Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Меня зовут Иван, я разработчик, и на Moscow Startup Summit меня привело любопытство — хотелось понять, как изнутри устроен мир венчурных инвестиций. Я не инвестор и не стартапер, но всегда хотел начать свой бизнес. Сегодня я решаю конкретные задачи в найме, а тут вдруг оказался среди визионеров, мечтателей и инноваторов - тех, кто развивает технологии, чтобы сделать жизнь людей качественнее и счастливее. 

Саммит прошёл 1–2 октября в Москве, — это большое мероприятие для технологических компаний, инвесторов и корпораций. Оно объединило тысячи участников, а в центре внимания оказался демодень акселератора Sber500, где лучшие стартапы показали свои разработки. Все подробности — под катом.

За время работы я собрал немало ресурсов, где нахожу вдохновение, изучаю чужие проекты и беру идеи для своих. Сегодня делюсь первой частью

Привет, Хабр!

Сегодня хочу рассказать об очередном нашем продукте — браузерном расширении для перевода, которое может переводить выделенный текст на веб-страницах на 109 языков. Доступно авто-определение языка, история переводов и произношение переведенного текста. Все работает бесплатно и доступно для браузеров Chrome, Firefox, Opera, Edge и Safari.

Каждую секунду в дата-центры Cloudflare в 330 городах отправляется 84 миллиона HTTP-запросов. Из-за этого даже самые редкие из багов возникают достаточно часто. На самом деле, именно наши масштабы позволили нам недавно обнаружить в компиляторе Go на arm64 баг, вызывающий состояние гонки в генерируемом коде.

В этом посте мы расскажем о том, как впервые столкнулись с багом, исследовали его и докопались до его первопричины.

Не секрет, что штатные возможности мониторинга Nginx довольно скромны. Решалась эта задача различными способами: либо парсингом логов, либо сторонними модулями. При создании Angie эту проблему решили радикально и сразу несколькими способами. Начнём с исторического модуля stub_status.

Меня зовут Анастасия Сабирова и я работаю аналитиком в MONS (входит в ГК «КОРУС Консалтинг»). В прошлой статье мы поговорили о сборе требований и даже составили список рекомендаций, которые должны сделать этот процесс наиболее эффективным. Сегодня же мы попробуем разобраться с приоритизацией требований и разберём алгоритм, который может помочь начинающим аналитикам в расстановке приоритетов.

Если рассматривать интерфейсы современных online видеоплееров, то можно сделать вполне очевидный вывод (если вы мужчина, конечно): о комфорте своих пользователей заботятся только дизайнеры из порно индустрии. Они как никто другие понимают, что потребление контента не должно быть связано с борьбой с интерфейсом. Для всех остальных, дизайн — это копипаста неудачного решения из 2007 года. 

Моя первая статья на данную тему вдохновила ребят из VK Видео, и теперь у миллионов пользователей стало меньше боли. Посмотрим, может данная работа принесет еще больше пользы.

Google представила интерактивную платформу AI Quests, где школьники изучают основы искусственного интеллекта через игру. Без программирования они учатся собирать данные, обучать модели и видеть, как технологии помогают решать реальные задачи.

В последнее время поймал себя на том, что меня успокаивает процесс создания плат, от разводки, до пайки и я какое-то время вынашивал идею, что неплохо было бы сделать какую-то свою отладочную плату, например, с программированием по USB. Но зачем что-то придумывать без веской причины, тогда как можно взять готовый проект, например, Arduino UNO или Digispark и заодно подсмотреть, как там все устроено. Поэтому я ухватился за эту идею.

Эта статья — рассказ о том, как я собрал клоны Arduino UNO и Digispark, сделал три разные платы расширения своими руками и протестировал две из них, купленные в магазине.

Попробуем сделать Arduino UNO DIY — свой ответ Arduino UNO Q.

Для получения льда в каждом ночном заведении стоит машина по его производству – льдогенератор. Но специфика ночной жизни в том, что за короткое время льда требуется много. И свои льдогенераторы в час пик не справляются. 

В 2011 я работал барменом в ночном клубе. Заведение работало только пятницу и субботу, но лёд морозили всю неделю. Технически это выглядит так: прийти в клуб в свой не рабочий день, выгрести лёд из льдогенератора и закинуть его в морозилку. И так каждый день. 

Иногда все, что готовил неделю, разлеталось в пятницу, а на субботу льда не оставалось, и взять было негде. 

Мне надоело каждый день приезжать и выгребать лед. Я занял денег и купил свой льдогенератор и морозилку. Оборудование доработал. 

В уездном городе N, как и в любом другом населённом пункте нашей страны, есть рынок 1С. (так уж сложилось: где есть бизнес, там есть 1С). На рынке этом, не считая пары десятков мелких компаний, работают два крупных игрока – назовём их Альфа и Бета (сортировка – по времени создания компаний).

Как-то так всегда получалось, что между Альфой и Бетой был устойчивый баланс. 20 лет они шли нос к носу, не отрываясь друг от друга на сколько-нибудь значимое расстояние, ни по одному из показателей. Примерно одинаково клиентов, сотрудников, доходов, проектов. Поговаривали даже о сговоре – мол, чтобы не устраивать конкурентных побоищ, которые точно дойдут до грязных приёмов, руководители Альфы и Беты договорились о мирном сосуществовании.

Так и было, пока на пороге Беты не появился Максим.

Всем привет!

В этой статье поговорим об инструменте для моделирования архитектуры в нотации ArchiMate — Archi.

Про саму нотацию и Archi уже написано немало статей, в том числе на Хабре, но вот о плагинах Archi информации заметно меньше. Мне не удалось найти подробных и актуальных материалов, особенно если речь идет о самостоятельной сборке плагинов.

Решил разобраться сам и поделиться результатами небольшого исследования — как собрать плагин для Archi и на что стоит обратить внимание на примере нового плагина coArchi2. Бонусом небольшая детективная история по исходникам.

На сегодня машинное зрение – это либо просто синоним компьютерного зрения, либо компьютерное зрение, используемое в промышленности, либо более общее понятие - технология и методы, которые используются для визуального автоматического контроля, управления промышленными процессами, роботами и т.д., то есть инструмент системной инженерии. Словом, если стояла бы цель запутать человека, желающего узнать, что такое машинное зрение, то она выполнена. Но так или иначе, даже в последнем случае машинное зрение так переплетено с IT-технологиями, что иначе как компьютерным зрением это назвать трудно. Вероятно, поэтому историю машинного зрения традиционно отсчитывают от публикации в 1955 году статьи Оливера Селфриджа из Массачусетского технологического института (MIT) «Распознавание образов и современные компьютеры», а сам он провозглашен «отцом машинного восприятия». 

Привет, Хабр! Я Александр из OXYGEN Data Centers and Clouds. В статье ниже рассказываю про NGFW (Next-Generation Firewall) UserGate: как и почему это решение стало практически единственным на российском рынке NGFW и как живется нам с UserGate в 2025 году. 

Поговорим отдельно про плюсы и минусы: что удалось пофиксить, а с чем приходится мириться до сих пор. А еще расскажу про то, как обстоят дела на рынке NGFW сейчас, какие новые решения уже готовятся потеснить UserGate и за счет чего. Будет интересно!

Интеграция простой формы с AmoCRM на «бумаге» выглядит просто. Кажется, что можно просто отправить контакт, создать лид, прикрепить товары к сделке — и готово». На практике всё наоборот.

Честно говоря, документация AmoCRM сначала меня запутала. Я полез гуглить по моей ситуации (связка формы с CRM) почти ничего. Посмотрел ролик на YouTube про библиотеку. Понял основы, но всё равно оставалось куча вопросов.

Дело в том, что AmoCRM в упор не видит дубликаты контактов и товаров. При очистке дублей из админки ничего не удаляется. Все из-за уникальных ID, которые назначаются при отправке данных.

После множества экспериментов, я все таки смог подружить небольшой бэкенд и API AmoCRM.

В мире, где существуют десятки специализированных библиотек для парсинга HTML, XML, JSON и других форматов, может показаться,- что регулярные выражения — это устаревший инструмент. Однако такое мнение ошибочно. Регулярные выражения, или RegEx, остаются фундаментальным и незаменимым навыком в арсенале любого разработчика, работающего с текстовыми данными.

Их сила заключается в универсальности и мощи. Когда речь заходит о неструктурированных или полуструктурированных данных — лог-файлах, пользовательском вводе, конфигурационных файлах или больших текстовых корпусах — регулярные выражения часто оказываются самым прямым и эффективным решением. Они предоставляют лаконичный язык для описания сложных текстовых шаблонов, позволяя выполнять такие задачи

Docker давно перестал быть просто инструментом для упаковки приложений в контейнеры. Сегодня это целая экосистема с множеством возможностей, о которых многие разработчики и даже DevOps специалисты догадываются лишь поверхностно.

В этой статье я расскажу о некоторых функциях Docker, которые редко попадают в учебные руководства и официальные туториалы, но которые могут облегчить жизнь разработчикам и понять Docker чуть глубже. По ходу статьи фичи будут переходить от более известных к менее известым (подобно когда-то популярному формату айсбергов)

Почему «метод персон» и JTBD — это неработающий инструмент, призванный лишь создавать документацию по пользовательским требованиям и оправдывать решения команд на «фактах»...

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о том, в каком формате лучше всего передавать таблицы LLM. Исследование охватило 11 популярных форматов — от CSV и JSON до YAML и Markdown. Результаты неожиданны: разница в точности достигает 16 процентных пунктов, а выбор формата напрямую влияет на стоимость инференса и стабильность RAG-пайплайнов.

Привет всем! Меня зовут Гриша Капцов, я работаю в Отделе координации и поддержки продуктовых команд в МТС Web Services. В прошлом посте рассказывал, как мы с командой прокачали свой навык повелевания хаосом. А сегодня хочу обсудить ситуации, когда один «незаменимый» сотрудник становится угрозой. 

Представьте, что в вашей системе поднимается критический инцидент. Прод ложится, алерты строчат, клиенты негодуют. Вы открываете чат, а единственный человек, который знает, как это чинить, в отпуске. Или уволился. Или не выходит на связь. И что делать без него — вообще ноль идей. 

Ситуация может показаться гипотетической, но в сфере ИТ-эксплуатации это ежедневный риск, просто не всегда реализующийся. У вас может быть сильная команда и крутые инженеры, но при этом — один человек на зону знаний, отсутствие структурированной документации и полная слепота к ключевым уязвимостям. 

Предотвратить такие сценарии можно, если отслеживать «фактор автобуса», или Bus Factor — показатель зависимости проекта от отдельных членов команды. Ниже я расскажу, почему эта метрика особенно критична для эксплуатационных команд и как ее измеряем мы. Давайте назовем кейс «This is эксплуатация!».