Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Осторожно: эта статья может заставить вас пересмотреть отношение к своей профессии, себе, людям вокруг. И она вам точно не понравится!
Идея статьи возникла у меня при попытке написать комментарий к этой статье в которой под конец я в очередной раз прочитал оскорбление в адрес программистов. Приведу цитату:
"Программист — часто просто исполнитель в чужом замысле".

Ох и выхвачу я сейчас минусов... Погнали!
Коллеги! А вы не пробовали посмотреть на свою работу иначе? Просто попробовать представить себе, что от того как именно вы реализуете написанное в задаче, будет что-то зависеть? Попробовать перед тем как начать бездумно фигачить код, сначала вникнуть "а что нужно человеку для которого я это пишу?". И человек этот - пользователь, а не ваш тимлид или менеджер (хотя может и они тоже).
В курсе, что почти всегда одну и ту же задачу в разработке (в администрировании и менеджменте тоже) можно решить более чем 1 способом?

Вот примеры из моей жизни (в разное время в разных компаниях было):

Проблема 1. "CRM тормозит. Надо чтоб при поднятии трубки на SIP-телефоне у того, кто трубку поднял карточка новая всплывала".
Причина: Оказалось, что почти на каждую задачу в CRM выполнялся запрос типа "select * from cards;"
И это как-то работало в тестах на 5 карточках, но через 2-3 месяца работы крупного агентства недвижимости этот запрос перестал работать быстро.
Решение: Закомментировал вызов этого запроса в той части кода которая вызывалась на событие "подняли трубку", передал отчёт (по сути ТЗ) разработчикам и они доделали так: при звонке ДО поднятия трубки делаем "select id from cards where phone=...;" и потом уже при поднятии трубки человеку отдаём карточку либо новую либо уже заполненную (id нашли до поднятия трубки).

«Страница заказов грузится вечность», — такой тикет прилетел в понедельник утром. На проде 800 тысяч записей, а типичный запрос с фильтрацией и сортировкой заставлял менеджеров ждать по 12 секунд. В этой статье разберем, почему стандартный индекс по одному полю не сработал, как EXPLAIN ANALYZE помог найти «бутылочное горлышко» и почему порядок полей в составном индексе имеет решающее значение

В этой статье я расскажу о полезных инструментах для работы с bag файлами в ROS2.

...

ros2_unbag

Инструмент для экспорта файлов в удобный для человека формат Позволяет извлекать данные топиков из .db3 or .mcap bag файлов в форматы такие как CSV, JSON, PCD, изображения итд.

На arXiv каждый день публикуются сотни статей по машинному обучению. Читать всё — нереально, а пропустить что-то важное — обидно. Andrej Karpathy, бывший Director of AI в Tesla и соавтор курса Stanford CS231n, решил эту проблему неожиданным способом.

Он выбрал не BERT, не GPT и не какой-нибудь модный трансформер. Он остановился на добром старом SVM — алгоритме, которому уже несколько десятков лет. И знаете что? Это работает настолько хорошо, что используется даже в академических системах.

В этой статье мы разберём, как устроено его решение, почему «примитивный» подход работает лучше сложных нейросетей, и когда вам тоже стоит выбрать SVM вместо трансформера. Давайте разбираться!

Наши действия влияют на действия других. А теперь самое интересное — их реакция должна определять наш первый шаг. Как такое возможно? Проблема в том, что чем рациональнее человек рассуждает, тем чаще попадает в ловушки. Можно ли так менять правила игры, чтобы выигрывать еще до начала партии?

Что ж, попробуем в этом разобраться.

Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.

Бывали у вас датасеты, где класс «1» встречается в 100 раз реже класса «0»? У меня — постоянно. Модель радуется высокой точности, а на деле совершенно промахивается по редкому классу. Давайте обсудим, почему старый добрый SMOTE уже не торт, и что помогает в таких случаях.

Мы живём в эпоху сплошного фальсификата, имитации и тотального обмана. Когда вам продают медное кольцо по цене золотого, это называется мошенничество. Предприимчивых и дипломированных "учителей" английского, которые в своё время сами у разных учителей отсидели в два раза больше часов уроков, чем указано в Кембридже для выхода на уровень С2, но почему-то так и не выучили язык на уровне умных носителей, и делают всё возможное, чтобы даже самые способные и мотивированные из их клиентов думали, что изучение языка даётся им тяжело и заняло уже много лет только потому, что у них нет к этому особой предрасположенности, столько же, сколько и дипломированных врачей, которые с невинными видом будут фантазировать на тему "Почему диагнозы моих коллег неверные" и лечить вас до тех пор, пока ваш кошелёк не опустеет или пока вы от их "лечения" не сдохнете. 

Как вы будете действовать, если вы пришли в магазин купить новые крючки для рыбалки, но продавец настойчиво убеждает вас, что ваша проблема в том, что вы ещё не купили у него новую моторную лодку? Что вы скажете работнику сервисного центра, который предложил вам поменять ваш телефон только потому, что там изношен аккумулятор? Как вы отреагируете на предложение автомеханика поменять капот автомобиля потому, что на нём есть несколько царапин? О чём вы подумаете, когда хирург, указывая на ваш сломанный палец, предложит его ампутировать и поставить протез? Как вы поведёте себя по отношению к сантехнику, который, вместо того, чтобы заменить протекающую прокладку в сифоне, предложит заменить половину сифона? Если горе-мастер после разбки и сборки вашего телевизора обнаружил непонятно почему оставшиеся "лишние" детали, то это должно вас наводить на определённые мысли. 

Совсем свежее исследование, январь 2026.

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41574252/ и Physical activity types, variety, and mortality: results from two prospective cohort studies.

70 725 женщин и 40 742 мужчин. Подбирали тех кто максимально здоров, без диабета, рака и так далее. За их физическими занятиями следили - чем занимались, сколько раз в неделю. Далее всё это свели в графики смертности.

Общая длина экспериментов-наблюдений 34 - 36 лет. Колоссальный по длине научный путь.

Общее число прослеженных человеческих лет - 2 431 318 лет.

Зафиксировано - 38 847 смертей. 9901 от сердца и сосудов, 10 719 от рака, 3159 от болезней дыхательной системы.

Общие выводы на счёт количества физических упражнений и их пользе для жизни::

1 - Если человек как либо занимался физухой, это удлиняло жизнь. Особенно ходьба, начинать и заканчивать любой день лучше походив. Ничто не заменит простую ходьбу, вообще никак. Наши предки ходили миллионами лет и нам придётся. Вся наша эволюция как разумных тварей, тянется где то с 4 000 000 лет назад, когда за сотни тысяч лет наши предковые виды постепенно слезли с деревьев начали ходить между участками леса. С тех пор обязанность ходить в нас буквально прошилась естественным отбором, а все предковые виды людей, кто плохо ходил....вымерли. И те кто просто плохо ходили - вымерли.

2 - Плавание исключение - обычно люди норовят плавать побыстрее и подольше, а это как раз вредно. Если уж плавать, то держать пульс в пределах 130 - 140 ударов в минуту.

GitHub

Из прошлой статьи мы знаем, что я разрабатываю свой компилятор - Onyx. С того момента язык активно развивался, теперь он поддерживает:

Настоящая устойчивость систем — в архитектуре. В новом переводе от команды Spring АйО — 8 фундаментальных паттернов проектирования, на которых держатся все современные data engineering-стеки. Освоив их, вы перестанете тушить пожары и начнёте проектировать платформы, которые выдерживают продакшен.

Что будет, если выкинуть Python-обвязку и сделать TTS по-взрослому?

Я взял Qwen3-TTS и за месяц собрал RustTTS: компактный бинарник, быстрый старт, стриминг и контролируемый инференс без “venv на 2 ГБ”.

Покажу, как устроен пайплайн (text → tokens → audio), где реально узкие места, какие оптимизации дают эффект, и почему RTF на CPU может быть конкурентным, если не стрелять себе в ногу архитектурой.

Рассказываю с цифрами в руках о сокращении трудозатрат разработки под несколько платформ при использовании Kotlin Multiplatform

Вокруг только и разговор про успешные кейсы обхода каких либо ограничений. Обошли тут, обошли там. А что насчет - антикейса? Нет, не кейс с негативным окрасом, как не получилось, а кейс с позитивным уклоном, о том, как обернуть оружие серой зоны, против них самих?

Привет, Хабр! Я - Михаил Персианов (Данила Мастер), я разработчик 1С в ИТ-холдинге Т1.

Сегодня мы с Оппонентом обсудим вечную тему. Конечно же, в контексте 1С, и с неожиданным выводом. Для тех, кто вдруг не в курсе, поясню:

/

Сегодня ночь выдалась очень интересной, благо я выполнял квест под названием "реставрация крутейшего КПК с видеочипом Nvidia 20-летней давности"! Недавно мой подписчик подогнал мне Acer n311, у которого не работал тачскрин, который намертво зависал и порой вообще переставал включаться и на что либо реагировать. Но мы ж с вами тоже не лыком шитые и хотим дать новую жизнь старенькому, уставшему, но такому классному КПК!

Удалось "пощупать" новинку от ОНИКС БУКС — это пятое поколение популярной линейки Кон-Тики. Модель выполнена в алюминиево-магниевом компактном корпусе с защитным стеклом, оснащается памятью 4/64 Гб и системой Android. Есть ИИ-сервисы, быстрый обмен файлами Boox Drop, а также предустановленный магазин приложений RuStore и сервисы Google.

В последние десятилетия наблюдается значительное усложнение технологических процессов, на промышленных предприятиях применяется всё более эффективное оборудование, которое требует более внимательного подхода к его диагностике. Следствием этого стало появление отдельного класса промышленных информационных систем – систем параметрической диагностики. Помимо систем параметрической диагностики в последнее время стали появляться Системы Поддержки Принятия Решений, которые, помимо прочих функций, успешно решают задачи диагностики. Пример такой системы мы и рассмотрим в этой статье, ориентированной на технических руководителей и эксплуатирующий персонал промышленных предприятий.

Современное машинное обучение — это алхимия: есть рабочие рецепты, но нет строгой теории. Мы знаем, что dropout помогает, batch norm стабилизирует, а learning rate = 3e-4 часто работает лучше всего — но почему? Разбираемся, что происходит в обучении нейросетей, и почему путь от алхимии к науке лежит через эксперименты

С каждым месяцем нейросети становятся всё умнее, но каждый шаг, такое ощущение, даётся всё сложнее и сложнее. Попробуем посмотреть со стороны, что происходит в обучении нейросетей.

Сегодня даже школьники легко оперируют такими понятиями как pretrain, fine-tuning, gradient descent, loss function. Забавно, что для практических опытов им, да и многим другим, необязательно понимать теоретическую суть процессов, происходящих в нейросетях. Достаточно примерного понимания того, что обычно происходит, какие риски и возможности. 

По этому поводу, кстати очень ёмко высказался Али Рахими ещё в 2017 году, назвав современное машинное обучение алхимией. Думаю, это определение до сих пор справедливо. Что это значит?

Амели собирает письмо из вырезанных кусочков — и получается послание, которое меняет чью-то жизнь. Примерно тем же занимается консультант, который платит $60 в месяц за три AI-подписки, хотя мог бы собрать рабочий стек из бесплатных инструментов.

Qwen Chat — Deep Research, Artifacts, генерация изображений. DeepSeek — reasoning уровня топовых платных моделей. Оба бесплатно. Perplexity Pro остаётся для работы с файлами клиента и верификации источников — но точечно.

В статье: карта «задача → инструмент», четыре кейса с промптами, разбор ограничений и рисков (включая отправку данных на серверы в Китае).

Экономия: $60 → $20 или $0. Если готовы, как Амели, поработать ножницами — результат не хуже оригинала.

В этом году ученые раскопали термодинамический способ ИИ-генерации, который может быть экономнее классических методов в 10 млрд раз. Теоретически, это значит, что подписка на Midjourney могла бы стоить дешевле чашки кофе.

К сожалению, рассказать как это всё работает без предыстории невозможно — там присутствует тяжелая математика и физика, читать которую без "человеческих" объяснений невозможно. Именно этой базе и посвящена эта статья.

В апреле 2025 года в Nature Communications вышла статья про устройство, которое считает на шуме. Не вопреки шуму, а прямо на шуме.

Звучит как оксюморон. Полвека инженеры боролись с тепловыми флуктуациями в электронике: криогенные температуры, экранирование, фильтрация — всё ради того, чтобы сигнал не тонул в случайных колебаниях. Майнинг-фермы греются и шумят, но шум этот бесполезен, это просто тупые потери. А тут приходят ребята из нью-йоркского стартапа Normal Computing и говорят: давайте тепловой шум не глушить, а использовать. Пусть физика считает за нас.

И что характерно — у них работает.