Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Современные веб-приложения содержат сложную бизнес-логику, которая ранее традиционно располагалась на бэкенде. С ростом сложности возникает необходимость в эффективном управлении зависимостями для поддержания тестируемости, модульности и слабого зацепления этих модулей в приложении. Принцип Инверсии зависимостей (Dependency Inversion, DIP) и его реализация в лице механизма Внедрения зависимостей (Dependency Injection, DI) становится ключевым инструментом для решения этих задач.

Однажды на просторах интернета я нашел интересную концепцию — Capability-based Security. Это подход, при котором разрешения управляют доступом к функциям или ресурсам. Я решил не распыляться на изучение концепции целиком и сразу, а разобрать для начала конкретное понятие — интенты. 

Интенты (декларация намерений) — это декларативное объявление ресурсов, то есть указание того, какие именно возможности или права понадобятся функции или модулю для работы. Я загорелся идеей попробовать реализовать такую функциональность в Python через собственную библиотеку. Моя идея заключается в том, чтобы с помощью декоратора функция декларировала необходимые ресурсы, а библиотека блокировала вызовы неразрешенных функций.

Идея звучит жизнеспособно и отлично подходит для создания систем плагинов, проектирования AI-агентов или фреймворков для тестирования. В этой статье я расскажу о capability-based security и мы попробуем решить дилемму: как дать функции только те привилегии, которые ей необходимы, и ничего лишнего.

Классическое академическое образование порой бывает очень сложным, рутинным и непонятным. Достаточно только заболеть на пару дней, и ты уже в поте лица пытаешься наверстать упущенные знания по матану где-то на mathprofi.ru

Согласно исследованию НИУ ВШЭ «От совмещения учебы с работой к совмещению работы с учебой» (К. В. Рожкова, С. Ю. Рощин, П. В. Травкин, «Вопросы образования», 2024, № 2), около 53% студентов очной формы обучения работали хотя бы один месяц за время учебы в вузе. На первом курсе бакалавриата работают около 18% студентов, к выпускному курсу доля вырастает до 35% у бакалавров и до 40% у специалистов. Чаще других учебу с работой совмещают студенты направления «Математика и компьютерные науки» — 58%; авторы связывают это с широкими возможностями удаленной занятости для тех, у кого есть цифровые компетенции. На мой взгляд, отсюда следует и рост потребности в самостоятельном обучении, а оно требует структурированного подхода и проверенных материалов. Это уже не говоря о тех, кто пытается не забывать о личной жизни: спорт, студенческий актив, личные интересы и другое.

Также, на мой взгляд, имеет место проблема конспектирования лекции в реальном времени. Не всегда удается одновременно усваивать слова лектора и записывать.

Таким образом, этой статьей я хочу предоставить доступ к удобному и систематизированному набору академических знаний. Этот roadmap в мир КГ является дополнением к академическому образованию, он поможет облегчить учебу в университете: лучше понимать структуру и дать ссылки на материалы. К нему нужно относиться как к вспомогательному инструменту в обучении

Одним из самых распространенных ошибочных представлений космоса в кино и литературе является пояс астероидов, где астероиды находятся очень близко друг к другу, а полет сквозь их скопление сопряжен с колоссальным риском. Это не более чем творческая интерпретация и гиперболизация, так как расстояния между отдельными объектами может составлять несколько миллионов километров. Большая часть космического пространства это пустота, или нам так только кажется. Космическая пыль, газ, различные излучения и таинственная темная материя — все они являются невидимыми обитателями космической «пустоты». Следовательно, то, чего мы не видим, все же может влиять на окружающую среду. Около 90 лет Вернером Гейзенбергом назад была выдвинута теория «квантового двулучепреломления», утверждающая, что идеальный вакуум не пуст и может оказывать влияние на распространение света. Ученые из Технологического университета Суинберна (Мельбурн, Австралия) смогли доказать эту теорию на практике. Что такое идеальный вакуум, почему он не пустой, и как же он влияет на свет? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Появление агентных ИИ-систем постепенно меняет подход к монетизации сайтов. Исследование DataBeat посвящено влиянию Agentic Media Buying на programmatic-закупки. Ниже — основные выводы и их значение для российских паблишеров.

ИИ-покупатели начинают вести себя иначе, чем традиционные DSP. Они участвуют значительно в меньшем количестве аукционов, но при этом сохраняют сопоставимый уровень CPM и даже демонстрируют более высокий Fill Rate. На наших глазах меняется сама логика закупки рекламы

Разработка на 1С давно вышла за пределы написания прикладного кода. В работу разработчика входят автоматизация, тестирование, контроль качества, безопасность, интеграции и все чаще - инструменты на базе ИИ.

На INFOSTART TECH EVENT 2026, который пройдет 8–10 октября в Санкт-Петербурге, этим вопросам посвящена секция «Приемы и практики разработки». Ее программа строится вокруг инженерного опыта: какие инструменты команды уже используют, что они меняют в процессе разработки и с какими ограничениями приходится сталкиваться....

Привет! Меня зовут Роман Авдонин, я Head of QA в KTS.

Моя работа плохо ложится в привычные трекеры. В течение дня я могу потюнить матрицу грейдов, согласовать новый процесс и запилить кусок внутреннего инструмента. Ничего из этого не выглядит как «пофиксил баг» или «имплементировал фичу», поэтому следов в трекерах почти не остаётся. Но как и у всех, раз в полгода у меня наступает перформанс-ревью, и мне приходится по два дня вспоминать, чем я занимался всё это время (то есть копаться в чатах, в календаре и в своих чертогах разума). При этом аккуратно вести журнальчик руками я не способен, это просто не моё.

Два месяца назад я собрал себе рабочий контур из Claude Code, Obsidian и пачки markdown-файлов. Теперь журнал ведётся сам. Я рассказываю ассистенту, чем занимался, а он раскладывает это по файлам, двигает карточки на доске и к понедельнику готовит отчёт для встречи 1:1 с руководителем. Достижения копятся в отдельной папочке, так что к следующему перф-ревью я готов заранее.

В этой статье я расскажу, как контур устроен и как он эволюционировал за два месяца. В конце я оставил промт, который можно просто вставить в Claude Code или Cursor, агент возьмёт у вас короткое интервью и соберёт такой же контур под вас.

Фото островного курорта. Ни EXIF, ни GPS, ни модели камеры – ничего. Нужно назвать курорт, координаты и сторону света, куда смотрела камера. Пытаться ответить на эти вопросы через google lens – значит упустить возможность повеселиться. Поэтому я взялся за задачу с помощью математики и программирования.

Как клинике законно отдать пациенту снимки, анализы и выписки через интернет: требования 323-ФЗ, 152-ФЗ и приказа 789н, сравнение шести каналов передачи.

BrentRF

Вот мы тут «носимся» с полупроводниками, всевозможными сложными этапами их производства, легированием, p-n переходами и прочим… «А счастье было так близко» — приходило ли вам в голову, что в качестве диода может работать любое обычное пламя, например, от свечки?! А в качестве триода?! :-)

Разделённые миллиардами километров и сформированные совершенно разными условиями окружающей среды, туманный спутник Сатурна Титан и карликовая планета Плутон, на первый взгляд, имеют мало общего.

Титан — геологически активный мир, окутанный атмосферой, более плотной, чем земная; его ландшафт сформирован морями жидкого метана и обширными дюнами, сложенными из органических частиц, выпадающих с неба в виде дождя. Плутон, напротив, представляет собой ледяной аванпост с разреженной атмосферой, парящей над ледяной, замёрзшей поверхностью.

Тем не менее, наблюдения с помощью космического телескопа «Джеймс Уэбб» показали, что эти два непохожих мира имеют одинаковую, пока не объясненную инфракрасную сигнатуру на своих поверхностях — признак того, что, несмотря на их резкие различия, на обоих мирах, возможно, происходят схожие химические процессы, полагают учёные.

Как подробно описано в новом исследовании, эта особенность проявляется на точно такой же инфракрасной длине волны как на Титане, так и на Плутоне, что указывает на то, что она поглощает свет одинаково на обоих мирах. Этот сигнал указывает на наличие неизвестного соединения или группы родственных соединений, которые учёные ещё не идентифицировали.

«Это довольно загадочно», — сказал Space.com Бруно Безар, планетолог из Парижской обсерватории, возглавивший это открытие. «Мы не можем сказать, что это такое».

Несколько лет назад у нас с одногруппником был зачёт по C++, и вместо того чтобы сделать что-то скромное (например, «Калькулятор» или «Генератор паролей»), мы, конечно же, решили замахнуться на какую-то игру, и тогда нам попалась новость о 30-летнем юбилее игры DOOM. План был красивый, т. к. на тот момент командной работы у нас не было, мы решили, что мой одногруппник пишет псевдо-3D-движок в духе классического рейкастинга, а я делаю 2D-платформер, который в итоге должен был запускаться прямо внутри его мира, как игровой автомат, который запускался бы перед игрой, и сколько патронов ты собрал, столько у тебя и будет в игре.

Проблема появилась не в архитектуре и не в гейм-дизайне, а гораздо раньше — на этапе, который мы оба благополучно пропустили: мы не договорились, на чём пишем. Я по рекомендации преподавателя взял SFML — с ним я уже возился на парах, там всё human-readable, спрайты, окна, звук из коробки. Товарищ выбрал SDL, т. к. видел гайд про DOOM на SDL — она даёт прямой доступ к буферу пикселей, что для рейкастинга буквально то, что нужно: рисуешь вертикальные полоски стен вручную, без лишней абстракции между тобой и экраном.

По отдельности оба выбора были правильными, а вместе — нет. Слинковать в одном проекте SDL и SFML можно, но два разных event loop, два разных подхода к окну и таймингу — это уже не работа для автомата по зачёту, а отдельная курсовая работа, на которую у нас оставалось дня два-три. Мы посчитали и сдали как два независимых проекта. Препод посмотрел, оценил — и выдал ровно ту фразу, которую в такой ситуации выдал бы любой человек, который знал о проекте: «Идея классная, жалко, что не объединили», но нам это было неважно на тот момент, как говорится, зачёт получили — и на этом спасибо.

Что ж, продолжим погружаться в теорию нейросетевой обработки фотографий. В первой части мы разобрали общий принцип работы диффузионных нейросетей и начали объяснять, почему для обработки фото этот принцип часто больше вредит, чем помогает. В этой статье мы продолжим разбор.

Привет! Сразу признаюсь, я — гуманитарий. Уже лет двадцать работаю в IT, притворяясь своим среди хардкорных технарей. Людей, которые писали на Фортране и Бейсике, пережили диалап и вспоминают «3dfx» с лёгкой ностальгией. 

Мой максимум — навайбкодить какой‑нибудь скрипт для аналитики. Для гуманитариев это звучит страшно, потому что ничего не понятно. Для IT‑специалистов — страшно, потому что всё со мной понятно. 

Меня до сих пор не раскрыли только потому, что айтишники обычно смотрят в монитор, а не друг на друга. Зато наблюдать за ними невероятно интересно. Благодаря подлой гуманитарной сущности я смог оформить эти наблюдения в рассказ о жизни удивительного биологического вида Informaticus vulgaris, он же «айтишник обыкновенный». 

Рассказ буду вести от первого лица. Все совпадения случайны, как бы вы не пытались доказать обратное.

В первой части я разбирал, как сделать, чтобы поля в одной строке не противоречили друг другу: пол, имя и диагноз перестают жить сами по себе и начинают сходиться. Заканчивалось всё карточками, напечатанными через запятую. Откуда в них взялись запятые, я не сказал ни слова. А это очень важно для понимания!

Или не вышел? Стульев оказывается два: на одном ИИ учат писать ИИ, на другом — понимать реальность. OpenAI и Anthropic сели на первый и поставили на него всё, Google тихо пересел на второй. Обе дороги обещают привести к AGI, и одна из них — тупик.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Кербатов, я старший консультант в компании «ДАР» (ГК «КОРУС Консалтинг»), занимаюсь BI на Qlik Sense.

В проекте с несколькими сотнями приложений Qlik Sense я часто сталкивался с такими вопросами, как: в каких приложениях Qlik Sense используется это поле и можно ли его удалить? В каких приложениях используется эта тема? Как сделать бекап скриптов приложений, не вынося их текст в .qvs?. Попытка найти ответы на эти вопросы раньше означала, что я проведу целый день ручных «раскопок».

Чтобы сегодня отвечать на подобные вопросы за минуты, я собрал браузерную панель, которая выгружает метаданные Qlik Sense (скрипты загрузки, меры, измерения, переменные, листы, закладки, мастер-объекты, общую информацию) по одному приложению, потоку или всему серверу. В прошлой статье я рассказывал, как консольные скрипты помогли поймать баг с переменными. В этой расскажу, как из стопки таких скриптов вырос один инструмент, полезный Qlik-разработчикам и админам, которые ведут десятки приложений.

Сразу пара цифр для масштаба: полная выгрузка информации из сотни приложений занимает около двух минут при трёх параллельных соединениях. Написан инструмент целиком моделью Claude Fable 5: из примерно тысячи строк кода я не набрал руками ни одной. Код открыт и лежит на GitHub.

Документация Яндекс 360 API на 20 августа 2026 года перечисляет 17 сервисов, и раздела о вебхуках или подписке на события среди них нет; аудит-лог организации документирует 26 типов событий — двенадцать почтовых и четырнадцать дисковых. Кадровых и оргструктурных событий не документировано ни одного. Разбираю, что из этого следует тем, кто строит провижининг: чем располагает UserService_List для поллинга, почему isDismissed нельзя записать и что документация обещает при создании пользователя с занятым логином.

Задал ИИ-поиску один и тот же вопрос про мастера на дом три раза подряд, ничего не меняя: первый ответ назвал 9 компаний, второй 12, третий 7, а во всех трёх попытках совпали пять названий из пятнадцати. По одному запросу первая и третья попытки не пересеклись вообще ни одним сайтом. Это значит, что отчёт «вас упоминают в 20% ответов», снятый одной попыткой, может целиком состоять из случайности — и рост до 25% через месяц тоже. Внутри: как я сам на этом попался и публично отзываю свою цифру из прошлой статьи, что при таком разбросе всё-таки измеряется надёжно, три вопроса подрядчику до оплаты и проверка своими руками за десять минут и ноль рублей.

В какой‑то момент я осознал, что у меня много источников данных, есть мощная машинка в виде MacBook Pro M4 Max со 128 гигами оперативки, и надо как‑то это объединить, чтобы эффективно использовать. Всё же такую покупку согласовывали под использование ИИ, а не просто так я решил потратить деньги.

И триггером стал момент, когда в клубе по ИИ начало появляться всё больше и больше классных отзывов про Гермес. Причём отзывов, похожих на магию — типа он сам продумал за меня весь отдых, делал планы, проверял меню ресторанов и развлечения на день и всё в таком духе. Про рабочие кейсы почему‑то никто не рассказывал, но в магию я влюбился.

В целом Гермес выглядел идеально — есть память, скиллы, которые он пишет сам (ну и ты, конечно, тоже можешь написать), простота установки и использования, крон‑задачи. В общем, полный комплект.

Потом я радовался, что всё работает, потом понял, что это была видимость работы, и разочаровался, потом пересмотрел подходы и переизобрёл то, о чём, естественно, писали не раз, но зато у меня всё стало работать.

В статье не буду рассказывать о том, как установить Гермес, подключить Codex и наслаждаться. Будут локальные модели, виртуалки, шишки и преодоление в истинно инженерном стиле.