Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В геймдизайне продолжает жить удобная формула: «чтобы игроку было интересно, он должен войти в роль персонажа». Эта статья отстаивает альтернативную позицию: идентификация — важный, но не обязательный механизм вовлечения; удовольствие в играх часто строится на управляемой недосказанности — неполной ясности и смысловых пробелах, которые игрок заполняет интерпретацией. Недосказанность запускает любопытство, производство смысла, эмоциональную связь и ощущение «живого мира» — без необходимости полного совпадения игрока с персонажем. Текст синтезирует подходы game studies (герменевтика, пределы «текстового анализа»), психологию любопытства и исследования неопределённости, а также геймдизайнерские теории о роли неопределённости как топлива игрового опыта.

Небольшая ремарка про процесс: статья получилась длинной — пришлось заново прокрутить в голове несколько прохождений (и пару раз открыть заметки по game studies), чтобы не скатиться в «мнение из воздуха». Формулировки местами специально оставлены живыми: так проще говорить об опыте, который сам по себе не любит стерильности.

Представьте: летательный аппарат следует по заданному маршруту на постоянной высоте. Курс выдержан, скорость стабильна. Но впереди — следующая точка маршрута, и она в стороне от текущего направления. Нужно повернуть.

Казалось бы, что тут сложного? Повернул — и летишь дальше. Но у летательного аппарата фиксированного типа есть одно жёсткое ограничение: минимальный радиус разворота. Он не может крутануться на месте. Любой манёвр — это дуга с конкретным радиусом, продиктованным физикой: скоростью, аэродинамикой, конструкцией.

Отсюда возникает задача, которую система управления должна решить заранее: как именно проложить траекторию разворота? Где заканчивается прямолинейный полёт и начинается дуга? Где дуга переходит обратно в прямую, ведущую к цели? Какова длина этой дуги — чтобы автопилот знал, сколько лететь по ней?

Именно эту задачу мы и разберём. Для её решения не понадобится ничего сверхъестественного — только геометрия 9–11 класса: касательная к окружности, теорема Пифагора, подобие треугольников. Весь необходимый аппарат вы уже проходили — просто, возможно, не думали, что он управляет реальными летательными аппаратами.

И вот что интересно: задача достаточно простая, чтобы школьник старших классов не только разобрался в математике, но и самостоятельно построил модель в среде динамического моделирования. Именно это мы и сделаем в конце статьи — разберём реализацию в Engee, с которой вполне справится любой, кто знаком с основами программирования.

В статье мы пройдём путь от постановки задачи через математику — к реализации модели и выбору оптимальной траектории манёвра.

Разбираемся что это такое и как это посчитать.

У меня есть знакомый, который два года был уверен, что его бизнес прибыльный. Деньги на счёте были, клиенты шли, команда росла. А потом он сел и посчитал — оказалось, что каждый новый клиент приносил ему убыток. Просто убыток был маленький, и есть длинный хвост из старых клиентов, и это создавало иллюзию роста.

Всем привет! Меня зовут Алексей Караванов, я руководитель отдела тестирования программного обеспечения в YADRO. В нашем радиочастотном центре (РЧЦ) мы с коллегами разрабатываем и тестируем ПО радиомодулей для базовых станций. И сегодня хочу показать, какой путь проходит оборудование до момента, когда базовая станция будет запущена и начнет создавать покрытие для нашей с вами надежной связи. 

Разбирать будем на примере радиомодуля RU B3 (B3 — это один из основных частотных диапазонов в России и мире, работающий на частотах 1800 МГц). Покажу, как выглядит процесс производства от платы до полноценного устройства и как мы тестируем аппаратные комплексы. Посмотрим архитектуру наших тестовых стендов и самих тестов — будет много фото и скринов.

Подходы, которые я описал, могут вдохновить вас на новые интересные решения в вашей области тестирования.

В Python хватает инструментов для работы с временными рядами, но обычно приходится жонглировать тремя-четырьмя пакетами с разными API. Darts — библиотека, которая собирает всё в одном месте: статистические модели, градиентный бустинг, нейросети — и работает по знакомой схеме fit() / predict(). Сегодня разберём её подробно: что умеет, где удобна, как использовать в задачах.

По данным Stack Overflow Developer Survey, pandas — самая ищемая Python-библиотека. Разбираем четыре топовых вопроса: итерация по строкам, переименование колонок, удаление NaN и фильтрация. Для каждого — несколько способов с бенчмарком и рекомендацией «как надо делать в 2026».

Так получилось, что в моей домашней лаборатории к концу прошлого года померло двое. Ясно. Нужно вскрытие. Точнее, они не совсем померли, а только начали подавать признаки разложения. Но это — моя опора, так что вскрытие не помешает. Хоть это и не сильно сложная задача, но многим интересно, как там устроены внутренности, и что сними ещё можно сделать. Кто не любит вскрытие? — Только те, которых вскрывают. А их кто‑то спрашивал? Скальпель, паяльник, спирт, спирт, спирт, огурец, поехали!

Вы открываете вакансию. "Дружный коллектив", "карьерный рост", "гибкий график". Красиво. А через три месяца вы сидите в субботу с ноутбуком, доделываете работу за троих и думаете: "Где я свернул не туда?".
Я взяла 146 000 вакансий, прогнала их через семантический анализ и сравнила худшие 10% с лучшими 10%. Оказалось, что «закулисье» выдают конкретные фразы — и их можно перечислить.

Привет! Я Ангелина Архипова, тимлид QA в Авито. Это вторая часть статьи про развитие QA, ранее я разобрала этапы взросления QA-инженера — от охотника за багами до лидера, который формирует культуру качества в команде.

Когда смотришь на эти этапы со стороны, они часто кажутся абстрактными: вроде бы понятно, что должно измениться, но не всегда ясно, как к этому прийти на практике. Какие инструменты действительно помогают расти? На что стоит тратить время, а что можно смело отложить? И как не застрять на одном этапе, даже если формально ты уже «сеньор»?

В этой статье я хочу перейти от теории к практике и разобрать инструменты и подходы, которые помогают QA-инженеру развиваться осознанно. Мы посмотрим, какие из них полезны на разных этапах, как они влияют на мышление и почему сами по себе инструменты ничего не решают — важно то, как и зачем ты их используешь.

Всем привет!

Традиционное вступление в стиле "плач Ярославны": GlobalPlatform, ISO 7816, JavaCard и прочие смежные стандарты - боль. Тонна материала написанная сухим языком так и навивает мысль, что авторы этого всего не инженеры, а юристы. Для примера скажу, что каждый стандарт ETSI начинается со смысловых определений глаголов "shall", "shall not", "should", "should not" и т.д. Нет, в канцелярском стиле ничего плохого нет. Плохо становится когда он плавно переходит поросячью латынь - и это одно из самых терпимых определений. Это же додуматься надо "размазать" требования к несчастной SMS-ске между пятью стандартами (ETSI 102-223/-225/-226 и 131-111/-115).

Ну вот ты преодолел пучины стандартов, затем засел за написание JavaCard-апплета, с чем тоже успешно справился, ну а дальше начинается квест "найди все тулзы". Инструментарий от Oracle для сборки .cap-файлов недоступен из России, благо есть один удобный в открытом доступе. Там же рядышком лежит тулза для установки/удаления апплетов (да и вообще управления жизненным циклом карты).

Итак, ты скомпилировал и загрузил апплет на карту. Классно! А дальше? А дальше поговорим в статье.

«Не женское это дело», «слишком сложно и серьезно», «это мужская отрасль», «девушки слишком эмоциональны и теряются в стрессовых ситуациях» — какие еще стереотипы о кибербезе вы знаете? Мы насчитали не меньше шести. Сегодня их опровергнут те, кто не просто украшают коллектив, а укрощают киберугрозы и помогают «Солару» укреплять ИБ-защиту страны.

Сегодня преодоление барьеров и создание равных возможностей — не просто социальная задача, а стратегический приоритет для многих компаний: они осознают ценность разнообразия команд и целенаправленно поддерживают карьерный рост женщин в ИТ и ИБ. В «Соларе» уже 30% коллектива — девушки, и их число с каждым годом растет. Все больше девушек успешно строят карьеру в «традиционно мужских» отраслях и не боятся ярко заявить о себе — доказывая, что талант и профессионализм не зависят от гендера.

Гиперпроектор: факторизация сансары

Давай конструировать реальность.

Из дворца Брахмы, с самой его мансарды, и даже немного выше выпорхнул голубь. Он окинул взглядом всю вселенную и начал говорить.

И он превращается в меня, сидящего перед вами,

может быть рядом с костром на поляне в лесу,

может быть на кухне вокруг стола с простой закуской и недорогой выпивкой,

может быть в кресле у камина в старинном замке, с сигарами и хорошим бренди,

а может быть на горе, пронизываемой ветрами, кутаясь в старые желтые накидки

или в бунгало на пляже, где незаметно спрятаны спутниковые антенны и прочие элементы современного комфорта, но мы в пляжных костюмах сидим в бамбуковых креслах с открытыми кокосами, в которых вместо кокосового сока изысканный коктейль.

Я рассказываю о тайнах, которые можно увидеть и раскрыть множеством способов. А может быть только одним. Или вовсе нельзя раскрыть. И даже нельзя увидеть.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Бондарев, я старший инженер нагрузочного тестирования в InfoWatch ARMA. В компании я занимаюсь разработкой методик нагрузочного тестирования, разработкой новых сценариев тестирования NGFW и написанием скриптов тестирования под различные нагрузчики.

В последние годы многие компании активно переходят на отечественное оборудование для защиты информационной инфраструктуры. В InfoWatch Arma мы разрабатываем NGFW, подходящий как для промышленных предприятий, так и для корпоративного сегмента.

Чтобы клиент мог оценить возможность внедрения наших решений в свой бизнес, необходимо предоставить максимально приближенную к условиям эксплуатации производительность устройства.

Это одна из основных задач проведения нагрузочного тестирования. 

Сегодня мы рассмотрим, как можно получить основную метрику производительности NGFW, а именно — пропускную способность EMIX-трафика (трафик, состоящий из смеси различных протоколов).

Для проведения тестирования в качестве генератора тестового трафика будет использоваться open-source-проект Cisco Trex

Привет, я Виталий, и я управляю проектами в KTS. Это должна была быть третья завершающая статья, где я делюсь своим опытом об обучении в Стратоплане на курсе CTO.

Курс завершился несколько месяцев назад, и в моей памяти смешались лекции и сессионные дни, поэтому я решил немного изменить структуру рассказа. Хотя статья все еще посвящена третьему по хронологии модулю, за это время в моей работе очень многое изменилось:

- экономическая ситуация;
- ожидания заказчиков — объект поставки сместился с хорошего кода, соответствующего ТЗ, на оптимальное решение едва сформулированной потребности бизнеса;
- производственный процесс — те, кто собирают MVP по два месяца, отправляются на свалку истории;
- требования к кандидатам на рынке труда — приходится искать не просто кодеров, а инженеров с продуктовым мышлением;
- пытаясь не утонуть в этом шторме, поменялся и я.

В этом новом контексте я чувствую особенную важность нескольких тем из курса, поэтому я сфокусируюсь именно на них.

Как понять, что ваш маркетплейс-бизнес уже убыточен: 5 вопросов, которые должен задать себе каждый селлер 

Я, Ирина Чекулаева, люблю BI и многие годы занимаюсь построением систем бизнес-аналитики. К Международному женскому дню хочу рассказать историю про платья. Но на самом деле это история про архитектуру и аналитику данных. Она началась с того, что в какой-то момент селлеры поняли, что продавать через маркетплейсы - это не значит просто загрузить товар и получить деньги.

Бренды и предприниматели массово заходили на Wildberries и Ozon с ощущением, что сейчас будут «золотые горы». И правда, сначала выручка росла, продажи увеличивались, и казалось, вот оно - бизнес-счастье.

Проблема проявилась позже. Оборот растет, производство работает на полную мощность. А где прибыль?

Меня зовут Борис Кузнецов, я руководитель Управления стратегических проектов ЕДИНОГО ЦУПИС. В конце прошлого года мы столкнулись с необходимостью сменить менеджер задач и перейти на отечественное решение. После тщательной оценки вариантов мы сделали выбор в пользу системы Shtab — и не пожалели об этом. Рассказываю, как все происходило.

Привет, Хабр! Меня зовут Дмитрий Омаров, я ведущий инженер учебного центра по продуктам в компании «Цифра». Вместе с моим коллегой, Фёдором Арефьевым, мы решили поделиться своим опытом создания корпоративного агента, который в разы ускоряет поиск по базам знаний компании.

Внутри статьи: мы подробно разбираем архитектуру RAG-пайплайна — от локального векторного поиска и реранкинга до сборки контекста для облачной LLM. Вы узнаете, почему мы отказались от дообучения моделей в пользу динамической базы знаний, как реализовали локальную очистку данных от чувствительной информации для соблюдения требований информационной безопасности и каким образом системный промпт помогает победить «галлюцинации», гарантируя опору только на факты и ссылки на первоисточники.

Статья будет полезна тем, кто решает задачу эффективного доступа к знаниям внутри компании и ищет баланс между качеством генерации, стоимостью инфраструктуры и требованиями ИБ.

Привет! Сегодня на связи команда вендора Data Sapience, а именно Spark-разработчик Виталий Мартынов и технические лидеры направления разработки Apache Spark платформы Data Ocean Nova Дмитрий Паршин и Евгений Морозов.

Концепция Lakehouse активно продвигается как «золотая середина» между Data Lake и Data Warehouse: она обещает объединить гибкость хранения данных, расширенную аналитику и соблюдение транзакционности в единой архитектуре с использованием современных табличных открытых форматов, таких как Iceberg (который уже де-факто стал общепринятым стандартом при построении Data Lakehouse). И сегодня мы хотим посвятить статью разбору следующего вопроса: почему без использования Spark нельзя построить полноценный Lakehouse? 

Поговорим о том, какую роль Spark играет в Lakehouse-подходе, какие задачи он закрывает успешнее других, о его тесной взаимосвязи с Iceberg и том, почему альтернативы часто не дотягивают до нужного уровня универсальности, масштабируемости и надежности в рамках большой продуктивной среды. Также расскажем, почему мы в Data Ocean Nova используем Spark в качестве движка для обслуживания Iceberg-таблиц и инструмента для миграции данных в Lakehouse.

Прошли времена, когда нейросети казались далекими технологиями будущего. Сегодня они стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Мы доверяем им написание писем, создание музыки, редактирование фотографий и придумывание идей для проектов. Кажется, единственным, чего им пока недостаёт, является способность сварить кофе утром... хотя, скорее всего, это тоже скоро изменится.

Ещё недавно технологии были первые попытки анимации старых снимков выглядели забавными и немного нелепыми. Теперь же нейросети создают картины, пишут фильмы и генерируют видеоролики настолько реалистично, что отличить их от настоящих почти невозможно. Со временем мы привыкли к этому прогрессу и больше не воспринимаем его как нечто экстраординарное.

Однако прогресс породил новую проблему: переизбыток возможностей. Ежедневно возникают новые сервисы, обещающие облегчить нашу жизнь и автоматизировать любые задачи. Это привело к трудному выбору среди множества вариантов.Для вашего удобства мы составили список из десяти лучших бесплатных нейросетей, которые подходят практически ко всем ситуациям. Конечно, многие из них предлагают платные премиум-функции, но сегодня поговорим исключительно о бесплатном функционале.

Приятного прочтения!

Приветсвтую читатели Хабра!

Эту статью я достаточно долго формировал в голове, подбирал тезисы, но собрать ее попробую здесь и сейчас, пока есть вдохновение. Моя нейронная полуимпровизация.