Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Практически в каждом высоконагруженном .NET-проекте рано или поздно появляется один и тот же паттерн:

Есть коллекция данных.

Для каждого элемента нужно выполнить дорогую операцию.

Например:

вычислить хэш;

Объём данных в EdTech растёт взрывными темпами, а запрос на персонализацию обучения становится главным драйвером перемен.

В ответ на это возникают технологии, которые ещё пять лет назад казались фантастикой: цифровой профиль, собирающий десятки параметров студента в реальном времени, и аватар преподавателя, способный прочитать лекцию на 70 языках, неотличимо копируя мимику и голос живого наставника.

Российские и зарубежные проекты уже переходят от экспериментов к массовому внедрению, и именно эти два направления — профилирование участников образовательного процесса и создание «цифровых двойников» — формируют новый облик школы и университета.

Разберёмся, что стоит за этими технологиями, какой опыт накопили лидеры рынка и с какими вызовами сталкиваемся на пути к ИИ-ориентированному образованию.

С 0 до 1 000 000 просмотров за неделю. Welder — сервис, который собирает короткое вертикальное видео для Reels, Shorts и TikTok из одной идеи: без камеры, актёров, монтажа и лица в кадре. В продукте есть два режима. Полный автопилот: система сама пишет сценарий, рисует сцены, озвучивает и публикует ролик за роликом. Ручной: вы собираете длинные сложные видео и держите сюжет под контролем, а за качество и консистентность отвечает сам Welder. В статье — что он умеет и как это выглядит на практике.

В мае 2026 года выпустили OpenBSD 7.9. В новой версии разработчики обновили планировщик задач для гибридных процессоров, добавили механизм отложенной гибернации, подтянули графический стек и расширили поддержку современного железа, включая Wi-Fi 6, USB4 и Apple Silicon. Часть изменений касается виртуализации и энергосбережения, часть — низкоуровневых механизмов безопасности и сетевой подсистемы. Давайте разбираться, что там и как.

Командная разработка в 1С не обязана держаться на блокировках, непрозрачной истории и ручном разборе изменений.

В статье показываем, как перевести проект в 1С:EDT, настроить Git и Git LFS, организовать ветки для команды и аккуратно работать с конфликтами в XML‑метаданных.

Привет, Хабр! Мне давно хотелось опробовать какой-нибудь инструмент этой популярной марки, и сегодня задумка, наконец, осуществилась. Под катом вы сможете заглянуть внутрь гитары и послушать её звучание до и после доработки.

Спойлер: инструмент не идеальный, но весьма порадовал, и даже приятно удивил!

Мы были двумя 16-летними студентами колледжа, чья программа безнадёжно отставала от индустрии. Пока на парах проходили технологии пятилетней давности, реальный мир уже жил в экосистеме React, Next.js и WebAssembly. Пришлось учиться самим — по вечерам разбирая современный стек и споря об архитектуре. Эта тяга сподвигла нас создавать не абстрактные проекты для портфолио, а реально полезные инструменты, которыми хочется пользоваться каждый день.

Так четыре года назад родился наш проект — 167 утилит и 8 интерактивных песочниц в одном сервисе. Форматтеры, конвертеры, генераторы паролей и UUID, DevOps-конфиги, шпаргалки и песочницы для Python, SQL и Bash. Всё сделали прямо в браузере, без сервера.

Рассказываем как это было.

Создать видео из фото нейросетью в 2026 году стало рутинной задачей: загрузил снимок, выбрал движение, забрал готовый ролик через минуту. За последние два года image-to-video перешёл из категории «вирусный курьёз» в категорию рабочих инструментов, и подходящих моделей в продакшен-качестве набралось семь-восемь штук. Параллельно появилось несколько способов получить к ним доступ из России без VPN и зарубежной карты — что для русскоязычного пользователя в 2026-м критично, потому что Kling, Sora 2, Hailuo, Runway, Luma и Veo напрямую без обходных путей не работают.

AI-агенты уже вышли за пределы чат-ботов. Они читают документы, вызывают API, анализируют логи, создают тикеты, готовят правки в коде и выполняют многошаговые задачи без ручного подтверждения каждого шага. Это делает их полезными, но меняет модель риска: агент с инструментами становится явным риском внутри инфраструктуры.

Главная идея Zero Trust для таких систем проста: агенту нельзя доверять по умолчанию только потому, что он запущен внутри компании или работает от имени легитимного пользователя. Его идентификация, права, вызовы инструментов (tool calls), память и действия нужно проверять так, будто компрометация рано или поздно случится.

Когда в 1956 г. отправился на своё первое задание американский самолёт-разведчик U-2, получение информации о стратегических объектах в странах ОВД и глубине СССР в значительной степени упростилось: на высоте в 20 - 21 км U-2 был недосягаем для советской ПВО и мог спокойно проводить фотосъёмку. Но в ЦРУ одновременно с осознанием невообразимых перспектив росло и понимание того, что это не может продолжаться вечно. Советские радары уже доставали U-2 на высоте 21 км, поэтому необходимо было задуматься о повышении защищённости самолётов-разведчиков.

В предыдущей публикации я представил веб-инструмент для построения линий влияния в многопролётных шарнирных балках. Инструмент позволяет визуализировать линии влияния поперечных сил Q, изгибающих моментов M и реакций опор R, а также получать численные значения для любого заданного сечения.

Теперь — следующий шаг.

Я хочу поделиться идеей, как с помощью уже работающего инструмента автоматически строить эпюры Q и M для всей балки целиком. На данный момент это концепция и алгоритм, который я планирую реализовать. Буду рад услышать мнение сообщества.

В шестой части мы разобрали логистическую регрессию и увидели, как линейная модель может разделять классы с помощью вероятностного подхода.

В этой части поговорим о SVM — алгоритме, который ищет не просто разделяющую гиперплоскость, а оптимальную границу с максимальным зазором между классами.

Если логистическая регрессия отвечала на вопрос "с какой вероятностью объект принадлежит классу?", то философия SVM звучит иначе "где провести наиболее устойчивую границу между классами?".

В конце мая 2026 рунет накрыло волной отказов MTProto-прокси — сервисы перестали работать почти у всех операторов одновременно. Технические каналы пестрят заголовками “обойти невозможно”. Разбираю это не как новость, а с инженерной стороны: что технически означает “DPI анализирует сигнатуры протокола”, почему Fake-TLS, работавший годами, внезапно перестал спасать, и какие фундаментальные свойства трафика выдают прокси даже при идеально зашифрованной нагрузке. Это разбор теории обнаружения протоколов, не руководство по обходу

За две недели до СВО, в Лондоне зарегистрировали хостинговую компанию под названием Stark Industries. 18 мая 2026 года нидерландская FIOD изъяла в двух дата-центрах под Амстердамом более 800 серверов и задержала двух человек.

Между этими датами — четыре названия хостинга, попадание под санкции ЕС, нидерландская фирма-прикрытие, датские выборы и одна молдавская семья. История о том, как санкции против инфраструктуры не закрывают её — а запускают гонку.

Пятница, вечер. Один эндпоинт начал отвечать восемь секунд вместо двухсот миллисекунд, а в Grafana всё зелёное. PostgreSQL редко падает громко — он неделями копит мёртвые строки, лишние индексы и зависшие транзакции, пока не станет совсем плохо.

В статье — пять SQL-запросов из моего queries.sql, которыми я реально пользуюсь: bloat и dead tuples, топ тяжёлых запросов по pg_stat_statements, неиспользуемые индексы, висящие транзакции и блокировки. Работают на голом PostgreSQL 13+

Историй о предпринимателях, бросающих университет ради собственного бизнеса, немало: Джон Кармак, Билл Гейтс, Джек Дорси — список можно продолжать долго. Для многих из них отсутствие диплома стало чем-то вроде знака почета, едва ли не символом предпринимательской дерзости и независимости. Однако существуют истории и о том, как именитые специалисты возвращались в альма-матер, чтобы завершить обучение.

Стив Возняк сделал это в свои 31, а Митч Капор, разработчик табличного процессора Lotus 1-2-3, — и вовсе в 74. Сегодня мы решили разобраться, почему даже после громкого успеха некоторые инженеры и предприниматели все-таки решают получить «корочку».

Paralives против The Sims, старый «Ведьмак» с новыми системниками, бесплатный Marathon на неделю. Плюс Джеймс Бонд от авторов Hitman и LEGO Batman, который порвал Metacritic. Главные события на 30 мая за 2-3 минуты в этом дайджесте новостей.

Откуда берётся "среднее приложение с GitHub"? Если попросить агента создать JPA-сущность или настроить Spring Security, то он выдаст вполне рабочий код. Вопрос только в одном: для какого проекта?

Модели натренированы на миллионах репозиториев: студенческие работы, всех задолбавшая Petclinic, туториалы с YouTube, у меня кстати, есть куча своих :D.

Но без чёткого контекста агент выдаёт типичное «среднее приложение с GitHub»: всё синтаксически верно, но далеко не всегда вписывается в существующий РЕАЛЬНЫЙ проект. С Lombok или без него? Используя @IdClass или @EmbeddedId? Предпочитаешь Record'ы или классические классы? Как у тебя маппятся DTO? Агент этого не знает и чаще всего либо пытается угадать, либо начинает грепать всё что можно и нельзя.

Prompt engineering помогает, но ненадолго. Прикреплять каждый раз примеры сущностей и архитектурные правила — прошлый век. Интеграция в IDE с @ и выбором файлов уже лучше, но всё равно надо постоянно об этом помнить и как РОБОТ писать ему одно и тоже.

Обработка фото нейросетью в 2026 году разделилась на восемь самостоятельных задач: улучшение качества фото, восстановление старого фото, реставрация старых фотографий, ретушь портрета, апскейл, колоризация чёрно-белых снимков и редактирование изображения по текстовому запросу. Под каждую задачу обучены свои модели, и подобрать одну нейросеть для редактирования фото «на все случаи» технически невозможно: универсальный сервис всегда уступает специализированному в его собственной нише.

28 мая Anthropic выкатил Opus 4.8. Через 41 день после 4.7, каденс ускорился до полутора месяцев между мажорными релизами. Сел разбираться по docs и релиз-нотам. Mid-conversation system messages, effort high по умолчанию плюс полная калибровка пяти уровней (max/xhigh/high/medium/low), fast mode за 10, lower prompt cache minimum 1024, refusal stop details, Dynamic Workflows с 1000 параллельных subagents в Claude Code. Coding 64.3 → 69.2, reasoning с тулзами 54.7 → 57.9. Что в API, что в Claude Code, что трогать первым после миграции.