Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ловили себя на ощущении, что с Apple что-то не так? Это по-прежнему одна из главных компаний мира с элитными устройствами, миллионами фанатов и мощнейшим брендом. Но Apple больше не недосягаемый лидер, а всего лишь “одна из”. Она больше не самая дорогая компания мира, у новых iPhone нет вау-эффекта, а последняя большая инновация провалилась. И главное: Apple с треском проигрывает ИИ-гонку. Как так вышло, что главный tech-гигант 2010-х проспал ключевую технологию 2020-х? Разбираем главную причину: и она гораздо глубже, чем кажется на первый взгляд.

В первой части мы разобрали эволюцию архитектуры React Native. Теперь перейдем к практическим вопросам: как организован процесс разработки и какие платформенные особенности встретятся в работе.

Процесс разработки

Выбор между классическим подходом и Expo – одно из первых архитектурных решений в проекте. Разберем оба варианта.

Bare React Native

Процесс требует настройки окружения (Xcode для iOS, Android Studio для Android). В упрощенном виде процесс запуска приложения для разработки выглядит следующим образом:

Недавно в моих руках оказался уникальный кнопочный телефон - Маском Н2. Сначала я подумал что это просто китайский NoName-телефон по типу DEXP'а, или Fly'я, однако сняв заднюю крышку - я обомлел... И в том числе из-за использования корпуса от неприметной раскладушки - Samsung GT-C3520. Интересно узнать, что он скрывает у себя внутри?

Вы весь день работали над задачами, ответили на сотню сообщений, отсидели пять созвонов, но к концу дня ловите себя на мысли: «а что, собственно, я сделал» — знакомо?

В какой-то момент я заметил, что не могу собраться, чтобы просто сделать очередную задачу в Jira. Внедряя новые привычки, я смог вернуть фокус и энергию, и теперь хочу поделиться, что мне помогло.

Выписал 15 рекомендаций: от практики глубокой работы и техник приоритизации до советов из теории научной организации труда.

Есть старая шутка о том “чем отличается обычный программист на С++ от хорошего программиста на С++”? Первый пишет код, а второй может объяснить, почему он работает. 

Это конечно шутка, но сейчас далеко не всякий даже хороший программист может объяснить, как работает тот или иной участок кода или внутренняя логика, которая привела к конечному решению, не прибегая к ультимативными фразам вроде «так написано в стандарте» или «так нахерачил компилятор».

В центре всего, что происходит внутри компилятора, находятся два процесса: поиск имён и разрешение перегрузок, которое мы рассмотрели в предыдущих статьях. И каждый раз, когда компилятор обрабатывает ваш код — он обрабатывает всего два вопроса:

Первый: «Что вообще может означать это имя здесь?»
Второй: «Если вариантов несколько, какой из них правильный?»

Если вы поймёте, как компилятор отвечает на эти вопросы, то вы поймете как работает и всё остальное — шаблоны, концепты, перегрузки — это всё строится на решении этих двух вопросов.

Представьте: ваш ребёнок нарисовал дракона с кривыми крыльями, и через 2 минуты этот детский рисунок уже оживает — дракон машет крыльями в коротком видеоролике. Для этого достаточно загрузить детский рисунок в нейросеть — и магия происходит сама!

В этой статье вы получите всё необходимое, чтобы оживить детский рисунок прямо сейчас: пошаговую инструкцию, 5 готовых промптов для копирования и сравнение лучших сервисов. Нейросеть справится с задачей за минуты, без сложных настроек, без VPN, без зарубежных карт.

Практическое руководство для тех, у кого СДВГ, аддиктивное прошлое, гиперчувствительность или просто мозг, который отказывается работать "как у всех". Без мотивационной чуши — только то, что реально помогает.

Не удалось сдержать желание сделать и продемонстрировать связку MS Dynamics AX (Axapta, D365FO) – Woyax (ИИ-агенты, маркетплейсы) – Мессенджеры / боты (Telegram, MS Teams, MAX), поэтому сначала сразу коротенькое видео (7 минут) с демонстрацией сценариев, а далее полученная в процессе информация и выводы...

В разработке электроники часто нужны переходники с USB на CAN.

В этом тексте я написал про то каким может быть такой переходник, если в распоряжении только учебная отладочная плата.

В данной статье я расскажу, с какими проблемами, связанными с бинарником, столкнулось моё решение при запуске на Arch Linux у моих знакомых, и почему у меня оно работает нормально на Debian 12 и 13. Также я разберу преимущества и недостатки текущей реализации, покажу возможные пути решения и альтернативы, а лучшее решение применю на практике.

Я снова попрошу Сергея и Ивана запустить моё приложение на Arch Linux, чтобы проверить его работу.

Заваривайте чай, доставайте вкусняшки — пора «удобрять почву для выращивания помидоров»!

Компактные надводные беспилотные аппараты (БНА) занимают всё более заметную нишу между классическими катерами и крупными беспилотными платформами. Это небольшие суда длиной от 1 до 4 метров, с электрической силовой установкой, способные автономно выполнять задачи наблюдения, промеров, поисково-спасательных миссий, инспекции и мониторинга в прибрежной зоне и на внутренних водоёмах. Их ценность не только в снижении затрат, но и в принципиально новом формате работы с акваториями и инфраструктурой, делающим доступным проведение работ там, где это технически сложно, невыполнимо, дорого или опасно привычными способами.

Вступление:

Привет, меня зовут Лера. Работаю Head of Community / Marketing в школе Web3-разработки, но времена немного меняются. И тема этой статьи говорит за себя. По долгу своей службы вокруг меня постоянно проводят стримы, связанные с AI: автоматизация, вайбкод, личные ассистенты, оптимизация рабочих процессов. Ресёрч, подключение MCP и конечно же RAG.

Выбирая множество тем из огромного и хайпового сегмента нейросетей сложно ухватиться за что-то очень конкретное. Будь то вводная статья в тему, я бы вам рассказывала про LLM модели. Оно и многим понятно и доступно. Мне кажется, что каждый уже слышал про ChatGPT. Слышал казусные ситуации оттуда или видел аватарки в стиле студии Гибли. Это относительно понятное явление.

Но с другой стороны оно и слишком очевидное. Даже без особых знаний по написанию промптов, любой может найти способ оплатить подписку или протестировать бесплатно. Поговорить с нейросетью и либо закончить на этом, либо же пойти пробовать дальше.

Ну что, как там у вас с новогодними обещаниями?

Привет! Пару недель назад в x/twitter сильно разошлась статья Dan Koe, которая набрала 170млн просмотров, что для длинного формата очень много.

Я ждал, что ее кто-то переведет на русский, так как хотел скинуть друзьям и знакомым. Так и не дождался! Поэтому перевел сам и решил опубликовать.

Она местами резковата, но с общей идеей я согласен. Все лучшие изменения в моей жизни происходили после того, как текущий формат жизни начинал до невозможности угнетать.

Я добавил локальных мемов, чтобы сбавить градус серьезности. И убрал часть абзацев.

Погнали!

В книге я узнал себя, причем в худшем смысле этой оценки. Уважаемый человек, профессор менеджмента и прочая... — доктор Роберт Саттон выразился бы примерно так: «стойкое проявление враждебного вербального и невербального поведения». Мне нечего сказать в свою защиту. Просто не могу пройти мимо импликатуры. Так по-научному называется чушь.

Что ж, попробуем в ней разобраться.

Меня зовут Костя Дубровин. Я веду канал про книги.

Раньше я использовал плагин Reminder для отображения всех задач в боковой панели. Результат был предсказуем: каждый день передо мной возникал огромный список заданий без какой-либо системы приоритизации. Необходимо быстро понять приоритеты, оценить требуемый уровень включенности и временные затраты. Это создавало когнитивную нагрузку еще до начала рабочего дня.

В этой статье я расскажу о том, как я решил эту проблему, создав стартовую страницу-дэшборд в Obsidian, которая основана на простой, но мощной концепции категоризации.

Дескрипторы — одна из тех фич Python, о которых многие слышали, но мало кто использует напрямую. При этом они лежат в основе @property, @classmethod, @staticmethod, слотов и даже обычного доступа к методам.

Разберём, что такое дескрипторы, как их писать и когда они реально полезны.

Я инженер, занимающейся разработкой электронных устройств.

Мне кажется, что каждый кто с этим связан поймет, что это подразумевает, а значит может смело пропустить следующие 3–4 абзаца. Если никогда не сталкивались, то для понимания я немного расширю вводные:

Разработка электронных устройств — это отработка технического задания (чаще его даже нет, а надо сделать просто хорошо и быстро), разработка принципиальной схемы, моделирование функциональных узлов, проектирование печатной платы, трассировка печатной платы, аналитический расчет и подбор компонентов, монтаж макетных образцов, отладка и т. д. 

Основная мыль в том, что это различные этапы, связанные между собой, каждый из которых требует времени и внимания, а любой из нас знает – никогда это не идет по плану! Серьезно, за все время я ни разу не встречал другого разработчика, который сказал бы мне, что какое-то устройство у него получилось с первого раза, пройдя все проверки и оно ушло на серию. Любое устройство в первой итерации приблизительно выглядит как-то так...

Введение: Проблема ручного контроля

На работе одним из постоянных и важных процессов является проверка чеков на подлинность. Их поток достаточно большой (порядка нескольких сотен каждый день) и при этом каждый документ разбирается вручную - это может занимать до нескольких минут на один файл. На дистанции получается достаточно много. К тому же ручная проверка это медленно, дорого, и зачастую с ошибками из-за усталости аналитиков.
Потратив некоторое время на поиск готового решения нашей проблемы я нашел самописные гитхабные репы, которые максимум распознавали текст на картинке, даже не на PDF, платных решений я также не нашел, банки их не светят и естественно не продают.

Я ни разу не технарь (хотя по образованию инженер, ха), но благодаря опыту в антифроде я знал точно, что нужно проверять и как. Поэтому я подумал, что было бы прикольно (а в перспективе и полезно) сделать простенькую ML-ку и потихоньку ее обучать, пет проект который если стрельнет, то принесет пользу, а если не стрельнет - я потрачу время с удовольствием.

Я написал детальный промпт для курсора и вайбкодинг помог создать первую версию системы. А потом я итеративно улучшал ее на основе реальных данных.

Всем привет!

Долго я возился с маркдауном в своих проектах и, честно говоря, знатно подгорел. Первая проблема — это вечный выбор библиотеки.

С одной стороны, есть «конструкторы» типа unified, remark и rehype. Штуки мощные, но настраивать весь этот AST-конвейер и систему плагинов — это какой-то оверхед и лишняя сложность, имхо.

С другой стороны, есть @next/mdx, который вроде и ок, но слишком завязан на страницах и вообще не умеет работать на клиенте.

Раньше я обычно выбирал что-то вроде markdown-to-jsx или react-markdown.

DX у них приятнее, работают и на клиенте, и на сервере, весят мало.

Но вот беда: они «из коробки» не переваривают HTML или MDX, и ты снова вязнешь в настройке плагинов. А если добавить туда i18n (типа i18next или next-intl), начинается настоящий ад. Куча if/else в коде, чтобы отрендерить нужный язык, и бандл раздувается до небес. Плюс вечные косяки с front-matter. Ну и до недавнего времени всё это было только для React.

В общем, решил я написать свое решение для intlayer. Чтобы просто работало.

> К слову, за основу я взял форк markdown-to-jsx v7.7.14 (от quantizor), который базируется на simple-markdown v0.2.2 (от Khan Academy).

Когда пилил этот парсер, ставил перед собой такие цели:

- Максимально легкий вес

- Кросс-фреймворковость (React, Vue, Svelte, Angular, Solid, Preact)

- Простая настройка: никаких бесконечных цепочек плагинов

- Поддержка SSR и клиентского рендеринга

- Настройка на уровне провайдера: можно легко прокинуть свои компоненты из дизайн-системы

- Компонентный подход: полный контроль над рендерингом каждой части приложения

Команда работает на полную, задачи в трекере есть, но релизы выходят нерегулярно. Стейкхолдеры спрашивают «когда будет готово?» — а вы не знаете, что ответить.

Знакомо?

Меня зовут Артём Герасимов, я владелец продукта SimpleOne SDLC. В этой статье расскажу, как превратить хаос в управляемый процесс разработки — без внедрения тяжёлых фреймворков, бюрократии и микроменеджмента.