Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Статья не о том, как правильно делать RCA (Root Cause Analysis), и не о том, какие шаблоны или методики лучше использовать. Она о том, почему RCA в реальной жизни часто не приводит к изменениям и почему отсутствие RCA это не нейтральное состояние, а решение менеджмента, даже если его так не называют.

В какой-то момент появляется ощущение, что RCA всего лишь очередной бесполезный ритуал. На практике сложившаяся ситуация, почти всегда, не проблема плохого анализа. А скорее отражение того, как в компании принимаются решения.

Иногда отсутствие RCA признак зрелости, а иногда симптом того, что управляемость начинает ускользать. Ключевая разница в осознанности этого выбора.

В своей работе я применяю ITIL 4, в связи с этим, я буду использовать терминологию применяемую в этом фреймворке.

Привет! Я — СашаЛюбаков, CEO&Co‑founder digital‑агентства LZ.Media. Это моя вторая статья на «Хабр», и снова — в песочницу. Штош, жизнь такова («и больше не какова»).

В 2024-м году я начал всерьез присматриваться к спикерской деятельности как к интересному маркетинговому инструменту. Сегодня же делюсь небольшой статистикой и своими наблюдениями по этому вопросу.

Сначала я хотел написать длинное введение о нынешней популярности публичных выступлений в контексте офлайн-маркетинга. Потом — короткое введение о том, что спикерство востребовано и с точки зрения увеличения продаж, и для нетворкинга или развития личного бренда. Но в итоге начну с голой статистики.

За полтора года я выступил на шести мероприятиях. Одно из них даже организовывал совместно с ассоциацией digital-агентств ARDA, с которой познакомился на одной из первых конференций. Еще от 3-4 мероприятий, где моя спикерская заявка была одобрена, я был вынужден отказаться в силу финансовых причин, так как нигде выступления не оплачивались и расходы не возмещались. Реальная аудитория при этом везде составляла человек 15-30.

Привет, хабр!

Сегодня мы разберём полный цикл создания торговой системы на Python: от бэктеста стратегии до её запуска в реальном времени на бирже BingX. Статегия будет основа на индикаторах и математике, но они будут довольно неклассические и, думаю, многим это будет интересно.

Я опишу логику стратегии, покажу код и объясню каждую часть шаг за шагом. Это не просто копипаст - это полноценный гайд, чтобы вы могли адаптировать систему под себя. Мы используем библиотеки вроде Pandas, NumPy, Matplotlib и API бирж (Binance для данных, BingX для торгов).

Сейчас система находится в тесте около 2 недель. На данный момент профит составляет 5% к капиталу бота, но потеря капитала также возможна. Разберём полностью торговую систему и как провести тестирование.

Все файлы этой торговой системы, а также pine script выложил на github - можете посмотреть на код сами.

Привет! Меня зовут Дима, и кроме того, что я системный аналитик в SM Lab, я ещё путешествую по миру на мотоцикле. 

Мототуризмом я увлекаюсь уже более 10 лет, объехал на мотоцикле практически всю нашу страну, от Кольского полуострова и Дагестана до Дальнего Востока и Колымы. А также неоднократно бывал в странах бывшего СССР: Грузия, Армения, Азербайджан, Казахстан, Узбекистан, Таджикистан, Киргизия.

В прошлом году я путешествовал на мотоцикле по Ближнему Востоку и странам Персидского залива, посетил Иран, ОАЭ, Оман, Саудовскую Аравию, Иорданию, Ирак.

В этом году я отправился в одиночное мотопутешествие из Москвы в Афганистан и хочу с вами поделиться впечатлениями о поездке в одну из самых загадочных и опасных стран в мире.

Посещать Афганистан лучше всего весной или осенью, когда не так изнурительно жарко. Я решил взять отпуск с захватом майских праздников, чтобы было побольше времени на путешествие.

Получить визу в посольстве Афганистана в Москве достаточно просто: нужен загранпаспорт и фотографии 3x4. На месте заполняем простенькую анкету, оплачиваем консульский сбор, и через 3–4 дня виза уже вклеена в ваш паспорт.

Это экспериментальный формат, главная цель объяснить как отобразить текст, но а дальше идёт полный перевод* всех интерфейсов и функций DirectWrite с примерами.

С вводом DPI и белых списков технические средства интернет-цензуры поменялись.
Буквально несколько лет назад ркн не могли заблокировать телеграм из-за того, что вместо сервиса они пытались блокировать АЙПИ адреса и из-за этого отшибнули пол российского интернета. Сейчас большинство впн протоколов заблокированы и один из оставшихся рабочих это VLESS.

К сожалению, у этого протокола есть серьезные проблемы, из-за которых заблокировать его будет проще простого.

В этой статье мы расскажем обо всем.

Привет! На связи Виктор из Cloud4Y. Хочу поделиться практической историей о том, как сделать fail2ban-подобную механику для Exchange на Windows: быстрое обнаружение brute-force по IIS-логам и автоматическая блокировка атакующих IP.

Fail2ban и аналоги привычны для Linux, но когда у тебя on-prem Exchange на Windows, нужен свой инструмент для быстрого обнаружения массовых неудачных логинов и такой же быстрой блокировки источника.

Сервис (чтобы никого не смущать, название писать не буду) появился в 2021 году. Мы проанализировали рынок и увидели, что, несмотря на большое количество опытных игроков, спрос на услуги нянь, особенно с почасовой оплатой, продолжает расти. При этом действующие платформы часто брали комиссию за доступ к анкетам — это усложняло и замедляло поиск для родителей. Мы решили создать решение, свободное от этих ограничений.

Библиотека bs4, а если точнее её класс BeautifulSoup используется для эффективного поиска элементов на html странице.

Установка:

pip install beautifulsoup4, lxml

Для запросов установите библиотеку requests, если она у вас не установлена:

pip install requests

Тренироваться будем на «тренажёре».

Получаем HTML-документ по HTTP и строим DOM-дерево с помощью BeautifulSoup

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи инженеров Datadog о том, как из разрозненных пайплайнов вырастить надёжную мультитенантную платформу репликации данных. В материале — практический опыт масштабирования PostgreSQL, переход к асинхронной репликации, автоматизация через Temporal, работа с CDC и Kafka, а также реальные компромиссы между согласованностью, надёжностью и задержками.

AI-агент который помнит: Python библиотека по рецепту OpenAI

Устал объяснять агенту одно и то же? Я тоже.

Взял паттерн Context Personalization из OpenAI Cookbook и упаковал в pip install:

from agent_memory import MemoryManager
manager = MemoryManager(storage=SQLiteStorage("./memory.db"))
state = manager.load_user("user_123")
prompt = state.to_system_prompt() # Память уже в промпте

Что под капотом:
— Session vs Global память
— LLM-консолидация (5 заметок → 3, умная дедупликация)
— Блокировка PII и prompt injection
— TTL для временных предпочтений

pip install agent-memory-state
Код: github.com/molchanovartem/agent-memory

Почему LangChain не справляется с 10M+ токенов? Разбираемся в RLM — новой парадигме обработки контекста с InfiniRetri (100% accuracy на Needle-in-Haystack), CIRCLE-безопасностью и поддержкой 75+ провайдеров. Полный туториал с кодом.

Кто читал «Мертвые души» Гоголя и даже те, кто в школе делал вид, что читал, а только туда заглядывал, наверняка помнят сцену появления Чичикова в губернском городе NN. Это самые первые 10 строчек в двухтомной гоголевской поэме, да и сцена забавная. «Два русские мужика, стоявшие у дверей кабака против гостиницы, сделали кое-какие замечания, относившиеся, впрочем, более к экипажу, чем к сидевшему в нем. «Вишь ты, — сказал один другому, — вон какое колесо! что ты думаешь, доедет то колесо, если б случилось, в Москву или не доедет?» — «Доедет», — отвечал другой. «А в Казань-то, я думаю, не доедет?» — «В Казань не доедет», — отвечал другой. Этим разговор и кончился».

Бричка у Чичикова была рессорной, на такой ездили «отставные подполковники, штабс-капитаны, помещики, имеющие около сотни душ крестьян, — словом, все те, которых называют господами средней руки». Гоголевским мужикам не было нужды подходить к ней поближе. Они и так видели подбитый кожей обод колеса со спицами и его ступицу (втулку для колесной оси, и в данном случае скорее полуоси), почти наверняка выдолбленную из дуба или вяза. Такие колеса видели их отцы, деды и гораздо более отдаленные предки. Историки техники обычно датируют первые колеса такой конструкции III тысячелетием до н.э., а более острожные их коллеги — рубежом III и II тысячелетий до н.э. Там тоже были спицы, «покрышка» из дубленой кожи и ступица, смазанная изнутри жиром, в которой вращалась ось колесницы. 

Эта ступица и была первым в истории подшипником, а точнее подшипником скольжения, как его потом назвали. В гоголевские времена в бричках ступица была по-прежнему деревянной, со смазкой из березового дегтя, хотя и в нашем отечестве тогда уже появились стальные подшипники скольжения с буксой для смазочного материала. Они были в колесах паровозов и вагонов Царскосельской железной дороги, правда импортных, английских. Подшипники скольжения и поныне широко используются в промышленности и транспорте как в современном их виде из высокотехнологичных материалов и порой вычурной формы, так и в исконном шумерском виде. 

Представьте классический сценарий в мобильном приложении: пользователю нужно выбрать год рождения, час будильника или количество товаров в корзине. На iOS для таких случаев давно существует элегантное и интуитивное решение - Wheel Picker (или UIPickerView). Этот компонент стал неотъемлемой частью языка дизайна Apple. В этой статье я расскажу вам, как реализовать такой же компонент в Android.

Приготовьтесь, будет много математики!

В начале года я увидел уже наверное с десяток кричащих заголовков о тотальном контроле ФНС за переводами на карту, в духе:

Архитектура сложных форм. WEB-Frontend.
(VueJS, TypeScript, Compositions API, Pinia)

Архитектура форм, в которых:
- сложная бизнес логика
- множество полей
- валидация (frontend + backend)

Дублирование, использование неразличимых деталей, рассогласованность символов, путаница и куча других недоразумений...

Впереди подробный разбор перлов дизайнерских решений в macOS Tahoe с оглядкой на старое-доброе руководство Macintosh Human Interface Design из далёкого 1992 года. — прим. пер.

На Авито выписал IPTV приставку. Модель: Imaqliq G-Box.

Для данной модели уществует возможность удалённого подключения через Telnet.

Логин: pcp

Пароль: LoaddAj7

Но это не всё

30 000 роботов в год. Мозг Gemini AI. 2000 TFLOPS на борту. Фабрика будущего только что анонсирована на CES 2026. На этот раз это не демо.

В 2017 году Google продала Boston Dynamics компании SoftBank.

«Слишком сложно.» «Нет возврата инвестиций.» Гигант из Маунтин-Вью избавился от мирового лидера в гуманоидной робототехнике.

Девять лет спустя, на CES 2026: Google DeepMind и Boston Dynamics Atlas совместно объявляют о первом массовом производстве когнитивных гуманоидных роботов.

Самая ироничная часть? Аарон Сондерс, 22 года в Boston Dynamics, покинул компанию... за три месяца до анонса. Направление: DeepMind, в качестве вице-президента по разработке аппаратного обеспечения.

Совпадение? В индустрии на $5 триллионов ничего не бывает просто совпадением.

Современное обучение нейросетей часто напоминает алхимию. У нас есть работающие рецепты, но как именно статистическая модель превращает терабайты текста в понимание до сих пор непонятно.

Почему возможно сублиминальное обучение (передача паттернов через шум)? Почему обучение на синтетических данных приводит к деградации, даже если данные кажутся качественными? 

В этой статье я предлагаю взглянуть на архитектуру обучения под другим углом. Суть проста: позитивные определения в высокой размерности вычислительно неэффективны. Нейросеть не учит, что такое объект. Она учит, чем объект не является, и от качества этого «НЕ» зависит, насколько интеллектуальна будет модель.

Далее — теория, эксперименты на PyTorch (код прилагается), математика и объяснение того, почему коллапс LLM весьма вероятен.