Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Машинное обучение давно вышло за пределы модного термина, но за этим словосочетанием до сих пор скрывается путаница: где заканчивается «обычное» программирование, чем ML отличается от AI и почему одни задачи требуют размеченных данных, а другие — нет. В этой статье разбираем базовую логику машинного обучения без упрощений и мистики: какие подходы существуют, из каких элементов складывается модель и как всё это применяется на практике — от классических алгоритмов до нейросетей.

Пост о том, как появилась идея написать книгу "Python для инженерных задач", и о том, как эта идея реализовывалась.

Здравствуйте! Меня зовут Юлия Жукова. Я психолог-психотерапевт, клинический психолог. От своих клиентов всё чаще слышу тревожные опасения: "Сокращения в it! Переживаю." Предлагаю немного выдохнуть, буду рада, если эта статья хоть немного вам поможет снизить тревогу.

Рынок технологий больше не является исключением из правил. Тот самый сектор, что еще недавно символизировал безграничный рост, пожизненную занятость и корпоративные кампусы с бесплатной едой, теперь демонстрирует ту же цикличность, что и любая другая отрасль. Сокращения перестали быть чрезвычайной ситуацией; они стали элементом корпоративного цикла, болезненной, но регулярной практикой оптимизации. Но, за сухими цифрами — десятки тысяч уволенных в Microsoft, Intel, сотни ушедших из российских компаний в рамках «тихой оптимизации» — стоит менее очевидная, но более глубокая реальность: фундаментальная трансформация психологического контракта между работником и компанией.

Если отбросить упрощения, причины текущих сокращений представляют собой непростые стратегические и конъюнктурные решения. Первое и наиболее банальное — коррекция после периода аномального роста. Пандемийный бум цифровизации заставил компании нанимать «впрок», создав штаты, несоответствующие текущим темпам роста. Когда замедление стало реальностью, наиболее простым рычагом для снижения затрат оказался фонд оплаты труда.

Параллельно с этим идет масштабная реаллокация ресурсов. Компании «перекраивают» бюджеты, сокращая одни направления, чтобы влить миллиарды в другие, и главным бенефициаром сегодня выступает искусственный интеллект. Риторика при этом часто опережает реальные технологические возможности. Как отмечают многие эксперты, ИИ нередко становится «удобным козлом отпущения» или стратегическим оправданием для решений, продиктованных иными мотивами: от желания «подогнать» команду под изменившиеся бизнес-задачи до стремления произвести впечатление на инвесторов. При этом реальное влияние ИИ на рабочие места сегодня скорее трансформирующее, чем разрушающее: алгоритмы берут на себя рутину, но создают спрос на новые навыки надзора, интеграции и анализа.

Этот материал для родителей, студентов и школьников, которые хотят при помощи математики оценить набор необходимых усилий, чтобы достичь определенных результатов.

Если оглянуться на последние три года в российской IT-индустрии, становится ясно: мы пережили полноценную трансформацию. Процесс, который в обычных условиях занял бы лет пять-семь, сжался в 2-3 раза. Для многих это был болезненный, но продуктивный стресс-тест для всей экосистемы.

В этой статье я постараюсь глубже раскрыть тему, не буду останавливаться на банальных «было-стало». Сразу хочу попросить написать в комментариях: с какими трудностями вы столкнулись? Что было сложнее всего? Что далось проще? Какие неожиданные проблемы выскакивали и как вы с ними боролись? Думаю всем будет интересно почитать о вашем опыте.

Итак, начнём!

Грег Кроа-Хартман анонсировал первую уязвимость с присвоенным CVE в части кода на Rust в Mainline-ядре.

Уязвимость обнаружена в коде подсистемы Binder, переписанном на Rust. Возможное состояние гонки в unsafe блоке может повредить указатели связанного списка и привести к краху ядра.

Уязвимость воспроизводится в ядре 6.18 при использовании нового, переписанного на Rust драйвера Binder.

 cve, rust, безопасность

Обсудим дорожные карты и ход развития квантовых сетей, а также технологические барьеры, с которыми сталкиваются исследователи и инженеры в данной области: от стабильности квантовых состояний до масштабируемости инфраструктуры.

Теперь ChatGPT и Claude могут анализировать реальные данные американского рынка ценных бумаг — NVIDIA, Apple, Tesla — прямо в диалоге с вами. Финам запустил MCP-сервер, который превращает ИИ в полноценного торгового аналитика с доступом к актуальным котировкам американских акций, фьючерсов и ETF через Trade API.

В этом туториале покажем, как за 10 минут подключить ИИ к данным американских бирж и начать анализировать портфели из американских инструментов: строить графики доходности, сравнивать Sharpe Ratio и получать инсайты по рынку США.

Всем привет! Меня зовут Михаил Пашедко, я backend-разработчик в Авито в команде Автотека. В статье расскажу, как небольшой эксперимент на пару спринтов стал полноценным направлением разработки — и показал, как в зрелой компании можно запускать живые, «стартаперские» инициативы, не теряя при этом контроль над качеством.

Архитектура трансформера и его сердце механизм внимания уже давно стали базой собесов на NLP, LLM и даже CV. В работе трансформеры тоже доминируют. Именно поэтому очень важно до деталей разбираться в том, как они устрены, из каких частей состоят, как работают и где применяются на практике.

Разберем архитектуру по слоям с примерами кода и большим количеством картинок и схем.

Давно не писал истории о процессе разработки своих конкурсных игр. Исправляюсь.

В этот раз я ввязался в кооперацию, а не в одиночку стал делать игру, как обычно бывает у меня. Уже принимал участие в командной разработке на конкурсы, например, «Антивирус» (или «Cybxus Heart») на Гаминатор 19, «Изгоняющий» на Гаминатор 25, и «Из Тени» на ЗОК 2024.

В прошлых совместных разработках моя роль была исключительно графическая — рисовал графику, делал 3д модели. Короче говоря, художник, но с обсуждением каких-то геймплейных идей. Хотя, я немного программировал в случае с «Антивирус», когда он стал «Cybxus Heart» после конкурса. А когда делаю игру в соло, то я отвечаю за все аспекты: программирование, геймдизайн, графика, музыка и т. д.

Теперь же моя роль — программист! В статье описываю свой опыт работы в команде и смотрю, что из этого получится.

Привет, Хабр! На связи Кристиан Бенуа, iOS-разработчиĸ в Т-Банĸе. Быстродействие мобильных приложений — один из критериев, влияющих на успех не только приложения, но и всего бизнеса.

Особое внимание должно уделяться производительности кода в стандартной библиотеке языка, так как этот код используется почти во всех приложениях, которые написаны на этом языке.

Расскажу, как мы сделали pull request в swift-foundation и внесли несколько оптимизаций в JSONDecoder/JSONEncoder, ускорив сериализацию и десериализацию в два раза. В конце обсудим, как получить эту оптимизацию без ограничений по версии iOS и насколько можно ускорить работу с JSON в приложении.

В итоге такие сервисы-вымогатели портят работу честным сервисам. Приходится пробиваться через гору рекламных объявлений от таких контор. Из-за таких бизнесов нормальные сервисные центры больше идут в гарантийные ремонты и уходят из частного ремонта. 

То есть конторы, которые не умеют профессионально ремонтировать, но умеют профессионально рекламировать и обманывать клиента, выигрывают у тех, кто просто умеет хорошо делать свою работу. А денег такие системы зарабатывают больше,а дальше они тратят деньги на хорошую рекламу и растут еще лучше.

Когда работаешь порядочно, денег мало и на маркетинг денег не остается. Чтобы догнать маркетинговые конторы, порядочным тоже надо завышать ценники, чтобы была маржа на агрессивный маркетинг. 

Вот такая некрасивая ситуация складывается. Ты должен играть по нечестным правилам, чтобы выиграть в этой игре, в том числе поэтому я решил завязать с этой сферой. 

Как и большинство компаний мы активно используем kubernetes, а поскольку находимся в Облаке, то для удобства перешли на management k8s. После полного переезда именно куб стал основной статьей расхода в биллинге Yandex Cloud. Поэтому стало актуально найти способ снизить стоимость без потери в производительности.

Привет, Хабр!

Продолжаю делиться материалами живых дискуссий, которые идут на телеграм-канале Dev Q&A. На этот раз тема — выбор между open source и коммерческими LLM для корпоративных задач. Обсудили главные болевые точки: почему почти все корпоративные заказчики требуют он-прем, как узкоспециализированные модели обходят универсальные решения, насколько реален GPU-дефицит для практических задач.

Привет, Хабр!

Продолжаю делиться дискуссиями из нашего телеграм-канала Dev Q&A. На этот раз собрались поговорить о том, почему при всём богатстве инструментов — Kubernetes, CI/CD, low-code, AI-ассистенты — разработка не становится ни быстрее, ни дешевле.  Собрал ключевые мысли в статью. Получилось про три столпа эффективности, про хаос который понятнее порядка, и про то, почему скрам по книжке остановил компанию на две недели, а Waterfall принёс миллиард. 

Привет, Хабр!

Недавно собрались с коллегами в эфире ТГ канала для разработчиков обсудить то, что сейчас волнует, кажется, каждого в индустрии — ИИ-инструменты в разработке. Не абстрактно «что думаете про ChatGPT», а конкретно: что реально работает, что нет, и почему при всём хайпе проекты не стали выходить быстрее. Вообщем, собрал ключевые мысли — дальше от третьего лица, включая свои реплики как участника.

После публикации компании #Tesla видео с андроидом Optimus, на котором была показана скорость бега около 13,5 км/ч, пользователь X Йоаким Вискинд тегнул основателя Figure Бретта Эдкока, написав: «Ваш ход». Эдкок принял вызов, опубликовав короткий ролик. Получилось очень круто!

При разработке сложных программных продуктов есть разные управленческие роли, но одна из ключевых — Senior Product Manager. В этой статье разберём, чем он занимается, какие навыки для этого нужны, как обычно выглядит его карьерный путь — и чем эта роль отличается от Product Manager.

Привет, Хабр! Это Илья Красавцев и Артем Козак из команды ранжирования и поиска Lamoda Tech. Понять, насколько хорошо работает поиск, не так просто, как кажется. Здесь не поможет одна правильная метрика: поведение пользователей неоднозначно, запросы разнообразны, а контент постоянно меняется. Поэтому приходится копать глубже: анализировать метрики, использовать LLM и даже спрашивать самих пользователей. 

В этой статье мы расскажем, какие процессы выстроили для непрерывной оценки качества поиска в каталоге, и как с помощью них постоянно улучшаем систему.