Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Декларативные шаблоны Vue решают 90% задач фронтенда. Но периодически возникают ситуации, где шаблонного синтаксиса оказывается мало. Нужен более тонкий контроль над рендерингом или возможность вынести часть компонента за пределы его естественной позиции в DOM-дереве. Для таких случаев Vue 3 послал нам render-функции и встроенный компонент Teleport.

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о поддержке LSP в Claude Code. Начиная с версии 2.0.74 агент получил доступ к семантике кода: переходы к определениям, поиск ссылок и иерархия вызовов. Это заметно ускоряет работу с большими кодовыми базами, но на практике функциональность пока сыровата и требует обходных решений. Разбираемся, как включить LSP, какие языки поддерживаются и с какими ограничениями придётся столкнуться.

Разберём микрофронтенд через историю вымышленного хакера — и заодно поймём, почему это спрашивают на собеседованиях.

Недавно на собесе меня спросили: "А как именно работают микрофронты? Там что, прямо eval используют?"

Я что-то промямлил про expose, host, сборку... и понял, что вообще не понимаю сути. Знакомо?

10 новых российских продуктов для cквозной аналитики в Telegram, управления онлайн-сообществом, автоматизации поиска работы, контроля платных подписок и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

В индустрии есть много странностей и парадоксов. При этом один парадокс, достаточно распространенный, сейчас особо сильно и больно бьет по компаниям. Его суть: при массовом внедрении «лучших практик» от модных коучей и не менее массовой интеграции AI‑решений (даже там, где они не нужны), качество, стоимость (а порой и скорость поставки) бизнес‑ценности либо стагнирует, но чаще начинает падать.

Представьте, что вы занимаетесь своими делами: закрываете тикеты, читаете почту — и вдруг видите новую встречу в календаре с названием «Автоматизация [вашего] отдела». Сразу возникает вопрос: если мой отдел автоматизируют, что будет со мной дальше и не пора ли обновлять резюме?

Обычно на этот вопрос никто не отвечает. А я знаю, как все бывает по другую сторону баррикад, так как сам занимаюсь автоматизацией.  

Как правило, задача никогда не ставится “давайте заменим всех людей нейронками”. Всегда речь идет про улучшение метрик бизнес-процессов.  Там, где человек улучшает метрики – там он и остается. Поэтому первое, что я делаю – разбираюсь, как на самом деле устроена работа сотрудников, чтобы понять, что возьмет на себя машина, а где найдется работа для человека.

В этой статье я подробно расскажу, что происходит, когда к вам приходят с автоматизацией, как будут изучать ваши процессы и как «залезут к вам в голову». Давайте разбираться.

Если вы используете nofailover: true (а многие так и делают), Patroni не синхронизирует слоты логической репликации — и при переходе на реплику часть данных может исчезнуть навсегда. Рассказываем, почему и как фиксить.

Где-то с месяц я вынашиваю план исследования, с помощью которого хочу оценить эффект практики заметковедения на профессиональную и личную деятельность человека. И каждый раз, как я подходил к этому «снаряду», люди, чье мнение имеет значение, задавали мне вопрос: а что такое заметковедение?

Всякая попытка объяснить разбивалась о стену непонимания. Мои собеседники своими вопросами и комментариями демонстрировали растерянность. В конечном итоге говорили, что им непонятно, и мне приходилось думать дальше. В попытке разобраться, что же такое заметковедение, я изучал свои записи, которых очень много в моей базе, спрашивал участников нашего сообщества, разговаривал с профессионалами из разных областей.

Каждый человек, когда я интересовался у него относительно того, как он ведет свои личные и профессиональные записи, отвечая, описывал технические особенности приложений и сервисов, или начинал душнить[^1], или говорил, что он записывает в приложении и «потом» разбирает, без уточнения, что значит «разбирает» и когда это «потом» наступает.

В общем, мне показалось, что имеется очевидная проблема с операционализацией понятия «заметковедение», как, собственно, и задачеделания, и творчества, и любого иного «сложного слова», требующего интерпретации. Тем не менее я не прекращал поиска определения заметковедению, однако найти формулировку, которая вбирала бы весь спектр заметковедческой деятельности, не получалось.

В какой-то момент мне подсказали, что можно сделать, а именно объяснили, как операционализировать понятие «заметковедение», спросив, что люди делают, когда им приходит идея, попросив описать то, как они «потом» разбирают свои записи, и что происходит при процессе «вдумчивого» обучения.

В предыдущих статьях Intro Reinforcement Learning и Reinforcement Learning: Model-free & Deep RL были рассмотрены подходы, в которых оптимальные действия находились косвенно через оценку полезности состояний или пар «состояние–действие». Такие методы принято называть value-based. Однако возникает вопрос: зачем строить сложные цепочки через value-функции, если можно напрямую обучать агента выбирать правильные действия? Такой policy-based подход интуитивно кажется проще и естественнее.

Здесь о том, как это делается (ﾉ◕ヮ◕)ﾉ

Хотя экосистема LLM в основном ориентирована на Python, мы нашли Go исключительно подходящим для производственных развертываний. Наша инфраструктура на базе Go обрабатывает миллионы ежемесячных запросов LLM с минимальной настройкой производительности. Помимо хорошо документированных преимуществ Go (см. отличное изложение Роба Пайка о преимуществах Go), три возможности оказались особенно ценными для нагрузок LLM: статическая проверка типов для обработки выходных данных модели, горутины для управления параллельными вызовами API и интерфейсы для построения составных конвейеров ответов. Вот как мы реализовали каждую из них в нашем производственном стеке.

В статье представлена реализация методов решения системы линейных алгебраических уравнений (СЛАУ) четырьмя методами: методом Гаусса, LU декомпозиции, компактной схемой исключения, QR декомпозиции. Для реализации был использован шаблон классов матрицы и вектора. Приводятся результаты решения СЛАУ, погрешность решения и время решения СЛАУ. Для сравнения результаты представлены в таблице.

В прошлом посте мне предрекли судьбу старухи у разбитого корыта. Комментаторы справедливо заметили: «Визионер без хард-скиллов - это просто мечтатель». Я обещал не спорить, а показать результат. Время пришло.

Убираем лирику, достаем «мясо». Внутри - полный разбор архитектуры AI-платформы на n8n + Supabase + OpenAI: как реализовать рекуррентные платежи, SRS-систему повторений и генерацию PDF-дипломов, не написав и сотни строк кода вручную.

Решить школьную задачу, просто сфотографировав её, — это реальность 2025 года. Современные нейросети могут распознавать рукописный текст, формулы и даже сложные рисунки, мгновенно выдавая подробное пошаговое решение. Технология оптического распознавания символов в сочетании с мощными моделями ИИ превратила смартфон в круглосуточного «репетитора». Это особенно полезно школьникам и студентам при выполнении домашней работы или подготовке к экзаменам.

В этой статье мы рассмотрим 8 популярных сервисов, в которых эту магию реализовали:
• BotHub,
• Photomath,
• MathGPT,
• Wolfram|Alpha,
• Gauth,
• Mathway,
• Symbolab,
• Nano Banana Pro.

Я живу в Москве и работаю в интернет‑маркетинге. Руковожу контентом, много пишу, много думаю и почти всегда живу в режиме «чуть‑чуть не успеваю». День обычно начинается рано, а заканчивается не тогда, когда хочется, а тогда, когда последний клиент из Европы наконец пишет: «Окей, давай завтра».

И вот в какой‑то момент я поймал себя на том, что начинаю смотреть в сторону любых маленьких изменений, которые могут хотя бы немного улучшить ночи. Без идеи «починить жизнь». Просто сделать чуть менее шумно. Так в моей жизни и появился тейп для сна.

Если ты хоть раз пытался разобраться в мире нейросетей и искусственного интеллекта, то знаешь это чувство: нейросеть ChatGPT хочет VPN и иностранную карту, нейросеть Claude вообще не открывается из России, а за нейросеть Midjourney просят $10 в месяц — и это только за генерацию изображений. А если нужен ещё и текст, и музыка, и видео? Легко влететь на $50+ в месяц, при этом половина нейросетей и ИИ-сервисов будет глючить через VPN.

Именно поэтому появились агрегаторы нейросетей — сервисы на базе искусственного интеллекта, которые собирают десятки нейросетей и ИИ-моделей в одном месте. Один аккаунт, одна подписка на нейросети, никаких танцев с бубном. Представь: вместо того чтобы переключаться между пятью вкладками и помнить пять паролей, ты открываешь один сайт с нейросетями ИИ и получаешь доступ к генерации текста, изображений, музыки и видео в одном месте. Звучит как мечта? Это реальность нейросетей в 2025 году.

Эта статья — не про "как я выучил Python за неделю", а про реальный инженерный путь: от первых экспериментов с ChatGPT API до production-ready систем, которые обрабатывают тысячи запросов в день. Я расскажу про конкретные проекты, инструменты, пайплайны и главное — про ошибки, которые стоили мне времени и денег.

С помощью предобученной мультиязычной модели LaBSE и методов снижения размерности выяснил, что поэмы Лермонтова и Симонова, несмотря на столетнюю дистанцию, семантически близки. Подтвердил гипотезу, что русская патриотическая поэзия сохраняет устойчивое смысловое ядро, даже когда меняется стиль и идеология.

С моей точки зрения большинство разрабатываемых электронных плат работают под управлением микроконтроллера STM32. Если обобщить их схемотехнику, то можно кое-что вынести за скобки. Вот об этом сейчас и поговорим. Что должно быть заложено в каждую электронную плату на основе МК STM32? Само собой надо добавить квадратные первые пины на вилках, шелкографию, тест пады, симметричные отверстия 3мм по краям для крепления платы, удобный USB для питания и т.п. Но есть кое-что еще. Некоторые особенности проектирования PCB применимы только для STM32. Но обо всём по порядку.

В этом году нейросетевые сервисы, предназначенные для генерации кода, музыки, картинок и даже видео стали чем-то обыденным. Вау-эффекта, как пару-тройку лет назад, они уже не вызывают. Мы привыкли рутинно обращаться к ним, когда нужно сделать баннер с котиком или перевести с китайского языка.

Нейросети не стали панацеей. Они не начали выполнять нашу работу лучше нас. Ни писать, ни рисовать, ни кодить на достаточном для соперничества с живым человеком уровне они по-прежнему не умеют. Даже ассистенты из них получаются так себе – недавно, например, ИИ от Google «снес» все содержимое диска D: на компьютере, когда хозяин попросил его почистить кэш в одной папке. 

Так почему же нейросетей с каждым днем все больше в нашей жизни? Почему мы, образно говоря, плачем, колемся, но едим этот технологичный кактус? Попробуем разобраться под катом.

Как пробить многоуровневую защиту LLM-агента, обученную на 80+ млн атаках?

В декабре 2025 я вошел в топ-10 глобального рейтинга Lakera Agent Breaker. В этой статье - не просто обзор решения, а детальный разбор уязвимостей современных LLM-систем и архитектура кастомного фаззинг-пайплайна.