Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Обзор на браузерные API, которые стали Widely available в январе 2026. Раз в месяц я буду вам напоминать, что вы уже можете использовать в проде.

Каждый месяц выходят новые CSS-свойства, HTML-атрибуты, JavaScript-методы и WebAPI, но применять в проде мы их конечно же не будем. 2.5 года назад также каждый месяц выходили новые фичи в браузере, а вот их уже пора начинать применять.

Спасибо всем, кто пришел высказаться в комментарии к моей вечерашней статье про перенос по словам в far2l. Получилась интересная дискуссия о том, что такое современный менеджер файлов, и куда ему стоит двигаться. Решил заодно написать про ещё одну недавно добавленную «фишку» far2l: ускоренную вставку из буфера терминала. Технически это может показаться очень локальной оптимизацией, но в некоторых кейсах меняет качество жизни кардинально.

Поговорим о скорости. А точнее — о том, как мы заставили far2l мгновенно «проглатывать» большие объемы текста из буфера обмена терминала, даже если вы сидите через медленный SSH на сервере, где нет иксов.

Привет! Я Женя Белодед — дизайнер интерфейсов в resume.co. В прошлом году я запустил проект «А что, если...», где каждый день придумываю иронично-полезные фичи для интерфейсов и отрисовываю их. Сегодня покажу подборку лучших концептов про всеми любимый рабочий мессенджер Slack. Уверен, некоторые идеи вас точно не оставят равнодушными.

В предыдущей статье рассказал, где и для чего мне понадобился биллинг. 

Речь идёт о списаниях с баланса пользователей оплаты за мониторинг сайтов в моём Tg-боте. Тариф простой: 1 сайт бесплатно, каждый дополнительный — 2 рубля в сутки.

Пользователь может в любой момент включать/выключать сайты.

Задача в том, чтобы честно считать, сколько сайто-дней набежало за предыдущие сутки, и фиксировать в базе соответствующее списание.

Я сам для себя сформулировал ряд дополнительных требований, которые сильно усложнили код. А уже этот сложный код в комбинации с некоторым дальнейшими обстоятельствами привёл к сумятице в списаниях. Ниже поделюсь своим опытом и выводами.

90% кандидатов на системного аналитика уверенно говорят про BPMN и UML, но «сделайте user-service» внезапно превращается в парад красивых диаграмм без ответа на ключевые вопросы. В этой статье — разбор типового тестового задания в рабочей логике: как распаковать расплывчатое ТЗ в сущности, правила и критерии приёмки, где всплывают интеграционные риски и NFR, и какие детали отделяют «оформителя» от аналитика, который реально помогает команде не уехать в стену.

Проводить нагрузочное тестирование PostgreSQL — полдела. Главная сложность начинается, когда нужно проанализировать сотни результатов и понять, где реальная просадка производительности, а где статистический шум. Младшие специалисты Postgres Professional Евгений Бузюркин, Дарья Барсукова и Рустам Хамидуллин разработали инструмент, который автоматически определяет тип распределения данных, детектирует мультимодальность и подбирает оптимальные параметры для каждого набора результатов бенчмарков.

Представьте: вы скидываете нейросети скриншот сложной программы (будь то Cinema 4D, Excel или 1С) и говорите: «Сделай мне вот это». И через секунду мышка на вашем экране начинает сама летать по кнопкам, выполняя работу за вас.

Это не магия и не дорогой корпоративный софт. Это AI Bridge — микро-утилита на Python, которую можно запустить за минуту.

В предыдущих статьях цикла были рассмотрены информационные блоки и словарь, являющиеся фундаментом технологии поиска решений управляемого данными. Ключевая особенность технологии – динамическое построение алгоритмов из самодостаточных фрагментов формализованной предметной информации. В этой статье будут детально рассмотрены механизмы, управляющие процессом динамического связывания информационных блоков для достижения конечной цели – получения грамотно обоснованного прикладного решения.

Ниже приведено техническое описание основных деталей алгоритма поиска решений управляемого данными. В конце статьи приведены блок-схема и псевдокод возможной программной реализации этой информационной технологии.

Важно отметить, что изложение не привязано к каким-то конкретным математическим методам и технологическим решениям работы с данными: Марковский подход, RL (reinforcement learning), простая статистика частот, ML‑модели,  ….

Примеры будут носить абстрактный характер. Детальный разбор перегрузит изложение и уведёт в сторону от основных идей.

Здравствуйте, дорогие друзья.

Наконец-то у меня дошли руки написать статью с итогами ReactOS по 2025 году.

Каждый раз, когда кто-то говорит про запуск LLM, возникает вопрос: "А где взять GPU?" Облачные GPU стоят денег, локальные видеокарты стоят ещё больших денег, а бесплатные GPU-тиры исчезают быстрее, чем появляются.

Но что если можно запустить полноценного AI-ассистента вообще без GPU? На обычном CPU. Бесплатно. С хорошей поддержкой русского языка. И развернуть его за 15-20 минут.

В этой статье рассказывается, как запустить Qwen2.5-3B на бесплатном CPU-тире Hugging Face Spaces, создать веб-интерфейс с помощью Gradio и получить работающего ассистента с поддержкой русского языка. Никаких глубоких знаний не требуется — только базовый Python и аккаунт на Hugging Face.

Если вы устали искать бесплатный GPU или просто хотите поэкспериментировать с LLM без лишних затрат — эта статья для вас.

В мире администрирования PostgreSQL данные об ожиданиях (wait events) являются ключевым источником диагностики производительности. Однако отдельные метрики без аналитической обработки создают лишь информационный шум, не отвечая на главный вопрос: какой тип ожиданий действительно определяет общую нагрузку на систему?

Метод «Взвешенной корреляции ожиданий (ВКО)», реализованный в комплексе PG_EXPECTO, основан на серьёзной теоретической базе. Он сочетает корреляционный анализ для оценки силы связи между типом ожиданий и общей нагрузкой с взвешиванием по значимости, учитывающим долю каждого типа. Без этого фундамента метрика оставалась бы просто числом, а не стратегическим инструментом приоритизации.

Именно теория превращает ВКО в точный компас, который позволяет отделить системные узкие места от фонового шума и сфокусироваться на главной причине проблем — будь то ожидания IO, IPC или блокировок.

В статье рассматривается , как теоретические принципы статистики воплощаются в практический инструмент для анализа производительности PostgreSQL, способный превращать данные в чёткий план действий.

Глоссарий терминов | Postgres DBA | Дзен

GitHub - Комплекс pg_expecto для статистического анализа производительности и нагрузочного тестирования СУБД PostgreSQL

Эта статья — ответ на критику: «перестаньте рассказывать сказки, как AI помогает в науке, покажите примеры!». Действительно, без примеров, рассказы об успешном успехе AI выглядят как сектантский бред.

В феврале 2026-го Google выложил на arXiv препринт на 151 страницу. Пятьдесят авторов из Carnegie Mellon, Harvard, MIT, EPFL и ещё дюжины институтов. Документ называется скромно: «Accelerating Scientific Research with Gemini: Case Studies and Common Techniques». Скромное название, но реально очень крутой контент.

Препринты о возможностях AI выходят каждый день. Большинство — бенчмарки: модель набрала 94.7% вместо прошлогодних 93.2%, поаплодируем. Здесь же, вполне конкретные исследователи рассказывают, как они месяцами бились над открытой проблемой, а потом загрузили её в Gemini Deep Think — и магически получили решение. Или контрпример. Или указание на теорему из совершенно другой области математики, о которой они никогда не слышали.

Некоторые истории оттуда заслуживают отдельного разговора.

Недавно Яндекс поделился цифрами по РСЯ для телеграм-каналов. 4 млрд рублей выплат по каналам за 2 года, [тут статья], кому интересно. Радужно, да?

А что насчет эффективности для рекламодателей? Собрала для вас стату по внутренним проектам нашего агентства, сейчас всё расскажу.

Особенности рекламы

А потом мой заказ выбросили в мусор (но это неточно, может быть, всё-таки съели).

Субботним днём я решил заказать родителям к воскресному обеду что-нибудь вкусное, зашел в Яндекс.Еду, выбрал их адрес из сохраненных закладок, набрал всякого в корзину, оформил заказ, предупредил папу и забыл об этом. В воскресенье звонит папа и рассказывает, что курьер попросил его открыть шлагбаум (которого отродясь не было), а после некоторого обсуждения выяснилось, что заказ приехал несколько в другую точку Большой Москвы, и привезти по нужному адресу его никак не смогут, а деньги оставят себе. Конечно, я написал в поддержку, где несколько подряд сотрудников уверяли меня в том, что заказ был оформлен на неверный адрес, и в таких случаях деньги не возвращаются, а идут на компенсацию расходов поставщику (читай – в лучшем случае сотрудники разберут по домам то, что ты заказал, в худшем – выкинут в помойку). Было полное ощущение разговора слепого с глухим: правильный  адрес в заказе, а привезли куда-то не туда.

Я точно помню, где был, когда мой телефон взорвался уведомлениями.

27 января 2025 года. Утро понедельника. Я стоял в очереди в Starbucks, листал Twitter в ожидании переоцененного латте, когда увидел: "Nvidia упала на 17% на премаркете".

Первая мысль - опечатка. Вторая - может, Дженсен Хуанг объявил об уходе или что-то столь же катастрофическое. Но потом я увидел имя, которое будет доминировать во всех техноразговорах следующий год: DeepSeek.

Китайский ИИ-стартап, о котором никто не слышал две недели назад, только что стер $589 миллиардов с капитализации Nvidia. За один день. Крупнейшая однодневная потеря в корпоративной истории.

А оружием им послужила научная статья с заявлением, что они построили передовой ИИ по цене приличного загородного дома.

О том, как установить GrapheneOS без браузера через командную строку, используя ПК на Debian или его деривативах.

В IT принято много говорить о фреймворках, языках программирования и алгоритмах. Новички часто концентрируются исключительно на технических навыках и откладывают английский на потом, считая его второстепенным. На практике именно знание английского языка нередко становится фактором, который определяет, как быстро человек будет расти в профессии и на каком уровне он в итоге остановится.

Английский в IT это не просто язык общения. Это инструмент доступа к знаниям, возможностям и рынку труда.

Ваше следующее собеседование начнется не в Zoom, а в интерфейсе, напоминающем чат с техподдержкой. Ваш HR-менеджер не будет знать, что у вас сегодня болит голова или что вчера вы сдали крутой проект. Он этого не знает, потому что он - это оно. Алгоритм, обученный на миллионах резюме и диалогов, цель которого - не понять вас, а отфильтровать.

Добро пожаловать в 2026 год. Эпоху, где первичный скрининг - это монолог с безэмоциональным ботом, а решающее тестовое задание проверяет не менее безэмоциональный, но невероятно проницательный GPT-5.2. И его задача - не просто оценить ваш код или текст, а с ходу выявить шаблонность, отсеять сгенерированные решения и найти ту самую не алгоритмизируемую человеческую гениальность… или хитрость.

Если раньше вы боролись за внимание живого рекрутера, то теперь вам предстоит произвести впечатление на машину. В этой статье мы разберемся в том, как говорить на языке бота-HR, чтобы пройти скрининг, как выполнить тестовое задание в эпоху, когда GPT-5.2 стал главным рецензентом, который видит заурядный сгенерированный код за три секунды и, конечно, какие навыки выйдут на первый план, когда рутину заберут алгоритмы. Спойлер! Это не умение работать в команде, а умение ставить задачу для ИИ и нести ответственность за его ошибки.

Поехали. Приятного прочтения!

Данный проект представляет собой современный вычислительный блок, предназначенный для обработки научных и графических данных на сверхвысокой частоте 7 ГГц. Архитектура построена на базе 128-битных векторов и 5-стадийного конвейера.

Многие уже используют GitHub Copilot Chat каждый день: @workspace, режимы вроде ask/edit/agent и быстрые правки кода стали частью рутины. Проблема в том, что стандартный агент в чате — универсальный, а значит часто даёт усреднённые ответы.

На практике стандартного чата часто становится недостаточно. Без заранее заданных правил агент не учитывает специфику проекта и принимает решения «по умолчанию». Такие ответы могут быть корректными технически, но часто не соответствуют вашим внутренним конвенциям и архитектурным ограничениям. В итоге это приводит к постоянному ручному управлению контекстом. Документацию и эталонные файлы приходится каждый раз явно добавлять в запрос, а роль, стек и стиль — задавать заново для каждой новой задачи.

С выходом версии VS Code 1.106 появилась возможность автоматизировать этот процесс через Custom Agents. В этой статье мы пошагово разберем два способа настройки таких агентов — через интерфейс VS Code и вручную через файлы конфигурации, детально пройдемся по доступным параметрам и соберем пример готового агента.