Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет! Я Лера — исследователь в UX-лаборатории Контура. Часто к нам приходят продукты, в которых давно (или даже никогда) не проводили исследования. Из-за этого у команд копится большой список продуктовых гипотез, которые хочется проверить.

Большое количество гипотез в одном исследовании либо чревато расфокусом, либо ведёт к увеличению сроков: требуется больше времени как на сбор данных, так и на их последующий анализ. Полученный массив информации становится сложным для переработки исследователем и командой, что замедляет принятие решений. В результате часть выводов рискует устареть задолго до попадания в разработку, что приводит к необходимости повторного исследования и бесполезной трате ресурсов.

В этой статье я хочу поделиться способами фильтрации гипотез, если у команды их слишком много и одним исследованием здесь не обойтись.

Сотрудники Sminex каждый день заходят на удобный корпоративный портал — почитать новости, заказать канцелярию или подать заявку на программу обучения, предложить идею или воспользоваться одним из сервисов. В серии статей расскажем, как с помощью индивидуальных разработок мы объединили в коробочном решении множество процессов и почему при переходе на наш портал в нём сложно узнать платформу «Битрикс 24».

При сборке и тюнинге кастомного электротранспорта вопрос выбора привода достаточно сложен и для многих непонятен. В большинстве случаев мощность и тягу проверяют уже после сборки, ориентируясь на собственные ощущения. Производители дают минимум характеристик, а порой врут и преувеличивают. Разнообразие моторов тоже вводит в ступор: они бывают в виде мотор-колёс, с редукторами, с ременным и цепным приводом. Как в этом разобраться и понять, какой вариант оптимален?

В данной статье я расскажу, как оценить номинальную мощность двигателя в составе электротранспорта. Дам необходимый минимум теории для понимания физических процессов, происходящих в двигателе. Расскажу, как и какие измерения необходимо провести для оценки мощности.

24 октября русской матрешке исполняется 125 лет. Давайте отбросим сувенирный флер и посмотрим на этот артефакт глазами айтишников. Что увидели разработчик, тестировщик, DevOps, продакт и техпис? Спойлер: это шедевр инженерной мысли.

В статье кратко расскажу об изменениях в законодательстве 2025-2026, связанных с использованием искусственного интеллекта и обработке персональных данных. На примерах покажу, за что могут «прилететь» огромные штрафы и даже уголовная ответственность.

Начну с шокирующей статистики, которая уже стала новой реальностью:

• За 6 месяцев 2025 г. возбуждено 601 уголовное дело по статьям, связанным с нарушением обработки персональных данных и неправомерным использованием искусственного интеллекта;

• Штрафы в сфере нарушения обработки персональных данных, особенно биометрических, достигают теперь 500 миллионов рублей при повторных нарушениях;

• В России запрещены 68 иностранных сервисов, в том числе Google Forms, Google Analytics и многие другие популярные инструменты;

• Заблокировано 1700+ интернет-ресурсов в связи с использованием запрещенных сервисов и нарушением правил обработки персональных данных.

Некоторое время назад компания Google DeepMind представила Gemini Diffusion — экспериментальную языковую модель, генерирующую текст методом диффузии. В отличие от традиционных моделей, написанных в стиле GPT и генерирующих слово за словом,  Gemini создаёт текст целыми блоками, пошагово уточняя случайный шум.

Я прочитал статью «Large Language Diffusion Models» — и с удивлением узнал, что дискретная диффузия языка представляет собой просто обобщение метода генерации пропущенного токена (MLM), практикуемого уже с 2018 года. Я сразу подумал: «А можно ли тонко настроить BERT-подобную модель так, чтобы приспособить её к генерации текста?» Из чистого любопытства решил наскоро набросать проверку концепции.

Примечание: уже после того, как написал эту статью, я наткнулся на исследование DiffusionBERT, где сделано практически то же самое, что и у меня, но проект гораздо тщательнее протестирован. Посмотрите этот пост, если тема вас заинтересовала.

Работа тестировщика часто состоит из множества мелких, но обязательных действий. Эта статья - подборка инструментов, которые берут часть этой рутины на себя. Здесь вы найдете 10 расширений, чтобы быстро работать с валидацией, визуальной частью или тестовыми данными, делая ваш процесс тестирования более эффективным.

История одной команды и всесторонний анализ хакатон движения в России, обмен опытом, продуктовый подход и мечты о будущем.

Картинка: deciwatt.global, SmarterEveryDay

Многие, наверное, видели, а кое-кто даже ещё и застал (как автор) часы с кукушкой, где для приведения в действие часового механизма использовались грузики, обычно в виде еловых шишек.

Подобный принцип используется во многих механизмах с гравитационным приводом, однако кое-кому пришла в голову идея: «а что, если использовать это для генерации электроэнергии?»

В этой статье мы рассмотрим компактную версию таких генераторов, а также концепцию весьма интересных мощных генераторов нового типа (таких ещё не было) ;-)

Игровая индустрия уже достигла стадии зрелости. Как когда-то живопись, музыка или кино, она стала самостоятельным видом творчества — с собственной культурой, языком и уровнями мастерства. Игры создаются в разных масштабах: от многолетних блокбастеров крупных студий до небольших инди-проектов, сделанных соло- или небольшими командами разработчиков за год или даже несколько месяцев.

Следующий шаг этой эволюции — дать каждому человеку возможность воспринимать игру как средство самовыражения. Мы сконцентрировались на идее, что подростки могут создавать игровые миры так же просто, как они снимают и монтируют видеоролики в своих телефонах.

После нашего большого гайда по налоговой реформе 2026 года, мы получили десятки вопросов в личные сообщения. И самый главный из них: «Теория понятна. А как это будет выглядеть на МОИХ цифрах?»

Вы просили показать — мы показываем.

Сегодня мы вместе на реальном примере посмотрим, как меняется экономика бизнеса и как не уйти в минус. Для примера возьмем одну из уязвимых отраслей — грузоперевозки, для которых с 2026 года отменяют патентную систему, что для многих станет настоящим шоком.

Самый дешёвый билет далеко не всегда лучший для пользователя. Люди готовы доплатить за удобное время вылета, нормальный аэропорт или отсутствие ночной пересадки. Но если выдачу сортировать только по цене, оптимальные варианты оказываются глубоко внизу — и часть пользователей просто уходит к конкурентам.

Чтобы закрыть эту проблему, в Авиасейлс решили внедрить ML-скоринг и ранжировать билеты по вероятности покупки. На практике задача оказалась гораздо сложнее: разные источники данных у аналитиков и бэкенда, training-inference skew, провалы в нефункциональных требованиях и неожиданный рост latency.

Сейчас сложно найти человека, которому неизвестно то чувство, которое испытываешь, когда любимый бренд внезапно исчезает с прилавков. Особенно неприятно, когда речь идет о сетевом оборудовании, которое работает годами без нареканий. Именно это и происходит сейчас с роутерами Keenetic — их больше не будет в российских магазинах. Вместо них на полках появятся новые устройства, которые заменят их. Если вы думаете, что это рекламная статья какого-то конкретного бренда, то это не так. Все куда интереснее, чем кажется на первый взгляд. Тем более что фанаты Keenetic ничего не потеряют.

Всем привет, меня зовут Дмитрий, я — MLE в Альфа-Банке, занимаюсь автоматизацией процессов и оптимизацией моделей, ищу в моделях проблемы и решаю их. 

В прошлом году ко мне пришли ребята из отдела тестирования и задали два вопроса: «Как тестирование батч-моделей можно автоматизировать?» и «Что для этого нужно?». Коллеги поделились наболевшей историей, что в большинстве моделей выполняемые проверки повторяются. Выслушав весь запрос, я спроектировал и реализовал систему автоматического тестирования, о чём и расскажу в этой статье. Также здесь будут технические детали реализации, архитектурные решения и полученные результаты.

Статья будет полезна не только специалистам по автоматизации процессов тестирования, а и ML-инженерам, MLOps-специалистам и командам разработки, занимающимся поддержкой продакшн-систем машинного обучения.

Переход от пассивного изучения синтаксиса языка программирования к его активному применению для решения практических задач является ключевым этапом в становлении любого разработчика. Освоив базовые конструкции Python, начинающий специалист неизбежно сталкивается с необходимостью закрепить теоретические знания и развить алгоритмическое мышление. Отсутствие структурированного набора задач с четко определенными условиями и тестовыми примерами может замедлить этот процесс и создать иллюзию пробелов в понимании фундаментальных концепций.

По сути своей, человек — это мозг, одетый в костюм из костей и мышц с дополнением других органов и тканей. Взаимодействие мозга с окружающей средой осуществляется через органы чувств: глаза, уши, язык, кожа. Если спросить кого-то, какой из этих сенсоров для них важнее, то ответы будут отличаться, скорее всего, ввиду профессиональной деятельности и образа жизни респондента. Однако, с точки зрения получаем из окружающей среды информации, зрение является самым обильным источником данных. Потеря или ухудшение зрения ввиду травм, заболеваний или возрастных изменений разительным образом влияет на жизнь человека, независимо от его работы или хобби. Одной из самых распространенных причин слепоты у людей старше 55 лет является возрастная макулярная дегенерация (AMD от age-related macular degeneration). Ученые из Университетского колледжа Лондона (Великобритания) провели клинические испытания устройства, способного вернуть зрение людям с AMD. Разработка представляет собой сопряжение имплантируемого в глаз микрочипа и очков дополненной реальности. Как работает эта система, и насколько она эффективна? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Сегодня я расскажу об одном из самых долгих «крестовых походов» в мире Unix — попытке сделать из FreeBSD полноценную настольную систему, способную потягаться с тройкой лидеров: Windows, Linux и macOS. Эта история началась еще с конца 90-х, когда KDE и GNOME стали делать Linux дружелюбным для обычных пользователей, а не исключительно для гиков.

Многие представители комьюнити FreeBSD тогда подумали: «А чем мы, собственно говоря, хуже? У нас есть всё то же самое, что и в Linux, только стабильнее и надежнее». А значит, превратить его в десктоп будет вполне разумным решением. Но суровая действительность быстро вернула энтузиастов с небес на землю. Об этом и поговорим.

Импорт терабайтов из S3 одним SQL: INSERT FROM FILES и PIPE. Партиционирование через date_trunc(), RANDOM‑бакетизация, трансформации с JOIN/UNNEST и гибкий ALTER TABLE.

Приветствую всех!

Когда-то давно я уже рассказывал про устройство и работу кассовых аппаратов с фискальной памятью.

Так уж вышло, что один из имевшихся у меня экземпляров я тогда так и не показал, хотя на самом деле его воистину можно назвать одним из символов касс той эпохи. Что же в нём такого примечательного? Сейчас и узнаем.

Привет, Хабр. В этой статье рассмотрим один из типов систем: доставка котировок от биржи до клиента. Здесь акцент на отказоустойчивость и скорость доставки данных. Будем двигаться поэтапно: от сбора требований и базовой конструкции до нюансов работы с данными.