Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте, что корпус прибора – это не просто набор сгибов и отверстий, а управляемая параметрическая модель, готовая к производству уже на этапе проектирования. Без «костылей» и ручных правок.

В этой статье мы разберём полный цикл моделирования детали из листового металла в nanoCAD Механика PRO – от первого эскиза до готовой развертки для раскроя. На реальном примере корпуса вы увидите, как работать с листовыми телами, сгибами, замыканиями углов, ребрами жёсткости и технологическими элементами, сохраняя контроль над геометрией и параметрами на каждом шаге.

Материал будет полезен инженерам-конструкторам и проектировщикам, которые хотят ускорить разработку листовых изделий и получить предсказуемый результат без лишней рутины.

Рассмотрим моделирование деталей из листового металла в nanoCAD Механика PRO на примере корпуса прибора.

Элементы уровня технологий (Technology Layer) описывает инфраструктурные сервисы, компоненты и физические ресурсы, необходимые для поддержки приложений и бизнес-процессов.

Этот уровень отвечает на вопрос: "На каком технологическом фундаменте всё работает?"

Когда мы говорим о дизайне, чаще всего имеем в виду интерфейсы, сайты, приложения.
Но на самом деле дизайн начинается раньше — в тот момент, когда человек оказывается в новой, непривычной и потенциально пугающей среде.

Один из самых наглядных примеров — кабинет МРТ.

Для пациента это:

Что считается деплоем ML-модели на работе и насколько глубоко в это нужно разбираться новичку? Делюсь практическим взглядом, разбором требований из вакансий ML-инженеров и подборкой материалов, с которых имеет смысл начать.

Представьте ситуацию: на демо клиент испытывает VR-тренажер «Работы на высоте».

Легкий ветерок, стальной пролет, панорама города. Красота. Клиент поднимается по лестнице, останавливается на краю и с восхищением говорит: «Как круто вы сделали, что от вида вниз у меня голова закружилась!» Мы переглядываемся. Потому что «круто» — это не мы сделали. Это заслуга плохой оптимизации раннего прототипа.

Пока персонаж карабкался, движок героически пытался «на лету» подгрузить пачку тяжелых моделей. FPS просел, рендер начал задыхаться, и вестибулярка клиента объявила забастовку. Иммерсивность —10/10, комфорт — где-то в районе отрицательных значений. Если голова кружится, это должно быть запланировано геймдизайнером, а не видеокартой. 

Привет, я backend-разработчик SimbirSoft Андрей. В этой статье разберем, как сделать так, чтобы VR-проекты на Unity работали стабильно и были дружелюбны к вестибулярному аппарату игрока.

В IT-сообществе только и разговоров об эмбеддингах, metric learning, косинусных расстояниях и семантическом поиске. На конференциях все хвастаются красивыми слайдами про нейросети и векторные пространства. Но если заглянуть под капот и посмотреть, что реально работает в поиске крупных маркетплейсов и e-commerce платформ, то там, как правило, он — добрый, старый полнотекстовый индекс.

Почему? Потому что полнотекстовый поиск — это стабильно, быстро и понятно. Минус только один, его уже недостаточно. Да, он классно ловит точные совпадения, но синонимы, переформулировки и небольшие ошибки прощает пользователям уже с большим трудом.

Меня зовут Игорь Самарин, я Machine Learning Engineer из команды поиска в Купере, где уже полтора года занимаюсь проектами, связанными с векторами. В этой статье я расскажу, как на самом деле работает поиск внутри компании, поведаю о полнотекстовом поиске — его сильных сторонах и недостатках. Затем объясню специфику векторного поиска и разберу, какие именно проблемы старого подхода он решает и продемонстрирую, как обучить векторную модель на своих данных, чтобы она понимала специфику каталога. А в конце вас ждут реальные результаты из A/B тестов и небольшой панч о перспективах. 

Эта статья дополняет предыдущую. Там мы зафиксировали проблемы. Здесь разберем, что именно мы сделали со стороны Amplicode, чтобы агент начал работать как опытный software engineer: опираясь на структуру проекта, детерминированные генераторы и понятные высокоуровневые операции.

Если коротко, в первой статье было несколько основных болей:

– LLM часто обучены на слегка устаревшем мире, и это вылезает в мелочах (и не только).
– Галлюцинации и нехватка контекста идут рука об руку: «кажется, в этой библиотеке должен быть такой метод» и пошло-поехало.
– Переизбыток контекста тоже зло: агент прочитал половину репозитория, потратил деньги, запутался, а потом еще и забыл начало чата.
– Типичный агентный workflow: «сгенерил простыню кода, оно не компилится, давай чинить, ой теперь сломалось другое».

И на этом фоне появляется логичный вопрос: а можно сделать так, чтобы агент работал не с сырыми файлами, а с моделью проекта и сущностями фреймворка? Чтобы он не гадал, где DTO, как принято именовать контроллеры и какие миграции у вас используются?

Собственно, Amplicode MCP про это.

Привет, Хабр!

Меня зовут Елена Грицай, почти полгода я работаю тестировщиком в Fix Price IT. Хочу поделиться наблюдениями о том, как быстрее влиться в новый проект: поговорим и про процессы, и про личные качества, и про командную культуру.

Знакома ли вам ситуация, когда команда неделями спорит о дизайне решения, собирает тонны данных, проводит бесконечные исследования, собирает бесчисленное количество встреч? Запуск постоянно откладывается. Вместо быстрых экспериментов - совещания и пересчеты. Продукт практически не развивается, инновации остаются на бумаге.

Это не просто "data-driven", а уже аналитический паралич - болезнь современных data-driven компаний, когда стремление к 100% уверенности парализует саму возможность принимать решения.

Парадокс в том, что паралич возникает именно в тех командах, которые хотят делать всё правильно. Они изучали про data-driven подход, внедрили аналитику, наняли высококомпетентных специалистов. И утонули в данных.

Давайте разбираться, почему это происходит и как вернуть команде способность двигаться вперед.

В поисках практических решений по глубокой интеграции искусственного интеллекта в настольные операционные системы я обратился к опыту китайских разработчиков. В отличие от западного подхода, где ИИ остается преимущественно облачным сервисом или отдельным приложением, в Китае его внедряют непосредственно в дистрибутивы Linux, создавая целостную пользовательскую среду. Как вы относитесь к ИИ? Нужен ли он в операционных системах? Давайте попробуем разобраться и порассуждать.

Дальше всего в интеграции ИИ в Linux продвинулись разработчики дистрибутива deepin V23 (Deepin / UOS AI). В Deepin V23 встроен помощник “UOS AI”, есть поддержка естественноязыковых команд управления системой, более 40 сценариев использования, адаптация под множество приложений. 

Важнейшая архитектурная особенность — гибкость на уровне модели. Система позволяет подключать как облачные большие языковые модели (LLM) через API, совместимый с форматом OpenAI, так и запускать локальные модели непосредственно на устройстве (on-device). Это стало возможным благодаря оптимизациям, выполненным совместно с Intel для эффективной работы на периферийных устройствах.

Основные компоненты и возможности
 
        Grand Search (“大搜索” или “Intelligent Grand Search”)

«А че? Прямо сразу штраф 500к и дадут?», «В 168-ФЗ только про вывески, а не про сайты», «С чего вы взяли, что надо проверять?», «Инфа про запрет — громкое название и хайп». Что такое «запрет иностранных слов» на самом деле: со ссылками на законодательство.

Сегодня потребности бизнеса растут так стремительно, что решения для унифицированных коммуникаций (UC) просто не успевают за ними. Аплайнсы — выделенные «железки» под конкретную задачу — очевидно устарели: масштабировать их сложно, обновлять страшно, а добавление новых функций напоминает скорее тест на выносливость. Я Владимир Сергеев, руководитель практики UC и ПО для совместной работы в К2Тех. Регулярно я сталкиваюсь с тем, как очередной апдейт превращается в персональную головную боль для ИT-отдела.

Решением, которое буквально спасло UC-инфраструктуру, стал Kubernetes. Теперь вместо тяжелых проприетарных коробок — легкие микросервисы. Вместо многочасовых простоев — обновления за минуты. Вместо страха перед будущим — быстрая реакция на любые бизнес-задачи. И никакого даунтайма для всей компании.

Давайте погрузимся в детали этого перехода: от неповоротливых «кирпичей» к динамичным контейнерам. Разберемся, почему страдать от обновлений больше не нужно. И посмотрим, так ли все радужно на самом деле.

История электромобилей насчитывает почти два века. За это время они переживали взлеты и падения. Электрокары становились популярными во время мировых энергетических кризисов, а с их окончанием интерес к ним угасал. 

Современный этап развития электромобилей, начавшийся на рубеже XX-XXI веков, был обусловлен не только стремительным ростом цен на нефть, но и ухудшившейся экологической обстановкой. В 2009-2010 гг. на рынок были запущены первые серийные электромобили, благодаря которым начался рост популярности концепции электромобиля во всем мире.

Антонина Пашкова, маркетолог СИГМЫ, проанализировала ситуацию с электротранспортом в России и мире и выяснила, какие глобальные изменения ожидаются в этой сфере в ближайшие 10 лет. 

Каждый год объем корпоративных данных растет процентов на 30–40, а к 2028 году глобальная сфера данных, по прогнозам IDC, достигнет почти 400 зеттабайт. Проблема в том, что большинство этих данных нельзя просто выкинуть. Логи нужны для аудита, датасеты для переобучения моделей, архивы проектов для юридических требований. Хранить все это на горячих дисках в продакшене ну просто очень дорого. Держать в облаке, впрочем, тоже. Причем с каждым годом все дороже. И что же выбрать?

ДИСКЛЕЙМЕР: Это статья является ручным переводом оригинальной статьи с небольшими пояснениями. Поводом для перевода стало слишком частое использование unsafe кода в других статьях о C# на русском языке в том числе тут на хабре.

Давайте разберем, как выглядит работа с MCP, на реальном примере из опыта моего дата-консалтинга. В этой статье теории не будет, только практика, много скриншотов и пара лайфхаков. 

Привет, Хабр. Меня зовут Екатерина Гражданкина, я аналитик-исследователь в Одноклассниках.

Ежемесячная аудитория ОК достигает 34 млн пользователей в России. Основная аудитория старше 35 лет, и значительную часть из них составляют пользователи старшего поколения. В связи с этим, команде ОК крайне важно развивать соцсеть таким образом, чтобы она была одинаково комфортной для пользователей всех возрастов, особенно для людей старшего поколения, так как зачастую именно им сложнее разбираться в нововведениях в продукте.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о трёх языках, которые всё чаще оказываются в одном ряду, но на самом деле решают принципиально разные задачи: Go, Rust и Zig. Автор несколько месяцев изучал каждый из них и попытался понять, какие ценности стоят за их устройством. Go выбирает минимализм и корпоративную предсказуемость, Rust — безопасность и максимальную выразительность, Zig — радикальный контроль и отказ от ООП-мышления. Получился честный и местами провокационный разбор того, зачем нужны эти языки и кому из разработчиков они подходят.

Kubernetes-операторы давно стали привычным инструментом автоматизации и управления сложными системами. Однако на практике их поведение далеко не такое предсказуемое, как в примерах из документации. Небольшие отклонения в логике цикла согласования, обработке ошибок или обновлении статуса быстро превращаются в зацикливание, дублирование ресурсов и прочие сюрпризы, которые трудно отладить. Новичкам полезно понимать, почему так происходит, а опытным разработчикам — помнить, какие принципы стоит держать в голове при проектировании оператора.

Меня зовут Стас Иванкевич, я техлид в команде разработки управляющего слоя Platform V DropApp в СберТехе. В управляющий слой входят установщик кластера, консоль, API, другие компоненты и самое релевантное для этой статьи — наши многообразные операторы.

За последние несколько лет мы разработали целую пачку операторов — на один-два контроллера или сразу на множество. В ходе работы мы собрали и упорядочили лучшие практики, проверенные реальной эксплуатацией, а также подводные камни и типичные ошибки. И сегодня хотим поделиться нашей подборкой с вами.

2025 год начался с новой волны дискуссий о влиянии искусственного интеллекта на рынок труда. Новостные ленты пестрят заголовками о сокращениях и заморозке найма, виновником которых называют ИИ. Однако эксперты Всемирного экономического форума в Давосе предлагают взглянуть на ситуацию под другим углом: несмотря на все успехи в автоматизации рутины, ИИ всё ещё не способен генерировать масштабные идеи, которые являются истинным двигателем экономики. Попытки автоматизировать процесс мышления великих умов лишь подчеркивают фундаментальные ограничения алгоритмов.