Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

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.

Текст книг, учебных пособий, научно-технических статей, документации, дипломных и курсовых работ часто набирается и редактируется в WYSIWYG-редакторе, таком как Microsoft Word, в том числе вследствие того, что издательства и организации требуют от авторов оформленный по ГОСТ или внутренним стандартам docx-документ. Процесс работы в Microsoft Word и аналогичных редакторах не лишён недостатков: docx-файлы трудно версионировать в git, а для объединения нескольких документов в один придётся перенумеровывать источники, рисунки, таблицы, формулы.

Альтернативой docx является LaTeX. Однако работа со стилями в LaTeX простотой и минималистичным синтаксисом не отличается, причём издательства от использования формата docx отказываться не торопятся. А инструменты в духе typst отличаются нестандартным синтаксисом языка для описания документов, причём возможность генерации сайтов в typst имеет пометку «in preview».

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 Петром Советовым @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 в виде статического сайта. Исходный код книги, написанной с использованием описанного в статье подхода, опубликован на GitHub.

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

Несколько лет назад к нам обратился клиент (крупнейшая логистическая компания в России) с проблемой – европейский головной офис отзывает все лицензии действующих ПО, и у клиента есть только год, чтобы импортозаместить 8 ключевых ИТ-систем и несколько дополнительных.

При этом проектного офиса в компании нет – ранее все ИТ-проекты делались силами головного офиса. А на то, чтобы создать проектный офис с нуля, времени уже нет. При этом, если не успеть до момента, когда все лицензии прекратят действовать… это приведет к остановке работы в 14 распределительных центрах России компании и ущербу в десятки миллионов рублей. Большинство подрядчиков, к которым клиент обратился до нас, отказались ввязываться в эту историю – потому что даже для внедрения одной ERP-системы требовалось месяцев 16. А тут, кроме ERP, еще 7, и времени всего год.

Так как у нас большой опыт в вытаскивании масштабных программ из кризиса, мы согласились. И сразу приступили к работе – в качестве проектного офиса на аутсорсе. Что конкретно мы сделали и как нам удалось помочь компании предотвратить многомиллионные потери, рассказываю в этом кейсе.

Мой двоюродный брат был счастливым обладателем устройства под названием «Электроника Видеоспорт-3». Для ребёнка из середины восьмидесятых игровая видеоприставка действительно выглядела чем-то фантастическим: оказывается, телевизор может показывать не только съезды КПСС и передачу «Играй, гармонь», но ещё и самую настоящую графику — две ракетки с летающим между ними квадратным мячиком и мишени, по которым можно стрелять из светового пистолета. Игровая приставка «Электроника Видеоспорт» стала предметом гордости своих немногочисленных обладателей, и лютой зависти — всех остальных. Недавно я наткнулся в интернете на объявление о продаже такого девайса, и меня захлестнули ностальгические воспоминания.

Представьте: вы месяцами обучали языковую модель, она выдает блестящие ответы — и вдруг после загрузки нового датасета словно теряет память и начинает ошибаться в задачах, которые раньше решала без проблем. Знакомо?

Причина такого поведения — не баг, а побочный эффект обучения нейросетей, известный как катастрофическое забывание (catastrophic forgetting). Оно особенно досаждает при тренировке LLM и мощных систем компьютерного зрения, которые приходится регулярно докармливать свежими данными. Увы, с каждым таким апдейтом есть риск, что старая информация «испарится» из модели. 

Почему забывание происходит — и всегда ли это нежелательный эффект? Давайте разбираться.

Жизнь и смерть традиционно рассматриваются как противоположности. Но появление новых многоклеточных форм жизни из клеток мёртвого организма продемонстрировало «третье состояние», которое лежит за пределами традиционных границ жизни и смерти.

Обычно учёные считают смерть необратимым прекращением функционирования организма в целом. Однако такие практики, как донорство органов, показывают, что органы, ткани и клетки могут продолжать функционировать даже после гибели организма. Эта устойчивость поднимает вопрос: какие механизмы позволяют определённым клеткам продолжать работать после смерти организма?

GameStop Corp. — американский ритейлер видеоигр и гик‑товаров. Компания прошла путь от умирающей сети магазинов до культурного феномена и объекта внимания розничных инвесторов. Основанная в 1984 году, она пережила экстремальный всплеск котировок в 2021‑м, смену менеджмента и перезапуск стратегии. Сегодня GameStop делает ставку на коллекционные товары и активно защищает свой бренд.

В предыдущей статье я показал, что любая методика управления проектом — осознанно или нет — вводит проектную сегментацию. По сути, речь идёт о способе, с помощью которого многомерное пространство задач приводится к управляемой линейной форме.

Мы использовали сегментацию как оптический прибор — чтобы увидеть, почему современные методики управления так различны и в чём на самом деле заключается их сходство. Теперь пришло время сменить фокус: от наблюдения перейти к применению. Взять найденный ключ и попробовать открыть им дверь.

Рассматривая сегментацию как самостоятельный элемент контроля и анализа, мы получаем полноценный инструмент управления, применимый на практике. Однако, как и любой инструмент, он не нейтрален: сегментация может как усиливать управление проектом, так и незаметно разрушать его. Именно поэтому, прежде чем переходить к теории сегментов, имеет смысл зафиксировать правила обращения с этим инструментом — правила, которые помогут использовать его осознанно и избежать типичных ошибок.

В этой статье я сформулирую основные принципы сегментирования. Часть из них покажется очевидной — но именно такие вещи особенно важно проговаривать явно. Другие принципы следуют из рациональных соображений, а третья группа представляет собой попытку обобщить полезную практику, с которой сталкиваются многие проектные команды.

Привет, Хабр! Тема входа в IT популярна уже много лет подряд. Меня зовут Анжелика, и я работаю ведущим инженером в тестировании уже 3 года, хочу поделиться своими наблюдениями и дать парочку советов для того, чтобы этот вход был эффективнее. В статье мы рассмотрим рынок труда в 2025 году, построим прогнозы на 2026 год, разберем необходимые навыки для поиска работы, а также узнаем, как выделяться на рынке труда для получения заветного оффера.

Приветствую всех!

Думаю, всем нам известно: ещё каких-то лет десять назад "компьютером для интернета" назывался очень бюджетный офисный ПК, тогда как теперь потребление ресурсов возросло настолько, что порой современный веб - чуть ли единственное, с чем не справляется тот или иной девайс.

А как насчёт чего-то совсем старого? Можно ли выйти в сеть с компьютера тридцатилетней давности и остались ли ещё какие-то сайты, которые можно полноценно просматривать с такого ПК? Сейчас и узнаем...

Поскольку мы все еще только осваиваем создание приложений с использованием базовых моделей, ошибки вполне нормальны. Это краткая заметка с примерами некоторых из наиболее распространенных ошибок, которые я видел как в публичных кейсах, так и в своем личном опыте.

Эти ошибки являются распространенными, поэтому, если вы работали над каким-либо продуктом, связанным с ИИ, вы, вероятно, уже сталкивались с ними.