек разработчику, мне доводилось работать с проектами на совершенно разных технологиях. Как правило, нужно было поправить небольшой баг или сделать небольшую фичу. Для задач такого разряда стек технологий обычно не имеет значения: отладка примерно одинаковая что на JavaScript, что на Haskell, Go или Python.

Написать немного кода мне, в общем-то, никогда не было сложно на любом языке, с которым я работал.

Но вот что всегда было настоящей проблемой — это запустить и протестировать проект. На это запросто уходили дни: найти нужные версии компиляторов/интерпретаторов, дебаггера, пакетного менеджера и всякого сопутствующего тулинга.

Я устал от этого, и придумал, как больше никогда в жизни не устанавливать тулинг вручную.

В мае 2001 года DARPA разослала запрос предложений под сухим названием "Electronic Market-Based Decision Support". Суть: покажите нам, что рынки предсказаний работают для задач разведки. К декабрю две фирмы получили гранты. Проект назвали FutureMAP, а его публичную часть - Policy Analysis Market - задумали как биржу фьючерсов на политические события Ближнего Востока.

Перевороты, удары, смены режимов. Трейдеры ставят деньги, агрегированная цена дает оценку вероятности - честнее, чем отчет аналитика, который пишет то, что хочет услышать начальник.

28 июля 2003-го сенаторы Дорган и Уайден вытащили проект на пресс-конференцию. На демо-скриншотах кто-то из разработчиков для красоты вписал примеры контрактов: "убийство Арафата", "ракетный удар КНДР". Заголовок написал себя сам - "федеральный тотализатор на терактах". Пентагон свернул всё за сутки. Глава подразделения Джон Пойндекстер подал в отставку.

Это был первый случай, когда идея prediction markets столкнулась не с логической, а с моральной стеной. Экономически PAM был абсолютно здрав - Университет Айовы к тому времени годами предсказывал выборы через торговлю фьючерсами точнее любых опросов. Но оказалось, что существуют решения, которые общество отказывается отдавать рынку не потому, что рынок ошибётся, а потому что сама постановка вопроса в формате ставки - непристойна. Политическая гигиена победила эпистемическую эффективность.

Идеи, которые лежали в основе PAM, принадлежали Робину Хансону из Джорджа Мейсона. Он пошёл дальше спецслужб и в 2000-м сформулировал футархию - систему, где голосованием выбирают только цели, а способ достижения определяет рынок. Хочешь рост ВВП? Открой два условных рынка: "ВВП через год при политике А" и "ВВП через год при политике Б". Где цена выше - то и делаем.

Эд Торп — математический вундеркинд, который придумал, как «обыграть дилера» в блэкджек, будучи аспирантом Массачусетского технологического института. Выдающийся трейдер и инвестор.

Его имя стало синонимом точного, логичного и научного подхода к тому, что миллионы считают во многом делом удачи — азартным играм и финансовым рынкам. Человек, который не просто обыграл казино, но и перевернул представление о трейдинге и инвестициях, заложив основы алгоритмической торговли задолго до того, как кванты появились на Уолл-стрит.

Вторая часть цикла статей про криптовалюты и потенциальные возможности вложений в них с точки зрения долгосрочного инвестирования.

В этой части я сразу перейду от истории к настоящему времени, попробую переключиться и довольно крупными мазками описать состояние крипты на текущий момент. Начну с самого крупного.

Эта статья продолжает цикл воспоминаний разработчика тренажёрных комплексов. Несколько лет назад наша команда столкнулась с задачей создания эмулятора автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) для одной из тепловых электростанций. Задача выглядела стандартной и несложной: воспроизвести логику контроллеров, разработать мнемосхемы и запустить модель.

Однако реальность внесла свои коррективы. Исходных данных не хватало, сроки были крайне ограниченными, ресурсов недостаточно, а первая версия интерфейса HMI, созданная на собственном проверенном, но морально устаревшем инструменте проектирования, не соответствовала требуемым характеристикам производительности и масштабирования.

Цель настоящей публикации — поделиться опытом разработки эмуляторов АСУ для учебных тренажёрных комплексов, рассмотреть типы симуляций, привести пример архитектуры подобного решения, коснуться используемых технологий и языков программирования, описать часто возникающие трудности и предложить способы их преодоления.

Этап "давайте сначала изучим стандарты" при обучении веб-разработке иногда сразу пропускают (или рассматривают буквально в двух словах), переходя к фреймворкам, абстракциям и решениям, которые за тебя уже приняли авторы этих фреймворков.

В этой статье мы разберем все 9 методов HTTP-запросов, опираясь на тексты документов, которыми эти методы определены (RFC 9110 и RFC 5789).

Статья подойдёт тем, кто делает первые шаги в веб-разработке и хочет понять HTTP глубже, чем это позволяют туториалы фреймворков.

Во время моей аспирантуры у меня был ночной ритуал. Около девяти вечера я запускал обучение. Подкручивал гиперпараметр. Может, менял learning rate, может, добавлял пару attention heads. Нажимал Enter. Потом какое-то время сидел, глядя на кривую loss, осознавал, что уже одиннадцать, ложился спать — и просыпался, обнаружив, что всё упало в три ночи из-за ошибки нехватки памяти, которую я должен был поймать заранее.

На следующий день — чинишь баг, пробуешь снова. Один эксперимент в день, если повезёт. Два — если звёзды сойдутся.

А теперь умножьте это на каждого ML-исследователя на планете. Тысячи нас сидят перед терминалами, вручную подкручивая одну переменную за раз, запуская один эксперимент, ожидая, проверяя, подкручивая снова. Именно так большая часть ML-исследований до сих пор работает в 2026 году.

Андрей Карпати просто спросил: а что если компьютер будет делать всё это сам? И выложил репозиторий под названием autoresearch. Который решает ровно эту проблему.

Как энтузиаст в освоении технологий я не всегда следую трендам, а пытаюсь увидеть ценность там, куда люди могли не заглянуть. По этой причине исследовательская дорога привела меня к изучению вопроса, как создать встречу в Yandex Calendar и приложить в нее ссылку на Telemost используя доступный API и мой любимый Kotlin. Об этом опыте я и поделюсь в статье.

В банковском churn проблема почти никогда не выглядит как «вчера клиент был с нами, а сегодня закрыл счет». Гораздо чаще отношения распадаются медленно: зарплата еще приходит в старый банк, но деньги почти сразу уходят наружу; карта остается открытой, но перестает быть основной; приложение клиент по-прежнему открывает, но все реже. Формально он еще с вами. Экономически — уже почти нет. Для аналитика это важное различие: объектом моделирования становится не только юридическое событие ухода, а деградация primary relationship — снижение остатков, миграция регулярных платежей, выпадение из цифрового контура и ослабление продуктовой связки. Этот контекст не абстрактный: BAI в обзоре на 2024 год выделял рост депозитов как один из главных приоритетов банков, а это автоматически повышает ценность раннего обнаружения деградации клиентских отношений.

В этой статье — не очередной обзор уровня «ML помогает удерживать клиентов», а разбор того, как churn-модели реально выглядят в банковском пайплайне: какие признаки обычно работают, где бинарная классификация ломается, зачем нужен uplift, почему survival analysis часто полезнее обычного churn-label и какие регуляторно-этические ограничения становятся нетривиальными, когда модель используется не только для скоринга, но и для принятия решений.

USB-флешки многие воспринимают как временную вещь: скинули на них пару файлов — отчет, фотографии, видео — и бросили в ящик стола. Есть распространенное мнение, что долго так хранить данные нельзя, через год-два они начинают портиться. Энтузиаст по имени Зак Вэнс решил проверить, правда ли это, и в 2020 году запустил простой эксперимент. Он записал данные на несколько флешек, закинул в коробку и теперь время от времени проверяет, что с ними происходит. Результаты противоречат устоявшемуся мнению. Оказалось, что при обычном хранении и нормальном качестве накопителей информация может сохраняться гораздо дольше, чем принято думать. 

С каждой неделей наш мир пополняется новой нейросетью. Вспомните, каким был февраль, который принес нам новые модели от Claude, OpenAI и Gemini. Март перехватил эстафету, хотя эта неделя выдалась без особых новшеств. Небольшой клочок спокойствия за последний один-два месяца.

В своей предыдущей статье я сравнил последние новинки от компаний, названных в абзаце выше. Сравнение происходило не во всех сферах, а затрагивало только программирование. В размышлениях я подумал: а почему не столкнуть модели в еще одном варианте задач? Речь идет о генерации текста, наверное, одно из наиболее популярных направлений при работе с нейросетями.

Сегодня будет сравнение ChatGPT 5.4, Gemini 3.1 Pro и, конечно же, Claude Opus 4.6 в задачах, которые связаны с текстом. Принимайте стратегически удобное положение, ну а я начинаю свое повествование. 

По правде сказать, портативные консоли - одни из самых интересных устройств для анализа схемотехники и инженерных решений. Ведь в отличии от тех же самых телефонов, игровые гаджеты нередко собраны на относительно распространенных и известных компонентах, из сервисных центров то и дело утекают схемы, а особо прожженные энтузиасты умудряются ретрассировать целые платы.

Сегодня я хотел бы поговорить об инженерном чуде Sony образца 2004 года - Sony PSP, и рассказать о том, что у неё скрывается под капотом...

В данной статье мы подробно поговорим об устройстве RPC. Также для лучшего понимания применим знания на практике и напишем свое RPC-приложение под Windows.

Современному человеку нравится всё деконструировать. Не в смысле сносить здания, а пытаться открыть новую грань чего-то давно знакомого. Идея «разбирать» тексты пришла из французской школы философии языка и заключается в рассмотрении внутренних элементов произведения: «скрепляющие» элементы текста, основные приёмы и словесные обороты, источники вдохновения. И часто, в ходе таких деконструкций, аудитория находила новые смыслы и оттенки произведения, на первый взгляд не заложенные в текст автором. И, поскольку люди также любят пугать себя и других, поиск этих новых смыслов заключался в открытии «темной» стороны какого-либо произведения.

Можно сказать, что так и родился популярный и по сей день жанр «маскот-хоррора» — жанр, который, несмотря на высокие финансовые показатели, многим кажется уже изжившим себя. Но ставшие столпом интернет-культуры образы демонических кукол и не думают пропадать с полок дистрибьюторов видеоигр и прилавков игрушек.

Panasonic неожиданно столкнулась с резким всплеском спроса на Blu-ray-рекордеры — устройства, которые многие уже давно считали техникой уходящей эпохи. На флагманскую модель DMR-ZR1, выпущенную еще в 2022 году и ставшую вершиной линейки DIGA, вдруг пришел вал заказов, и поставки стали задерживаться. Panasonic даже пришлось опубликовать на своем сайте короткое обращение с извинениями перед покупателями. Парадокс в том, что все это случилось сейчас, когда, казалось бы, стриминг и облачные сервисы окончательно вытеснили запись на диски. Давайте попробуем разобраться, что за чудеса творятся. 

Сравнил полнотекстовый поиск PostgreSQL (tsvector/tsquery + GIN-индекс) с семантическим поиском через pgvector (cosine distance) на датасете из 10 019 товарных категорий Ozon.

Три embedding-модели:

GigaChat EmbeddingsGigaR (Сбер, 2560-мерные векторы, API)

Qwen3-Embedding-0.6B (Alibaba, 1024-мерные, локальный инференс через HF Text Embeddings Inference на GPU)

text-embedding-3-small (OpenAI, 1536-мерные, API)

Прогнал 18 запросов в пяти категориях: синонимы и сленг, intent-запросы в свободной форме, подарочная тематика, cross-lingual (EN-запросы к RU-данным), абстрактные формулировки. Замерил латентность и top-5 с cosine similarity score.

Разбор каждого запроса, таблицы и код — под катом.

Разобрал рабочие способы оплатить зарубежные сервисы из России в 2026 годуу, проверил актуальные условия и комиссии - 10 способов с плюсами, минусами и ценами, без воды и без схем, которые заблокировали ещё в прошлом году.

ИИ-разработчики стали викторианскими хирургами, сшивая неживые алгоритмы. Почему детерминизм графов — это архитектурная клетка, и как синтетическая физиология подарит ИИ подлинную автономность.

Будущий создатель боевых ракет, двое будущих корифеев вертолётостроения, будущий творец реактивных двигателей, двое будущих творцов ракетных двигателей, несколько будущих сподвижников С. П. Королёва. Потрясающая плеяда великих впоследствии инженеров, а пока молодых, смелых и амбициозных — они собрались вместе... в месте, которое трудно назвать подходящим. Нет, это не про лагеря история. Светлое будущее заглянуло не в страшное настоящее, его луч упал на реликт далёкого прошлого

Я работаю в классическом немецком университете и каждый год вижу одну и ту же картину: русскоязычные абитуриенты рассматривают исключительно классический Universität как место возможного получения высшего образования, не зная, что в Германии существует и другая модель образования — Fachhochschule. Не потому что она хуже, а просто потому, что про нее российские студенты и абитуриенты просто не знают. Я постараюсь это исправить и немного поговорить о том, в чем же сходство и различие этих двух высших учебных заведений. Сразу оговорюсь: ниже речь именно о бакалавриате по Computer Science (CS) и Artificial Intelligence (AI).