Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Доброго времени суток, «Хабр»!

Вы когда-нибудь задумывались, что такое машинное обучение и как оно вообще учится? Чем это может отличаться от обычного программирования с его главным правилом: не трогай, пока работает? Где заканчивается простой код и где он переходит во что-то более мощное - в ИИ-модели, которые мы используем сегодня.

Сегодня мы разберем основы ИИ - обучение моделей. Посмотрим какие способы обучения бывают, зачем их применяют и как они показывают, на что модель способна.

Принимайте стратегически удобное положение, ну а я перехожу к своему повествованию.

Всем привет, меня зовут Алексей Леонтьев, я техлид и архитектор на проекте Smartbot в компании KTS. Smartbot — это nocode-платформа для настройки сценариев чат-ботов, которые могут работать в нескольких соцсетях и мессенджерах одновременно.

Мы храним много данных о событиях, которые обрабатывает наша платформа. Раньше для этого мы использовали Postgres. Но возникла задача сократить потребляемые кластером ресурсы.

В этой статье я расскажу о том, как мы бесшовно перенесли данные из Postgres в ClickHouse. И при этом сократили оперативную память в 4 раза, а размер потребляемого дискового пространства — на порядок.

У нас есть стенд ОТК для проверки 10 000 контроллеров в год. Каждый контроллер проходит проверку параметров перед отправкой заказчику. Процесс работает, но при росте производства упирается в человеческий фактор: две смены наладчиков, пиковые нагрузки, себестоимость растет. Нужен свежий подход процессам.

Мой мир ИИ стартанул, когда Трамп прорекламировал DeepSeek. Попробовал задавать вопросы на корявом английском и читать ответы на этом тарабарском языке. Потом спросил «А ты говоришь по-русски?» 

— Да — ответил DeepSeek.

Поехали! (с) Гагарин

В основе этого материала лежит вопрос о природе коммуникации. В чем суть природы общения между людьми, как не передача ценного опта, мнения или обсуждения идеи? Общий интерес и мотив как к познанию другого человека, таки попытка донести свою мысль. Параллельно с этим общение можно рассмотреть, как акт развлечения. И отсюда вопрос: если искусственный интеллект возьмет на себя управление нашим общением, значит ли это, что мы разучимся доносить свои смыслы? Или внезапно обнаружим, что в разуме конкретного человека или нас самих никогда и не было того, что можно назвать «смыслом»?

Эта история не о строчках кода, а о том, как мы с другом устали смотреть на пустую доску в офисе. Сначала мы сделали свою версию проекта — с партнёрами и погодой, как мы предполагали по возможным требованиям. Потом я создал версию для себя: с котиками из Giphy API, бегущей строкой цитат и анимированной погодой. В этой статье — о том, как из простого желания добавить красок в рабочее пространство родился личный Preloader перед началом работы, и как пустота корпоративного экрана превратилась в доску вдохновения, которая теперь висит фоном на моём мониторе.

Меня зовут Денис Калышкин. Я американский венчурный инвестор с более чем 11-летним опытом, выпускник МФТИ, бывший аэрокосмический инженер и физик. Я также большой фанат научной фантастики и космических технологий. Я также веду телеграмм-канал о стартапах и венчурных инвестициях. Подписывайтесь на «Спроси VC».

На этой недели я провел брейншторм 141 одной идеи для ИИ стартапов. Поучаствовало 60 человек. Запись вебинара можно посмотреть здесь. А Miro со списком идей опубликовано тут.

Я рассказал о методе фокусного объекта и двойном алмазе и показал, как применять их на практике. Вообще этот метод можно применить для поиска креативного решения любой задачи от покупки подарка жене до борьбы с конкурентом. Он позволяет расширить ассоциативный ряд и выдвигать смелые решения, о которых вы могли не задуматься. Но для этого нужно хорошее настроение и отключить режим осуждения/экспертности. 

Привет, меня зовут Даниэль, я специализируюсь на n8n-автоматизациях. Недавно мы решали задачу по массовому производству видеоконтента и реализовали пайплайн, который полностью исключает человека из рутины. Речь идет о связке генеративных сценариев и новой модели Sora.

Ниже я разберу архитектуру этого решения. Мы добились того, что себестоимость одного готового к публикации видео составляет около $0.15. Сам файл workflow для n8n, чтобы вы не собирали его с нуля, можно скачать здесь.

Климатическая история Марса постепенно проясняется. Орбитальные аппараты с мощными камерами, марсоходы с комплексами научных приборов — все брошены на восстановление летописи Красной планеты. Так была жизнь на Марсе или нет? Свидетельства последнего десятилетия делают гипотезу о древней обитаемости Марса особенно убедительной.

Необходимое условие, чтобы это оказалось возможным, — теплый и влажный климат. Есть две группы доказательств. Во‑первых, минералы, которые не могут образоваться без воды. Во‑вторых, особые формы рельефа, которые могли быть созданы только потоками. Новые данные проекта NPJ Space Exploration указывают на крутые осадочные отложения в долинах Маринера — эти структуры поразительно напоминают речные дельты здесь, на Земле.

Исследование называется «Отложения на склонах обрывов фиксируют максимальный уровень воды в долинах Маринера». Возглавил его Игнатиус Аргадестья — аспирант Института геологических наук и Физического института Бернского университета.

Продолжаем серию публикаций, посвященных истокам лондонской школы тестирования. В статье «Мокируем роли, а не объекты» (2004) авторы совершают ключевой концептуальный переход. Они переосмысливают мок-объекты: из инструмента для изоляции тестов они становятся инструментом для выявления интерфейсов, проектирования взаимодействий между объектами и создания целостной архитектуры системы.

Змеиный яд, зарин и антидепрессанты. Сразу можно подумать, что между этими веществами нет ничего общего, но при более внимательном рассмотрении можно заметить, что они имеют схожий механизм действия, а именно — влиять на нейромедиаторы.

На первый взгляд наша нервная система представляет из себя подобие электрической цепи, по которой ежесекундно проносятся множество электрических импульсов. Однако при лучшем рассмотрении мы можем заметить, что полноценная передача информации зависит не только от электрической энергии, но и от специальных химических веществ — нейромедиаторов.

Почему на закрытии Олимпиады в Сочи не раскрылось одно кольцо? Вопрос интересный, но не концептуальный. Действительно интересно — что еще могло произойти и как сумели предотвратить. Хотя некоторых трагедий и даже смертей избежать не удалось, наши справились лучше большинства других оргкомитетов. В чем секрет и как его применить для бизнеса и карьеры?

Что ж, попробуем в этом разобраться.

Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.

Вторая статья цикла «CDC Pipeline в домашней лаборатории». В первой мы сделали Telegram-бота для парсинга банковских скриншотов. Теперь подготовим PostgreSQL к тому, чтобы Debezium мог захватывать изменения в реальном времени.

АБ-тесты — это дорого. Как проверять гипотезы, если у вас нет времени или трафика. АБ-тестирование давно закрепилось как «золотой стандарт» проверки гипотез. Но у него есть обратная сторона: это дорого, долго и требует огромного трафика для достижения статистической значимости. Иногда бизнес просто не может позволить себе ждать месяц, чтобы узнать, что кнопка «Купить» должна быть синей.

Среди множества инструментов для обеспечения сетевой безопасности Wireshark выделяется своей способностью захватывать и отображать пакеты в реальном времени, что особенно полезно для диагностики и анализа сети.

Wireshark прост в использовании и является отличным вариантом для новичков, но при этом достаточно мощный для профессионалов, которым нужны детализированные данные о сетевом трафике.

В этом руководстве объясняется, как установить Wireshark и использовать его для выявления проблем с подключением, обнаружения подозрительной активности и анализа производительности сети.

Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

В условиях растущих требований к обработке больших данных и аналитическим нагрузкам (OLAP) критически важной становится не только настройка самой СУБД, но и тонкая оптимизация операционной системы, на которой она работает. Однако в современных исследованиях и практических руководствах наблюдается значительный пробел: рекомендации по настройке PostgreSQL часто ограничиваются параметрами самой СУБД, в то время как влияние параметров ядра Linux на производительность базы данных остаётся малоизученной областью.

В комментариях под разными статьями про современный ретро-портатив вы со стопроцентной вероятностью наткнетесь хотя бы на один аргумент в пользу игры на реальном железе, будь то «да лучше купить PSP» или «а что мешает купить PS1 за копейки с рынка и пачку дисков?» и так далее.

Спорить не будем. Кому-то действительно приятно играть на оригинальном железе, и… А точно ли приятно? А насколько та же PSP выдерживает проверку временем по вопросу, например, экрана?

Ответ очевиден — не выдерживает. Как и пожилая PS1 уже устала гонять эти ваши записанные на скорости х4 болванки, да и на экран Game Boy Advance в 2026 без слез не взглянешь.

Сегодня мы факультативно окунемся в мир консольного моддинга и посмотрим на примеры того, как старые консоли получают вторую жизнь, и попытаемся узнать, сколько это стоит.

Первый налёт цеппелинов на Британию, состоявшийся 19 января 1915 года, показал: английские небеса практически беззащитны перед немецкими военными дирижаблями и их бомбами. Если армейские цеппелины, пытавшиеся бомбить Париж через линию Западного фронта или города Российской империи, регулярно гибли либо получали тяжёлые повреждения от зенитного огня, то в налётах флотских машин на Британию главным их врагом была коварная погода Северного моря. Поначалу кайзер запрещал бомбить Лондон из-за родственных чувств к королевской семье своего кузена Георга V, но по мере роста ожесточённости войны ограничения были сняты. Первый же рейд новейшего LZ-38, сбросившего более тонны бомб на британскую столицу, унёс 7 жизней и нанёс материального ущерба на сотни тысяч фунтов стерлингов. При этом британские зенитчики и лётчики не смогли противопоставить вражескому дирижаблю в небе Лондона решительно ничего. Кайзер и военное руководство Германской империи были в восторге — и постановили обрушить на «проклятый Альбион» всю мощь бомбовой нагрузки боевых воздушных кораблей.

Биологический цикл нашего существования кажется относительно простым: мы рождаемся, живём, умираем. Конец.

Но если изучать живые существа на клеточном уровне, всё становится немного интереснее. Вы, я и все 108 миллиардов Homo sapiens, которые когда-либо ходили по Земле, представляем собой «созвездия» из примерно 30 триллионов клеток каждый. Каждое из наших тел — это коллективный организм, состоящий из живых человеческих клеток и микробов, которые работают совместно, чтобы создать то, что наш разум воспринимает как «жизнь». Однако всё больше новых исследований показывают, что, по крайней мере для некоторых клеток, смерть — это не конец. Напротив, это, возможно, начало чего-то нового и совершенно неожиданного.

Медь постепенно превращается в узкое место для современной энергетической и вычислительной инфраструктуры. Без нее не работают кабели, трансформаторы, распределительные шины и системы охлаждения — все то, что подводит энергию и отводит тепло от оборудования. Спрос на металл растет сразу по нескольким направлениям: строятся крупные дата-центры, ускоряется электрификация транспорта, расширяется возобновляемая энергетика. Короче, медь — бутылочное горлышко развития сразу нескольких отраслей. И оно постепенно сужается.

Согласно отчету S&P Global, глобальный спрос на медь вырастет на 50% к 2040 году, с 28 миллионов тонн в 2025 году до 42 миллионов. Основные драйверы роста здесь — базовая экономика, переход на чистую энергию и модернизация сетей. Искусственный интеллект (куда ж без него ) добавит еще около 2 миллионов тонн дополнительного спроса за этот период. Без новых источников добычи и переработки общий дефицит может превысить 10 миллионов тонн в год. Давайте оценим, что происходит и насколько все это решаемо.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи, в которой по полочкам разбирается агентная экосистема. Skills, Prompts, Projects, MCP и сабагенты — что из этого отвечает за знания, что за действия, а что за подключение к данным. Материал помогает понять, какой инструмент когда использовать и как собирать из них сложные, но управляемые AI-воркфлоу.