Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

С помощью Python математически проследил эволюцию философских взглядов поэта на его творческом пути.

Ну чтож. Меня давно тут не было, но хочется вернуться в доброе и милое сообщество Хабра))
И тема для этого - актуальная во все времена.

В ИТ-среде принято считать усталость следствием сверхурочной работы. Однако на практике можно наблюдать обратную картину: разработчики, работающие в рамках стандартного графика, нередко демонстрируют признаки хронического истощения - снижение концентрации, потерю мотивации, рост числа ошибок. Это указывает на то, что причины усталости не в переработках, а связаны с особенностями организации труда.

Основное истощение возникает не из-за объема работы, а из-за препятствий, которые сопровождают ее выполнение. Когда работа требует постоянной борьбы с нечеткими требованиями, организационным хаосом и частыми переключениями между разнородными задачами, усталость становится результатом не потраченного времени, а высоких издержек на каждую операцию в рамках работы. 

В разработке ключевой ресурс совсем не время, а пропускная способность внимания и оперативной памяти. Нагрузка, как правило, обычно вырастает в следующих случаях:

Чат-боты любят казаться умнее, чем есть на самом деле, внутри статьи много примеров и рекомендаций, как с этим "феноменом" бороться.

Предлагаю вашему вниманию небольшую ретроспективу эволюции загрузчиков. Текст носит обзорный характер и не претендует на исчерпывающее описание всех исторических и технических деталей, так как я познакомился с Linux только в 2010-х, а понимание его работы пришло сильно позже. Если у вас есть интересные дополнения — добро пожаловать!

В IT-комьюнити разгорелся очередной скандал вокруг Максима Ульянова, руководителя клиентской разработки Rutube. За последние полгода он дважды публично обвинял людей в накрутке опыта, но главная проблема не в ошибках, а в том, что происходит после них.

Всем привет! Я Елена Шустерман, ведущий писатель в РТЛабс. Более 20 лет работаю в сфере ИТ. Есть большой опыт работы программистом и аналитиком, сейчас я технический писатель.

Расскажу, как при подготовке отчётной документации оптимизировать работу с документами, в том числе в MS Word с использованием возможностей MS Excel. А ещё как упростить себе рутину при сборке списков сокращений и определений.

Делю статью на две части. Эта часть — первая. Позже будет вторая часть с описанием других возможностей расширенного фильтра MS Word.

Привет, Хабр! На связи команды Рег.облака и Raft.

За последние годы автоматизация работы с юридическими документами прошла несколько этапов: регулярные выражения, классический NLP, первые нейросетевые модели. Почти всегда результат упирался в одно и то же — либо качество оказывалось недостаточным для бизнеса, либо сопровождение и доработки делали решение слишком дорогим.

В начале декабря Рег.облако выделило грант команде Raft на использование облачных серверов с GPU A100 80 ГБ. Задача эксперимента — проверить, как современные open-source LLM работают с длинными юридическими документами и можно ли использовать их для промышленного извлечения бизнес-критичных данных.

В этой статье мы разбираем результаты эксперимента: с какими ограничениями столкнулись, какие инженерные решения оказались критичными и к каким метрикам в итоге пришли.

Observability-as-Code - это подход, при котором базовые элементы наблюдаемости (метрики, логи, трассировки) описываются и проверяются так же строго, как и код самого приложения. Эта информация хранится в VCS и к ней выдвигаются такие же требования, как “остальному коду”. Инженеры явно описывают "контракт" наблюдаемости (какие метрики и логи должна выдавать система, с какими свойствами), снабжают этот контракт автоматическими тестами и включают проверки в процесс CI/CD.

В данной публикации мы подробно разберем, почему такой подход эффективен, и как его реализовать в Spring Boot с использованием Micrometer, OpenTelemetry и инструментов вроде ArchUnit.

Мы проанализировали более тысячи арбитражных исков, предъявленным к российским IT-компаниям. Нашлось много интересного и про иски, и про компании, и про арбитражные суды. Как всегда, будут классные графики и занятные выводы.

Сфера кибербезопасности — это постоянная борьба и непрекращающаяся гонка защитников и атакующих. Хакеры становятся всё более изобретательными и проворачивают сложные схемы атак, способные нанести значительный ущерб компаниям любого масштаба. 

Чтобы успешно отражать подобные нападения, недостаточно полагаться на традиционные методы защиты. Настоящая безопасность начинается тогда, когда организация готова думать и действовать так же, как её противники. 

Именно поэтому мы провели киберучения в формате Red team и в этой статье делимся опытом: подходами, выбором сценариев, шагами для первой успешной реализации, а также ключевыми итогами наших первых учений. Статья будет интересна всем, кто задумывается о повышении зрелости процессов безопасности в своей организации. 

В этом гайде я расскажу о функциях ChatGPT, которые часто упускают новички, но они значительно улучшают работу с нейросетью.

Валера — обычный разработчик. Немного любопытный, немного уставший, но явно не из тех, кто боится экспериментов. В какой-то момент он услышал о вайбкодинге и подумал: «А что, если и правда можно запускать интерфейсы, API и базы без единой строки кода?» Скачал Cursor, начал писать промпты — и тут началось…

Начал писать промпты. Первый — ошибка. Второй — тоже ошибка. Третий — казалось бы, заработал, но тут Cursor попросил: «А теперь исправь всё вручную». И в этот момент Валера понял: что-то пошло не так.

Когда Валера уже собрался удалить всё к чёрту и переехать в тайгу, ему явился древний Курсор, Луция Папирий Курсор. Он пообещал научить его античной мудрости вайбкодинга. Так начался Новый путь...

Всем привет! Меня зовут Саша, и последние 12 лет моя жизнь — это дизайн. Сегодня я руковожу дизайн-командой в KISLOROD, а в прошлом — помогал крупным брендам и миллионным сервисам обрести их уникальный голос и форму.

Эффективность конверсионной воронки сайта во многом зависит от того, насколько хорошо реализован интерфейс и функционал разных этапов воронки с точки зрения удобства для пользователя.

В этой статье перечислим основные элементы, которые позволяют нам повышать качество поиска в клиентских проектах.

Языковые модели пишут код, сочиняют стихи, сдают юридические экзамены. Но вот в чём парадокс: они не понимают ни слова из того, что говорят. Потому что они просто предсказывают, какое слово должно идти следующим. А люди учатся иначе — мы познаём, как устроен мир, как объекты движутся и взаимодействуют в пространстве. Модели так не могут. Именно это фундаментальное ограничение объясняет, почему эпоха безудержного хайпа вокруг ИИ подходит к концу. 2026-й станет годом отрезвления.

Эта статья — не обзор «из коробки» и не пересказ маркетинговых материалов.
Яндекс ТВ Pro (модель YNDX-00102) был куплен мной 17.06.2025 в магазине ДНС за 81799р и использовался как основной телевизор в течение длительного времени.

Все платные сервисы были подключены и корректно авторизованы:

В предыдущей статье я рассматривал феномен сублиминального обучения, но вопросов было больше, чем ответов. Пришло время разобрать его подробнее. Эксперименты и код ниже.

В задачах AI Alignment и безопасности LLM остается актуальным вопрос: является ли дообучение (Fine-tuning) или обучение с подкреплением (RLHF) гарантией удаления нежелательной информации?

Спойлер: Эксперименты показали, что известный эффект связности мод (Mode Connectivity) делает полное удаление информации из пре-трейнинга практически невозможным при стандартном Fine-tuning. Структурный импринтинг сохраняется в топологии весов и может быть считан через сублиминальный канал. Даже при полной разморозке весов и агрессивной L2-регуляризации (активном забывании), топология латентного пространства, сформированная на этапе пре-трейнинга, сохраняется и определяет решение новой задачи с точностью до 88-99%.

Всем привет! Сегодня поговорим об Open Source Intelligence (далее по тексту — OSINT), разведке на основе открытых источников. Это систематизированный процесс поиска в интернете — не взлом и не покупка слитых баз — общедоступной информации и ее дальнейшая аналитика. К методам OSINT прибегают как в легальных целях, так и с недобрым умыслом. Как все это выглядит на практике?

AI агенты в 2026: гайд для тех, кто всё еще пишет код руками.

Как устроены агенты типа Claude Code, ChatGPT Codex и др. Как правильно с ними работать. Как управлять контекстом. Как прогать голосовухами из тг.

Болезни и травмы являются вечными спутниками любого живого организма на протяжение всей его истории существования. Будь то десять тысяч, сто лет или сейчас, мы сталкиваемся с ними, пытаемся понять и излечить, а еще лучше избежать. За века исследований наше понимание собственного теле и всех его функций стало намного более обширным, однако уверенно заявить, что мы знаем абсолютно все, мы не можем. Понимание того, как работают клетки, в частности клетки крови, является крайне важным для предотвращения и/или успешного лечения множества заболеваний. Ученые из Кембриджского университета (Великобритания) разработали систему искусственного интеллекта, которая способна точнее докторов определять нарушения морфологии клеток крови. Как именно работает система, насколько она точнее человеческого взгляда, и каково ее будущее? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Когда заходит речь о запуске виртуальных машин в Kubernetes через KubeVirt, первый вопрос, который возникает у инженеров: «А какой там оверхед?» Давайте разберём этот вопрос детально, рассмотрев каждую подсистему отдельно: вычисления, хранилище и сеть.

Статья основана на обсуждении в профессиональном сообществе.