Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В проекте часто бывает некий data-flow который идет через ETL или даже отдельные серверы обогащения данных. Собственно и наш проект не исключение. Что было нужно? Данные из интернета летят в PostgreSQL, но только если в Redis не валяется хэш таких же. Далее несколько ETL проводит стандартный OLTP - OLAP преобразование и складывает все это в MongoDB - откуда клиент дергает эти данные и сравнивает их со своей PostgreSQL попутно складируя кэш в Redis. Все это периодически летает через RabbitMQ.

Что бесило? DBeaver + MongoExpress + redis-cli все это в разных местах с разными учетками, экспресс постоянно падал по невыясненной причине, неправильный запрос в редиску подвисал, а затем улетал в космос. Мелькнула мысль: "ну почему никто не написал чего-то более стабильного и удобного?", - собственно это и стало драйвером выходного дня.

Спасибо древним грекам, над названием долго думать не пришлось: Паноптикум - в оригинале "место откуда видно все", но также "сборище жутких и необычных артефактов".

Собственно дальше все очень просто, можно читать, можно искать, можно обновить отдельную запись (если DevOps разрешит) собственно это не production-ready софт, а простой и надежный инструмент для QA и разрабов. Примитивная basic-auth которую обязательно надо прятать под TLS и желательно за корп-VPN, чтобы только свои могли запороть. Для прода и около можно сделать READ_ONLY - но тут каждый сам решает надо оно вообще ему или нет.

Наконец-то можно проследить все преобразования данных и найти кто потерялся, можно открывать несколько вкладок, можно давать ссылку на конкретный объект. Ставится самым стандартным образом: берем образ - разворачиваем, ничего необычного.

Что делать проектировщику пользовательского интерфейса, чтобы не выглядеть белой вороной в глазах бизнеса, когда требуется выявить, показать и обосновать объективную сложность (масштаб) интерфейса цифровых продуктов B2B?

У нас была сеть музыкальных школ, в ней 45 филиалов и 362 менеджера по продажам. Не то чтобы они плохо продавали, но если уж начал строить систему отчётности, то нужно идти до конца.

Нассим Талеб о Бенуа Мандельброте: «Мандельброт занимается серыми лебедями, я занимаюсь чёрным лебедем. Мандельброт одомашнил многих моих чёрных лебедей, но не всех и не полностью. Его методы дают нам проблеск надежды и помогают задуматься о проблемах неопределённости. Если хочешь понять неопределённость — начни с Мандельброта.»

Книга Мандельброта: «(Не)послушные рынки. Фрактальная революция в финансах» (часть 2).

Здесь рассказано, как именно Linux обрабатывает системные вызовы в архитектуре x86-64, и почему при профилировании они выглядят как дорогостоящие операции.

Доброго времени суток!

В прошлой(и первой на Хабре) статье, писал про серебро, его применение в промышленности, электронике, конечно же в ИИ, и вообще о том, почему цена на него вдруг так резко взлетела.

Заодно закрыл для себя таким образом, по крайней мере на ближайшее время, серию постов про серебро, которую начал ещё осенью прошлого года у себя в ТГ канале. Решил, что логично будет то же самое сделать и по золоту. О нём так же выходило несколько постов, но писал о нем больше со стороны инвестора.

Триггером послужил один пост в новостном канале, который перепечатали все кому не лень, вот текст:

Мало кто верил, но оно случилось — мир компьютерного железа снова в кризисе, и в этот раз еще хуже, чем в 2020 году, когда все пытались майнить криптовалюту. В сотый раз выяснять причины и ругаться, честно говоря, глупо. Лучше подумать о другом.

В 2026 году выйдет просто огромное количество мощных проектов, от 9-й части Resident Evil до, на секундочку, GTA VI, и во всё это явно захочется играть с комфортом.

И вот вопрос: что делать, если стоит задача не пропустить главные хиты года, но нет желания платить по 50 тысяч за оперативную память? Вывод очевиден: вспомнить, что на рынке существуют исключительно игровые решения, на которые уже давно стоит обратить внимание.

Сегодня мы посмотрим на каждого кандидата и решим, что стоит покупать в 2026 году.

Современный ИИ часто воспринимают как магический черный ящик, творящий текст и изображения, будто наделенный скрытым разумом. Этот миф о разуме машин порождает и восхищение, и страх, искажая суть технологии. Но что скрывается за этим фасадом? Давайте на мгновение отбросим мистификацию и посмотрим на ИИ как на механическую машину.

Предлагаю рассказ об этом явлении с помощью метафоры калейдоскопа от обучения до эмерджентности.

ИИ видео не подходят для инженерных задач, так как работают с пикселями и часто «галлюцинируют», искажая математическую логику и текст. Решение проблемы — разделить процесс: LLM должна генерировать не видео, а код (инструкции), а исполнять его должен детерминированный движок (библиотека Manim). Чтобы исключить программные ошибки, применяется цикл Self-Correction: скрипт автоматически скармливает трейсбэки обратно нейросети, заставляя её исправлять код до тех пор, пока он не скомпилируется в математически точную анимацию.

Привет! Я Ангелина Архипова, тимлид QA в Авито. За семь лет в тестировании я прошла путь от ручного специалиста до руководителя команды и увидела, как меняется взгляд на качество через призму разных этапов развития. В этой статье я рассказываю про этапы развития QA-инженера.

В коробочной версии Bitrix24 функция «Авторизоваться под пользователем» является штатной и удобной для администрирования.
Однако в корпоративной среде с требованиями ИБ и compliance она порождает интересную инженерную задачу: где проходит граница прикладной безопасности?

Разбираем архитектуру impersonation, ограничения триггеров БД и попытку реализовать компенсирующие меры на прикладном уровне.

В этой статье речь пойдёт о достаточно примитивных ЭЛТ, которые относительно легко изготовить самому. Причём сделать такие намного проще, чем может показаться большинству любителей DIY.

Мой мотив для их создания должен быть очевиден. Это определённо не экономия денег на сборке ТВ. Скорее, дело в особой притягательности самого процесса. Сборка этих трубок закрыла один из моих давних гештальтов, который возник ещё в молодости. Тогда я любил иной раз заглянуть за телек, чтобы полюбоваться свечением нитей его электронных ламп и магическим светом самой ЭЛТ.

От проекта я хотел получить полноценное удовлетворение. Поэтому мне нужно было собрать реальные ЭЛТ, способные направлять электронный луч на люминесцентный экран и как минимум показывать фигуры Лиссажу за счёт отклонения этого луча с помощью магнитных катушек. К моей великой радости, все ЭЛТ с задачей справились.

Недавно получил хороший вопрос от подписчика моего телеграмм-канала. Решил поделиться разбором и тут.

Ситуация следующая:

две организации (назовём их А и Б) решили провести совместный вебинар. Регистрацию делают на сайте компании А. Собирают ФИО, телефон, email, должность, компанию. А после вебинара обе организации хотят звонить участникам, рассылать рекламу и проводить опросы.

Вопрос: как всё это оформить, чтобы не нарваться на штрафы?

Давайте розберемся по порядку.

Перепробовал кучу софта для UART. Все бесит. Решил завайбить запилить свой.

pineTERM — минималистичный веб-терминал для UART, который не тормозит на длинных сессиях и не требует установки. Работает через Web Serial API: открыл браузер, подключился к порту, работаешь.

Основная боль существующих решений — они начинают фризиться, когда в логе сотни тысяч строк. pineTERM решает это батчингом DOM-обновлений и yield в main thread. Можно держать сессии часами с плотным потоком данных — интерфейс остаётся отзывчивым.

Ключевая фича — JSON-сценарии. Загружаешь файл с последовательностью команд, задаёшь задержки и повторы, выполняешь автоматом. Удобно для отладки протоколов и стресс-тестов.

Другие фичи: динамические поля ввода HEX/ASCII, автоформатирование hex-строк, тайминг пакетов с настраиваемым порогом, переключение HEX/ASCII на лету, экспорт полного лога без ограничений, тёмная/светлая тема.

Написан на чистом JS без фреймворков. Работает в Chrome, Edge, Opera.

Выбираем лучшую нейросеть для фотосессии. Я протестировал Gemini (Nano Banana 2,5 и 3 Pro) и Midjourney, чтобы найти идеальные промпты для генерации ультрареалистичных фото с вашим лицом без артефактов.

Устали прыгать между Jira, Confluence, Notion, Calendar и почтой? Я написал Yttri — мощный комбайн на Rust + Tauri для управления всей цифровой жизнью. Локальный AI, графовая база знаний, приватность и никакой облачной зависимости. Рассказываю, как объединить хаос в одну систему и почему Local-First победит.

Что происходит, когда мир цифрового бизнеса сталкивается с самой циничной из возможных правд? Когда оказывается, что кибервымогатели — не безликие монстры из темной сети, а прагматичные переговорщики, готовые дать скидку за скорость оплаты? Отчет Sophos на 3400 жертв раскрывает шокирующие детали: почти половина компаний платит выкуп, а каждая пятая — переплачивает. Но кто стоит за этими атаками? Оказалось, что ваш лучший удаленный разработчик может оказаться северокорейским агентом, а самая разрушительная хакерская группировка в истории имеет отдел кадров и корпоративные татуировки в качестве альтернативы офисным печенькам.

Как бизнес-логика победила криминальный романтизм в даркнете? И почему Европа, зарегулировавшая все до последнего документа, все еще уязвима, а некоторые страны даже не знают, что их инфраструктура «критическая»? Давайте разбираться по порядку — с цифрами, иронией и щепоткой здорового паранойи. Погнали?

Если ищете проект «не как у всех» — на стыке инженерного безумия и технического искусства, — вы по адресу. Модель действительно работает на пару, и внутри стоит самая настоящая турбина.

Хочется поиграть с огнем? Соберите эту штуку. Сосед гарантированно сойдет с ума, а все окрестные собаки сбегутся на звук.

Сегодня базирующаяся в Шанхае компания MiniMax — многомиллиардная корпорация, а ее основатель в свои 36 лет стал миллиардером.

Вместе с такими коллегами, как Лян Вэньфэн из DeepSeek, вундеркинд в области квантовых вычислений, и Ван Синсин из Unitree Robotics, Ян принадлежит к поколению китайских предпринимателей, бросающих вызов доминированию США в сфере искусственного интеллекта.

Когда мы пишем Python-код, обычно кажется, что программа существует сама по себе. Но на самом деле она постоянно взаимодействует с интерпретатором, операционной системой и окружением выполнения. Модуль sys — это как раз тот слой, через который Python предоставляет доступ к этим деталям.

Понимание sys полезно не только для утилит и CLI-программ, но и для отладки, настройки окружения и анализа поведения приложения.