Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Матрица Эйзенхауэра знакома каждому управленцу и менеджеру. Этот инструмент любят на тренингах по тайм-менеджменту: рисуют на флипчартах, распечатывают для ежедневников и советуют применять всем — от разработчиков до руководителей проектов.

Говорят, что так получится закрывать задачи без горящих дедлайнов. Но когда дело доходит до практики, матрица перестает работать уже через неделю. И это не потому, что люди ленивые. Приоритизация в компании — это не личная привычка каждого, а целый управленческий процесс.

Блокчейн прозрачен и отследить при желании можно всё, что угодно. Однако чтобы создать новый кошелек – не нужны ни верификация, ни процедура подтверждения личности. Вкупе с только начинающей зарождаться регуляцией, это открывает массу лазеек для всякого рода мошеннических схем. Именно поэтому крипта – настоящий рассадник скама. Обмана тут больше, чем в любой другой нише. Но и возможностей для заработка больше, а значит важно научиться не попадаться на уловки мошенников и складывать профиты в свой, а не их, карман.

В статье разберем 15 самых популярных скам-схем, с помощью которых в 2026 году активно «разводят» криптанов. Как говорится, предупрежден – значит вооружен. Искренне надеемся, что убережем прочитавших от потери денег и нервов.

Поехали!

Однажды при мне два ИИ экcперта закусились на тему какая модель лучше извлекает именованные данные на русском языке: RuModernBERT или multilingual-e5-base. Я послушал их аргументы и решил поставить небольшой эксперимент на реальных данных (благо данных хоть отбавляй).

Итак, условия NER задачи:

Я работаю в компании, которая занимается автозапчастями. Не буду называть бренд, но представьте любой крупный интернет-магазин запчастей — у нас всё примерно так же.

Десять лет всё работало. Поставщики присылали прайсы, менеджеры загружали. В 90% случаев клиенты искали товар по артикулу — просто вбивали номер и получали результат. Оставшиеся 10% запросов — это названия вроде «хомут бмв х5». И поиск как-то справлялся.

Да, в базе была каша: один и тот же товар мог называться «Хомут винт. BMW X5/E81» и «Хомут крепления топливного шланга 12мм для BMW». Но артикулы вывозили, а на остальное закрывали глаза.

А потом мы узнали про Честный знак.

Сразу к делу: невзирая на изобилие мощных генераторов изображений, основная проблема заключается в том, что они требуют регистрации виртуальной карты и VPN или агрегаторов нейронок, которые работают в нашем гео или сервисов на их API. Альтернативные бесплатные ИИ для создания фото — не оправдывают ожиданий и часто выдают «мыло». Есть ли выход? Мы протестировали все лучшие ИИ для создания картинок в 2026 году, и создали собственный бот, который упрощает весь процесс: 

Картинка: freepik.com

Знали ли вы, что существует очень интересный эффект, который позволяет с лёгкостью понижать прочность у весьма крепких структур — металлов, кристаллических тел и даже аморфных объектов (например, стекла)? При этом сам эффект проявляется практически мгновенно, и для его реализации не нужны какие-то сложные подходы — нужно всего лишь смазать или погрузить объект в соответствующую среду, и начинаются чудеса: резание стекла ножницами, пробивание камня или керамики гвоздём и т. д.

Да, сегодня мы поговорим как раз о таком примечательном эффекте — эффекте Ребиндера!

ИИ — отличный помощник в быту и творчестве. Нейросети заменяют нам гугл, мы спрашиваем у них рецепты, просим помочь с рабочими письмами, вайбкодим. 

А в СИБУРе мы используем нейросети на производстве в самых разных задачах: от диагностики оборудования до оптимизации производственных процессов. Но сегодня расскажу про одну конкретную задачу — как ИИ следит за температурой в печах пиролиза, чтобы предотвратить образование кокса и прогорание труб.

Меня зовут Сергей, я Data Scientist в СИБУРе. Сейчас расскажу, как мы учим нейросеть видеть то, что человек физически увидеть не может.

Конец декабря 2025 г. В одном из отложенных объявлений на барахолке с ретро Fujitsu LifeBook замечаю ещё один незнакомый мне ноутбук этой компании. Он похож на недавно приобретённый Fujitsu FMV-Biblo NE7, но выглядит как-то более архаично. Узнаю у продавца, не продан ли, прошу сделать больше фото. Да, это более старый FMV-Biblo NE6. Договариваюсь об отправке, оплачиваю. Заказ будет ехать в Краснодар аж из Хабаровска. Продавец отправляет посылку аккурат под Новый год, 31 декабря, предупредив, что поедет она не раньше 4 января. В итоге едет ноутбук очень долго, и через три недели я его получаю. Но это и хорошо, так как перед получением я переболел ОРВИ и был бы не в состоянии получить посылку раньше. Как обычно, основная интрига в том, заработает ли он? Со слов продавца, ноутбук он не может проверить, так как у него нет нужного блока питания. Что ж, посмотрим...

Краткое пошаговое руководство, как настроить SSH‑подключение к GitHub: от создания ключа до проверки соединения. Подойдёт новичкам, которые хотят избавиться от постоянного ввода логина и пароля и безопасно работать с репозиториями

Раз в несколько месяцев я вижу одни и те же обсуждения:
«Manual QA больше не нужны»,
«Рынок перегрет»,
«Всё автоматизируют и заменят».

Если коротко — нет, QA никуда не исчезает.
Но профессия действительно сильно меняется. И тем, кто работает в тестировании, важно понимать в какую сторону.

В этой статье расскажу. Что нужно делать, чтобы не остаться у мусорки без работы

Code Metal привлёк $125 млн на переписывание кода оборонки с помощью ИИ. Google и Microsoft сообщают, что 25–30% нового кода генерируется ИИ. AWS перевёл 40 млн строк COBOL для Toyota. CTO Microsoft прогнозирует, что к 2030 году 95% кода будет написано ИИ. Переписывание мирового софта — не прогноз, а факт.

Anthropic недавно построила C-компилятор на 100 000 строк за две недели силами параллельных ИИ-агентов — меньше чем за $20 000. Он загружает Linux, компилирует SQLite, PostgreSQL, Redis. ИИ создаёт масштабный софт с поразительной скоростью. Но может ли он доказать корректность компилятора? Пока нет. Формальную верификацию результата никто не делает.

Андрей Карпати описал типичный паттерн: «Я нажимаю "Принять всё", я больше не читаю диффы». Когда ИИ-код достаточно хорош в большинстве случаев, люди перестают внимательно проверять его. При этом почти половина ИИ-кода не проходит базовые тесты безопасности, и более крупные модели не генерируют более безопасный код, чем предшественники.

Когда вы прокладываете маршрут в горах в 2ГИС или рассматриваете вид на дом в 3D, вы вряд ли задумываетесь, что под капотом карты происходит серьёзная вычислительная работа. За каждой формой рельефа — тысячи треугольников, интерполяции и алгоритмы, которые превращают цифровую модель местности в реалистичную поверхность.

Впервые рельеф мы добавили в веб‑версию 2ГИС в 2022 году. С тех пор мы не останавливались на достигнутом: доработали алгоритмы, улучшили качество исходных данных, научили дороги и здания влиять на поверхность. А недавно мы выкатили рельеф и в мобильное приложение.

В этой статье расскажем, как мы пересмотрели подход к данным, зачем нам понадобился нерегулярный меш, что общего у RTIN с Делоне и почему даже рельеф иногда приходится «чинить».

Читателям Хабра, думаю, не нужно объяснять, что такое 8–10 часов за компьютером. Тысячи однотипных движений кистью каждый день: работа с клавиатурой, мышью, тачпадом.

Я врач травматолог-ортопед, и в последние годы ко мне всё чаще обращаются пациенты с похожими жалобами: онемение пальцев, покалывание в кисти, ночные пробуждения из-за затёкшей руки.

В этой статье я разберу на примере реальной истории пациента, что на самом деле происходит в запястье при постоянной нагрузке, что такое туннельный синдром и в каких случаях можно обойтись без операции.

Почти тонкий клиент на базе Linux, с авторизацией через штрихкод и автоматическим запуском 1С в RDP сессии Windows.

После некоторых событий, на производстве появилась необходимость упрощения, удешевления и автоматизации входа постов (тонких клиентов) в 1С.

Какие основные моменты нужно было решить:

1. Убрать хранение пароля в ветке реестра Winlogon на ОС Windows
2. Убрать хранение пароля пользователя 1С в скрипте .bat
3. Попробовать дать вторую жизнь устаревшим компьютерам с 1-2 гб ОЗУ и процессорами Intel Atom D425, или старее
4. Автоматизировать вход до 1С сканированием единственного штрихкода/QR-кода на рабочем месте
5. Минимизировать время замены рабочей станции в случае аварии/выхода из строя
6. Сделать универсальный образ как для Legacy так и для UEFI совместимых компьютеров

Начну с того, что нигде полностью готового решения или хотя бы статьи‑инструкции «сделай сам» я не нашёл.

Открываете задачу, но через минуту уже в другом окне?
К вечеру ощущение, что мозг перегрет, хотя вроде бы авралов на работе не было?

Если знакомо, то вы не одиноки. Дело не только в дисциплине.

За последние два десятилетия средняя продолжительность удержания внимания на одном экране сократилась примерно до 47 секунд против 2,5 минут в 2004 году. Внимание становится дефицитным ресурсом.

Всем привет! Меня зовут Ирина и я HR-менеджер в SENSE. Разбираемся, куда «уплывает» фокус и какие механизмы мозга за этим стоят. В статье собрала актуальные научные исследования и советы по восстановлению концентрации. 

Copper Filler: экономим на производстве печатных плат в KiCad без нарушения изоляции

Привет, коллеги-разработчики!

Каждый, кто проектирует многослойные печатные платы в KiCad, сталкивался с необходимостью в процессе трассировки оставлять по схемотехническим или каким-то иным причинам большие по площади области свободными от медных (подключённых или не подключённых к цепям) полигонов. На внешних слоях это не представляет особых проблем. На внутренних всё немного не так. Cо стороны топологии это нормально, но с точки зрения производства — не очень.

Сегодня хотим поделиться плагином, который мы разработали для решения этой проблемы. Это инструмент для автоматического заполнения свободных зон печатной платы медными нетоковедущими элементами, квадратной или круглой формы настраиваемого размера.

Зачем это нужно?

На первый взгляд, пустая область на плате — это просто текстолит без меди. Но для производителя и потребителя устройства это имеет два важных последствия.

За последние полгода произошел большой слом — написание кода с AI перестало быть забавой и стало серьезным инструментом, способным писать хороший код, проектировать архитектуру и принимать сложные решения. Меня не отпускают вопросы о том, куда из-за всего этого движутся профессии, нужны ли будут программисты и как вообще изменится продуктовая разработка.

Но чтобы не стать еще одной статьей про размышления и спекуляции, я провел большой эксперимент: залез в самые внутренности AI-генераторов кода, создал сложный продукт с нуля, все сломал и починил, а затем с циферками поприкидывал насколько скоро нам всем на мороз.

Я долго думала, что PEP — это про оформление. PEP 8: называй переменные вот так, PEP 257: пиши докстринги вот так.

Потом начала использовать их по‑настоящему и выяснилось, что часть из них вообще не про то, как выглядит код!

Привет. Мне стало интересно, насколько реально одному разработчику собрать продакшн‑подобную инфраструктуру мессенджера без managed‑решений и «облачной магии». Не стартап‑презентацию, а инженерный эксперимент: развернуть стек, заставить его жить, увидеть слабые места и понять, что в этой системе действительно критично.

На Хабре уже есть материалы про базовую установку Synapse + Element, но моя цель чуть другая — показать сборку, где к Matrix добавляется внешний слой идентификации (OIDC), VoIP‑инфраструктура (LiveKit + TURN) и механизм подписанных обновлений Android‑клиента.

В статье — архитектура, ключевые конфиги и границы ответственности компонентов. В следующих частях разберу грабли, потому что в этом стеке они не побочный эффект, а часть реальности.

Про рост в ML часто говорят как про набор навыков: продакшен, инфраструктура, MLOps, ещё несколько технологий. Кажется, этого достаточно для следующего шага в карьере. Но на практике важнее не стек, а подход: как вы влияете на продукт, качество и надёжность ML-систем. В историях выпускников курса «Практическая ML-инженерия» разбираем:

— Почему для Senior AI Engineer одного backend-опыта мало
— Как перестать быть «человеком с ноутбуком» и начать влиять на продукт
— Чем ML/AI полезны тимлиду по автоматизации (RPA + AI) в США?