Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Двадцать лет. Столько Кеплер перебирал случайные теории о том, как устроена Солнечная система. Платоновы тела, вписанные между орбитами планет. Музыкальные гармонии небесных сфер. Астрологические корреляции. Он пробовал всё подряд — и большая часть оказалась мусором.

Но в этом мусоре нашлись три закона планетарного движения. На них Ньютон потом построил всю классическую механику.

Когда я услышал эту метафору в свежем интервью Теренса Тао, меня пробило. Это же LLM. С temperature=1.0. Генерирует тысячу гипотез, 99% — слоп, но если есть датасет для верификации (спасибо Тихо Браге и его двадцати годам ночных наблюдений невооружённым глазом) — рано или поздно что-то попадает в цель.

Причём книга, в которой Кеплер записал свой третий закон, называлась «Гармонии мира» — и по большей части состояла из рассуждений о том, какие ноты соответствуют каким планетам. Третий закон стоял там между абзацами про то, что на Земле столько бед, потому что её нота — ми-фа-ми. Полезный сигнал, утопленный в шуме. Знакомо?

Если вы администрируете Postgres Pro Enterprise и ваша инфраструктура охватывает несколько дата-центров, вы наверняка сталкивались с одной и той же проблемой: репликация начинает «есть» межцодовый канал и нагружать основной сервер. В новой версии BiHA появилось решение — каскадная репликация. Рассказываем, как она работает и когда стоит использовать её.

В статье предлагается практическое руководство для начинающих по работе с нейросетями.

Вы узнаете как разрабатывать базовые промты, которые помогу твам избежать абстрактных и «водянистых» ответов от бесплатных ИИ-моделей.

Представлены примеры качественных промптов, которые помогут улучшить взаимодействие с нейросетями и достичь более точных и полезных результатов.

Бывший технологический предприниматель, а ныне буддийский монах, 40 лет проживший в России, обнаружил в тайском лесу алгоритм, который переворачивает представление о запуске IT-продуктов. Наблюдая за муравьями, он понял: хаос — это не поломка, а режим поиска, а синхронная «река» — фаза мобилизации. Так родился протокол «Хаос-Река» v.1 — способ создавать цифровые продукты без венчурного капитала, используя роевой интеллект распределённого сообщества и бесплатные ИИ-инструменты.

Алготрейдинг давно вышел за пределы простых индикаторов и пересечений скользящих средних. Современные подходы опираются на анализ ликвидности, зон спроса и предложения, поведения цены внутри этих зон и реакции на них.

В этой статье разбирается полностью автоматизированная система, которая:

Начиная с версии 21.2 Ангуляр внедрил поддержку чистых JS функций в html шаблонах. Теперь можно инлайнить функции без необходимости определения их в классе компонента. Фича, на мой взгляд, довольно противоречивая, поэтому давайте разбираться.

Когда персональные данные пользователей попадают в LLM-агента, возникает выбор: либо передавать их как есть, либо предварительно анонимизировать. Второй вариант очевидно безопаснее, но появляется вопрос — насколько агент деградирует, если вместо "Иванов Иван" он видит "PERSON_1" или "XXXXXXXX"?

Мы проверили это на быстро поднятом минималистичном банковском агенте с помощью Hivetrace Dataclean. Отправили в него по 102 синтетических запроса в трёх вариациях входных данных (чистые, маска, псевдонимы), оценка через DeepEval LLM-as-a-judge. Результаты — ниже.

Всё началось с тупой идеи. 

У меня есть мышь Logitech MX Vertical, которая постоянно перемещается между моей домашней машиной, рабочим ноутбуком и другими устройствами. Однажды я задумался: у этой штуки есть флэш-память. Она обязана быть, иначе как мышь запоминает настройку DPI между подключениями? А можно ли в этой памяти хранить что-то ещё?

Ага, мне было скучно.

Я решил использовать мышь в качестве крошечного USB-накопителя. Так как она физически перемещается между компьютерами, то, строго говоря, способна и переносить между ними данные.

Все сейчас говорят об ИИ-гонке. Или об ИИ-пузыре и о том, когда он лопнет.

GPU от NVIDIA, дата-центры на миллиарды долларов, гигантские тренировочные прогоны. OpenAI, Google, Claude, Microsoft.

Весь мир технологий наблюдает, как ИИ-гиганты выясняют, кто построит модель покрупнее.

Об Apple говорят редко. А если говорят — в основном негативно. «Apple уже проиграла ИИ-гонку». Siri — посмешище. Никаких реальных ИИ-функций. Никакого реального рывка — только сделка с Google, чтобы Gemini в итоге питал Siri. Которая, конечно, снова отложена.

И всё? Серьёзно?

Apple стала неактуальной, потому что не строит кластеры из H100 и не тренирует базовые модели? Просто компания, выпускающая хорошие ноутбуки, классные планшеты и дорогие телефоны?

Думаю, мы упускаем кое-что важное. Apple не играет в ту же игру, что все остальные. Они не вливают миллиарды в ИИ, как Meta, Google, Microsoft или Amazon. Не в том же смысле.

Пока NVIDIA строила всё больше и больше — Apple строила всё меньше и меньше. И эта разница может на самом деле значить больше, чем кто-либо осознаёт.

Привет, Habr! Меня зовут Костя Козлов, я работаю в команде анализа и валидации экспериментов A/B-платформы Ozon. В предыдущей статье коллеги рассказали, как создать высокопроизводительную платформу сплитования пользователей на группы и стенд метрик. В этой статье расскажу, как построить поверх этого инструмент, который автоматически оптимизирует бизнес-метрики продукта за счёт "умного" перебора возможных вариантов его параметров.

Статья будет касаться всех кейсов, где необходимо найти оптимальные по бизнес-метрикам непрерывные параметры системы на данных из онлайн-экспериментов. Например, у вас есть алгоритм рекомендаций товаров, и вы хотите за счет настройки его параметров вырастить число заказов, не уронив при этом рекламную выручку.

Привет, хабровчане!

Мы команда «Исходного кода» и уже полгода системно занимаемся нагрузочным тестированием (НТ). Раньше такие проверки были от случая к случаю - оттуда и взяли базу знаний. Сегодня хотим поделиться историей одного показательного фейла, который заставил нас пересмотреть весь подход и прийти к системе, которая показала себя, как работающая. 

Все мы знаем эту боль: фича идеально работает на деве и предпроде, проходит все тесты, а когда под реальной нагрузкой на нее заходят сотни пользователей одновременно - все начинает тормозить, сыпать ошибками или просто падать. Чтобы этого избежать, мы решили, что НТ должно стать обязательным этапом для всех фичевых задач, которые серьезно меняют логику, затрагивают запросы к серверу, кэширование или обработку данных.

Главный толчок был простой и жизненный: уже на стадии рассмотрения сервиса мы понимаем, какая нагрузка на него ляжет, поэтому мы выводили правило: «Сервис должен стабильно держать N запросов в секунду», и мы берем эту планку и начинаем работу.

Пока асинхронный код в Node.js работает штатно, про отмену операций обычно не вспоминают. Но как только запрос зависает, клиент разрывает соединение, а фоновая задача продолжает тратить ресурсы, выясняется, что без внятного механизма остановки всё это быстро превращается в источник лишней нагрузки и трудноуловимых ошибок. В этой статье разбираем, как AbortController решает эту проблему в Node.js, где он уже реально применим и как встроить поддержку отмены в собственный код без лишней магии.

Тикет «404 на оплате» раньше означал для меня 5 вкладок и 15-20 минут ручного расследования: Sentry, Kibana, Grafana, база, Jira. Я собрал AI-оркестратор расследования на SKILL.md, субагентах и обычных API: теперь агент за 3-5 минут приносит первый черновик отчёта. Показываю архитектуру, контракт между агентами, рабочие формулировки и границы, где AI-оркестрация реально помогает, а где начинает буксовать.

Документацию можно готовить где угодно и как угодно. Писать инструкции в многочисленных CCMS, публиковать сайты через генераторы наподобие Sphinx, применять сложные разметки вроде DITA, вести базы знаний в Confluence или вообще собирать файлы в Word. У каждого инструмента и подхода есть свои плюсы и минусы. Выбор зависит от множества факторов: сложности, требований к результату, потребителя контента, бюджета отдела, объема накопившегося легаси — да и просто моды в профессиональной среде.

Но что если посмотреть на вопрос с другой стороны? Что если выбирать и проектировать систему документирования исходя из того, сколько свободы предоставляется техническому писателю?

Давайте выкрутим регулятор свободы на максималку сначала в одну сторону, когда техпис не имеет абсолютно никаких рамок и ограничений, а затем в противоположную, когда он тотально несвободен. Какие преимущества будут у каждой из этих двух крайностей и какие выводы можно будет сделать по итогу такого мысленного эксперимента — об этом моя статья.

С 2021 года я работаю на стыке двух отраслей - цифровой и сельского хозяйства. За это время мышление у меня заметно профдеформировалось: я все чаще смотрю на другие сферы через сельхоз-призму. Мне пришла мысль провести аналоги между ИТ и племенным животноводством. Да простят меня айтишники и племенные бычки...

Когда говорят про RAG, обычно имеют в виду довольно прямую схему: взять документы, нарезать их на фрагменты, посчитать эмбеддинги, сложить всё в векторную базу и поверх этого подключить LLM. На демо это часто работает. Иногда работает и на корпоративных данных. Но на нормативных документах такой подход очень быстро начинает сыпаться.

Мы увидели это на практике, когда строили систему для работы с нормативкой. Сначала задача выглядела стандартно: есть документы, есть вопросы пользователей, есть поиск по смыслу. Значит, нужен обычный RAG. Но довольно быстро стало ясно, что главная проблема здесь не генерация. Главная проблема в том, как представить документ так, чтобы retrieval не разрушал его структуру и смысл.

В итоге мы ушли от плоской индексации к иерархическим узлам, группам соседних пунктов, отдельному слою терминов и графу обязательных связей между фрагментами.

Давно хотелось написать материал-помощник для себя и коллег по подбору SCADA системы. Описать сам подход к выбору нужной технологии: с чего начать, что не упустить и как не перебрать.

Всем привет! Меня зовут Артем Плаксин, я с рождения практически ничего не вижу.

Незрячему или слабовидящему человеку при освоении компьютера приходится сталкиваться с очевидным барьером: очень многое завязано на визуальные интерфейсы, а без них порой сложно даже просто перейти на следующую страницу по ссылке.

Для своего некоммерческого проекта — экосистемы севисов для незрячих и слабовидящих TifloHost — я использую платформу серверной виртуализации VMmanager. Так я и познакомился с ребятами, которые делают этот продукт.

В этой статья я хочу поделиться с вами своей историей освоения интернета.

Раньше в Sass был только @import, который создавал кучу проблем: глобальное загрязнение, конфликты имён, дублирование кода. В новых версиях (Dart Sass) @import объявлен устаревшим — вместо него пришли @use и @forward. Переход на модульную систему — это не просто замена одного слова на другое, а смена парадигмы. Теперь каждый файл — изолированный модуль со своим пространством имён.

В статье на реальных примерах показано:

как подключать переменные, миксины и функции через @use;

почему больше не работает @import 'file' и как исправить старый код;

что такое встроенные модули (math, list, map, string, color) и зачем их подключать вручную;

как гибко настраивать темы через !default и with();

чем @forward отличается от @use и как с его помощью собирать публичное API проекта;

как избежать ошибок с повторными импортами и конфигурацией.

Материал будет полезен всем, кто пишет на Sass и хочет идти в ногу с развитием инструмента.

Меня периодически спрашивают — как стать системным администратором? С чего начать изучать эти ваши линуксы?

Я честно несколько раз делал подходы, искал курсы и книги на русском языке, но всё было как-то не то.

А потом я подумал — это же про линукс. Здесь, когда какая-то утилита тебя не устраивает, ты пишешь yet another tool.

Поэтому я взял и написал книгу.

Это буквально для тех, кто делает (или собирается делать) самые первые шаги.
Начиная от "как пользоваться консолью", заканчивая базовым CI (Что? Да!).

Разумеется, она не сделает читателя системным администратором.
Но я скромно надеюсь, что она даст направление. Знаю по себе, что часто очень важно знать куда копать. Поэтому я расставил указатели как мог.

Книга в markdown, готовый pdf в релизе.
https://github.com/strannick-ru/linux-book/