Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В 2022 году я написал статью «Жизненный цикл UIViewController», где подробно разобрал порядок вызова методов и основные сценарии работы с ними.

С тех пор прошло больше трёх лет, и в iOS появилось несколько изменений, которые делают старую статью уже не до конца актуальной.

Здравствуйте, коллеги! Меня зовут Георгий, я главный инженер в компании ProSMD, но больше всего моя квалификация подходит под характеристику от господина Тишкина из Гаоди: «PM/продакт/сейлз с техническими скилами».

В классической электронике пока еще главная причина сложности ее масштабирования — это отвод тепла и подача энергии. Полупроводники, работающие на экстремально низких температурах, широко исследуются во многих странах. Да, потребуются эффективные охладители, например жидкий азот или жидкий гелий. Разумеется, такие жидкости не очень юзерфрендли и персональная электроника для них закрыта, но датацентры потянут криогенные жидкости. Собственно, о криогенной электронике мы сегодня и поговорим. 

Не так давно появилось очень интересное направление практического применения фундаментальной физики, которое даёт возможность существенно превзойти классические технологии - и речь пойдёт о квантовой радиолокации.

Привет! К первому сентября я публиковала задачку «Василий и теория вероятностей: а не решить ли задачку в честь 1 сентября?». Самое время обсудить решения.

Всем привет! Меня зовут Руслан Дюсаев, и я занимаюсь машинным обучением в команде Спамообороны Яндекс Почты. Помимо технологий антиспама, мы с коллегами разрабатываем ML-фичи в сервисах Яндекс 360. 

В статье расскажу, как мы делали Нейрофильтр с YandexGPT 5 в Почте. Он работает на базе двух нейросетей. Первая, созданная на основе CatBoost, определяет важность каждого письма, чтобы сделать выборку из главных сообщений. А вторая, построенная на базе YandexGPT, выделяет ключевые тезисы из них и выводит краткое резюме. Подробнее о технологиях отбора и суммаризации говорим в этой статье. 

Команда Python for Devs подготовила перевод статьи о самых популярных Python-фреймворках и библиотеках 2025 года. FastAPI уверенно догоняет Django и Flask, Requests и Asyncio остаются незаменимыми, а Streamlit и Starlette усиливают свои позиции в нишевых сценариях.

Дизайнер Андрей из Ростова отремонтировал себе квартиру. Дизайн интерьера — его работа: чисто, стильно, без визуального мусора. Автоматизация — не его профиль, но в тандеме с интегратором «ODA электромонтаж» они превратили обычное жилье в полноценный умный дом.

Результат оказался настолько удачным, что теперь эту квартиру показывают клиентам. Не как шоурум, а как реальный объект: здесь живут и пользуются автоматикой каждый день.

Андрей проектирует интерьеры, а Алексей (директор «ODA электромонтаж») занимается автоматизацией. Вместе они работают в связке «дизайн + умный дом», и делают проекты, в которых автоматизация становится частью концепции.

В этой статье мы расскажем про их подход: какие технологии выбрали, как реализовали управление, что получилось, и как этот проект из личного эксперимента стал рабочим инструментом.

Я работаю Delivery Manager в компании, которая разрабатывает сервис для рассылки уведомлений клиентам. Наш продукт помогает салонам красоты, фотостудиям, фитнес-клубам и другим сервисным компаниям автоматизировать коммуникацию с клиентами.

В этой статье покажу на реальном примере, как мы настроили эффективный процесс передачи обращений между первой и второй линиями поддержки в Yandex Tracker. Первая линия принимает и обрабатывает обращения от клиентов, а когда своих сил не хватает — передает задачи команде разработки, где дежурный инженер подхватывает обращение и решает проблему.

Сразу скажу: никаких специальных знаний для настройки не потребовалось. Все ответы есть в документации и телеграм-канале поддержки Яндекса. Но готовых кейсов в сети мало, поэтому делюсь нашим опытом.

Для профессиональной работы с ИИ нужны специализированные решения. Например, для глубокого обучения современных моделей требуется конфигурация с 8 GPU и суммарной видеопамятью более 500 ГБ. В этой статье расскажем, какими характеристиками должен обладать AI-сервер, и покажем конкретные решения от Dell и российского бренда Yadro.

Современный бизнес-ландшафт в дизайне отличает высокая волатильность и сильное давление рынка. Дизайнерам все чаще приходится доказывать свою ценность как инвестиции. Руководители, в свою очередь, ищут новые формы ценности и стремятся к видимым показателям успеха, пытаются добиваться больших результатов при меньших затратах.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, вот уже два с половиной года я работаю DevOps инженером в крупной фин.тех компании. Специализируюсь, в основном, на брокерах сообщений. Большая часть сервисов у нас написана на java, нам нужна высокая отказоустойчивость, максимальная гарантия доставки и, поэтому, основной брокер — kafka. Собственно, о ней и хочу сегодня поговорить.

В статье расскажу о том, как я реализовал CLI для управления партициями в kafka, их переезд, балансировка.

Привет, Хабр! При работе со стеганографией первый и самый важный вопрос, который возникает перед пользователем: «А мой файл вообще поместится в эту картинку?». Попытка спрятать 10-мегабайтный архив в иконку размером 64x64 пикселя обречена на провал. Именно поэтому оценка стеганографической емкости контейнера — это краеугольный камень любой операции по сокрытию данных.

Емкость — это не просто размер файла. Это сложное понятие, которое кардинально меняется в зависимости от формата контейнера (PNG, JPEG, DOCX) и метода сокрытия (LSB, DCT и др.).

Сегодня на примере кода из нашего проекта ChameleonLab мы подробно разберем, как вычисляется емкость для разных типов файлов, и напишем соответствующие функции на Python.

Python кажется простым и понятным — именно поэтому с него так классно начинать карьеру разработчика. Но за этой простотой скрываются тонкости, которые любят проверять на собеседованиях. И тут начинающий разработчик может неожиданно попасть впросак: вроде бы код работает, но поведение совсем не такое, как ожидалось.

Как автор курса «Python-разработчик» в Яндекс Практикуме, я часто разбираю подобные ситуации на своём YouTube-канале, где провожу открытые тестовые интервью с джунами. Всё, о чём я говорю, — это не абстрактные примеры, а реальные наблюдения и выводы, сделанные прямо в ходе этих собеседований. 

В статье я собрал самые интересные особенности Python, которые неоднократно встречались в подобных интервью и которые почти наверняка всплывут на вашем техническом собеседовании. Покажу, что именно спрашивают интервьюеры, и поясню, почему это важно. Если вы только готовитесь к первой работе или хотите подтянуть фундаментальные знания — продолжайте читать.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим реализацию Outbox паттерна в разных ЯП. Цель простая: одним атомарным действием обновлять бизнес-данные и фиксировать факт события, а затем надежно доставлять его в брокер. Разберем общую схему, конкуренцию воркеров, ретраи, дедупликацию, метрики и покажу, как это собрать на C#, Java, Go, Python и Node.js.

Привет! Не успел мир договориться, что вообще подразумевать под агентами, как в инфополе обычные агенты заменились аж сразу мультиагентными системами. Обычно большинство статей про агентов начинаются с фразы "на фреймворке X..." — ну так с фреймворком каждый может, а ты попробуй без него.

А вот мы и попробуем! Причем попробуем не самую тривиальную штуку, а замахнемся сразу на эксперимент с агентным управлением браузером.

Задача освещенности – одна из фундаментальных в компьютерном зрении. Например, наша команда CV Lab прошлым летом разработала модуль освещенности для сервиса видеосвязи Контур.Толк: он способен справиться с по-настоящему экстремальной темнотой, но вот в умеренных кейсах ведет себя не так уверенно. И тут не совсем понятно, как решать проблему: то ли держать целую коллекцию моделей под разные уровни освещенности, то ли внедрять вспомогательные эмбеддинги в архитектуру модели. Потенциальных решений уйма, но у всех есть свои недостатки в силу отсутствия пластичности.

Авторы статьи, которую мы разберем, элегантно справляются с проблемой путем внедрения Neural ODE в пайплайн. Если поиграться с моделькой, то работать может шустро, а значит, вполне возможно, что скоро и вы сможете с ней повзаимодействовать в Контур.Толк :-)

Каждый фронтендер знает эту боль: пишешь запрос через fetch - и автоматически добавляешь try/catch. Где-то ловишь TypeError, где-то 500-й статус, где-то подвисший запрос с AbortController. В итоге половина кода в проекте - это обработка ошибок, а не бизнес-логика.

Я прожил с этим годами. Чем больше становился проект, тем больше росла копипаста: таймауты, ретраи, проверки на res.ok, костыли для разных браузеров. Одно и то же, снова и снова.

И вот в какой-то момент я понял: проблема не в том, что ошибки случаются. Проблема в том, что сам fetch вынуждает нас ловить их вручную, каждый раз, в каждом запросе.

Так появилась библиотека @asouei/safe-fetch. Маленькая (3kb), без зависимостей, но с тем, чего нет у самого fetch: общий таймаут, умные ретраи, нормализованные ошибки и поддержка Retry-After.

Искусственный интеллект уже основательно прописался в жизни IT-специалистов. Тогда как, далекий от IT человек, сталкивается с элементами ИИ опосредовано: камеры на дорогах, система "безопасный город", доставшие всех голосовые помощники...

Однако, постепенно влияние ИИ на обыденную жизнь обычного человека становится все больше. Расскажу как я прочувствовал это влияние на собственных примерах из жизни.

Думаете эти примеры были позитивными?

Написать меня эту статью-мнение сподвигла все неутехающая волна хайпа вокруг ИИ (он же AI, он же Исскуственный Интеллект) и огромное число статей, видео и прочего контента на эту тему, который все равно прорывается в мое "инфо-пространство", хотя я прилагаю немало усилий, чтобы беречь его от проявлений любой крайности. Последними каплями стал разговор с хорошим другом-высококлассным ИТ'ником, который делился со мною апокалиптическими сценариями и мыслями о том, "какую рабочую профессию хорошо бы нам, программистам, освоить уже сейчас, чтобы через несколько лет суметь заработать на себе на хлеб?" (предложил ему освоить пчеловодство или переехать в Германию, где до сих пор компании отправлют бумажных писем больше, чем электронных :-)) , и пост в одном популярном канале по Дата-инженерии, где автор канала тащиться от вайб-кодинга и удивляется, что "есть еще люди, которые не верят, что ИИ через два года будет ..." - и далее по списку. Ну а про то, что количество "ура-статей" тут, на хабре, зашкаливает (хотя попадаются и скептические) вообще молчу...