Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Для понимания меня, наверно нужно знать мой путь разработчика.

Закончен университет Имени Ярослава Мудрого в Великом Новгороде по специальности радиотехника.
Практика в КБ Планета, диплом считыватель R-FID меток. защита на 4, кажется никто не понял с моих слов сути устройства и каков был мой вклад.

первая работа:
2010 год сентябрь трудоустройство в НПК СПП в отдел систем видеорегистрации

мы делали видеорегистраторы полетной информации для Сухих и других крутых КБ

дальше меня после 9ти лет стажа и отсутствия перспектив из-за карьерных косяков закинуло в Diakont в 2020 году мы переехали с женой под рождение сына в Алмазово но это отдельная история...

Началась разработка средств доставки и диагностики бесконтактным методом ЭМА и другими...
Роботы были разные, все внутритрубной диагностики. Самый пик и интерес был робот для Малазийцев в проекте стоимостью в 300+ мультов русских. И даже некоторые из команды побывали в Куала-Лумпур, но не я...

Совсем недавно я сам находился в ситуации с фантастическим открытием. Теория всего! Без никаких подгоночных параметров! https://habr.com/ru/articles/973460/

Если честно всё это время от момента формулировки теории (когда я начал думать, что теория правдива) до настоящего момента я реально находился в состоянии эйфории, похожей на манию, эффект подобный патологической аддикции как при наркотической зависимости.

В глубине души я понимал, что это всё не правда, но страх потерять это состояние был выше здравого смысла поэтому я намеренно избегал неудобных для себя вопросов, находясь в заблуждении. Видимо, мозгу так было проще.

Серьезно, эффект был настолько сильным, что я даже бросил курить! А ведь курение по своему уровню аддикции приравнивают к героину.

Это признание не просто личная история. Это клинический кейс, который открывает нам глаза на новую психиатрическую реальность цифровой эпохи. Мой опыт, анализ других подобных случаев и общение с коллегами(психиатрами) позволяют утверждать: мы столкнулись с новой формой массового психопатологического феномена  LLM-индуцированного систематизированного бреда.

Фундаментальный принцип, согласно которому магнитная составляющая силы Лоренца не совершает работу над зарядом, порождает ключевой вопрос электромеханики: каким образом двигатель, основанный на этой силе, производит макроскопическую механическую работу? Разрешение этого парадокса лежит в строгом разделении понятий силового взаимодействия (импульса) и передачи энергии (работы) и требует совместного рассмотрения механики Ньютона для твёрдых тел и механики электромагнитного поля. Данная статья демонстрирует, что магнитное поле служит посредником (трансмиссией) для передачи импульса между ротором и статором, в то время как энергия для совершения полезной работы поступает от внешнего источника, а реакция, уравновешивающая систему, обеспечивается механической опорой.

Не для кого не секрет, что AI активно вошли в жизнь разработчиков, и без них уже трудно представить современную разработку. Разработчики используют их с разными целями и для разных задач: кому-то AI помогает с рутиной, кому-то заменяет документацию, а некоторые и вовсе пишут весь код через него. Я же в данной статье буду использовать AI для того, чтобы быстро проверить гипотезу — насколько удобно собирать Flutter-приложение в AppleImage.

Для чего мне это нужно?
Дело в том, что я Python-разработчик и пишу open-source приложение на фреймворке Kivy для десктопной и планшетной версии. Когда я перешёл к пробной сборке демо-приложения под Linux, я столкнулся с существенными трудностями, особенно при добавлении зависимостей. И теперь передо мной стоит выбор: либо продолжать мучиться, тратить огромное количество времени на разработку и поиск информации о том, как реализовать рутинные процессы вроде сборки, либо найти новый стек, который упростит и ускорит разработку.

В этом мне помогут два AI — GigaChat и Perplexity, которые я планирую сравнить между собой в процессе работы. В GigaChat я включил простой режим, подходящий для повседневных задач. А в Perplexity, где доступно несколько моделей, я выбрал режим best, в котором система сама подбирает модель для наиболее точного ответа. Можно сказать, что сравнивать GigaChat я буду уже не только с ним самим, но и с популярными западными моделями вроде ChatGPT, Sonar, Grok и других.

Я не буду сравнивать модели углублённо, а лишь посмотрю, насколько GigaChat комфортен для меня как пользователя в простых повседневных задачах программиста по сравнению с более известными моделями.

Если про вас говорили «Он очень способный, но очень ленивый» — добро пожаловать в клуб взрослых СДВГшников. В статье рассказываю, как с этим жить. 

Привет, Хабр!

Все мы любим быстрые программы и высокие показатели в бенчмарках. Когда гоняешь тесты производительности, так и тянет включить все оптимизации компилятора, чтобы выжать максимум. Но если вы имели дело с пакетами тестов SPEC (например, SPEC CPU), то, вероятно, замечали, результаты там делятся на две категории Base и Peak.

В тестах SPEC CPU есть концепция базового прогона (base run) и пикового (peak run). Это строго определенные режимы с разными правилами оптимизации. Base про честность и сопоставимость, Peak про максимальную производительность любой ценой (ну, почти любой).

Акт первый: Мир цепей и узлов (Кирхгоф, 1845)
Когда Густав Кирхгоф сформулировал свои знаменитые правила для электрических цепей, мир был относительно прост. Он мыслился в терминах «жидкостей» или «зарядов», текущих по проводам. Первое правило (закон токов) — это священный закон сохранения заряда для узла. Второе (закон напряжений) — это закон сохранения энергии для замкнутого контура, возведённый в абсолют. В этой картине всё учтено: источники ЭДС, резисторы, падения напряжения. Баланс мощностей — железный аргумент. Энергия, отданная источником, в точности равна теплу на сопротивлениях и работе внешних сил. Это был замкнутый, логически непротиворечивый мир теории цепей — идеальная инженерная парадигма.

Акт второй: Вторжение поля (Максвелл, 1861-1873)
Но в этот уютный мир проводов и токов вторгся Джеймс Клерк Максвелл со своей революционной идеей — полем. Энергия, утверждал он, локализована не в зарядах и токах, а в пространстве вокруг них, в самом электромагнитном поле. Его уравнения описывали динамику этого поля. Индукция — уже не просто «наведение ЭДС» в соседнем проводе, а фундаментальное свойство изменяющегося магнитного поля, порождающего вихревое электрическое поле (∇ × E = −∂B/∂t). Генрих Герц, подтвердивший существование электромагнитных волн, стал апостолом этой новой религии — религии поля. Однако для многих инженеров и даже физиков уравнения Максвелла оставались громоздкой математической абстракцией. Парадигма Кирхгофа была слишком удобной, чтобы от неё отказаться.

Акт третий: Неудачное перемирие (Лоренц, 1892-1904)
Хендрик Лоренц попытался стать миротворцем. В его электронной теории мир состоял из двух субстанций: неподвижного эфира, в котором «жили» поля Максвелла, и дискретных частиц-электронов, движущихся в этом эфире. Он вывел знаменитую силу Лоренца F = q(E + v × B), которая должна была стать тем самым мостом между миром частиц (механика Ньютона) и миром полей (уравнения Максвелла). Казалось, компромисс найден: поле действует на заряд, заряд движет телом.

Несмотря на то что многие из нас пользуются арендными роутерами от провайдера за 10 рублей в месяц и не знают бед, чаще всего это далеко не лучший вариант из возможных. Да, дешевый, но все-таки не лучший. Такие устройства редко обладают выдающимися характеристиками, а их функциональность обычно ограничивается простой раздачей интернета. Да, многим большего и не нужно. Но если хочется нормального покрытия по всей квартире и стабильной работы с десятками устройств одновременно, провайдерской коробочки может оказаться недостаточно. Поэтому мы собрали 10 роутеров, которые умеют все вышеперечисленное и даже больше, а стоят в пределах 5000 рублей.

Когда много лет пишешь на C++ и регулярно работаешь с множеством небольших проектов, рано или поздно устаешь от рутины. Каждый раз — новый make-файл, новые зависимости и ошибки в длинных строках компилятора. В какой-то момент я поймал себя на мысли: «А почему бы не сделать сборку проще?». 

Команда Python for Devs подготовила перевод обзора обновлений Django 6.0. В свежем релизе фреймворк усиливает совместимость между СУБД, упрощает работу с email, улучшает ORM, добавляет удобства в шаблонах и снижает риск «выгорания» первичных ключей.

Привет, Хаброжители!

Как только вы освоитесь с синтаксисом Rust, с его уникальным и мощным компилятором и начнете использовать его в реальных проектах, перед вами откроется совершенно новое измерение. Как правильно применять стандартные паттерны проектирования в приложениях на Rust? Как и когда следует использовать IntoIterator? Почему Rust-разработчики любят тип PhantomData? Ответы на эти и многие другие вопросы вы найдете в книге.

Что внутри:

- создание великолепных API;

- применение паттерна Строитель (Builder) и других классических паттернов проектирования;

- паттерны функционального программирования;

- антипаттерны Rust.

Автоматизация действительно помогает бизнесу. Она снимает рутинную нагрузку, ускоряет подготовку отчётов, упрощает обработку информации и создаёт ощущение, что рабочие процессы наконец стали «легче». Но параллельно с этим происходит менее заметный процесс: сотрудники постепенно меняют сам способ принятия решений. И то, что кажется естественным следствием технологического прогресса, формирует новую управленческую проблему — снижение глубины мышления в командах.

Этот эффект не возникает сразу. Он развивается незаметно в тех местах, где руководители меньше всего ждут ошибок. И если не понимать, как работает механизм ускоренного мышления, можно пропустить момент, когда компания становится быстрой, но хрупкой.

Привет! На связи Read IT Club — сообщество рецензентов и переводчиков ИТ-литературы. Мы делимся проверенными книгами, которые помогают не просто читать про ИТ, а по-настоящему понимать, как все устроено внутри. На этот раз — три издания о том, как проектировать надежные системы, создавать архитектуры, способные к изменениям, и выстраивать понятные API без избыточной сложности.

Эти книги объединяет одно — инженерное мышление. В них нет громких лозунгов и чудесных рецептов, зато есть проверенные практики, помогающие строить системы, которые работают стабильно, развиваются без паники и взаимодействуют без хаоса.

Доброе утро друзья. Привет всем из Боровлян, деревня РБ, в которой сфокусирована инфраструктура для медицины, сейчас это трудно назвать деревней. Но все же начнем наш диалог с самого начала.

На связи Никита Скирдин, ведущий разработчик ИТ-интегратора «Белый код». Не так давно я настраивал DATAREON Platform для одной компании, которая тщательно охраняет информацию о своих разработках. Поэтому необходимо было развернуть платформу в закрытом контуре на Astra Linux. Информации по этой теме в интернете нет, поэтому решил поделиться нюансами, которые могут возникнуть у вас при установке.

Недавно я наткнулась на статью «How Functional Programming Shaped Modern Frontend» и неожиданно поймала себя на мысли: мы уже настолько привыкли к функциональному программированию (ФП) в JavaScript, что забыли, как всё начиналось и почему многие идеи казались почти спасением. Чтобы лучше понять эволюцию, я решила посмотреть, что писали разработчики о ФП во фронтенде 10 лет назад, примерно в 2013-2016 годах.

Контраст получился довольно яркий: от искреннего восторга до постепенного прозрения.

Я решила поделиться своим анализом, основанным на современных наблюдениях и на тех статьях прошлого, где ФП воспринималось как путь к «правильному» фронтенду.

Летом этого года Госдума приняла закон о запрете иностранных слов. Запрет коснется каждого предпринимателя и компанию. На подготовку дали восемь месяцев, и большая часть этого срока уже прошла.

Как будет работать новый закон, кого могут оштрафовать на сумму до 500 000 рублей, что делать предпринимателям и компаниям — разбираем главные вопросы. Коротко и по сути.

Я юрист по интеллектуальным правам. Товарные знаки, патенты и авторские права — это моя профессия. За законопроектами по иностранным словам слежу уже несколько лет.

Кто-то уже успел подготовиться, а кто-то еще даже не начинал — давайте сегодня в формате «вопрос-ответ» разберем 10 главных вопросов: что известно на сегодня и как подготовиться, чтобы не влететь на штрафы.

Эта статья — для владельцев малого и среднего бизнеса, а также для IT-директоров, которые впервые сталкиваются с задачей переноса инфраструктуры. Мы не будем углубляться в настройки Kubernetes или тонкости сетевой маршрутизации. Наша цель — дать понятную «дорожную карту» переезда с точки зрения бизнеса: зачем это нужно, сколько это стоит и как не остановить работу компании в процессе.

Помните, как все смеялись над «хомяками», которые покупают на хаях и продают на низах? Я был одним из тех, кто тратил часы на технический анализ, рисовал треугольники на графиках и все равно ловил стоп-лоссы из-за эмоций. Страх, жадность, банальная усталость — главные враги трейдера.

Но мы живем в 2025 году. Если нейросети пишут код и рисуют картины, почему они не могут торговать лучше меня? Спойлер: могут. И делают это холоднокровно.

В этой статье расскажу, как я перешел на алготрейдинг, что показал эксперимент Alpha Arena и как мой собственный бот сделал +47% к депозиту, пока рынок штормило.

Сегодня мы делимся техрепортом, в котором разобран полный цикл создания нового семейства моделей Alice AI: базовая текстовая Alice AI LLM и специализированная LLM Search, мультимодальная Alice AI VLM и картиночная Alice AI ART. 

В части про Alice AI LLM расскажем, как сделали упор в Alignment на RL и Reward Modeling: мы минимизируем число разрозненных RL-стадий, собирая «общий RL». Вместо хрупкого «суперсигнала» используем аспектную формулировку качества и агрегируем её в целевую функцию, чтобы изменения критериев не требовали пересборки всей разметки. В главе про Alice AI LLM Search расскажем про многократные последовательные походы в Поиск с последующей фильтрацией/ранжированием источников. А также о том, как готовим ответы с использованием документов разной модальности (веб-документы, картинки, видео, гео).

Чтобы «вывезти» MoE-модель на сотни миллиардов параметров, мы целенаправленно сняли инфраструктурные ограничения обучения и инференса: в обучении используется YaFSDP (которую мы выложили в опенсорс) и собственная библиотека коллективных коммуникаций YCCL. В прод-инференсе мы работаем под SLA (avg TPOT ≤ 70 ms, p95 TTFT ≤ 2 s) и достигаем их комбинацией TP Attention/EP FFN, KV cache reuse, FP8 w8a8kv8 (в т. ч. сжатие KV cache ~3,05→~1,52 GB) и спекулятивного декодинга EAGLE‑3, что в сумме даёт 5.8× ускорение относительно BF16 (и 1,32× относительно лучшего open-source). Параллельно для Alice AI VLM нарастили в 1,5 раза объем претрейна, контекст до 32k и обновили OCR-датасет; VLM-генератор работает «из коробки», а для математики/геометрии выделен специализированный VLM‑решатель. В пайплайне Alice AI ART повышение релевантности к промпту начинается с диагностики смещений в датасете с помощью VLM и последующей адресной коррекции обнаруженных проблем.

Недавно все эти модели и решения легли в основу нашего нового ИИ-ассистента, и уже к ноябрю, согласно исследованию Mediascope, Алиса AI вышла на первое место по используемости среди россиян (14,3%), обойдя ранее доминировавший DeepSeek (9,4%). Кроме того, модель Alice AI LLM теперь доступна и для разработки собственных AI-решений на платформе Yandex AI Studio.