Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Меня зовут Максим Иванков, 9 лет назад я открыл первую школу робототехники и программирования в небольшом городе Краснодарского края. За 9 лет занятия робототехники для детей претерпели множество изменений о чём и хотел рассказать в статье.

С появлением AI-агентов разработка программного обеспечения изменилась кардинально. Я, как и многие разработчики, начал активно использовать Claude, Cursor и другие инструменты для автоматизации написания кода. Результаты поначалу впечатляли: за один вечер, занимаясь системным анализом, проектированием архитектуры и промпт-инжинирингом, я мог сгенерировать до 100 000 строк кода.

Процесс был увлекательным. Не нужно было вручную писать реализацию - достаточно было описать требования, обсудить с AI архитектурное видение, уточнить детали, и код появлялся сам. Я мог работать по вечерам над своими pet-проектами, общаясь с искусственным интеллектом как с коллегой. Это был настоящий вайб-кодинг - приятный, творческий процесс, не отягощённый рутиной.

Проблемы начались не сразу. Первые несколько дней работа шла гладко: AI быстро генерировал код, тесты проходили, функциональность работала. Но затем, примерно через неделю-две активной разработки, я стал замечать тревожные симптомы.

В работе представлен универсальный газодинамический резонатор, способный работать в трёх режимах генерации излучения — когерентный инфракрасный квантовый генератор на молекулах CO₂, импульсный терагерцовый источник на основе тормозного излучения ускоренных электронов в плазме и гибридный режим с фазированным переходом от ТГц к ИК излучению. Проведён анализ термодинамических и химических условий, необходимых для реализации каждого режима. Показана невозможность полного подавления ИК‑генерации в углеводородных смесях из‑за обязательного образования CO₂ при горении. Предложен состав топлива, исключающий образование CO₂ (водород + кислород) для реализации «чисто ТГц» режима. Приведены пояснительные схемы и описания резонатора.

Fastnet Race – это 600 морских миль ада, где главные враги — плохая погода, недосып и соблазн бросить в море шкипера. Свыше 450 яхт отправляются из уютного бара в Каус, чтобы финишировать у пивной палатки в Плимуте. Наша яхта, HMS Fireball (First 40), управлялась двумя вахтами — «Рыжей» (Ginger watch) и «Кок» (Kock watch, от шведского «повар»), — которые, несмотря на наличие степеней и работы, быстро превратились в адреналиновых наркоманов, общающихся подростковыми шутками и парусным сленгом.

Подготавливая статью [1] к публикации, обратил внимание на картинку, показанную на рис. 1. Я сохранил ее, чтобы воспользоваться в будущем. И оно не заставило себя ждать, т.к. захотелось повысить наглядность решения, введя в него графику и используя именно эту картинку.  К чему это привело, далее мы и поговорим.

Все, что связано с картинкой, сделать не так уж сложно. Это довольно подробно описано в цикле статей по реализации графики в ВКПа (см. [2]). Для этого, во-первых, нужно создать графическое окно, установив данную картинку в качестве фона. Во-вторых, воспользоваться существующими заготовками контролов (элементов графического интерфейса), которые необходимо будет разместить на данном фоне.

Здравствуйте, меня зовут Дмитрий Карловский и я.. да не важно кто я. Важно о чём я говорю, и как аргументирую.

Кто меня знает, тому и не надо рассказывать. А кто не знает — у того есть прекрасная возможность подойти к вопросу с чистым разумом. А это крайне важно, если мы хотим спроектировать что-то по настоящему хорошо, а не как обычно.

В версии PHP 8.5 появился оператор |> — так называемый pipe operator. Он давно используется в других языках (F#, Elixir, OCaml) и активно применяется в JavaScript. Его основная цель — упростить передачу результата одной операции в следующую, делая код более читаемым и линейным.

В этой статье рассмотрим историю появления оператора, его устройство, корректные способы использования, а также ошибки, в которые чаще всего попадают разработчики.

Как возникает продажа в промышленном b2b-секторе? Почему продавец должен стать экспертом отрасли, чтобы убедить покупателя расстаться с деньгами в кризисные времена?

Продажа в b2b-сегменте обусловлена двумя факторами.

Привет! С вами Ярослав Хныков — senior ML engineer в Авито. В статье расскажу, как мы повысили разнообразие и релевантность рекомендаций на главной странице. Материал будет особенно интересен специалистам, которые работают с рекомендательными системами.

Мы живем в мире, в котором психические «надломы» постепенно становятся чем-то вроде простуды или вируса герпеса. Есть у каждого, и при существенных перебоях готовы обратиться в серьезную проблему. Однако, не только новости, политика и экономика шатают нашу нервную систему. Краеугольный камень – это гены. И один из них критически важен для стабильной психики.

В статье описываю практический опыт построения корпоративного ИИ‑ассистента: от структуры базы знаний и графовой модели до фильтрации контекста и контроля версий. Материал будет полезен продактам, архитекторам, маркетологам и всем, кто внедряет ИИ в бизнес‑процессы.

«Garbage in — garbage out», как мусор в корпоративной Базе Знаний мешает корректной работе ИИ и как мы предлагаем это исправить.

Сегодня многие компании внедряют ИИ‑агентов по упрощённому сценарию: загружают PDF‑регламенты, Excel‑прайсы и архивы переписок в векторную БД, после чего ожидают, что модель будет корректно отвечать на вопросы пользователей.

Такой подход, известный как Naive RAG, в большинстве случаев приводит к нестабильным результатам: несогласованные ответы, ошибки в тарифах, применение устаревших инструкций.

Причина — не в возможностях моделей: современные LLM хорошо работают с контекстом. Проблема — в структуре данных, которые подаются на вход. Если знания представлены в виде фрагментов без связей, версий и семантической целостности, то на выходе появляется то, что обычно называют «галлюцинациями».

В воскресенье с утра на почту пришло письмо от меня. В нём сообщалось что на Жорике проблема с диском: Device: /dev/sdd [SAT], ATA error count increased from 1 to 3

Подключился, проверил, 3 ошибки в одном и том же секторе. RAID массив с ними справился. Но диск похоже пора менять.

Сначала попробовал записать ноли в проблемный сектор, может диск сможет использовать резервы. Но увы, это не помогло. Ладно, в статистике указано, что диск работает уже почти 6 лет. Пора ему на покой.

Пошёл смотреть что я могу приобрести и очумел. HDD на 1 Тб стоят 10000 рублей!!! В начале года покупал Seagate Barracuda на 1 Тб за 3500 и думал что дороговато. Видимо такие ценники связаны с указом проверять фуры на границе Казахстана, выяснилось что большинство товара ввозится без документов. Прощай дешёвый китайский импорт.

В интернетах пишут про выросшие в три раза ценники на оперативку и жёсткие диски из-за дата центров.

Делать нечего, съездил, купил, Seagate SkyHawk ST1000VX013 за 9799 рублей.

Привет, Хабр!

Сегодня я хочу поговорить про SFINAE, загадочную аббревиатуру из C++. Расшифровывается SFINAE не менее загадочно: Substitution Failure Is Not An Error, по-русски: «неудавшаяся подстановка — не ошибка». Сейчас рассмотрим, почему это правило появилось, как оно работает и как мы можем использовать его себе во благо.

Здравствуйте, дорогие читатели.

В первой части мы начали разбирать квантовую механику виртуальной Вселенной. (Предысторию вы можете найти в предыдущих статьях цикла: «Геометрическая головоломка на выходные», «Электродинамика виртуальной Вселенной» и «Механика виртуальной Вселенной»).

Там мы уже разобрались с тем, откуда берётся волновая функция, почему возникают дискретные уровни энергии и каким образом появляется интерференция — без мистики, а исключительно как следствие фазовой геометрии. Но всё это, по большому счёту, была ещё «волновая» сторона квантовой механики.

Во второй части мы подходим к самым странным и самым спорным эффектам, о которых нам рассказали жители виртуальной Вселенной — тем самым, которые в привычной физике считаются по-настоящему «квантовой магией». Именно здесь появляются вероятность, измерение, коллапс, спин и принцип неопределённости. И именно здесь наша фазовая модель проходит самый жёсткий тест на состоятельность.

Наша задача остаётся той же самой: не постулировать эти эффекты отдельно, а попробовать понять, могут ли они естественным образом вытекать из той же самой фазовой динамики, которую мы использовали для электродинамики и механики.

Итак, поехали.

За 6 недель я автоматизировал работу музыкального театра, создав AI-ассистента на базе n8n и LLM. Ванесса общается с 50 родителями на естественном языке, обрабатывает платежи, обрабатывает платежи, информирует о расписании занятий и концертов — заменила целую штатную единицу. Расходы — 150 рублей в месяц.

В статье — 13 практических рецептов с кодом, схемами workflow и конкретными цифрами. Все решения придуманы и отшлифованы в боевых условиях. 8 AI-агентов, расходующих 10-12 млн токенов в месяц на службе искусства.

При разработке Flutter-приложений быстро возникает необходимость выполнять долгие операции: загрузку данных из сети, обращение к базе, работу с файлами, вычисления и т.п. Если делать это синхронно, основной поток блокируется, интерфейс «зависает», а пользователь видит «замороженный» экран. Асинхронное программирование в Dart позволяет вынести такие операции из UI-потока, не блокируя интерфейс.

В данной статье мы расскажем, как во Flutter использовать ключевые инструменты асинхронности Dart — Future, async/await, Stream, а также многопоточность через Isolate — и покажем, как применять их на практике в реальных приложениях.

В статье полный разбор архитектуры, алгоритмы scoring, примеры кода и расчёт экономики.

Один STT-сервис дал 60-70% точности на специфической лексике (топонимы, названия улиц, профессиональные термины). Два сервиса параллельно + взвешенное голосование + AI-fusion для спорных случаев дали 95%+ точности. Время обработки 5-8 секунд.

Создать своего виртуального двойника сегодня можно без камеры, студии и продакшена. Достаточно одного фото и пары инструментов. В итоге получается персонаж, который похож на вас, говорит вашим голосом и подходит для Reels, Shorts, TikTok, презентаций и обучающих видео.

Сегодня постарался подготовить и структурировать для вас гайд, в котором рассказал о том, как создать своего виртуального персонажа от фото до финального ролика.

Поехали.

Продолжаю серию публикаций про наши Java-онлайн курсы. Предыдущие посты:

Тесты на дженериках. Параметризация AssertJ и сравнение Json через объекты

Контроллеры на дженериках: пишем кода в 3 раза меньше

Миграция Java Spring Boot на Kotlin

Работа с документами в Java

Как многие знают, недавно вышел Spring Boot 4 / Spring 7.0. В постах компании@spring_aio есть несколько статей по новому функционалу.

Я мигрировал наш небольшой учебный демо-проект Spring Boot 3.x HATEOAS (ссылка на GitHub) на Spring Boot 4 и добавил API версионирование. В статье даю ссылки на новый функционал, описываю шаги миграции и код проекта. Буду рад читателям:)

Президент РФ 28 ноября подписал закон о налоговой реформе. На что обратить внимание ИТ-бизнесу, отменяют ли льготы по НДС? Смогут ли резиденты «Сколково» применять ИТ-льготы? В статье разберу не только изменения в налоговом кодексе, но и сделаю краткий обзор всех доступных налоговых режимов для ИТ-компаний, чтобы вы могли сравнить и посчитать нагрузку на следующий год.