Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет!

Это моя первая статья на Хабре, решил поделиться с общественностью своей идеей и тем, чем последнее время я занимаюсь в свободное время.

Любая критика (а также предложения и/или пожелания) категорически приветствуются.
Приятного чтения!

Идея

Не так давно по состоянию здоровья вынужден был погрузиться в мир глюкозы и ее мониторинга. В продаже довольно много всяких‑разных глюкометров, которые с более‑менее приемлемой точностью помогают мониторить уровень глюкозы. Но, в наш век информационных технологий, электромобилей и умных домов подавляющее количество этих устройств — это просто «экранчики с кнопками», показания которых никуда нельзя передать, никак нельзя экспортировать (ну кроме банального переписывания в тетрадку с экрана). В общем, говоря «современным языком» умных домов — по большей части эти устройства «глупые». К слову, да — я в курсе про системы непрерывного мониторинга уровня глюкозы и про них здесь тоже будет сказано (спойлер — не все так радужно в тамошних королевствах).

На днях мне понадобился новый лендинг для тестирования гипотезы. В прошлые разы я тратил на такое десятки тысяч рублей и недели времени, причем не всегда успешно. Примерно 50% работ фрилансеров улетало в корзину. С No-code и ИИ выход годных результатов получался ещё ниже. Но время идет, и, вот, мы дожили — 100% работы делают агенты.

В начале ноября после очередной шок-статьи, оказавшейся пустышкой, у меня появилась идея сервиса, который будет анализировать новости при помощи ИИ — рассказываю, что я делаю, и что из этого всего получается.

Это реальная история, не байт.

Когда‑то в старых сказках короли теряли волю не от вражеских чар, а от тонкого обольщения. В их дворы приходили странствующие мудрецы и обещали золотые города, говорящие машины, вечные источники власти. Король слушал, забывая войска и казну, ведь слова звучали как обещание нового мира. Тот, кто говорил убедительно, казался гением. И пока монарх грезил о будущем, реальность тихо распадалась на куски.

Современный руководитель переживает ту же историю, только вместо сказочников перед ним выступают апостолы новых технологий, ссылками и презентациями рисующие сияющие горизонты. Он, подобно зачарованному правителю, перестает делать различия между знанием и красноречием, между реальной компетенцией и мастерством внушения. Очарование перспективами лишает способности трезво смотреть на людей и задачи, превращая управление в игру ожиданий и иллюзий.

Современная ATS (Applicant Tracking System) давно уже не является просто «электронной картотекой» с резюме. Сегодня ATS - это центр управления всем циклом найма, начиная с публикаций вакансий, заканчивая оффером и онбордингом. Система собирает отклики с десятков площадок, структурирует данные, ведёт коммуникации с кандидатами, синхронизируется с календарями команды и строит аналитику по качеству найма.

Искусственный интеллект позволяет вывести ATS на новый уровень за счет скорости, точности, автоматизации рутины, аналитики и прогнозов. 

Перевод статьи "A million ways to die from a data race in Go" от Philippe Gaultier, которую он опубликовал в личном блоге. Предполагается, что изложенный материал будет полезен разработчикам, уже имеющим какой-то практический опыт работы с Go.

При обработке широкополосных сигналов часто возникает задача подавления узкополосных помех. Сложность задачи подавления узкополосной помехи зависит от степени информированности о ее наличии, основной частоте и степени изменчивости этой частоты. Если помеха стационарна, ее частота заранее известна и источник помехи не перемещается в пространстве, для ее подавления достаточно узкополосного режекторного фильтра.  

Для подавления нестационарных помех необходимо использовать адаптивные методы фильтрации. Кроме традиционных цифровых фильтров к ним можно отнести  использование  адаптивной антенной решетки. В этом случае подавление помех обеспечивается формированием  провалов (нулей в диаграмме направленности) цифровой антенной решетки и основной задачей является расчет вектора весовых коэффициентов, изменяющих диаграмму направленности антенной решетки. Второй способ режектирования узкополосных помех с заранее неизвестными частотой и мощностью – это поиск пиков в спектре сигнала и замена всех найденных отсчетов, превышающих среднюю амплитуду спектра, на среднее значение спектра.  

1. Повышение эффективности спектральной подавления

          Подавление нестационарной узкополосной помехи с изменяющейся частотой достаточно часто выполняется с помощью спектральной фильтрации. Методы подавления, основанные на цифровой режекции помехи в частотной области, заключаются в удалении в спектре сигнала области, занимаемой помехой. Применение этих методов ограничивает эффект растекания спектра, возникающий когда частота сигнала fS не кратна частоте fd / N , где fd – частота дискретизации сигнала, N – размерность дискретного преобразования Фурье. При цифровом моделировании удобнее формулировать это условие в следующем виде: если длительность обрабатываемого сигнала (ширина окна анализа при вычислении ДПФ) не кратна периоду помехи,  спектр гармонического сигнала представляет не одну линию, а занимает некоторую область частот (происходит растекание спектра). На рисунке 1 приведена узкополосная помеха (1а) и ее спектр (1б) при длительности окна анализа некратной числу периодов помехи (3,5 периода помехи).

Волею судеб мне по работе пришлось посмотреть несколько занятий по подготовка к сертификации 1С:Специалист. И от одного лектора вдруг услышал, что использование в условиях виртуальной таблицы массивов, когда можно применить таблицу, — это плохо и медленно. А на сомнения слушателя он ответил: «Я гарантирую это». Думаю, ошибается человек, чего не бывает. И тут в другом занятии другой лектор говорит то же самое. Тут уже волей-неволей задумаешься: а вдруг я чего не помню уже? Но ведь не раз ускорял запросы, меняя таблицы на массивы. И захотелось проверить. Чем не повод для первой статьи на Хабре?

Когда слышишь слово «API», первое, что приходит в голову — это технический набор функций для программистов. Но в нашей работе с Ozon Seller API я убедился, что API — это целый продукт, в котором нужно думать не только о коде, но и о двух разных аудиториях, метриках, бизнес-логике и даже внутренней политике большой компании.

Seller API обслуживает сотни тысяч активных продавцов, а также тысячи десятки тысяч разработчиков и интеграторов, которые строят на его основе свои решения. При этом у нас есть серьезный вызов — сделать так, чтобы API был удобен и надежен для обеих аудиторий, при этом оставаясь прозрачным и стабильным интерфейсом.

Меня зовут Лев Савельев, я старший менеджер по продукту Ozon Seller API. В этой статье расскажу, как мы развиваем Seller API как продукт, с какими вызовами столкнулись, какие ошибки сделали и чему научились, и как вся работа связана с экосистемой Ozon — порталом dev.ozon.ru и существующим Магазином приложений для селлеров.

В теории делегирование выглядит просто: руководитель передает задачу подчиненному, освобождая себе время и развивая команду. На практике же именно делегирование становится источником множества управленческих сбоев. Руководитель вроде бы передает работу, но по сути - не отпускает контроль до конца или, наоборот, полностью устраняется из процесса, ожидая, что все «как‑то само» решится.

В этой статье разберем две самые распространенные ошибки делегирования: частичное делегирование, когда руководитель передает задачу без полномочий, и делегирование без контроля, когда ответственность перестает быть общей. Обе ситуации похожи на противоположности, но в итоге приводят к одному - потерянному доверию и неэффективной работе команды.

Справедливость — ключевой элемент игр. Кто захочет играть в игру, которая явно подстроена в чью‑то пользу? Сбалансированная игра гарантирует, что у всех игроков есть равные шансы на победу, без нечестных преимуществ для отдельных участников. Однако достичь баланса в играх — задача далеко не простая.

В этой статье мы рассмотрим стратегии балансировки игр и дадим советы геймдизайнерам, как создать более сбалансированный игровой процесс. Независимо от того, разрабатываете ли вы ролевую игру, стратегию в реальном времени или соревновательный многопользовательский проект, эти советы будут полезны.

Я много лет работал в продажах. Руководил отделом, закрывал планы. Продавал чужие товары — иногда даже не видел их, только цифры на экране: названия, цены, скидки, бонусы. Зарплату получал хорошую, даже хватало на путешествие по Италии с женой.

Но радости не было. Каждый отпуск мы с женой возвращались к одному вопросу: чем заняться, чтобы делать что-то своё от начала до конца.

Сейчас у нас семейное производство натуральной косметики. Два бренда: MOYABORODA для мужчин и OLFACTORIUS для всей семьи. Оборот — от 500 до 900 тыс. ₽ в месяц. Рентабельность — 24–25%. Команда — 5 человек, плюс мы с женой. Всё делаем сами на площади 100 м² — без инвесторов, без франшизы, без кредитов.

В этой статье расскажу, как мы строим производство: что варим и как, сколько зарабатываем на банке масла, почему маркетплейсы забирают 60% выручки и зачем мы сознательно остаёмся маленькими.

Компании по всему миру сегодня спешат объявить себя «AI-first», но всё чаще это звучит как красивый лозунг без реального содержания. В своей колонке генеральный директор Runway Сицы Чен предлагает честно взглянуть на этот разрыв — между тем, что организации декларируют, и тем, что на самом деле происходит внутри команд. Это размышление о том, как не превратить инновации в показное действие, почему настоящие преобразования начинаются с любопытства, а не с мандатов сверху, и что отличает компании, действительно осваивающие ИИ, от тех, кто лишь делает вид.

Привет! Меня зовут Воронин Николай, я занимаюсь автоматизацией систем отчётности и анализа в ПГК Диджитал.

В этой статье я хочу поделиться опытом ведения личного творческого проекта, где многие функции переложены на нейросети. Расскажу об обнаруженных мной особенностях, плюсах и недостатках.

Мой проект – это цифровой мультимедийный комикс. Для его реализации требуется создание программного обеспечения, иллюстрации, музыка и звуки, работа с сюжетом и персонажами. Соответственно четыре AI, которые несут кольцо к финалу проекта это:

·         Deepseek – LLM для кодинга.

·         Deepseek – LLM для отладки и выверки текстов и проработки сюжетной целостности.

·         StableDiffusion – иллюстрации.

·         Suno AI – музыкальное сопровождение.

Почему нейросети – хоббиты, и зачем им нужен Гэндальф?

В основном это касается больших языковых моделей (Deepseek, CharGPT, Grok, Gemini, Gigachat и т.п.). Важно понимать, что Искусственный Интеллект – это модное, но неправильное название для нейросети и большой языковой модели – никакого интеллекта там нет. Это очень большой массив хитро размеченной информации с хитрым алгоритмом статистического поиска сначала распознавания вопроса и затем наиболее вероятного ответа. Мыслительного процесса, понимания вопроса и логического построения ответа нет. Нейросети не умеют даже считать, в них просто загружено очень много математических задач с ответами и, получая запрос, нейросеть ищет наиболее вероятный ответ.

Соответственно, чем задача специфичнее – тем больше шанс, что в обучающих материалах по ней было мало информации, нейросеть будет пытаться интерпретировать её через другие задачи, которые по логике разметки кажутся похожими (с точки здравого смысла это может быть не так), и решения будут становится всё более и более странными.

Зачем запускать тяжелый Fusion 360 или ArtCAM, чтобы просто вырезать фланец или прокладку? Я написал свой CAM-процессор на чистом JavaScript и Three.js, который готовит G-code из DXF за пару секунд прямо в браузере.

В статье разбираем архитектуру легковесного инженерного софта: парсинг DXF, визуализацию траекторий на WebGL, алгоритмы оффсетов и опыт парного программирования с нейросетью.

В охраняемом подвале офиса в Рочестере, штат Нью-Йорк, ядерное устройство размером с холодильник в течение трёх десятилетий тихонько, без лишнего шума испускало нейтроны для компании Eastman Kodak. Но после того, как его отключили и увезли, один из сотрудников упомянул об этом журналисту. Новость распространилась, в редакциях начали раздаваться тревожные звонки, и даже CNN подключилась к освещению этой истории: Kodak использовала уран оружейного качества в недрах своих лабиринтных исследовательских лабораторий.

Но правда о реакторе была более странной и одновременно менее сенсационной, чем предполагали заголовки.

Привет, Хабр! На связи команда «МТС Аналитика»: техлид Саша Бобряков и ведущий разработчик Рома Захаров. Со дня на день мы в MWS запустим собственный комплексный курс по Java, который создали в рамках внутренней образовательной платформы МТС Тета. Он предназначен для внутренних разработчиков и поможет вырасти из уровня middle в senior. 

Зачем мы вообще его затеяли? Нам хотелось систематизировать «коллективный опыт» компании, выровнять грейды, чтобы мидл в условной команде X владел теми же навыками, что и мидл в команде Y, а еще — дать коллегам надежную базу, чтобы они росли в своем направлении. Работая над курсом, мы и сами многому научились. Например, выступать перед камерой, беспощадно отсекать избыточное, а еще — находить общий язык с дизайнерами (да, разрабам это не всегда дается легко).

Сейчас мы на финишной прямой, и пока впечатления о процессе работы еще свежи, нам захотелось ими с вами поделиться. Расскажем, в чем вообще польза от таких курсов для компании, как мы строили программу, какие сложности были. И посоветуем, на что стоит обратить внимание, если в вас тоже не умер преподаватель (да и ученик).

За последние 23 года, выдавая более одной статьи в день, я накопил достаточно большой объём текстов, чтобы обучить модель искусственного интеллекта, которая могла бы убедительно писать «как я». С помощью современных технологий несложно создать систему, способную генерировать мнения, которые будут звучать так, как будто они исходили от меня — алгоритмического профессора, который будет продолжать публиковаться ещё долго после моей смерти.

Привет, Хабр. Пишу, потому что на текущем проекте прямо сейчас живу эту боль: всем включили Cursor «для скорости», а нормальных автотестов так и не завезли. Может, кто-то уже описывал этот кейс, но я не нашёл — поэтому делюсь своей ситуацией и тем, как это надо было делать с самого начала.

Красивая картинка про Нидерланды скрывает подводные камни: тяжелый рынок жилья, визовое рабство, зверские налоги и увольнение через месяц. Делюсь личным фэйл‑кейсом и рабочим планом, как пройти это спокойнее.

Набил шишки в релокации и теперь делюсь опытом.

Мне важно подсветить риски и поделиться стратегиями, которые помогут увеличить твои шансы на успех, в свое время не нашел подобных кейсов — теперь описал свой.

Здорова! Меня зовут Женя Урбановский, бывший iOS- и действующий Golang-разработчик.

Уезжал в Нидерланды по рабочей визе, с опытом зарубежных проектов, жил в странах СНГ, учился во Франции, обкатал Европу и сейчас живу в Польше.

Я не дам план переезда в страну Х, но передам опыт, который помог мне сохранять свои нервы и иметь большую уверенность в другой стране.