Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Сейчас 3 часа ночи, а Иван не ел с обеда. На его столе стоит стакан воды, который он наполнил шесть часов назад. Он все еще полный.

Он склонился над ноутбуком, яростно печатая на клавиатуре, глаза красные от недосыпа. На экране: окно терминала, чат Клода и растущий набор скриптов на Python. Он создает систему автоматизации электронной почты. Не потому, что кто-то его об этом попросил. А потому, что он понял, что может это сделать.

Все началось два дня назад. Иван жаловался Клоду на то, сколько писем он получает — сотни в день, и на большинство из них нужно отвечать. Клод предложил автоматизировать простые письма. Скрипт, который анализирует входящие сообщения, классифицирует их по типу и составляет соответствующие ответы. Иван мог бы просматривать и утверждать их пачками.

Таков был план. Просматривать и утверждать.

Но как только система электронной почты заработала, Иван понял, что можно сделать еще. Управление календарем. Планирование встреч. Составление документов. Резюме исследований. Каждая из этих задач требовала нескольких часов программирования и нескольких разговоров с Клодом, чтобы выработать логику. Каждая из них избавляла его от еще одной задачи в его повседневной рутине.

Это чувство трудно описать. Это как открытие чит-кода для жизни. Каждая проблема, которая раньше занимала часы, теперь занимает минуты. Каждая утомительная задача может быть автоматизирована. Иван чувствует, что вибрирует на другой частоте, чем все вокруг него, — как будто он переступил порог, который другие даже не могут увидеть.

Со мной опять произошла какая-то мистика.

С тех пор как начал писать  серию статей под названием «Пятьдесят лет по стезе программирования», особенно когда готовил третью статью, мне хотелось найти рукопись с исходными кодами, написанного мною транслятора с языка РПГ (RPG) для ЭВМ М-220:

Я начинала в 2018 году, будучи в 10-м классе. Моим первым системным обучением стал Яндекс Лицей, где я изучала Python и впервые увидела программирование не как учебную дисциплину, а как инструмент создания реальных решений.

Я потратил много времени, чтобы разобраться, как работает анимация аватара с Dynamic Island в Telegram.

Затем я реализовал её на Flutter с помощью metaballs и шейдеров

Музыка всегда отражала своё время. Когда-то мир замирал под звуки симфоний, сегодня он движется под электронные биты. Теперь к этому оркестру присоединились нейросети. Ещё недавно, чтобы написать трек, нужны были годы практики, вдохновение и терпение. Сегодня достаточно пары кликов, и машина создаёт мелодии любого жанра — от эпических оркестровок до тяжёлого рока.

Нейросети становятся настоящими соавторами. Они помогают музыкантам искать новое звучание, ускоряют работу над треками и открывают простор для экспериментов. Человек по-прежнему остаётся главным композитором, а искусственный интеллект подсказывает идеи и превращает вдохновение в готовый звук.

Мы собрали для вас 10 нейросетей, которые уже умеют писать музыку, создавать тексты песен и помогать артистам искать своё уникальное звучание.

Время включать музыку. Приятного прочтения!

Хотите стать аналитиком, но не знаете, с какой стороны подступиться? Расскажу, что бы я делала, если бы сейчас входила в профессию с нуля – без дорогих курсов и кредитов.

Производственный триллер с китайским железом и бесконечными запросами от Минцифры.

Вводная часть: исходные данные и причины отказа

К нам пришел клиент с классической ситуацией: получили отказ в регистрации ПАК в реестре Минцифры, не понимают, в чем дело...

В последнее время на хабре обострение навязшего в зубах еще в прошлом десятилетии синдрома обворованного.

Люди на полном серьёзе высчитывают, сколько им недодали бабла из-за налогов, поборов, неправильной фазы луны и обсуждают, как хорошо там, где нас нет. Вот, например, Штаты. Или Сомали. А тут — ух, скрытые налоги, теневой НДС, обман и насилие.

Обычно в такого рода дискуссиях рано или поздно еще появляются так называемые либертарианцы, ратующие за создание Гетто Белых Плащей, в которых не нужны государства, полиции и прочие социальные службы — рыночек порешает, и они наймут за свои кровные весь этот сброд подешевле и посноровистее.

Что характерно, я никогда не встречал состоятельных людей с такой точкой зрения. Ведь состоятельность подразумевает выход с первой ступени пирамиды Маслоу, — а значит, можно запросто экономить время и нервные клетки — просто задорно расставаясь с теми суммами, которые озвучивает финансовый советник. Они всегда меньше ста процентов, в конце концов. На хлеб с маслом останется, а сэкономленное на разбрызгивании праведной слюны время можно потратить с пользой (в гольф там поиграть, если, так сказать, не в падел).

Java принято называть языком программирования, но по сути это целая программная система, включающая три уровня: формальную верификацию модели через теорию типов, среду выполнения с динамическим линковщиком JVM и ментальную модель, которую разработчик выстраивает вокруг библиотек. Когда автор меняет сигнатуру метода, страдает не только байт-код — рушится контракт и привычное представление о стабильности API. Существующие инструменты проверяют бинарную и исходную совместимость, но их ответ сводится к вопросу «упадёт или не упадёт». При этом они не объясняют суть изменений: например, если метод перенесли из подкласса в суперкласс, анализатор покажет «удалено в А, добавлено в Б» — технически верно, но по смыслу ничего не объясняет.

Здесь нужен человеко-ориентированный подход. Библиотеки — такие же продукты, как и любые другие, и их потребители заслуживают внятного объяснения того, как эволюционирует API. Предлагаемый инструмент — Аудитор — умеет не только проверять совместимость, но и распознавать рефакторинги по их смыслу: отслеживать перемещение методов по иерархии, выявлять смену ответственности между классами, обнаруживать паттерны изменений. Вместо сухого списка «добавлено/удалено» он генерирует человеко-читаемые отчёты на вики-страницах проекта, где разработчик видит не просто факты, а историю эволюции структуры API. Это сохраняет актуальность ментальной модели библиотеки и снижает риск неверной интерпретации изменений при обновлении версий.

В статье будут рассмотрены нюансы каждого из 3х уровней, чтобы дать теоретические основы, необходимые для понятия бинарной и исходной совместимостей версий (binary & source compatibility), а также же представлен практический обзор на новый фреймворк, написанный мною, для их автоматического аудита на вики-страницах, которые станут прекрасным дополнением к вашим Java проектам.

Томительное ожидание наконец-то закончилось! Сегодня, 27 февраля, индустрия содрогнулась релизом Resident Evil Requiem — проектом, который многие уже успели окрестить новой вехой в жанре survival horror. Для тех, кто следит за серией десятилетиями, этот релиз стал по-настоящему важным событием.

В наших реалиях приобрести игру привычным образом по-прежнему трудно, так как официальные магазины все еще создают барьеры для игроков. Но это не повод пропускать одну из главных игр года. В нашем сегодняшнем материале мы подскажем, как купить Resident Evil Requiem в 2026 году для всех актуальных платформ. 

Привет, Хабр! Я магистрант первого курса по направлению «Искусственный интеллект и предиктивная аналитика» и параллельно — действующий разработчик. Пройдя несколько кругов ада собеседований, я задалась почти философским вопросом: а можно ли самостоятельно определить собственный грейд, еще и не ошибиться относительно рынка и целевой компании?

Этот вопрос стал основой моей ВКР на тему «Разработка методики определения квалификационного уровня программиста на основе мультимодального анализа».

Вместо того чтобы гадать, я решила довериться данным. Я собрала датасет из 721 вакансии стека C#/.NET и 16 различных репозиториев, прогнала их через LLM (Saiga Llama 3) и нейросеть GraphCodeBERT, чтобы найти объективные метрики «сеньорности».

По моей задумке (и уже работающему прототипу), методика позволит оценивать грейд не по лайв-кодингу, а по «цифровому следу» программиста — его репозиторию. Цель этой статьи — показать «внутреннюю кухню» исследования, поделиться первыми инсайтами о том, как нейросети видят наш код, и получить вашу обратную связь, чтобы подготовиться к главному вопросу на защите: «А зачем всё это надо?».

Эта статья для тех, кто столкнулся с необходимостью иметь компьютер под управлением одной из систем семейства Linux и при этом имеется единственный компьютер под управлением Windows. Для таких случаев в Windows есть стандартное решение под названием WSL (Windows Subsystem for Linux). Конечно нельзя назвать данное решение полноценным. Но для тестирования проекта или обучения вполне может подойти. В моем случае решил использовать эту систему для обучения работы в Airflow. Что из этого вышло покажу дальше в статье. Забегая вперед скажу, что не все так однозначно ни с подсистемой Linux в Windows ни с дальнейшей работай проектов в ней.

Привет! Меня зовут Саша Михеев, и я работаю в Авито над развитием персонализации пользователей. Делаю так, чтобы покупатели видели объявления, которые могут их заинтересовать. В статье рассказываю, как мы внедряли «трансформеры», чтобы улучшить рекомендации для пользователей.

Статья будет полезна data scientist-ам, ML-инженерам, ML-Ops-специалистам и продакт-менеджерам.

Сейчас будет неприятный текст.

Если вы ждёте очередную историю успеха в духе «был бариста — стал тестировщиком за три месяца», лучше закрыть вкладку.

Потому что проблема не в курсах. Проблема в экономике.

«Зачем мне эта ваша математика?» честный разбор для тех, кто хочет расти в аналитике

Если вы работаете в аналитике и ни разу не задавались вопросом «а зачем мне эти интегралы и производные» – вы либо гений, либо врете.
В интернете много статей про матан для аналитиков, но они либо уходят в дебри интегрирования по частям, либо ограничиваются уровнем «логарифм делает большие числа маленькими». Где золотая середина?

Что внутри:
Логарифмы: не просто log1p, а эластичность и среднее геометрическое
Производные: как поймать момент перед падением (вторая производная)
Пределы: почему retention не упадет ниже 15% (и при чем тут асимптоты)
Интегралы: LTV с дисконтированием и площадь под uplift-кривой

Для кого: аналитики, которые уже вышли из Excel и хотят понимать, что на самом деле делают их .diff() и .cumsum().

Двое реверс-инженеров пробуют разобраться, почему в старой стиральной машине Miele перестал работать отжим. Устранить неполадку им так и не удается — зато они умудряются отреверсить закрытый диагностический протокол и вытащить прошивку управляющей платы. А затем — написать утилиту, которая делает то же, что и проприетарный сервисный софт Miele, только без лицензий и посредников.

Детали этого эксперимента мы подробно разобрали в прошлой статье. Здесь история могла бы закончиться — но одной стиралки исследователям оказалось мало. 

Дальше они вскрыли посудомойку BSH, подключились к шине обмена данными D-Bus и нашли механизм доступа к памяти, позволяющий выгружать прошивку с любых устройств BSH через эту шину. А к финалу исследования и вовсе ударились в откровенный инженерный троллинг, научив облачное приложение BSH управлять техникой бренда-конкурента.

Продолжаем разбор доклада Hacking Washing Machines с конференции 39C3 и смотрим, как попытка разобраться в логике одной капризной стиралки превращается в операцию по стыковке двух закрытых экосистем бытовой техники.

Если вы откроете LinkedIn или X прямо сейчас, вас, скорее всего, накроет безжалостной волной историй успеха в сфере ИИ.

Вы увидите 19-летних парней, создающих автономных агентов, маркетинговые агентства, утверждающие, что автоматизировали 90% своих операций, и бесконечные треды на тему «Топ-10 промптов, чтобы улучшить вашу жизнь в 10 раз». Кажется, что ИИ движется со скоростью света. Неделя в ИИ ощущается как десятилетие в реальном мире.

Эти постоянные обновления плетут удушающую сеть FOMO (Fear Of Missing Out - синдром упущенной выгоды). Они создают мощную, вызывающую панику иллюзию: Весь мир овладел ИИ, и только я один продолжаю работать как пещерный человек.

Сделайте глубокий вдох. Вы попали в эхо-камеру. А реальные данные рассказывают совершенно другую, весьма прибыльную историю.

В психологии существует хорошо изученный феномен - эффект наблюдателя. В классической формулировке он звучит парадоксально: чем больше людей наблюдают ситуацию, тем меньше вероятность, что кто то поможет (https://ru.wikipedia.org/wiki/Эффект_наблюдателя).

Но за последние годы я начала замечать обратный феномен. Когда помощь не парализуется присутствием других людей, а наоборот - запускается одним наблюдаемым примером.

Закон о защите русского языка вступает в силу 1 марта 2026. Как домен поможет избежать штрафа за английское название бренда? Разбираем два варианта действий для тех, у кого нет товарного знака.

Если у вас есть бизнес, то, скорее всего, у вас есть и продвигающий его сайт. Это визитная карточка любой компании. И это именно та цель, куда первым делом захотят ударить конкуренты или злоумышленники с помощью ботов. «Мой сайт — моя крепость», — так можно перефразировать известное выражение. А значит, надо обороняться.

Мы в «Соларе» решили, что бороться со стремительно растущими атаками поможет автоматический инструмент, выявляющий скрытые закономерности — искусственный интеллект. Так и родилась идея анализа «рукопожатия клиента» с помощью алгоритмов машинного обучения. Мы прекрасно понимали, что сигнатурный анализ работает, ведь он не раз помогал отбивать DDoS-атаки. Поэтому не сомневались, что удастся создать такую модель.