Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр!

Я двадцать лет работал в руководстве ИТ в банках и страховых компаниях. За это время через меня прошли десятки проектов заказной разработки. Некоторые из них я вспоминаю с гордостью. Некоторые — с содроганием.

Всё началось с внутреннего предложения на работе присоединиться к отделу по развитию и поддержке веб-сайтов (название другое, но это их обязанности, поэтому написал так). Это была одновременно лестная и пугающая перспектива. Возможность работать над реальными проектами манила, но мой опыт в веб-разработке был скорее теоретическим. Я понимал, что для старта мне нужен был собственный, понятный проект, который стал бы началом.

И тут я вспомнил о своей идее сделать сайт для консольной реализации шахмат на Python. Это была сухая игра, написанная на Pygame для двоих программистов, но не для людей, так как её нельзя было запустить на других устройствах. И у меня родилась идея: а что, если превратить этот скелет игры в веб-приложение на JS?

Из минусов было только то, что моя игра написана на языке Python, а для работы мне нужен JavaScript, и я решил, что это не проблема, и начал переписывать готовую логику на новый язык, параллельно добавляя новые функции.

Идея зацепила сразу, представьте: вы переносите свой проверенный, рабочий кейс, у которого вся шахматная логика (проверка ходов, матов и пат) уже работает и ничего нового придумывать не надо, нужно только сделать интерфейс для браузера и все новые идеи (например, таймер).

Всем привет! CLI-инструменты являются неотъемлемой частью любого PHP-фреймворка, они удобны для выполнения службных операций. В данной статье поговорим о том, какой инструментарий предоставляет нам Битрикс для разработки и обслуживания сайтов.

ИИ фактически обнулил модель «эксперта, который знает всё». Почему исчез поток джун-вопросов, куда делась токсичность и что теперь считается настоящей экспертностью — разбираю на примерах.

Привет, меня зовут Иван и я SDET‑специалист в SimbirSoft. Полагаю, каждый программист хотя бы раз слышал про инструмент Kafka, многие работали с ним. Наиболее простое его использование — это настройка взаимодействия между микросервисами. А если попробовать использовать его как инструмент для логирования — связать Kafka и Elasticsearch? И при чём тут вообще Elasticsearch? Все просто: это система, которая позволяет работать с большим объемом данных. В нашем случае также необходимо использовать Kibana, надстройку над эластиком, которая позволит визуализировать данные.

В этой статье мы рассмотрим процесс настройки потоковой передачи логов из Kafka в Elasticsearch:
— как настроить взаимодействие между Kafka и Elasticsearch
— как настроить Kibana для визуализации логов, хранящихся в Elasticsearch.

Эта статья будет полезна тестировщикам для настройки анализа логов в распределённых системах, а также разработчикам, желающим реализовать альтернативные сценарии использования Kafka для централизованного логирования.

Недавние исследования намекают, что большие языковые модели (LLM) становятся всё лучше в предсказании будущего. И хотя меня это не удивляет, я скептически отношусь к тому, что их успехи смогут превзойти лучшие человеческие прогнозы. Я уж точно не ожидаю, что LLM смогут предсказать траекторию человеческой истории с точностью физика.

Причина в том, что наблюдения LLM фундаментально ограничены анализом языка. И, как я покажу, этого недостаточно для надёжного долгосрочного прогнозирования.

Давайте предположим, что мы уже подготовили оценку проекта и впереди ее защита. В идеале, чтобы защита прошла максимально гладко, ее должен предварительно проверить опытный и независимый эксперт, чтобы выявить ошибки, пропущенные требования, непонятные места, риски и другие слабые моменты. Сегодня эту роль может выполнить искусственный интеллект: он способен проанализировать структуру оценки, подсветить проблемные зоны и указать на то, что требует дополнительного внимания.

Осторожно, спойлеры! Не читайте, пока хотите решить задачу самостоятельно.

В этой челлендж-серии статей, начатой с прошлогоднего эвента, попробуем использовать PostgreSQL как среду для решения задач Advent of Code 2025.

Возможно, SQL не самый подходящий для этого язык, зато мы рассмотрим его различные возможности, о которых вы могли и не подозревать.

Ключевые решения и вызовы отрасли обсудили на московском форуме

3 декабря 2025 года в инновационном кластере «Ломоносов» МГУ состоялся масштабный форум «Технологии нового времени», посвященный модернизации промышленности следующего поколения. Мероприятие, объединившее представителей власти, бизнеса, образовательной сферы, ключевых институтов развития и научного сообщества, стало площадкой для подведения предварительных итогов и обсуждения траекторий Национальных проектов 2025 года.

Компания xAI представила результаты 24-часового внутреннего хакатона, на котором команда разработчиков создавала прототипы на базе Grok - AI-модели, тесно интегрированной с платформой X. Формат был простым: сутки непрерывной работы и полная свобода экспериментировать с агентами, обработкой данных и интеграциями. Но именно эта «сжатость» хорошо показала, как быстро Grok превращается в инструмент для прикладных задач, а не просто чат-модель.

Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: РКН заблокировал FaceTime, Snapchat и Roblox, безвиз с Китаем и Саудовской Аравией, Россию внесли в черный список отмывания денег ЕС, в Южной Корее взломали домашние камеры наблюдения, Твиттер Маска оштрафовали в Европе, а также слухи о «чесночной» модели от OpenAI.

Влияние информационной безопасности на производственные процессы часто недооценивается. Даже корректно сформулированные требования могут привести к росту времени реакции, усложнению поддержки и увеличению стоимости эксплуатации, если внедрять их без учёта особенностей АСУ ТП.

Эта статья предлагает системный взгляд на взаимодействие ИБ с инженерами: какие решения помогают, какие — создают дополнительные риски, и как выстроить баланс, который реально повышает устойчивость производства, а не снижает её.

Много лет пользовался проектом https://github.com/antirek/alarmo для отправки сообщений с идентификацией по номеру телефона в viber и telegram. Но современные реалии диктуют новые условия и пришлось потратить время чтобы сделать аналогичное решение для нового мессенджера MAX. В текущем моменте регистрация ботов доступна только для корпоративного сегмента, но я думаю это не проблема.
Готового решения я не нашел, поэтому сделал на коленке свое, буду надеяться что кому-нибудь поможет и пригодится. Как поставить Docker и Docker-compose я думаю каждый найдет в интернете, а вот с новинкой в виде MAX пока информации маловато.

На связи Анатолий Шостак. Я стартап-валидатор. Человек, который хладнокровно проверяет бизнес-идеи на прочность. Но этот кейс особенный. Здесь я чуть снова не попал в эмоциональную ловушку, в которую попадают 90% фаундеров - влюбился в свой продукт.

Это история о том, как желание сделать мир лучше столкнулось с суровой реальностью рынка, и почему умение вовремя остановиться - это тоже победа.

Международный коллектив ученых из Сколковского института науки и технологий, МФТИ, Института исследований искусственного интеллекта (AIRI) и Университета Париж-Сите разработал новый, элегантный метод для проверки логических способностей больших языковых моделей (LLM). Вместо того чтобы судить о правильности рассуждений нейросети лишь по ее финальному ответу, исследователи научились заглядывать внутрь ее механизма «внимания» и находить там скрытые паттерны, отвечающие за проверку логики. Этот подход, названный QK-score, позволяет с высокой точностью определять, следует ли модель законам логики на каждом шаге своих рассуждений, делая ее работу более прозрачной и надежной. Результаты исследования, открывающие путь к созданию более предсказуемого и безопасного ИИ, были приняты на main track of EMNLP 2025, и опубликованы в виде препринта на портале arXiv.

35–40 фактчеков в день. $110 в месяц. 30 секунд на проверку вместо часа.
Это не маркетинговые обещания — это наш production за два месяца. Рассказываю, как мы построили автоматический фактчекинг для новостного пайплайна: почему Perplexity, а не LLM + web_search; какие параметры поиска реально работают; и почему пришлось писать свой клиент вместо SpringAI.

Вам нужно подготовить текст (программу или статью), вы профи и прекрасно знаете как это делать, но в голове хаос из мыслей и гнетущее чувство сомнения. Силы тратятся на борьбу с самим собой, на то что бы вернуть свое внимание к предмету задачи после того как поймал себя на том, что снова отвлекся на какую-то ерунду — это мое личное ощущение при проживании прокрастинации. Если у вас ощущения проблемы совпадают, то есть шанс, что решение вам тоже подойдет.

Всё, что вам нужно знать, умещается в три шага. Не читайте дальше, пока не выполните их мысленно для своей текущей задачи.

Алгоритм «Установка якоря»:

Продолжаем публикации из серии «математическое моделирование для самых маленьких». В предыдущих статьях мы показали, как из погони волка за зайцем можно получить формулы для систем наведения противоракетной обороны.

Там очень подробно описано как, зная скорость объекта, можно рассчитать траектории движения различных объектов в пространстве.

 https://habr.com/ru/articles/878168/

В этот раз мы займемся исследованием траектории движения космических ракет.  Сравним формулу Циолковского с законом Ньютона и рассчитаем отправку груза на орбиту земли одноступенчатой ракетой, и двухступенчатой. И все это – в рамках курсов школьной физики и математики с помощью структурного моделирования.

В предыдущей статье я рассматривал различные способы организации стековых корутин в языке Си. Эти сопрограммы имели чисто учебное значение так как вряд ли кто-то будет создавать генераторы последовательностей при помощи сопрограмм. Сегодня рассмотрим как писать стектовые корутины на С++ и создадим на их основе tcp сервер, обрабатывающий запросы от клиентов на основе опроса событий с использованием API мультиплексированного ввода-вывода epoll. Данная тема, на мой взгляд, является ключевой для понимания того, как функционируют современные серверные приложения, написанные при помощи таких библиотек как Boost Asio.

В первой части мы создавали простого бота для управления одним сервером. Во второй — учили его измерять скорость и обновляться. Казалось бы, задача решена? Как бы не так.

В этой статье я расскажу, как проект VPS Manager перерос статус «скрипта для себя» и превратился в полноценную асинхронную платформу с Web-админкой, поддержкой Docker-кластера и базой данных SQLite. Встречайте версию 1.13.0.