Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Средний срок поиска работы для белых воротничков в России в 2025–2026 году растянулся до 5–14 месяцев, а для топ-менеджеров и высококвалифицированных специалистов — до 8–14 месяцев: это оценка карьерного консультанта Марины Алтуховой на данных Авито Работы и Superjob (Rambler, май 2026). Причина видна в собственной статистике hh.ru: конкуренция за вакансию среди белых воротничков выросла почти в полтора раза за год, с 3,7 до 5,9 резюме на место, в отдельных профессиях (маркетинг, HR, финансовый консалтинг) счёт идёт на десятки кандидатов на одну позицию. За тот же год (май 2024 → май 2025) число вакансий упало на 25%, а число новых резюме выросло на 36% (hh.ru).

Максим Кузнецов, IT-тренер с 30-летним опытом, в марте 2026 года написал на vc.ru: 500 откликов на hh.ru за полгода, одно приглашение, ни одного оффера (vc.ru). Подобных историй за 2025–2026 годы десятки, и не всё тут объясняется «сложным рынком»: у самого сервиса, через который идёт поиск, может быть причина, чтобы поиск не заканчивался быстро.

SELECT FASTTRUNCATE нет в документации PostgreSQL, но на боевой базе эта команда занимала 12.9% времени всех запросов. Разбираем, как платформа 1С на самом деле работает с временными таблицами, почему УНИЧТОЖИТЬ в запросе ничего не уничтожает и что изменилось в 8.3.25.

Вы разговариваете с человеком на иностранном языке.

Он задаёт простой вопрос.

Вы его понимаете.

Ответ тоже знаете.

Но дальше происходит примерно следующее.

Сначала в голове появляется русская фраза:

«Я завтра не смогу, давай лучше в пятницу».

Потом начинается перевод.

«Я завтра не смогу»…

I can’t tomorrow?

Или I won’t be able to tomorrow?

«Давай лучше в пятницу»…

Let’s better on Friday?

Пока вы собираете конструкцию, собеседник ждёт.

Проходит несколько секунд.

Наконец фраза готова.

И вроде бы всё получилось.

Но разговаривать таким способом тяжело.

Каждая реплика превращается в маленькую задачу по переводу.

Возможно, вам доводилось видеть, как выглядит программа управления логическим контроллером, например, станка. Две вертикальные линии, как шины питания, между ними горизонтальные «ступеньки», на ступеньках — контакты и катушки, как на схеме из учебника электрики пятидесятых годов. Это называется ladder logic, «лестничная логика», и на ней до сих пор держится заметная часть мировой промышленности. Конвейеры, лифты, насосные станции и даже линии розлива пива.

Так вот, каждая ступенька этой лесенки — выражение из алгебры, которую придумал человек, умерший почти за век до появления первых серийных компьютеров. Сын сапожника, ни дня не учившийся в университете. Профессор математики без школьного, по сути, образования. Человек, чью смерть — тут я забегаю вперёд, но удержаться невозможно — ускорили мокрые простыни и искренняя вера в гомеопатию.

Зовут его Джордж Буль. Если вы хоть раз писали if (a && !b), вы пользовались его математикой. Если использовали фильтры в интернет-магазине — тоже. Если просто читаете этот текст с экрана — ну, вы поняли.

Его биография — это готовый сценарий байопика: нищета, скандал с обвинением в плагиате в четырнадцать лет, мистическое озарение в поле, женитьба на племяннице человека, в честь которого назвали Эверест, нелепая смерть и потомки, среди которых автор «Овода» и нобелевский лауреат.
 
 Ну а теперь давайте обо всём по порядку. Прошу под кат.

Тихо и незаметно вышла версия 1.0 программы для управления светодиодами на материнской плате, картах расширения и прочем оборудовании и периферии. Судя по упоминаниям на ЛОРе, ею пользуются, в основном, для отключения раздражающей подсветки, и с задачей она справляется.

Основные отличия от релиз-кандидатов, которыми пользовались последние полтора года — окончательный отказ от Qt5 и переход на свой собственный форк HIDAPI — библиотеки для USB HID class (устройств USB и Bluetooth для взаимодействия с человеком — клавиатур, мышей, игровых контроллеров).

( читать дальше... )

 hid, led, openrgb, подсветка

Когда пользователь выбирает галочку «установить стороннее программное обеспечение», инсталлятор крашится. Это связано с тем, что есть оставшиеся в десктопном ISO-образе упоминания о поддержке полнодискового шифрования на базе TPM. Это сбивает с толку лежащий в основе установщик Subiquity, несмотря на то, что необходимые для работы этой функции компоненты ранее были удалены.

Отозван только стандартный образ Ubuntu 24.04.5-amd64-desktop.iso. Другие образы Ubuntu 24.04.5, включая версии для ARM64, а также официальные редакции (flavours), не подвержены этому сбою и остаются доступными для скачивания.

Ждем исправления образа.

 deb, linux, snap, ubuntu, релиз

Мы много писали о роли ИИ в аналитике и разработке ПО. Теперь решили выпустить несколько материалов о том, как ИИ меняет кибербезопасность — вместе с нашей Red Team / pentest-командой. Начинаем с перевода The Cybersecurity Industry Is Entering Its Third Era. При этом руководитель нашей Red Team на вопрос о главном изменении последних лет отвечает ещё короче: скорость.

10 новых российских продуктов для управления закупками, агрегирования контента, поиска B2B клиентов, управления ветеринарными клиниками, изучения китайского языка и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

В двадцатом веке, который закончился будто совсем недавно, было много крутых и странных десятилетий. Но мое любимое, конечно, шестидесятые — декада, когда люди придумали, кажется, абсолютно все, от интернета и покорения космоса до стереозвука и нейросетей. Да, изначально все это были по большей части proofs of concept — но какие идеи, какие смелые эксперименты и какие немыслимые результаты! Кажется, люди склонны ретроспективно недооценивать 1960-е, думая, что это просто время хиппи, странной музыки и огромных ящиков с мигающими огоньками. Постараюсь набросать дорожную карту и объяснить, что именно меня так восхищает вот конкретно в этом десятилетии, куда (или, точнее, когда) я бы с удовольствием переселился отсюда.

Эта статья — первая в цикле про десятилетия, которые сформировали наш мир. Лайкайте, если понравилось и хотите следующие.

Недавно я посмотрел интересное видео YouTube‑канала «Physics for the Birds». Это видео посвящено матрицам, но для объяснения некоторых операций с матрицами автор использовал флаги. Он показал, как можно разбить флаги по осям, чтобы представить их в виде матриц и сэкономить место на диске. В конце этот пример был применён к реальным матрицам и вычислениям с ними.

Однако это видео дало мне вдохновение: часто флаги бывают очень простыми — несколько разноцветных полос, распространённые элементы наподобие звезды, полумесяца или креста. Если использовать какую‑нибудь схему кодирования, то удастся ли описать флаг Франции

в формате «три полосы: синяя, белая, красная», чтобы декодеру и рендереру достаточно было всего нескольких бит? Как может выглядеть такое кодирование?

Я решил создать нечто подобное.

Вчера переехал на свой сервер. Сегодня утром обнаружил, что сайт у меня не открывается. Ни из дома, ни с телефона.

Сервер при этом в Москве, у российского хостера. И с ним всё в порядке.

Дальше про то, как я полдня искал причину, какие шесть версий проверил и выбросил, и чем всё кончилось. Если симптомы похожие, в конце готовая методика: что запускать и как читать результат.

Пятиклассник имеет полное право писать всероссийскую олимпиаду за 9 класс. За младший класс нельзя, за старший — сколько угодно, это прямо прописано в порядке проведения. Почти никто этим не пользуется.

А смысл начинается именно с девятого: региональный этап проводится только для 9-11 классов, и до него олимпиада не даёт ни льгот, ни денег. Отсюда наша стратегия — пять попыток вместо одной.

В статье: что нейросети сделали со школьным этапом, сколько регионы платят за победу (разброс почти в сто раз) и чем закончилась наша попытка набрать бесплатную группу — уведомили 400 человек, пришло ноль.

В предыдущих материалах я рассказывал о разработке робототехнических систем и отдельных узлов управления. В этот раз задача — разработка мобильной платформы для робота-сборщика клубники.

Предполагается, что такой робот перемещается вдоль рядов растений, останавливается в рабочих позициях для сбора ягод и должен уметь реагировать на препятствия, появляющиеся на пути.

Полноценный робот-сборщик — достаточно большая система. В неё должны входить как минимум:

Среди тех, кто работает с мультиаккаунтингом, да и вообще использует прокси, существует такая страшилка: если приложение, через которое вы проксируете трафик (читай — антидетект-браузер), не поддерживает UDP (или базово не контролирует сетевые маршруты), ваш реальный IP-адрес может утечь — и тогда сама идея использования прокси теряет смысл. Вы хотите скрыть реальный IP-адрес, но из-за отсутствия поддержки UDP, наоборот, раскрываете его. 

Последнее время у меня странное состояние. Что-то между усталостью и выгоранием. Старый мир разработки буквально уходит из-под ног, а новый еще до конца не отстроился и можно только догадываться каким он будет. Непонятно, какие навыки будут иметь ценность через год, как теперь оценивать собственную работу и куда вообще двигаться дальше.

И чем больше я на это смотрю, тем чаще думаю: возможно, в текущих реалиях делать свой продукт уже не такая рискованная идея, как казалось раньше.

WebGPU даёт прямой доступ к современным возможностям видеокарты: не только к рендерингу, но и к вычислениям общего назначения через compute shaders.

Но насколько далеко это можно довести в обычном браузере? Что произойдёт, если вычисления — это полноценная симуляция с десятками миллионов объектов? Разберемся в этой статье.

Публике не доступны внутренние модели фронтиер лабораторий. Я не очень верю про конспирологию в духе «у OpenAI в подвале сидит настоящий AGI, а наружу выдают обрезанный ChatGPT». Модель, которой пользуются её собственные исследователи, и модель, которую она продает вам через API, не обязаны быть одной и той же. Фронтиер лаба создает не одну нейросеть, а фабрику моделей: research-чекпоинты > экспериментальные модели > reward-модели > модели-учителя > модели для генерации синтетических данных > модели-evaluators > дистиллированные студенты > production-модели, и наружу попадает только последний элемент цепочки.

Зачем нужна дистилляция

Допустим, вы обучили чудовищно дорогую модель, которая хорошо рассуждает, пишет код и решает математику, но каждый запрос к ней стоит огромных вычислений. Для исследователя внутри компании это рабочий инструмент, и он того стоит, если на кону триллионные рынки. Для продукта со 100 млн пользователей масштабировать доступ к таким моделям выгодно, поэтому вместо того чтобы гонять её на каждом запросе, её делают учителем: она генерирует качественные ответы, решения, траектории ризонинга, синтетические данные, иногда сами распределения вероятностей, а на этом поведении обучается студент поменьше, которому не нужно воспроизводить учителя целиком, достаточно перенести нужные возможности. Это одна из форм дистилляции знаний, и практика настолько распространенная, что OpenAI прямо предоставляет разработчикам официальный Model Distillation workflow: брать ответы более сильной модели, например GPT-4o или o1-preview, и обучать на них модель дешевле. Формулировка самой OpenAI довольно точная: взять продвинутую модель и получить сопоставимое качество на конкретной задаче при существенно меньшей стоимости. Из этого следует довольно простая вещь: лучшая research-модель и лучшая production-модель оптимизируются по разным функциям, потому что research-модель максимизирует возможности, а production-модель приходится одновременно вытягивать по intelligence, latency, стоимости GPU, throughput, reliability и safety.

7 000 лайков, сотня плейлистов — и ни один сервис переноса не справился: у Яндекс Музыки нет API, а Spotify с 2025 года пускает в Extended quota только юрлица с 250k MAU и режет всех остальных суточной квотой. Разбираю, почему ломаются посредники, и показываю код: журнал прогресса с fsync, корректная обработка 429 без urllib3, матчинг треков по длительности вместо первого результата поиска, и три бага тихой потери данных, которые нашлись по дороге.

На одном из проектов (4Х историческая стратегия) появилась задача убрать часть логики в потоки, отдав им снапшот игрового состояния, чтобы пока основной поток считает свой тик, остальные (AI, поиск пути, UI и др) могли крутить свою логику, вроде "кто стоит в этой локации" и делать это без блокировок или риска увидеть половину чужой записи. Чтобы реализовать такую систему, надо придумать как получить обратный индекс полка по локации, причем сделать поиск дешевым для потоков, т.е. у потока должен быть свой снапшот состояния некоторой части игрового мира на момент старта апдейта (кадра, тика логики, дня, месяца и т.д)

Общепринятая практика - это сделать данные иммутабельными на время кадра, и построить нужный индекс один раз на старте, а дальше дать читателям возможность работать с ним. И вообщем от ребят, которые делали эту задачу на ревью прилетел вот такой код (выделю тут только основную часть):

std::vector<std::vector<unsigned int>> regiments(location_count);

Такая структура называется jagged array, массив массивов (зачем она и как с ней работать я показывал в книге Game++), или, если вам ближе академическая терминология, CSR (compressed sparse row) немного другая форма записи таких массивов, либо разреженные матрицы. И такие структуры довольно частое явление в играх, если у вас много локаций и вам надо узнать какой лут разложен в каждой локации, какие армии принадлежат каждой области, или какие монстры живут в локации, какие локации входят в область, какие области в регион, или почекать соседей локации на карте, adjacency region, на чем строится весь поиск путей и вся заливка областей в глобальных стратегих;

Я тут недавно пытался попасть на бесплатные курсы от Aston, но получил отказ с такой формулировкой.

Денис, добрый день! После изучения вашей анкеты, к сожалению, мы не готовы пригласить вас к дальнейшему рассмотрению на обучение в компании. У нас очень большой поток кандидатов на курсы. В данный момент взяли в рассмотрение участников с показателями выше. Ваша анкета будет сохранена, возможно, вернемся к вашей кандидатуре, при наборе на следующий поток. Благодарим за внимание к нашей компании.

Хотя я даже не понял, как смогли оценить мои показатели и в чем они измерялись, если не давали ни тестового задания, ни собеседования. В анкете у них несколько вопросов и уровень образования. Но да ладно, это тема отдельной статьи.

Сегодня хочу попробовать пройти тестовое задание от клауд.ру. Оно охватывает тот самый стек для devops, linux, docker, git, kubernetes.

На первый взгляд, задание кажется не таким уж и сложным, однако, дьявол кроется в деталях и есть неоднозначное право выбора, которое будет зависеть от ситуации.

Тестовое задание состоит из 4 задач, начнем с первой.