Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Иногда продуктовая фича живёт в приложении «для галочки». Пользователи вроде бы ею пользуются, команда её не развивает, а аналитики не могут толком оценить влияние на метрики. Так было с нашим старым механизмом поиска ближайших машин в каршеринге — «Радаром». Он просто пинговал координаты и сообщал, когда рядом появлялась машина. Никакой логики приоритизации, никаких фильтров, никакого резерва — сырая идея без развития.

В статье рассказываем, как мы заново осмыслили и пересобрали фичу:

• продакт Настя Голованова — о том, как мы нашли value, перезапустили механику и успели в сроки размещения наружной рекламы;
• разработчик Михаил Ефанов — про то, как превратить монолит в стабильную архитектуру.

Полезно будет всем, кто работает на стыке развитии продукта и инженерии: от старта фичи до релиза и плана развитии.

Почему стартап так и не запускается, хотя «уже почти»

Многие команды проходят этот путь. Всё вроде бы работает, осталось «совсем немного», но неделя за неделей релиз откладывается...

В этом году Rainbow Six Siege исполняется 10 лет. В честь этого Ubisoft решила перевести свой тактический онлайн-шутер на условно-бесплатную модель распространения, а также добавила крупный режим 6x6. В игру вливается много новичков, поэтому самое время залетать и старожилам, которые когда-то бросили «Осаду».

В этом тексте я расскажу о значимых переменах, которые произошли с Rainbow Six Siege за годы ее существования. Какой игра была, и какой она стала — от поклонника с 1000 часов за плечами.

Привет, Хаброжители!

Предлагаем ознакомиться с краткими обзорами новинок, отправленных в типографию.

Вышло обновление 1.01 IDM Midpoint DEMO EPPL помимо исправления ошибок были добавлены новые функции:

- Ускоренная реконсиляция на нескольких Node

- Стоп лист для генерации логинов

- Бесконечные логины

- Мелкие улучшения и исправления ошибок

В статье рассматривается библиотека @qtpy/state-management-observable и её React-обёртка @qtpy/state-management-react, объединяющая реактивность, строгую типизацию и удобный API. Если вы ищете альтернативу Redux, Zustand или Valtio с поддержкой undo/redo, granular-подписок, middleware, асинхронных обновлений и прозрачной работы с массивами через Proxy — createObservableStore может стать хорошим выбором.

Разработчики всё чаще полагаются на ИИ-помощников, чтобы ускорить повседневную работу с кодом. Эти инструменты умеют автозаполнять функции, предлагать исправления ошибок и даже генерировать целые модули или MVP. Тем не менее, как многие из нас убедились, качество вывода ИИ во многом зависит от качества предоставленного запроса. Плохо сформулированный промпт может привести к нерелевантным или общим ответам, в то время как хорошо составленный — дать продуманные, точные и даже креативные решения для кода.

Под катом Эдди Османи, ведущий инженер Google, выделяет ключевые шаблоны запросов, повторяемые фреймворки и запоминающиеся примеры, которые нашли отклик у разработчиков.

Автор приводит параллельные сравнения хороших и плохих промптов, фактические ответы ИИ, а также комментарии: чтобы понять, почему один запрос успешен, а другой терпит неудачу.

В этом обзоре мы собрали ключевые идеи и инсайты из серии подкастов «Первый день в будущем», где эксперты из крупнейших российских компаний делятся опытом внедрения современных DevOps-подходов. Они обсуждают не только вопросы автоматизации и безопасности, но и роль искусственного интеллекта в трансформации процессов, влияние Open Source на развитие инфраструктуры, а также практические кейсы из промышленности, ритейла и финансового сектора.

В этом обзоре мы собрали ключевые идеи и инсайты из серии подкастов «Первый день в будущем», где эксперты из крупнейших российских компаний делятся опытом внедрения современных DevOps-подходов. Они обсуждают не только вопросы автоматизации и безопасности, но и роль искусственного интеллекта в трансформации процессов, влияние Open Source на развитие инфраструктуры, а также практические кейсы из промышленности, ритейла и финансового сектора.

Продолжим наше путешествие по волнам памяти — окунёмся в самобытную работу яркого представителя заграничных радиолюбителей начала прошлого века, с их примитивным оснащением, самодельными радиоэлементами и безмерным энтузиазмом. Франция, 1900-е годы, М. Н. Минье — скромный любитель, изготовлявший вакуумные триоды для своего радио самыми простыми, буквально подножными средствами и материалами (Часть 1). Радиолампы, как и любые электровакуумные приборы (ЭВП), кроме прочего, подлежат и непременной откачке, операции сложной и дорогостоящей (оборудование). Чем же обходились отважные пионеры ламповой эпохи, какими самодельными приборами, как изловчались их конструировать своими невеликими возможностями?

Недавно компания HighPoint представила первый RAID-адаптер с поддержкой четырех M.2 SSD. Решение ориентировано на рабочие станции, edge-вычисления и системы, критичные к скорости хранения.

И кажется, среди июньских новинок не только диски заточены под работу с ML. Например, компания Broadcom начала поставки Tomahawk 6 — чипа для Ethernet-коммутаторов, производительность которого составляет более 102 Тбит/с, что в два раза превышает возможности текущих решений! Конечно, эта новинка тоже создана с прицелом на инфраструктуру ИИ.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Ковалёв, я менеджер выделенных серверов в Selectel. В новом дайджесте рассказываю, какое железо представили вендоры в июне. Подробности под катом!

Этот вводная часть открывает серию статей о уязвимостях агентов ИИ, в которых изложены ключевые риски безопасности, например инъекция подсказок ввода и исполнение кода. Также заложены основы для будущих частей, где будут подробно рассмотрены недостатки исполнения кода, утечки данных и угрозы доступа к базам данных.

Привет, Хабр!

Мировой спрос на уголь достиг рекордных показателей — Китай импортировал 542,7 млн тонн, а Индия готова закупать до 200 млн тонн российского угля ежегодно. С другой стороны, российские производители столкнулись с серьезными ограничениями, не позволяющими в полной мере воспользоваться благоприятной рыночной конъюнктурой.

Привет, Хабр!

Сегодня мы рассмотрим nullable-аннотации в C#: как с помощью [MaybeNull] и [NotNullWhen] (плюс родственных атрибутов вроде [MaybeNullWhen], [NotNullIfNotNull], [DoesNotReturn]) формально описывать те самые «ну тут иногда null, а тут точно нет».

Странные мокрые пятна на видеокарте могут напугать кого угодно. Ведь не может же GPU просто взять и вспотеть. Значит, либо на него что-то пролили, либо он потек сам – и еще непонятно, что хуже. Но практика показывает, что подобные случаи редкостью не являются. Потому что на Reddit регулярно появляются фотографии мокрых видеокарт, сопровождаемые вопросами о причинах происходящего и возможных последствиях. Люди искренне не догадываются, откуда берутся эти пятна, а потому начинают паниковать. Но чаще всего ничего критичного в этом нет.

Приветствую всех!
Помните тот самый шифровальный калькулятор МК-85С? Так вот, девайсов специального назначения на базе этого микрокомпьютера было намного больше, чем можно было подумать.

Так получилось, что ко мне в руки попал, пожалуй, самый редкий и самый малоизвестный экземпляр из них. Что внутри этого чемодана и как он вообще работает? Давайте разбираться...

В локальной сети используется локальный named для того, чтобы задать имена для локальных серверов. Все остальные запросы форвардятся на DNS-сервер провайдера и на сервер Гугля.
Ну, можно сказать, стандартная ситуация.

Но несколько дней назад внезапно некоторые внешние DNS-имена перестали ресолвится, вообще. При этом DNS-сервер от Гугля вообще перестал быть доступен.
Однако точно такой же named на удаленном сервере продолжал работать как обычно.

Простое сопоставление A и B как бы намекает, что у местного провайдера что-то сломалось.

-- Это ж-ж-ж неспроста! - сказала паранойя - надо что-то делать!

Если сервер у провайдера ломается, а сервер Гугля внезапно устаревает - надо решать проблему иначе.

В госкомпаниях ежедневно работают с сотнями договоров, соглашений и внутренних регламентов. Такие объемы документооборота требуют автоматизации процессов согласования, контроля и архивирования. В этой статье расскажу, как Корпорация развития Московской области (КРМО) переехала на СЭД на базе BPM-платформы с автоматическими маршрутами согласования, контролем физических документов и интеграцией электронной подписи.

----------------------------------

Хабровчане!

Публиковал здесь несколько своих фантастических рассказов, в среднем отклик был положительный, хотя хватало комментариев типа «ну и зачем тут это». Рубрика «Читальный зал» присутствует, хаб «НФ» есть, аудитория большая и зубастая – почему бы не попробовать еще раз.

Хочу представить вашему вниманию цикл рассказов жанра «Твердой НФ». В цикле 10 рассказов, они объединены общими героями и некоторым переплетением сюжетных линий, но в основном – отдельные произведения. Пока планирую опубликовать 3 из них, с интервалом в неделю, и посмотреть, насколько зайдет.

Приятного чтения.

--------------------------------

Это было мое третье интервью с Борисом, но волновался я, как в первый раз. Я летел к Борису на Мальту стратосферником из Новосибирска, и всю дорогу перебирал в уме темы, которые хотел бы с ним обсудить. В этом занятии, на самом деле, не было никакого смысла - я никогда не знал, как повернется наш с ним разговор, и набросал лишь в общих чертах, о чем мне хотелось бы расспросить одного из самых информированных и загадочных людей во всей Солнечной системе. Борис мог совершенно внезапно в разговоре перескочить на что-нибудь новое, и мне оставалось только постараться выудить из него максимум информации. А знал он исключительно много.

Подлетая к каменистому острову, где в зарослях средиземноморских кипарисов находилась резиденция Бориса, я привычным взглядом окинул посадочную площадку мини-космодрома на его дальнем конце. На блеклом выгоревшем от солнца бетоне явственно выделялось рыжее круговое пятно от недавнего старта.

Предыдущая глава

Что такое few-shot learning (обучение, FSL)? Чем оно отличается от традиционной процедуры обучения с учителем?

Few-shot обучение представляет собой особый вид обучения с учителем для небольших тренировочных датасетов с очень низким отношением количества примеров на класс. В традиционном обучении с учителем модель тренируется, пробегаясь по тренировочному сету, при этом она всегда видит один и тот же фиксированный набор классов. В few-shot обучении мы работаем с опорным множеством, из которого формируем несколько тренировочных заданий. Из этих заданий мы собираем тренировочные эпизоды, где каждое тренировочное задание состоит из различных классов.