Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Музыка всегда отражала своё время. Когда-то мир замирал под звуки симфоний, сегодня он движется под электронные биты. Теперь к этому оркестру присоединились нейросети. Ещё недавно, чтобы написать трек, нужны были годы практики, вдохновение и терпение. Сегодня достаточно пары кликов, и машина создаёт мелодии любого жанра — от эпических оркестровок до тяжёлого рока.

Нейросети становятся настоящими соавторами. Они помогают музыкантам искать новое звучание, ускоряют работу над треками и открывают простор для экспериментов. Человек по-прежнему остаётся главным композитором, а искусственный интеллект подсказывает идеи и превращает вдохновение в готовый звук.

Мы собрали для вас 10 нейросетей, которые уже умеют писать музыку, создавать тексты песен и помогать артистам искать своё уникальное звучание.

Время включать музыку. Приятного прочтения!

Хотите стать аналитиком, но не знаете, с какой стороны подступиться? Расскажу, что бы я делала, если бы сейчас входила в профессию с нуля – без дорогих курсов и кредитов.

Производственный триллер с китайским железом и бесконечными запросами от Минцифры.

1. Вводная часть: исходные данные и причины отказа

К нам пришел клиент с классической ситуацией: получили отказ в регистрации ПАК в реестре Минцифры, не понимают, в чем дело....

В последнее время на хабре обострение навязшего в зубах еще в прошлом десятилетии синдрома обворованного.

Люди на полном серьёзе высчитывают, сколько им недодали бабла из-за налогов, поборов, неправильной фазы луны и обсуждают, как хорошо там, где нас нет. Вот, например, Штаты. Или Сомали. А тут — ух, скрытые налоги, теневой НДС, обман и насилие.

Обычно в такого рода дискуссиях рано или поздно еще появляются так называемые либертарианцы, ратующие за создание Гетто Белых Плащей, в которых не нужны государства, полиции и прочие социальные службы — рыночек порешает, и они наймут за свои кровные весь этот сброд подешевле и посноровистее.

Что характерно, я никогда не встречал состоятельных людей с такой точкой зрения. Ведь состоятельность подразумевает выход с первой ступени пирамиды Маслоу, — а значит, можно запросто экономить время и нервные клетки — просто задорно расставаясь с теми суммами, которые озвучивает финансовый советник. Они всегда меньше ста процентов, в конце концов. На хлеб с маслом останется, а сэкономленное на разбрызгивании праведной слюны время можно потратить с пользой (в гольф там поиграть, если, так сказать, не в падел).

Java принято называть языком программирования, но по сути это целая программная система, включающая три уровня: формальную верификацию модели через теорию типов, среду выполнения с динамическим линковщиком JVM и ментальную модель, которую разработчик выстраивает вокруг библиотек. Когда автор меняет сигнатуру метода, страдает не только байт-код — рушится контракт и привычное представление о стабильности API. Существующие инструменты проверяют бинарную и исходную совместимость, но их ответ сводится к вопросу «упадёт или не упадёт». При этом они не объясняют суть изменений: например, если метод перенесли из подкласса в суперкласс, анализатор покажет «удалено в А, добавлено в Б» — технически верно, но по смыслу ничего не объясняет.

Здесь нужен человеко-ориентированный подход. Библиотеки — такие же продукты, как и любые другие, и их потребители заслуживают внятного объяснения того, как эволюционирует API. Предлагаемый инструмент — Аудитор — умеет не только проверять совместимость, но и распознавать рефакторинги по их смыслу: отслеживать перемещение методов по иерархии, выявлять смену ответственности между классами, обнаруживать паттерны изменений. Вместо сухого списка «добавлено/удалено» он генерирует человеко-читаемые отчёты на вики-страницах проекта, где разработчик видит не просто факты, а историю эволюции структуры API. Это сохраняет актуальность ментальной модели библиотеки и снижает риск неверной интерпретации изменений при обновлении версий.

В статье будут рассмотрены нюансы каждого из 3х уровней, чтобы дать теоретические основы, необходимые для понятия бинарной и исходной совместимостей версий (binary & source compatibility), а также же представлен практический обзор на новый фреймворк, написанный мною, для их автоматического аудита на вики-страницах, которые станут прекрасным дополнением к вашим Java проектам.

Томительное ожидание наконец-то закончилось! Сегодня, 27 февраля, индустрия содрогнулась релизом Resident Evil Requiem — проектом, который многие уже успели окрестить новой вехой в жанре survival horror. Для тех, кто следит за серией десятилетиями, этот релиз стал по-настоящему важным событием.

В наших реалиях приобрести игру привычным образом по-прежнему трудно, так как официальные магазины все еще создают барьеры для игроков. Но это не повод пропускать одну из главных игр года. В нашем сегодняшнем материале мы подскажем, как купить Resident Evil Requiem в 2026 году для всех актуальных платформ. 

Привет, Хабр! Я магистрант первого курса по направлению «Искусственный интеллект и предиктивная аналитика» и параллельно — действующий разработчик. Пройдя несколько кругов ада собеседований, я задалась почти философским вопросом: а можно ли самостоятельно определить собственный грейд, еще и не ошибиться относительно рынка и целевой компании?

Этот вопрос стал основой моей ВКР на тему «Разработка методики определения квалификационного уровня программиста на основе мультимодального анализа».

Вместо того чтобы гадать, я решила довериться данным. Я собрала датасет из 721 вакансии стека C#/.NET и 16 различных репозиториев, прогнала их через LLM (Saiga Llama 3) и нейросеть GraphCodeBERT, чтобы найти объективные метрики «сеньорности».

По моей задумке (и уже работающему прототипу), методика позволит оценивать грейд не по лайв-кодингу, а по «цифровому следу» программиста — его репозиторию. Цель этой статьи — показать «внутреннюю кухню» исследования, поделиться первыми инсайтами о том, как нейросети видят наш код, и получить вашу обратную связь, чтобы подготовиться к главному вопросу на защите: «А зачем всё это надо?».

Эта статья для тех, кто столкнулся с необходимостью иметь компьютер под управлением одной из систем семейства Linux и при этом имеется единственный компьютер под управлением Windows. Для таких случаев в Windows есть стандартное решение под названием WSL (Windows Subsystem for Linux). Конечно нельзя назвать данное решение полноценным. Но для тестирования проекта или обучения вполне может подойти. В моем случае решил использовать эту систему для обучения работы в Airflow. Что из этого вышло покажу дальше в статье. Забегая вперед скажу, что не все так однозначно ни с подсистемой Linux в Windows ни с дальнейшей работай проектов в ней.

Привет! Меня зовут Саша Михеев, и я работаю в Авито над развитием персонализации пользователей. Делаю так, чтобы покупатели видели объявления, которые могут их заинтересовать. В статье рассказываю, как мы внедряли «трансформеры», чтобы улучшить рекомендации для пользователей.

Статья будет полезна data scientist-ам, ML-инженерам, ML-Ops-специалистам и продакт-менеджерам.

Сейчас будет неприятный текст.

Если вы ждёте очередную историю успеха в духе
«был бариста — стал тестировщиком за три месяца»,
лучше закрыть вкладку.

Потому что проблема не в курсах.
Проблема в экономике.

«Зачем мне эта ваша математика?» честный разбор для тех, кто хочет расти в аналитике

Если вы работаете в аналитике и ни разу не задавались вопросом «а зачем мне эти интегралы и производные» – вы либо гений, либо врете.
В интернете много статей про матан для аналитиков, но они либо уходят в дебри интегрирования по частям, либо ограничиваются уровнем «логарифм делает большие числа маленькими». Где золотая середина?

Что внутри:
Логарифмы: не просто log1p, а эластичность и среднее геометрическое
Производные: как поймать момент перед падением (вторая производная)
Пределы: почему retention не упадет ниже 15% (и при чем тут асимптоты)
Интегралы: LTV с дисконтированием и площадь под uplift-кривой

Для кого: аналитики, которые уже вышли из Excel и хотят понимать, что на самом деле делают их .diff() и .cumsum().

Двое реверс-инженеров пробуют разобраться, почему в старой стиральной машине Miele перестал работать отжим. Устранить неполадку им так и не удается — зато они умудряются отреверсить закрытый диагностический протокол и вытащить прошивку управляющей платы. А затем — написать утилиту, которая делает то же, что и проприетарный сервисный софт Miele, только без лицензий и посредников.

Детали этого эксперимента мы подробно разобрали в прошлой статье. Здесь история могла бы закончиться — но одной стиралки исследователям оказалось мало. 

Дальше они вскрыли посудомойку BSH, подключились к шине обмена данными D-Bus и нашли механизм доступа к памяти, позволяющий выгружать прошивку с любых устройств BSH через эту шину. А к финалу исследования и вовсе ударились в откровенный инженерный троллинг, научив облачное приложение BSH управлять техникой бренда-конкурента.

Продолжаем разбор доклада Hacking Washing Machines с конференции 39C3 и смотрим, как попытка разобраться в логике одной капризной стиралки превращается в операцию по стыковке двух закрытых экосистем бытовой техники.

Если вы откроете LinkedIn или X прямо сейчас, вас, скорее всего, накроет безжалостной волной историй успеха в сфере ИИ.

Вы увидите 19-летних парней, создающих автономных агентов, маркетинговые агентства, утверждающие, что автоматизировали 90% своих операций, и бесконечные треды на тему «Топ-10 промптов, чтобы улучшить вашу жизнь в 10 раз». Кажется, что ИИ движется со скоростью света. Неделя в ИИ ощущается как десятилетие в реальном мире.

Эти постоянные обновления плетут удушающую сеть FOMO (Fear Of Missing Out - синдром упущенной выгоды). Они создают мощную, вызывающую панику иллюзию: Весь мир овладел ИИ, и только я один продолжаю работать как пещерный человек.

Сделайте глубокий вдох. Вы попали в эхо-камеру. А реальные данные рассказывают совершенно другую, весьма прибыльную историю.

В психологии существует хорошо изученный феномен - эффект наблюдателя. В классической формулировке он звучит парадоксально: чем больше людей наблюдают ситуацию, тем меньше вероятность, что кто то поможет (https://ru.wikipedia.org/wiki/Эффект_наблюдателя).

Но за последние годы я начала замечать обратный феномен. Когда помощь не парализуется присутствием других людей, а наоборот - запускается одним наблюдаемым примером.

Закон о защите русского языка вступает в силу 1 марта 2026. Как домен поможет избежать штрафа за английское название бренда? Разбираем два варианта действий для тех, у кого нет товарного знака.

Если у вас есть бизнес, то, скорее всего, у вас есть и продвигающий его сайт. Это визитная карточка любой компании. И это именно та цель, куда первым делом захотят ударить конкуренты или злоумышленники с помощью ботов. «Мой сайт — моя крепость», — так можно перефразировать известное выражение. А значит, надо обороняться.

Мы в «Соларе» решили, что бороться со стремительно растущими атаками поможет автоматический инструмент, выявляющий скрытые закономерности — искусственный интеллект. Так и родилась идея анализа «рукопожатия клиента» с помощью алгоритмов машинного обучения. Мы прекрасно понимали, что сигнатурный анализ работает, ведь он не раз помогал отбивать DDoS-атаки. Поэтому не сомневались, что удастся создать такую модель.

3 февраля 1967 года навсегда вошло в анналы истории музыки. В этот день Джими Хендрикс пришёл в лондонскую Olympic Studios для записи песни с использованием нового компонента. Эта песня — «Purple Haze», а компонент — гитарная педаль Octavia, специально изготовленная для Хендрикса звукоинженером Роджером Майером. Педаль стала ключевым элементом сложной цепочки аналоговых элементов, формирующих окончательный звук, включая акустику самой студии. Звук записи был настолько новым, что когда они отправляли плёнки для ремастеринга в США, то приложили к ним письмо с объяснением, что дисторшн в конце — это не сбой, а намеренный эффект. Спустя несколько месяцев Хендрикс провёл своё легендарное электрогитарное выступление на Monterey International Pop Festival.

Благодаря «Purple Haze» стало очевидно, что электрогитару можно использовать не только как струнный инструмент со встроенными звукоснимателями. для удобного усиления звука, но и как полнофункциональный волновой синтезатор, сигналом с которого возможно манипулировать. Современные гитаристы могут воссоздать созданную Хендриксом цепочку при помощи отдельных плагинов в DAW-программе, но когда всё буферизируется и дискретизируется, магия зачастую пропадает. Я захотел разобраться, может ли более систематический подход улучшить качество и дать понимание того, как Хендрикс создал свой революционный звук.

Есть утилита для автоматического выравнивания отступов в исходных кодах. Называется astyle.exe.

В этом тексте я покажу, как работать с утилитой Astyle.

Netflix, Shopify, Vercel — что общего у этих компаний, кроме успеха? Они по-особому строят мост между фронтендом и сервером. Не просто «отдай JSON», а целые архитектурные подходы: BFF под каждое устройство, частичный prerendering, Server Components. В новой статье мы разберем, как современный фронтенд общается с бэкендом и почему старый добрый REST уже не всегда спасает. Спойлер: даже если вы бэкендер, после прочтения начнёте иначе проектировать API.

Вечный конфликт: аналитики требуют свободы маневра, а DBA закрывают доступ к базе, опасаясь одного «убийственного» запроса, который положит весь кластер. В Postgres Professional мы разработали Tengri — систему, где каждый пользователь получает изолированные вычислительные ресурсы. Рассказываю, как архитектура индивидуальных вычислителей позволяет избежать конкуренции за ресурсы и почему после такого опыта возвращаться к общим очередям запросов уже не хочется.