Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

TreeMap — это визуализация, где площадь прямоугольника = вес, а цвет = метрика. Отлично подходит для market heatmap (карта рынка), портфелей, иерархий ресурсов и любых “взвешенных деревьев”.

Мне TreeMap понадобился в Angular-проекте под “тепловые карты” и разные иерархические отчёты. Казалось бы — задача стандартная, значит решение должно быть “в один npm install”. Но реальность оказалась неожиданной: готовых TreeMap-решений именно для Angular практически нет.

В итоге я сделал свой standalone компонент и оформил его в npm-пакет: stockchart-treemap.

Сетевую часть Linux обычно «настраивают», но редко понимают. Добавляют iptables-правило, включают NAT, правят sysctl — и если трафик пошёл, считается, что задача решена. Проблемы начинаются ровно в тот момент, когда он не идёт, а поведение системы перестаёт быть очевидным. В Linux нет магии. Есть IP-пакет, его заголовки и строго определённый путь внутри ядра: маршрутизация, netfilter, conntrack, NAT, TCP/UDP стек. Если не понимать этот путь целиком, firewall выглядит как чёрный ящик, NAT — как случайный набор правил, а Kubernetes CNI — как нечто «особенное», существующее отдельно от обычной сети.

В сети достаточно материалов по методам восстановления резкости изображения (деблюру) с помощью специального математического аппарата. Этот аппарат включает в себя нахождение ядра размытия (ядра предполагаемого "фильтра", применённого к изображению) и проведение операции, обратной свёртке данного ядра с изображением.

Всё это хорошо, но!....

Ничего такого сложного в GIMP нет, особенно нахождение ядра размытия и применение ядер сложной конфигурации. Хотелось бы чего-нибудь попроще, более известного и понятного, но чтобы можно было понять сам процесс и сделать это не прибегая к сторонним заумным средствам.

Исходя из вышесказанного, сделаем допущение, что наше изображение размыто "Гауссовым размыванием" и более того, радиус данного размытия известен. Довольно "нахальное" предположение, но хочется то по простому.

Для "эксперимента" используем традиционно изображение "Лена":

Ежегодная выставка CES 2026 в Лас-Вегасе завершилась! Она стала очередной демонстрацией того, как быстро движется технологический прогресс. И пусть она не такая популярная, как MWC и, может быть, даже IFA, но именно тут показывают не просто дежурные обновления гаджетов, а что-то действительно новое и прорывное. Мы собрали самое интересное из того, что показали в этом году. Есть все — от смартфонов до самых необычных способов уборки дома. Про компьютерные технологии тоже не забудем, благо действительно есть про что рассказать.

Вот что случилось с прототипом походовой радиусной тактики на движке Godot 3x, после нескольких обновлений. К 11 демоверсии к доступным 4-м классам добавился чернокнижник, появился мини-пролог, уникальный герой не меняющий облик при смене класса, мультиклассирование, награды за миссии и многое другое.

Привет, Хабр!

Это мой первый лонгрид. Пусть он станет каплей в море исследований про зумеров. Я миллениал, который смог: у меня был очень положительный опыт. Но чтобы это не выглядело, как частный случай или статистическая ошибка, я воспользовалась своими навыками комплаенса. Изучить документацию (в нашем случае -- научную литературу), собрать статистику и бестпрактисы (сделать срез исследований) и применить критическое мышление.

А что из этого вышло, смотрите под катом.

Часто при замедлении работы базы данных первым решением кажется увеличение вычислительных ресурсов: больше ядер, памяти, быстрые диски. Однако существует и другой, более экономичный путь — заглянуть глубже, на уровень операционной системы, управляющей этими ресурсами.

Данная статья — это практический разбор реального кейса, где скрупулёзная настройка параметров подсистемы ввода-вывода, кэширования и планировщика задач Linux позволила поднять производительность PostgreSQL на впечатляющие 65%. Без замены железа, без увеличения лицензий, только за счёт грамотной оптимизации «фундамента», на котором работает СУБД. 

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

Многие опасаются, что в будущем за впн будет статья, и не на хабре, а уголовная, но даже если что-то ограничивают полного юридического запрета нет нигде (даже в Китае и Северной Корее).
Полный запрет невыгоден, но почему?

Почему впны постоянно блокируют?
Что будет через 5 лет и останется ли хоть несколько рабочих впнов?
Можно ли вообще технически полностью их заблокировать?

Давайте разбираться

В предыдущей статье мы разобрали путь научной работы, от идеи и экспериментов до публикации в журнале. Теперь следующий шаг: узнать подробнее про условия, которые влияют на написание статей.

В этом материале мы разберём три ключевые проблемы современной науки:
зомби-цитирование (zombie citations), плохой дизайн исследования, и чуть чуть коснемся структуры статей и как их читать.

Январь - самое удобное время разобрать завалы в проекте. Пол‑команды ещё в отпусках, pull‑реквестов меньше, product owner'ы только вспоминают, что планировали делать в этом году - можно спокойно пройтись по коду и навести порядок.

В этой статье пойдёт речь о нескольких косметических действиях, которые, с одной стороны, почти не затрагивают логику программы и не вызывают ненависти у тестировщиков, а с другой - делают код чуть приятнее и дают темы для обсуждения на бэкенд‑созвонах. Мы разложим импорты, перенесём логику из роутов в контроллеры, а из контроллеров - в репозитории и сервисы, избавимся от requirements.txt в пользу нормального менеджера зависимостей и включим mypy.

Разбираем 3 метода self-supervised обучения, которые помогут превратить хаотичные представления данных в структурированные.

Привет, Хабр! Меня зовут Владислав, мне 13 лет, и я создал язык программирования VladX. В этой статье расскажу, как устроен его интерпретатор, почему я выбрал русский синтаксис и как можно попробовать язык в действии.

Привет, Хабр! В ходе своей работы я часто изучаю сам и обучаю других писать и оптимизировать код. Однако когда я рекомендую в своих материалах «делайте так», я не всегда уверен, что тиражирую актуальную и достоверную информацию.

Для подтверждения своих слов я изучаю и цитирую авторитетные источники, рекомендуемые в подборках книг, материалах конференций и курсах по C и C++.

Тем не менее этого оказывается недостаточно. Скачав и углубившись в руководства по архитектуре, системам команд и оптимизации с официальных сайтов производителей вычислительных устройств, я обнаруживаю, что информация расходится. Возникает проблема: я перестаю чувствовать уверенность в своём опыте и в материале, который хотел тиражировать другим.

В этой статье мы разберём один из таких примеров. Возьмём небольшой пример кода, сформируем рекомендации по его эффективному написанию и оценим, насколько сложно (и возможно ли вообще) обосновать их применение.

Для этого мы проанализируем рекомендации учебников по программированию, оценим их качество и актуальность. Если они окажутся недостаточными, то обратимся к руководствам производителей «железа».

Рассмотрим «простой» пример цикла, выполняющего сложение двух массивов. Слово «простой» взято в кавычки не случайно. Даже тезисное обсуждение эффективных методов сложения массивов на GPU (NVIDIA или AMD) с коллегами занимает несколько часов. Полноценно раскрыть эту тему в одной статье невозможно.
Поэтому сосредоточимся лишь на части примера – операции инкремента «i++» в управляющей части цикла.

Для анализа обратимся к книгам, рекомендованным на профильных it-ресурсах: Хабр, Яндекс.Практикум, Proglib и др.

Чтобы уточнить информацию, рассмотрим официальные руководства следующих производителей вычислительных устройств: CISC (Intel, AMD), VLIW (МЦСТ, Texas Instruments), RISC (Apple, Qualcomm, MediaTek и др.) и GPU (NVIDIA, AMD).

В этом году будет 9 лет, как я начал «работать» (в кавычках, потому, что назвать это работой в полном смысле слова как-то язык не поворачивается) фрилансером в специализации «программирование». В связи с этим, хочу поделиться своим опытом с вами и рассказать как все начиналось, почему я там, сколько зарабатывал, с какими проблемами сталкивался и как их решал. 

В экологии происходит настоящая ML-революция. 

Число публикаций с использованием матмоделирования растёт по закону Мура, а наличие ML-моделей и прогнозов становится стандартом в статьях про биологические виды и их будущее.

Появились модели, предсказывающие распространение видов в пространстве и во времени - на 100 лет вперёд или на 6000 лет назад. Экологи начали моделировать взаимодействие видов, сообществ - и целых экосистем. 

Расскажу, почему это произошло, как работают такие модели на практике - и к чему всё это нас приведёт.

Переосмысливаем память в ИИ: от пассивного контекста к активной, "живой" системе. Мой проект MemNet с Hebbian-графом и "сновидениями" решает задачи долгосрочных зависимостей. Код на GitHub + эксперименты внутри!

До сих пор помню, какое впечатление в детстве произвели на меня магниты. Они вели себя почти как живые — выпрыгивали из пальцев, сцеплялись друг с другом, резко прилипали к оказавшемуся поблизости металлическому предмету. Честно говоря, у меня до сих пор рядом с рабочим местом есть стопочка магнитов, висящая на металлической части оконной рамы. Они пригождаются во всяких поделках, но, возможно, их магия для меня просто ещё потеряна не до конца.

Ну а уж если вы в детстве видели, как делят магнит, или сами пытались распилить магнит в виде брусочка пополам, надеясь, что на этот раз всё получится — что один фрагмент будет взаимодействовать только с северным полюсом, а другой — только с южным... Вряд ли вы это забудете. Как и то, что каждый раз природа нам отказывает в таком удовольствии. Каждый новый фрагмент просто становится уменьшенной копией изначального магнита, с собственными северным и южным полюсами. Сколько бы раз вы ни повторяли эксперимент, магнетизм брусочка отказывается упрощаться.

Вторая половина 2025 года стала для финтеха моментом смены парадигмы. После десятилетия гиперроста, венчурных перегревов и болезненной коррекции 2022–2023 годов индустрия вошла в фазу, которую World Economic Forum в отчёте Future of Global Fintech: Second Edition 2025 называет переходом от экспансии к устойчивости. Это уже не история про «ещё один стартап», а про зрелые технологические платформы, глубоко встроенные в финансовую инфраструктуру, экономику данных и регуляторные контуры.

Чем заняться в праздники, как не интересными экспериментами. На днях у меня случилась спонтанная покупка аренда зарубежного сервера. Пока еще могу себе позволить потратить несколько сотен рублей на такое. )

За прошедший год с разных сторон я многократно слышал "ты же айтишник, чего не развернешь себе свой сервер с ...PN? для себя, для семьи, ну и с друзьями поделился бы".

Но, как говорится, сапожник без сапог. До последнего я старался избегать зависимости от виртуальных сетей. Перестал пользоваться ...граммом. Видео прекрасно смотрел с помощью питоновского скрипта, взятого из одной замечательной хабрастатьи. Некоторые ссылки открывал в ...OR. А больше ничего особо и не было нужно.

Но маразм крепчал. Причем со всех сторон. Дело даже вообще не в спорном политическом контенте. К примеру, из РФ уже нельзя почитать форумы FreeCAD и LightBurn, которые частенько нужны для моей хоббийной движухи...

Короче, хватит это терпеть. В статье расскажу, как решаю вопросы конфигурирования такого личного сервера. Но не в контексте конкретных конфигураций, а о том, как я использую нейросети для этой дичи. Начну с простых вопросов к Qwen, продолжу уже более комплексно в Cursor AI.

Бегло погуглив, не нашел подобных экспериментов в сети. Возможно чтение этой статьи натолкнет вас на новые мысли по еще более нетрадиционному использованию инструментов ИИ-разработки.

Хабр, привет! На связи разработчик направления Digital Interview в Т-Банке Анжела Большакова. Совсем недавно мы выпустили статью о нашей внешней платформе для проведения собеседований — Enterly, а теперь расскажем об онлайн-активности, которую мы провели на ней.

Декабрь — сезон адвентов на любой вкус и цвет. Вот и мы решили сделать свой, с ИТ-задачами и призами. Правила простые: в определенные даты мы открывали и присылали в телеграм-канал «Код Желтый» ссылки, по которым нужно было решить задачку на написание кода. Решения принимались на любом из 16 языков программирования — от JavaScript и Python до Kotlin и Go. Под конец года уже не хотелось обычных задач по программированию, поэтому взяли шуточные, на находчивость. Рассказываем, о чем просили участников и какие интересные решения увидели.