Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В году 2009-м у меня был ноутбук Dell Inspiron 1525, с 2 ядрами, 2 Гб ОЗУ и 250 HDD. К этому времени я уже 6 лет как изучал и использовал операционную систему FreeBSD, 4 года погружался в Linux (с помощью Gentoo и коллеги (привет, WinterHeat!!!)) и работал в небольшой ИТ-фирме.

В определенный момент мне захотелось поставить на ноут 4 операционные системы: Windows 7, Linux, FreeBSD и какую то сборку с MacOSX (Hachintosh), нарытую где то на торрентах. При этом никакого UEFI/GPT у меня не было, только MBR, только 4 Primary Partitions....

Заняло это целый день, Linux пришлось ставить на загрузчик Lilo (в /dev/sda2) (спасибо документации Gentoo), FreeBSD ставился на слайсы, путем разбиения /dev/ad3 (он же /dev/sda3) на внутренние a,b,c,d,e подпартиции. Результатом я был доволен, полгода-год пользовался, игрался ))) Но больше такую задачку я себе не ставил и думал, что в этом нет необходимости.

Автор: Android-разработчик с 7+ годами опыта, знающий толк в FrameLayout, merge, include, RecyclerView, а теперь и Modifier.padding.

В статье обсудим антипаттерн Primitive obsession, разберём на примерах способы его устранения в разных языках программирования.

Всех приветствую, читатели Хабра! Предлагаю вашему внимнию шестую часть анализа защищенности веб-приложений Vulnhub.

Недавно я разместила на Хабре статью о своем первом AI‑продукте и в комментариях под статьей, к моему большому удивлению, развернулась интересная дискуссия о кварках. И я подумала, раз есть такой интерес к этой теме — напишу свое видение и разложу по полочкам так, что для одних она станет первой дверью в мир науки, для других — новым взглядом на старые концепции, а для третьих, возможно, перевернет представление о природе мира и человека.

В статье приведен обзор возможностей спеллчекера CSpell, а также проанализированы сложности, с которыми я столкнулся при адаптации этого инструмента для работы с нашей документацией в парадигме Docs as Code.

Статья будет полезна всем, кто хочет научиться проверять тексты в файлах любых форматов, будь то Markdown, YAML или комментарии в коде. Больше всего пользы из нее вынесут технические писатели и те, кто формирует процессы, связанные с документацией.

Помимо работы в командной строке, в статье рассматриваются примеры прекоммитных проверок и интеграции с VS Code.

Я знаю сейчас очень популярно хейтить статьи сгенерированные LLM. Но как по мне это огромное поле для исследований. Ведь с точки зрения технологий это фактически новый вид баз данных, которые определенным образом обобщают тот опыт который в них закладывается разработчиками. И так меньше флуда больше пользы...

Задал я тут вопрос Дипсику.

ИИ научился имитировать человеческую близость — и эта иллюзия начала превращаться в уязвимость. То, что еще вчера выглядело как шутка из «Чёрного зеркала», сегодня уверенно проникает в повседневность: миллионы пользователей выстраивают доверительные и даже романтические отношения с цифровыми ассистентами, от Replika и Character ai до GPT‑ботов на локальных моделях. Разработчики вкладывают миллионы в создание персонифицированных диалогов, в то время как пользователи уже называют своих ботов «партнёрами», «возлюбленными», «самыми близкими собеседниками».

В этой статье рассмотрим, как работает «влюблённость» в ИИ — с точки зрения нейронауки, архитектур LLM, когнитивных искажений и кибербезопасности. И что IT‑сообществу с этим делать.

Мы определились как оценивать системы: получаем оценки функциональной части системы, оценки ее технологического совершенства, после этого продукт и его оценка попадает в следующий модуль системы «Федерация» — каталог групповых решений. Структуру и принцип построения этого, последнего, компонента «Федерации» нам осталось рассмотреть.

Для общего понимания каталог «Федерации» — это магазин технологических продуктов Gруппы, в котором есть свои специализированные отделы (АБС, CRM, ДБО), на витринах которого представлены ИТ‑решения в уже проведенной оценкой, которую нужно применить для конкретную организацию.

Привет, Хабр!

Представляю вашему вниманию подробное пошаговое руководство по настройке аутентификации на основе cookies с помощью Laravel Sanctum. В процессе мы объясним логику каждого шага и покажем, как настроить Postman. Кроме того, мы рассмотрим наиболее распространенные проблемы, связанные с CORS.

Если вам не даёт покоя развитие искусственного интеллекта и возможность замены вас на него – советую прочитать эту статью.

Привет! На связи снова Саша Хренников, руководитель DevOps-юнита в KTS.

На прошлой неделе мы запустили испытание для DevOps-инженеров, приуроченное к дате первого полета человека в космос. Участникам было необходимо найти и исправить ошибку в конфигурации ArgoCD, чтобы обеспечить корректный запуск приложения. Как мы и обещали, 10 победителей испытания получат наш фирменный мерч, но перед тем, как огласить их список, я предлагаю познакомиться с решением.

Spoiler alert: мы оставляем доступ к этому испытанию (и ко всем предыдущим) открытым, чтобы вы могли потренироваться перед будущими челленджами. Если вы еще не пытались решить его, не торопитесь читать разгадку — лучше попробуйте найти ее самостоятельно. Сделать это вы можете в нашем боте.

Для тех же, кому не терпится узнать ответ, продолжаем.

Настало время... интересных историй. Про то, как я заказал сайт и что из этого вышло. Спойлер — человек не справился, а нейросетка — да

Я занимаюсь разработкой баз данных с 1999 года и сейчас работаю над YDB — базой данных, которую мы в Яндексе недавно выложили в опенсорс. Это моя шестая база данных и четвертая — массивно-параллельная. И каждый раз, когда основные задачи решены, я сажусь разрабатывать оптимизатор запросов. Под катом я кратко расскажу о том, что такое оптимизаторы запросов в базах данных и почему их непросто делать.

Управление конфигурациями Kubernetes: зачем усложнять?

Kubernetes-экосистема переполнена инструментами, которые обещают упростить жизнь — но на деле они только добавляют сложности. Helm, например, скрывает за собой кучей шаблонов и зависимостей, что превращает простое управление в черный ящик. Вместо того чтобы дать вам полную картину того, что на самом деле разворачивается в кластере, такие инструменты превращают конфигурацию в нечто трудное для понимания и отладки.

А что если проще? Используя Makefile и привычные Unix-утилиты (kubectl, jq, yq), вы получаете полную прозрачность и контроль над конфигурациями. Это не только позволяет вам избежать лишней сложности, но и упрощает отладку. Вы по-прежнему получаете все преимущества Kubernetes, но без всего этого ненужного абстрагирования и скрытых деталей.

Может быть, меньше — это действительно больше?

Вайб‑кодинг (от англ. vibe coding) — новый способ программирования, где вместо ручного написания кода вы описываете задачу AI‑модели, а она генерирует код сама​. Как метко заметил Андрей Карпати, один из пионеров этого подхода, «это не совсем программирование — я просто вижу что‑то, говорю что‑то, запускаю что‑то и копирую‑вставляю что‑то, и это в основном работает»​. В 2025 году вайб‑кодинг из эксперимента энтузиастов превратился в реальный инструмент: появились мощные облачные LLM, способные писать сложный код, и уже до 90% кода может создаваться с участием ИИ. Ниже — обновленный гайд, как начать вайб‑кодить, какие модели использовать и на что они способны, а также какие возможности открываются перед бизнесом.

Представьте, что можно тестировать android-код без эмулятора, запуская тесты за секунды вместо минут. Именно это обещает Robolectric — библиотека, которую либо любят, либо ненавидят, но точно не игнорируют. 

За кажущейся простотой «просто добавь зависимость» скрывается удивительная магия модификации байткода, о которой не рассказывают в статьях. Предлагаю разобраться, как на самом деле работает магия Robolectric и почему эти знания пригодятся любому android-разработчику.

На этот раз более простая и красивая визуализация. Речь пойдет о том, как нарисовать историю выполнения SQL Agent jobs — как раз тех, с которыми все время имеет дело DBA.

Медленная работа базы данных высасывает ресурсы и нервы? Вы не одиноки. Но есть эксперты, способные выжать максимум из вашей инфраструктуры. Расскажем, как перфоманс инжиниринг помогает превратить «тормоза» в «ракету».

Большие языковые модели (LLMs) это мощный инструмент в борьбе с токсичностью в текстах, но их эффективность может быть затруднена внутренними цензорами, призванными предотвратить генерацию негативного текста. В рамках соревнования PAN-2024 мы нашли способ обойти это, что позволило языковой модели успешно детоксифицировать текст на нескольких языках. Наш подход позволил нам занять первое место в оценках людьми, где, что удивительно, результаты нашей модели были предпочтительнее отредактированного человеком текста на нескольких языках, включая русский. Кроме этого, мы проверяем как модель без цензора делает обратную задачу, а именно токсикацию предложений.