Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет! Меня зовут Анна Ахлестова, я Flutter Team Lead в компании Friflex. Мобильные приложения, в том числе на Flutter, позволяют настраивать обработку различных ссылок. В этой статье я разберу, как во Flutter реализовать поддержку deeplink-ов и универсальных ссылок и как управлять ими на уровне платформы.

Как взломать Bitcoin?
Как блокчейн считает время?
Как меняется сложность майнинга?
Что будет если два майнера одновременно смайнили блок?
Где хранятся транзакции до подтверждения, как высчитывается их комиссия и можно ли отправить без нее?
Какие узлы есть в блокчейне и чем они отличаются?
Когда можно пользоваться наградой от майнинга?

Ваша команда выросла, спринты превратились в марафоны, а Jira ушла. Вы тратите больше времени на обсуждение инструментов, чем на работу в них.

В этом обзоре мы собрали девять актуальных российских решений для управления жизненным циклом разработки ПО.

Каждая система рассмотрена с точки зрения реальных потребностей команд — от небольших стартапов до крупных enterprise-компаний. Мы постарались дать объективную оценку возможностей каждого инструмента, чтобы вы могли сделать осознанный выбор.

Внутри — готовая таблица сравнения по цене, интеграциям, гибкости и поддержке DevOps. Выберете свою за 10 минут!

Привет, Хабр! Меня зовут Александр Дудукало, я автор курса по JavaScript. Сегодня мы поговорим о ключевом навыке разработчика. С помощью чего сделать код лаконичнее и выразительнее, при этом заменяя громоздкие циклы простыми конструкциями?

Владение методами массивов — это и есть тот самый ответ. Это база, которая позволяет писать код, понятный человеку, а не только машине, и умение переключиться с вопроса «как сделать» на результат «что получить».

Мы разберем три самых полезных метода: map — для преобразования данных, filter — для отбора элементов и sort — для сортировки. Вы поймете, как они работают внутри, и примените знания на практике, создав свои аналоги этих функций. Подробности, как всегда, внутри.

Вопрос о том, стоит ли изучать Unity в 2026 году, снова стал актуальным. Индустрия пережила несколько непростых лет: изменения политики монетизации в 2023‑м подорвали доверие к компании, а попытки исправить ситуацию оказались противоречивыми. Параллельно усилились конкуренты — Unreal стал доступнее для небольших команд, Godot получил заметный импульс благодаря открытости и стабильности, а мобильный рынок перестроился под новые требования.

На этом фоне разработчики пересматривают выбор инструментов и пытаются понять, насколько оправдано инвестировать время в Unity сегодня.

Можно сделать самую лучшую на свете модель, но от нее будет мало проку, если не обеспечить ее интеграцию в реальные бизнес-процессы. 

Всем привет, я Илья Бадекин — Data Scientist в команде товарных рекомендаций Wildberries, и в данной статье расскажу о том, зачем текстовый энкодер в команде «Товарных рекомендаций» Wildberries, на что он способен и как мы сжимали его эмбеддинги для онлайн-доранжирование рекламных баннеров по запросам пользователей.

В XIX веке электричество выглядело универсальным ответом почти на любую медицинскую проблему. Оно было новым, наглядным и давало эффект, который невозможно было игнорировать: мышцы сокращались, пульс менялся, тело реагировало. Этого оказалось достаточно, чтобы электрический разряд очень быстро превратился из предмета научного интереса в «лечение от всего» — от тоски и зубной боли до паралича и гангрены.

Эта история не столько про странные методы прошлого, сколько про подмену доказательств технологией. Когда у медицины ещё не было клинических протоколов, а у рынка — ограничений, работающий прибор стал аргументом сам по себе. Лучше всего это видно на примере популярного электротерапевтического аппарата Ари Дэвиса: технически добротного устройства, которому приписывали куда больше, чем он мог дать.

14 января 2026 года Cursor опубликовала пост «Scaling long-running autonomous coding» (https://cursor.com/blog/scaling-agents).

В этом посте компания рассказала о своих экспериментах с «автономной работой кодинг-агентов в течение нескольких недель» со следующей чётко поставленной целью:

понять, насколько далеко мы можем продвинуться в сфере кодинга в проектах, для выполнения которых командам разработчиков обычно требуются месяцы

Компания рассказала о подходах, которые она попробовала, о предполагаемых причинах их провала и о том, как решались эти проблемы.

Наконец она достигла этапа, на котором нечто «решило большинство наших проблем с координацией и позволило масштабироваться до очень больших проектов», что, в свою очередь, привело к следующему:

Чтобы протестировать эту систему, мы поставили перед собой амбициозную цель: создание веб-браузера с нуля. Агенты работали примерно неделю и написали больше миллиона строк кода в тысяче файлов. Исходный код можно посмотреть в GitHub (https://github.com/wilsonzlin/fastrender)

И здесь объяснения становятся немного запутанными и нечёткими. Компания заявляет, что «несмотря на размер кодовой базы, новые агенты всё равно понимают её и добиваются существенного прогресса» и что «сотни воркеров работают конкурентно, выполняя пушинг в одну и ту же ветвь с минимальными конфликтами», но ни разу не говорит, был ли проект успешным, работает ли он на самом деле. Можем ли мы сами запустить этот браузер? Это неясно, и компания ни разу не сделала подобных чётких заявлений.

Профессия тополога — одна из самых закрытых, недооцененных и в то же время важных в современной микроэлектронике. Когда мы говорим о процессорах, видеокартах и других чипах, мы знаем, что внутри у них миллиарды транзисторов. Но вряд ли задумываемся — кто же расставляет эти миллиарды транзисторов на кусочке кремния и, более того, заставляет их работать как единое целое, превращая в мощный процессор. Это инженеры — топологи цифровых интегральных микросхем (ИМС). Они участвуют в создании любой современной электроники: мобильных телефонов, космической аппаратуры, процессорных ядер и системы связи 5G.

Меня зовут Илья Пеплов, я старший инженер по разработке СнК в отделе физического синтеза полупроводников в YADRO. В статье расскажу, как устроена моя профессия изнутри, чем физический дизайнер отличается от других топологов, где этому учат и почему спрос на топологов очень высокий

Go 1.22 заметно укрепил позиции стандартной библиотеки в роли «достаточно хорошего» веб‑стека: ServeMux научился матчить шаблоны, и зависимость от роутеров ради базовой маршрутизации уже не выглядит обязательной. Но как только в проекте появляется больше пары middleware, начинается знакомая боль — обёртки размножаются, порядок теряется, правки становятся хрупкими.

В этой статье разбираем, как собрать управляемые цепочки middleware без alice и как поверх http.ServeMux сделать группировку маршрутов с наследованием middleware в стиле chi — только на стандартной библиотеке и с минимальным количеством кода.

Markdown — популярный и удобный язык разметки, но это также и очень ограниченный формат. Поэтому задача написания в Markdown сложной технической документации по ГОСТ, научной статьи с автоматической настройкой оформления для заданного издательства или хорошо оформленного онлайн-учебника может показаться неосуществимой. В этой статье рассмотрим способ работы над научно-техническими статьями и книгами в формате Markdown на основе подхода Docs as Code с учётом строгих ограничений на оформление, используемый @true-grue и мной при подготовке учебных материалов в РТУ МИРЭА.

Способ заключается в применении утилиты pandoc для построения дерева абстрактного синтаксиса (AST) Markdown-документа с последующим переписыванием AST набором фильтров на Lua и трансляцией AST в форматы docx и pdf, соответствующие ГОСТ, а также в диалект markdown, совместимый с mdBook, для генерации онлайн-учебника.

Онлайн-версии книг, написанных с использованием описанного подхода, и репозитории с исходным кодом книг опубликованы на GitHub и GitHub Pages: книга по конфигурационному управлению, книга по разработке кроссплатформенных программмных систем.

В предыдущих статьях мы уже подробно разбирали, как квантовая связь выходит за пределы лабораторий и поднимается в космос. Мы говорили о спутниковых экспериментах, передаче квантовых состояний через атмосферу и о том, почему именно космические каналы сегодня считаются ключевым элементом будущего глобального квантового интернета.

Если сильно упростить, космическая квантовая связь нужна прежде всего для дальности. Спутники позволяют распределять квантовые ключи на тысячи километров, обходя ограничения оптоволокна и географии. Но у такого подхода есть и обратная сторона: узлы сети остаются либо стационарными, либо жёстко привязанными к орбитальной механике.

При этом «атмосферная квантовая связь» может применяться и в более «приземлённых» сценариях — дронах, автомобилях, мобильных узлах связи, которые могут появляться и исчезать, менять траекторию и работать лишь считанные минуты. Именно здесь квантовая криптография столкнется с самыми жёсткими ограничениями реальных условий: вибрациями, короткими сеансами связи всеми видами потерь сигнала в атмосфере.

В этой статье мы разберём работу, в которой квантовое распределение ключей впервые было продемонстрировано между полностью мобильными платформами — дронами и автомобилями, включая движение автомагистрали. Это не альтернатива космическим квантовым каналам, а их логичное дополнение: шаг от глобальной дальности к гибкой, динамической квантовой сети.

Если верить презентациям, то каждый новый процессор становится быстрее предыдущего на 15-20%. Иногда на 25%. А в отдельных задачах, как говорят производители, и вовсе до 30%. Проблема только в том, что за этими цифрами обычно стоят либо конкретные конфигурации, либо совсем уж специфические сценарии использования. А реальный прирост производительности зависит от того, чем именно вы занимаетесь и как используете железо. Тем не менее ощущение, что современные CPU действительно стали другими, остается. Сегодня посмотрим, что по-настоящему изменилось в этой сфере за минувшие 5 лет.

В сети кофеен на 240k чеков в месяц всё выглядело достаточно бодро (поток гостей, выручка растёт, но прибыль не соответствует ожиданиям). Рассказываю, как мы собрали ежедневный контур управляемости сетью: от R-Keeper и ETL до витрин в ClickHouse и дашбордов в Yandex DataLens. По дороге упёрлись в типичную проблему: справочники, из-за которых отчёты уверенно врут.

Самоучителей по языку Python сейчас выпускается много, и вот буквально несколько дней назад в «БХВ» вышло еще одно издание — книга Владимира Дронова «Python. Уроки для начинающих». Это не обычное пособие для тех, кто хочет освоить новый для себя язык программирования, а книга с уникальным подходом.

Автоматическая генерация библиографии для учебных работ с помощью нейросети: оформление ссылок, валидация источников и создание аннотаций. Как сделать список литературы по актуальным ГОСТ без ошибок? Инструкция и лучшие ИИ.

 Некоторым системам подходит модель "commit - это и есть наш релиз", но некоторые системы требуют иметь релиз как ветку в git. В худшем случае, эта ветка является долгоживущей, что порождает трудности, но и даёт преимущества.

Когда лучше выбирать модель долгоживущих релизов, как бороться с проблемами и какие преимущества вы можете получить?

В предыдущей статье я обратил внимание на интересное поведение Weight Decay, здесь я рассматриваю его более подробно. 

В индустрии ML принято считать: если мы берем обученную модель и делаем Fine-Tuning на новой задаче, старые веса постепенно перезаписываются. А если добавить Weight Decay (L2-регуляризацию), то процесс забывания лишнего должен идти еще быстрее.

Я проверил это утверждение экспериментально. Результаты оказались контринтуитивными: при определенных настройках Weight Decay работает ровно наоборот — защищает старую структуру от разрушения.

Ниже — описание эксперимента и выводы для тех, кто занимается обучением и безопасностью моделей.

AI-оружие противника уже здесь. И оно работает на скоростях, которые делают традиционные циклы безопасности бесполезными. Но это не приговор. Это новая реальность, требующая новой стратегии. На основе анализа инцидентов января 2026 года показываем, как перестроить защиту: от принципа Assume Breach и Zero Trust до непрерывной валидации угроз и эшелонированной обороны.

Системный аналитик отвечает за то, что и как должно работать в будущем продукте: собирает требования, согласует решения с бизнесом и командой, описывает логику, как бизнесовую, так и техническую, фиксирует всё в документации и диаграммах.

Навыков и инструментов в профессии много — и в этом её сила.
Но именно поэтому важно понимать, что развивать дальше и как оценить свой уровень.

В статье — максимально полный и актуальный чек-лист навыков системного аналитика с привязкой к грейдам (Junior/Middle/Senior).

Статья будет полезна:
+ начинающим аналитикам — чтобы трезво оценить масштаб профессии, сравнить программы обучения и понять, какие навыки развивать в первую очередь,
+ опытным аналитикам — которые хотят выявить пробелы, наметить точки роста и осознанно сделать следующие шаги в карьере.

Оглавление:
Сбор требований
Бизнес-требования
Дизайн
ФТ и НФТ
Документирование
Проектирование БД и SQL
Интеграции
Архитектура
Работа с API
Тестирование
Сопровождение
Работа с кодом и IDE (не обязательный)
Управление проектами (не обязательный)
Soft Skills - мягкие навыки
Инструменты

Открывайте, отмечайте навыки и попробуйте оценить свой грейд