Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Тема CI/CD уже давно набила оскомину — если не вам, дорогой читатель, то уж точно мне. Впервые я столкнулся с этим ещё 15 лет назад, когда поставил свой первый Jenkins. Потом были TeamCity, Travis CI, GitLab CI и другие. Из всего этого зоопарка единственное решение, которое оставило тёплые воспоминания, — это Drone CI.

А что интересного сейчас? После недолгих поисков и чтения документаций я наткнулся на Woodpecker CI — лёгкий, open-source инструмент для непрерывной интеграции, форк Drone CI и "Github Actions" платформы Codeberg.org.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Качетов, я эксперт и партнер по ML-платформам.

Пару лет назад я писал статью о ‭«молодом и подающем надежды» подходе MLOps, и по сей день продолжаю внедрять его в жизнь наших дата-сайентистов. С тех пор ландшафт в мире машинного обучения заметно изменился. Многие компании уже понимают ценность MLOps и внедряют у себя MLflow, Airflow и другие подобные решения. Сегодня я расскажу о практическом кейсе одной из таких компаний.

Из новостей: Avowed и The Outer Worlds 2 не оправдали ожиданий Microsoft, Crimson Desert насобирала 2 миллиона вишлистов, общие продажи Slay the Princess превысили миллион копий, разработчик «Зайчика» решили выпустить обновлённую версию игры.

Из интересностей: посиделки с инди с Петром Сальниковым, безупречный левел-дизайн Astro Bot, Dispatch и эпизодические игры — с Ником Германом, симуляция груди в Unreal Engine, новая часть документалки про Disco Elysium.

Привет! Меня зовут Максим Морозов, я AI Project Manager в Битрикс24.

В предыдущей статье я рассказывал о локальных нейросетях как безопасной и экономичной альтернативе облачным API. Сегодня — практический кейс, где мы применили этот подход в реальном проекте.

Главная идея этой работы: вместо дообучения (Fine-Tuning) нейросети на своих данных — что долго, дорого и требует поддержки датасета — мы используем штатную модель без дополнительного обучения. Модель генерирует regex, а скрипт сохраняет эти правила и использует их автономно.

Я покажу архитектуру системы, где локальная LLM генерирует регулярные выражения для парсинга логов, экономя сотни часов ручной отладки. Все вычисления происходят внутри периметра компании, без отправки данных в облако.

Онкология это область медицины, где время является самым дорогим ресурсом. И за последние пять лет цифровые технологии радикально изменили правила игры. Появились способы раннего обнаружения опухолей, автоматическая разметка ренгтеновских снимков и многое другое.

Искусственный интеллект, цифровая патоморфология и телемедицина перестали быть футуристическими концептами и вошли в реальную практику, делая качественную помощь доступной для пациентов из любого региона России.

Разбираем четыре ключевых направления, где «технологии будущего» спасают жизни уже сегодня.

В предыдущей статье "Безумная проблема масштабирования OpenAI" я допустил ошибку. К стыду моего отца-бухгалтера, я перепутал Annualised Recurring Revenue (годовую выручку в пересчёте) с Annual Recurring Revenue (годовую повторяющуюся выручку). Поэтому я думал, что OpenAI заявила о получении $20 миллиардов выручки в прошлом году. Я утверждал, что этой суммы просто недостаточно, так как это всё равно означало бы стремительно растущие убытки для OpenAI, и эта цифра предполагает, что Microsoft подбрасывает OpenAI кость, как ранее обнаружил Эд Зитрон. После исправления этой ошибки я обнаружил, что ситуация в стране Альтмана катастрофически хуже, чем я полагал. Позвольте объяснить.

30% тикетов возвращаются с L2 на L1. Клиенты в ярости. SLA горит. А в чатах техподдержки чёрт ногу сломит.
Знакомая картина? Первая линия передаёт запросы «наверх», вторая возвращает их назад с комментарием «добавьте подробностей», клиент ждёт неделю, а проблема остаётся нерешённой. Клиент злится, SLA горит. В итоге инциденты ходят между уровнями по кругу — просто потому, что изначальная передача была неполной или не по делу.

То тут, то там до сих пор всплывают новости о том, что какая-нибудь компания уволила N-процент сотрудников и заменила их ИИ.

На первый взгляд логика в этом есть: зачем платить кожаным мешкам, если ту же работу можно поручить нейросетям?

Подборка посвящена A/B-тестированию, бутстрапу, кросс-валидации и ансамблевым методам — эти четыре темы образуют ядро практического Data Science. Они позволяют формулировать и проверять бизнес‑гипотезы, количественно оценивать неопределённость результатов, гарантировать обобщающую способность моделей машинного обучения и существенно повышать их точность и стабильность. 

Всем привет! Это Данила Ляпин, наставник курса «Специалист по Data Science». Ниже вы найдете статьи с реальными кейсами, учебники, видеолекции, а также гайды с примерами кода и ноутбуками для практики. Здесь есть материалы и для специалистов с опытом, и для абсолютных новичков. 

NotebookLM - один из самых полезных, но при этом недооцененных ИИ-инструментов сегодня. В этой статье я расскажу, как использовать NotebookLM владельцам телеграм-каналов.

В первой половине 90-х годов мне попадает в руки отчет СКБ Турбонагнетателей о их попытке создания аналога французской системы ГиперБар (турбонаддув дизелей корветов и танков Леклерк). Мое мнение было таково: «Мужики, а зачем вы так сложно подходите?.. Основной тренд сейчас — некая упрощенная механика и перенос сложности в электронику… И созданием такой электроники я бы мог заняться..» (Предупреждение: далее много Букоффъ).

Если ты — начинающий системный аналитик или просто интересуешься сферой системного анализа, то эта статья для тебя.

Пройдемся по верхам SOAP и WSDL — технологий, которые превращают хаос интеграции в порядок, а идеи — в готовые решения. С их помощью создаются надежные и совместимые веб-сервисы, налаживается бесперебойный обмен данными между системами вне зависимости от платформы — и другие чудеса.

За много лет работы с беспроводными сетями Wi-Fi я собрал небольшую коллекцию ошибок, которые раз за разом допускают начинающие проектировщики. И нет, тут не будет банальных историй, как точку доступа спрятали за алюминиевый потолок. Хотя и такое бывало. Ошибки, описанные ниже допускали люди, которые в технологии вроде даже что-то понимали. 

Но встречаются эти ошибки настолько часто, что впору назвать их легендами. Ну или ужасами. Давайте вместе пройдемся по каждой и узнаем, как делать не надо. А как надо.

Иногда продукт выходит на рынок в идеальном состоянии: корпус без царапин, материалы выглядят дорого, форма аккуратная и сдержанная. Но уже через несколько недель использования появляется странное ощущение — вещь как будто устарела. Не физически, не морально, а именно по ощущению. С ней не хочется взаимодействовать, она кажется «из прошлого», хотя объективно ещё новая.

Это ощущение сложно сформулировать, но легко узнать. Оно возникает не из-за формы как таковой и не из-за технологий. Чаще всего причина в разрыве между тем, как продукт выглядит, и тем, как он ведёт себя.

Разбираться во внутренностях AirDrop - это как препарировать фокус иллюзиониста: на сцене всё бесшовно, а за кулисами - вспотевшие инженеры пытаются заставить два разных радиомодуля не конфликтовать за общую антенну. Прочитав этот текст, вы поймете, как Apple фактически создала свой стек протоколов на базе стандартного железа, почему Bluetooth Low Energy - это «швейцар», а Wi-Fi - «грузчик», и как индустрия наконец-то пришла к единому стандарту передачи данных, который не заставляет владельцев Android чувствовать себя лишними на этом празднике жизни.

Редизайн сайта Артемия Лебедева – каждый раз, когда я заходил на сайт tema.ru мне становилось интересно, а как можно его обновить. И вот однажды идея появилась, а потом проросла в моей голове. Сайты умираю, ИИ развивается и нам нужен принципиально новый формат. Шалость удалась — с радостью делюсь с вам получившимся результатом.

Задача. Сделать редизайн сайта.

Важно. Это не коммерческий заказ, a просто моё упражнение и развлечение для души и мозга.

Я много лет мечтал построить свою облачную платформу — и если раньше я пытался реализовать эту мечту в рамках нескольких компаний и проектов, то в последние годы я запустил собственный проект, Cozystack. В своей статье я расскажу о нашем опыте и о том, как, на мой взгляд, стоит подходить к созданию современной инфраструктурной платформы, в основе которой — Kubernetes и Kubernetes API.

Я разберу платформенный подход: что такое платформы, как они работают, кому нужны и как построить свою. А также сравню разные архитектуры для платформ, расскажу, почему мы остановились именно на K8s как на ключевой технологии, и покажу, как мы собрали на его основе production-решение.

На практике NCALayer нередко устанавливается «успешно», но без нужных модулей:
ЭЦП не определяется, внешние системы не работают, а повторная установка не помогает.

Разбор конфигураций, Java-параметров и логов — путь рабочий, но не всегда оправданный по времени.

Дитер Рамс считается международным классиком дизайна, создавшим внешний облик лучшей продукции компании Braun. О его пути — читайте далее.

SD‑WAN — это не «еще один VPN», а надстройка, которая управляет вашими каналами связи как единой системой: сама выбирает маршрут, проверяет качество каналов и подстраивается под бизнес-требования к доступности и безопасности.

В 2026 году для российских NGFW всё более актуален сценарий, когда устройство используется не только как решение по фильтрации трафика и отражению атак, но и как платформа для управления трафиком и сетевой связностью. В том числе в больших распределённых инфраструктурах с филиалами, удалёнными дата‑центрами, производственными площадками и облачной инфраструктурой.