Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Давно не писал истории о процессе разработки своих конкурсных игр. Исправляюсь.

В этот раз я ввязался в кооперацию, а не в одиночку стал делать игру, как обычно бывает у меня. Уже принимал участие в командной разработке на конкурсы, например, «Антивирус» (или «Cybxus Heart») на Гаминатор 19, «Изгоняющий» на Гаминатор 25, и «Из Тени» на ЗОК 2024.

В прошлых совместных разработках моя роль была исключительно графическая — рисовал графику, делал 3д модели. Короче говоря, художник, но с обсуждением каких-то геймплейных идей. Хотя, я немного программировал в случае с «Антивирус», когда он стал «Cybxus Heart» после конкурса. А когда делаю игру в соло, то я отвечаю за все аспекты: программирование, геймдизайн, графика, музыка и т. д.

Теперь же моя роль — программист! В статье описываю свой опыт работы в команде и смотрю, что из этого получится.

Вспомни, когда ты в последний раз обращал внимание на наружную рекламу? Когда в последний раз кликал на рекламу на сайтах? Дам подсказку — году в 2015-м. А помните ещё: всего одна ложка этого чуда-средства с утра и будешь… всю ночь. Было же время.

Нам впаривают через манипуляции, которые больше раздражают, чем подогревают к покупке. Совру, если скажу, что это не работает — работает, но есть нюанс.

Меня зовут Денис Липовецкий, в этой статье расскажу, как я вижу маркетинг будущего и дам практические рекомендации.

В 2013-м я получил свою первую вакансию джуна. Требования: PHP, MySQL, jQuery. Всё. Я открыл tutorial, за выходные накодил todo-лист, через месяц уже чинил баги в проде.

Вчера смотрел вакансию для джуна. Требования занимали два экрана. Node.js ИЛИ Python ИЛИ Go. React ИЛИ Vue ИЛИ Angular. PostgreSQL + Redis + MongoDB. Docker обязательно. Kubernetes — плюсом. GraphQL знание приветствуется. Плюс микросервисы, CI/CD, облака...

Я посчитал: чтобы формально соответствовать этой вакансии, нужно изучить минимум 15 технологий. На поверхностное изучение каждой — месяц. Итого больше года непрерывной учёбы. Для позиции джуна.

А что сейчас?

Сейчас — это Node.js, Deno, Bun для JavaScript-бэкенда. Go, Rust, Elixir для хайлоад. Python с FastAPI, Django, Flask. Kotlin, Java, Scala для enterprise. Плюс Ruby, PHP (еще жив), C#/.NET... И это только языки и рантаймы. А еще базы: PostgreSQL, MySQL, MongoDB, Redis, Cassandra, ElasticSearch. Очереди: RabbitMQ, Kafka, NATS. Контейнеризация: Docker, Kubernetes, Helm. CI/CD: GitLab, Jenkins, GitHub Actions, CircleCI. Облака: AWS, GCP, Azure.

Бедные джуны. Хотя нет — бедные мы все. Даже опытные разрабы теряются в этом океане, когда делают шаг в сторону. Зоопарк технологий растёт экспоненциально. И вопрос "с чего начать?" и "куда двигаться?" превращается в настоящий паралич выбора.

Профессиональную видеокарту RTX PRO 2000 Blackwell сама NVIDIA позиционирует как недорогое, компактное и энергоэффективное решение для профессиональных рабочих станций, ускоряющее графику и ИИ-задачи. Но что мы реально получаем за 85000 рублей?

Мы начали исследовать интернет-банки три года назад с одной чёткой целью, которую преследуем и сейчас. Сделать работу, которая помогает увидеть сильные и слабые стороны интернет-банков и понять, как они отражаются на повседневных задачах МСБ.

Nginx часто воспринимают как «просто веб-сервер», который достаточно поставить и запустить с дефолтным конфигом. На этом этапе обычно и останавливаются: процессы работают как попало, заголовки отдаются по умолчанию, SSL настроен формально, keepalive либо не используется, либо вредит, а маршрутизация запросов со временем обрастает хаотичными location. В результате конфигурация вроде бы выполняет свою задачу, но остаётся плохо управляемой, неочевидной и далёкой от оптимальной.

Эта статья — о базовых, но часто недооценённых возможностях Nginx. Мы последовательно разберём настройку рабочих процессов, управление HTTP-заголовками, корректную конфигурацию SSL, работу keepalive-соединений и маршрутизацию запросов. Без магии и редких трюков — только то, что действительно используется в продакшене и позволяет сделать конфигурацию понятной, предсказуемой и безопасной даже для начинающего администратора

И снова здравствуйте! В этой части завершаем разбор рабочего процесса локализации видео и нейроозвучки. В предыдущих публикациях (раз, два) мы говорили о том, как возникла задача оптимизировать процесс и почему нашей команде стало критично ускорить подготовку десятков обучающих роликов для наших заказчиков в Узбекистане, а также к чему по итогу пришли в ходе наших изысканий.

Теперь давайте поговорим про оставшиеся этапы нового рабочего процесса.

Логотип в современном мире — это гораздо больше, чем просто очередной продукт творчества дизайнера или нейросетки. Это динамичное выражение фирменной идентичности. Большинство потребителей узнают бренд только по логотипу, что делает его ценной инвестицией для компаний. Рассказываем в нашей статье про основные тренды в дизайне в 2025 году. И про то, каких цветовых и визуальных решений ждать в 2026-ом от брендов.

Сейчас тема целеполагания у многих вызывает боль, иногда даже злость и отчаяние. Да, сложно опереться на мир вокруг, и тем ценнее «личный компас» и «карта», которые помогут избежать ошибок и сохранить фокус внимания. Меня зовут Диана Шигаева, и я не отчаялась ставить цели на год предприниматель и специалист по карьерному развитию. И в статье я расскажу как создать себе такие компас и карту.

Нужна нейросеть для проектов? Обзор лучших инструментов 2025 года. ИИ для генерации проектной работы: от гипотезы до защиты. Без нервов и плагиата.

Всем привет! Меня зовут Александр Гаврилов, я архитектор баз данных и аналитических систем в GRI. Если вы когда-нибудь пытались выполнить одну и ту же операцию с похожими таблицами в разных базах, да ещё и на разных серверах, то знаете, насколько это может быть мучительно.

В этой статье я покажу один из рабочих вариантов, как упростить такую задачу, и заодно расскажу про интересную функцию XQuery, которая может неожиданно помочь.

ИИ-ассистенты не только помогают писать код, но и прекрасно могут оценить ваши ноу-хау по степени полезности для владельцев своих компаний. Как с этим жить? Как этому противостоять?

Этот материал создан для того, чтобы дать компаниям ясную, структурированную и практически применимую методику расчёта экономического эффекта внедрения от PIM-системы. В документе приведены ключевые метрики, отраслевые сценарии, диапазоны эффектов, а также реальные примеры, которые помогут оценить влияние PIM в вашей конкретной ситуации.

Привет, Хабр! Меня зовут Антон Макарычев, я ведущий инженер-программист в команде мобильной разработки kvadraOS. Сейчас мы с коллегами работаем над приложением «Заметки»: уже реализовали Drag-and-Drop между разными экранами в Compose, рисование на холсте, экспорт заметок в PDF или TXT и другие полезные функции. И сегодня я хочу рассказать, как рождалась наша ключевая функциональность — редактор. 

Спойлер: в этой истории будет много боли, падений, преодолений и взлетов (без последнего у меня не осталось бы сил на статью). А еще расскажу про главную ошибку в выборе архитектурных решений, которую мы допустили и которая завела нас в тупик. Так что сможете научиться на нашем опыте!

Проектное бюджетирование удобно, пока продукт не начинает жить своей жизнью: приоритеты меняются по данным, ценность нужно показывать итерациями, а команда вынуждена заново «продавать» право продолжать работу. В статье разбираемся, чем проектная логика финансирования конфликтует с продуктовой, как перейти к финансированию устойчивых команд и встроить это в годовые и квартальные циклы — с опорой на метрики, QBR и портфельный взгляд, а не на галочки по плану.

В статье представлена модель управления температурой и давлением на примере промышленного горизонтального автоклава периодического действия, используемого в индустрии по производству кормов для домашних животных.

Цель публикации — демонстрация методов оптимального управления (LQR) и стохастической фильтрации (LQG/Kalman Filter) для решения задачи точного поддержания режима в условиях  взаимосвязи физических параметров (температура и давление в замкнутом объеме) и зашумленных измерений.

Проект реализован на языке Python в парадигме Model-Based Design, разделяющей физику процесса, модель управления и среду моделирования.

Он включает постановку задачи, описание решения и его программную реализацию в виде python-пакета, адаптированного для работы в Google Colab. Среда автоматически сохраняет все артефакты каждого цикла моделирования — конфигурацию и результаты.

Такой подход позволяет начать с практики моделирования (симуляции), чтобы затем с большим пониманием перейти к изучению теории, потенциально снижая порог входа в проблематику оптимального управления.

Модульная архитектура делает проект относительно универсальным шаблоном: заменив модель объекта, этот же каркас можно адаптировать для решения других задач MIMO-управления с той же размерностью. Будь то стабилизация мобильного робота (скорость/угол поворота) или управление полетом (тангаж/горизонтальная скорость).

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Бабаев, я руковожу R&D в GigaCode — это ИИ‑ассистент для разработчиков от Сбера. Сегодня расскажу про очередной этап развития наших кодовых моделей. Недавно мы выпустили новую версию inline‑модели автодополнения кода (code completion). Это первая в мире MoE‑модель, созданная специально для этой задачи, мы полностью разработали и обучили её с нуля.

Аналитик может глубоко погрузиться в предметную область, грамотно применить паттерны проектирования и качественно подготовить артефакты. Но блестящее содержание тонет в хаосе, если у требований нет безупречной формы. Путаница в артефактах, неясность приоритетов и источников — прямая дорога к потерянным человеко-часам. Именно поэтому четкая форма и продуманная структура требований не менее важна, чем их содержание.

Привет! Хочу рассказать о своей библиотеке hq-cropper — инструменте для обрезки изображений на чистом TypeScript без единой зависимости.

Когда искал cropper для своего проекта, столкнулся с двумя проблемами. Во-первых, большинство популярных решений тянут за собой кучу зависимостей и весят 100+ KB. Во-вторых, мало кто работает с большими изображениями.

Завтра семинар, тема скучная, а "страх чистого листа" парализует работу? Знакомая ситуация. Вместо того чтобы судорожно копипастить Википедию, рискуя не пройти антиплагиат, давайте делегируем рутину ИИ. В этой статье мы разберем, как нейросеть для написания доклада берет на себя 80% скучной работы: от подбора источников до создания слайдов. Узнаем, как создать доклад с помощью ИИ, который не стыдно зачитать перед аудиторией.