Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Всем привет! Меня зовут Евгений, я фронтенд-инженер с большой экспертизой в разработке современных веб-приложений. Сегодня хочу рассказать про свой очередной open-source проект для построения веб-приложений на основе Angular.

За последние годы я провел не мало успешных экспериментов с высокопроизводительными веб-интерфейсами, что дало мне четкое понимание структуры и архитектуру для проекта, о котором пойдет дальше речь.

Итак, встречайте Centrifugal. Посмотрите официальный сайт проекта, там очень много крутых примеров использования!

Проект разрабатывался изначально, чтобы создать набор высокопроизводительных, гибких инструментов и компонентов для построения веб-приложений. Но на одной из итераций разработки я решил обеспечить поддержку для построения All-in-One интерфейсов, т.е. добавил режим standalone-приложений с отображением собственной виртуальной клавиатуры, которую можно полностью кастомизировать. Тем самым обеспечил полноценную поддержку создания пользовательских интерфейсов, например, под киоски самообслуживания и т.п..

ИИ исправляет ошибку, а человек вписывает ее в свой опыт и что это говорит об ограничениях современных ИИ

Современные ИИ используют разные формы обратной связи: функцию потерь (loss), вознаграждение и ошибку предсказания вознаграждения (reward prediction error) в обучении с подкреплением (RL), а также человеческие оценки (RLHF). Но на фундаментальном уровне все эти сигналы работают в рамках одной и той же схеме числовой оптимизации. Независимо от того, называется ли сигнал «потерей» или «вознаграждением», он служит входом для алгоритма, который изменяет параметры модели так, чтобы лучше достигать заранее заданной цели. Система не переживает качественного перехода в состояние "удовлетворения" или мук совести за совершенную ошибку, после того как она обнаружена, как человек, она лишь становится эффективнее в оптимизации внешне заданной функции.

Вторая серия из полугодового цикла про «Танец с ИИ и его внедрения». В первой статье я рассказывала, почему автоматизация начинается не с нейронки, а с понимания процесса. Сегодня — про ЧБД.

Напомню, с чего всё началось. Прихожу я как-то с совещания, на котором руководитель заявляет: «Какая Figma в 2026 году? Убираем». Иду к команде и говорю: «Всё, работаем исключительно с нейронкой», а вся команда глазёнками луп-луп, прям как я час назад.

Аналитика к тому моменту у нас уже была готова — её собирали аналитики (удивительно, не правда ли), в основном головой, а где-то, возможно, с нейронкой. А вот всё, что было дальше, — уже наша история.

Полезная внутренняя функция редко остаётся функцией без зависимостей. Сегодня ей понадобился python-dateutil, завтра — конкретная версия NumPy. Когда тот же код нужен во втором проекте, приходится либо менять его lockfile, либо собирать отдельный контейнер, либо превращать десять строк в сервис.

splime предлагает ещё один вариант: опубликовать доверенную Python-функцию вместе с точными версиями пакетов и вызывать её по имени. Локальный демон сам собирает окружение и хранит его отдельно от проекта, который будет вызывать функцию. Общая модель была в первой статье, а упаковка функции — в предыдущей части. Этот текст можно читать отдельно.

Сначала запустим функцию, чья зависимость вообще не установлена у вызывающего кода. Затем посмотрим, откуда берётся venv, почему он кэшируется и когда одной ноде стоит назначить native, venv-subprocess или Docker. Материал рассчитан на macOS и Linux с Python 3.13+; в splime 0.4.9 сборка локальных окружений требует POSIX.

Когда Next.js перешел с Pages Router на App Router и убрал встроенную поддержку i18n-роутинга, библиотека next-intl стала стандартом по умолчанию для большинства команд. Ян Аманн проделал отличную работу по ее поддержке, и долгое время это был самый надежный выбор для мультиязычных проектов.

Когда ты пишешь собственный кодек удалённого рабочего стола, последнее, что хочется услышать от человека из конкурентов:

Недавно я рассказывал про Sheeternetes — оркестратор, у которого control plane живёт в таблицах. Здесь — про следующий логичный шаг: паттерн «оператор», применённый к самим таблицам. Настоящий полноценный Sheeternetes-оператор. Не скрипт внутри таблицы, а внешний контроллер, который приводит табличку к желаемому состоянию.

И раз уж так совпало по датам, демка этого оператора будет переворачивать календарь и возвращать таблице все атрибуты настоящего третьего сентября, дня прощаний.

Раздражение, зацикленные мысли, падение энергии и тревога легко становятся фоном. Метакогниция помогает заметить изменения в собственном состоянии до того, как они превращаются в срыв или истощение. В статье — объяснение механизма и заполняемый чек-лист первичной самооценки по шкале 0–12.

В начале сентября принято говорить об образовании. Я, как теперь водится, вместе с ChatGPT и Клодом, попробовал разобраться не в том, какой курс по Data Science купить, а в более полезном вопросе: что в образовании сегодня действительно остаётся дефицитным — и за что имеет смысл платить деньгами или временем.

Хороший образовательный контент давно не проблема. Coursera и edX появились больше десяти лет назад, университеты начали открывать материалы ещё раньше, а сегодня можно найти лекции, конспекты, домашние задания и экзамены MIT, Stanford, Harvard и Berkeley, материалы российских вузов, ML Handbook Яндекса, курсы Андрея Карпати и Сергея Николенко, тысячи задач на Stepik и Kaggle.

За последние несколько лет к этому добавился ИИ. Теперь почти бесплатно можно попросить объяснить непонятное другими словами, разобрать ошибку в коде, придумать упражнения или провести тренировочное собеседование.

То есть дело уже давно не в недостатке материала, и всё меньше в доступе к объяснениям. Дефицитными остаются другие вещи: траектория, дисциплина, правильно выбранная сложность, практика без подсказок, качественная обратная связь, профессиональная среда и независимая проверка результата.

В аналитических командах часто происходит парадокс: чем сильнее эксперт, тем быстрее он решает задачи — и тем меньше пространства остаётся для роста коллег вокруг. Джуниоры привыкают получать готовые решения, запоминают шаблоны SQL и перестают разбираться в причинах ошибок.

Разберём подход «управляемого хаоса», который помогает превратить наставничество из передачи знаний в развитие самостоятельного мышления: через дефицит подсказок, работу с черновыми решениями и разбор собственных решений.

OpenAI, похоже, в шаге от выпуска Astra — модели, которую компания с августа называет «нашей следующей большой моделью». 1 сентября OpenAI написала, что Astra выйдет "скоро", а вечером 2 сентября X-аккаунты заметили, что API OpenAI на запрос к модели "gpt-6-astra" отвечает кодом 404 — так ведут себя существующие, но закрытые модели вроде GPT-5.6 Cyber, тогда как на выдуманные имена сервер отвечает кодом 400. Официально имя GPT-6 не подтверждено. Зато подтвердилось кое-что поинтереснее: по данным The Information, у Astra другая архитектура, и из-за нее часть рассуждений модели больше нельзя прочитать.

Пользователь пишет интересы текстом, мы делаем из них один эмбеддинг. Работает он как монета (ROC-AUC 0.52), а на коротких интересах 0.41, то есть хуже случайного порядка. Прогнали шесть вариантов починки и подняли до 0.80. Рассказываю, что сработало, а что нет.

В июле 2026 г. вступил в силу Федеральный закон от 26 июня 2026 года №199-ФЗ «О внесении изменений в Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях». Им устанавливаются штрафы до 700 000 рублей за авторизацию через зарубежные сервисы и за нарушения в работе рекомендательных технологий. Разберу подробно нововведения в этой статье.

На самом деле закон, запрещающий вход и регистрацию на российских ресурсах через иностранные сервисы (включая Apple ID и Google), действует ещё с декабря 2023 года. Но до сих пор в нём не были предусмотрены штрафы. Многие владельцы сайтов либо не знали о запрете, либо просто его игнорировали — безнаказанно. Это как было с маркировкой рекламой: правило существовало, но только с появлением штрафов бизнес начал его исполнять.

Дело было вечером, делать было нечего. Сразу скажу, что я решал прежде всего практическую, а не дизайнерскую задачу.

Дано: комната, в которой проживают двое взрослых и двое детей 14 и 7 лет. В ней много мебели, которая исторически скопилась. Есть кровать чердак, есть большая кровать, два шкафа, комод, стол, система хранения.

Задача: нужно сделать еще одно рабочее место, ведь младший ребенок пошел в школу. 

Графомания - штука такая. В отсутствии новых идей, приходится возвращаться к старым. Собственно новая статья – является продолжением вот этой вотъ.

Сегодня в программе:

1. P-cores vs E-cores
2. Болезненный переход с АМД на Интел.
3. Почему не получается резать частоту, но можно резать PL.
4. Почему 80 ватт*час для Intel Ultra 9 275HX не тоже самое, что 80 ватт*час для ryzen 5 5600h.
5. Криво нанесенный ЖМ с завода.
6. Троттлинг.
7. Много троттлинга.
8. Графомания.
И полная безграмотность. Всё в общем как всегда.

Как мы знаем, рынок труда в некоторых сферах сейчас достаточно напряжен для соискателя и в материале про рынок ИТ специалистов я показывал, что некоторым молодым специалистам достаточно трудно сейчас найти работу, это касается многих офисных профессий, не только ИТ.

Сами компании зажаты между необходимостью расти и при этом не сильно увеличивать тот же ФОТ и получается вопрос: зачем нам нужен джун, которого нужно около года учить, и еще не факт, что он останется работать.

Это касается не только России. Причины немного отличаются, но в целом всё то же. World Economic Forum отмечает, что число начальных вакансий в США за последние 18 месяцев снизилось на 35%, и одной из причин этого называется как раз ИИ.

Сравнили 10 систем речевой аналитики для крупного бизнеса: AI и LLM, On-Premise, API, омниканальность, контроль качества, интеграции, цены, плюсы и ограничения.

Пиратский корабль, на борту которого находится команда грозных и безупречно логичных пиратов, а также сокровище из ста золотых монет, которое им предстоит разделить между собой. Как они это сделают?

Пираты уже давно договорились о процедуре раздела сокровища. Все они линейно упорядочены по старшинству: капитан, первый помощник, второй помощник и так далее по иерархии. Но для простоты будем называть их пиратом номер один, пиратом номер два, пиратом номер три и так далее. Пират номер девять тем временем драит палубу, готовясь к предстоящему.

Для проведения раздела все пираты собираются на палубе, а пират самого низкого ранга встает на доску. Стоя перед остальными пиратами, он предлагает конкретный способ разделить золото: столько-то золотых монет капитану, столько-то пирату номер два и так далее. После этого пираты голосуют за предложенный план, причем пират, стоящий на доске, также участвует в голосовании.

Если план одобряет строгое большинство пиратов, то он принимается, и золото распределяется именно таким образом. Но если план не получает поддержки большинства, то, к сожалению, предложивший его пират должен пройти по доске и упасть в море, где его ждет смерть. После этого процедура продолжается со следующим пиратом снизу по старшинству, который теперь, разумеется, становится пиратом самого низкого ранга.

Предположим, что вы — пират номер десять. Какой план вы предложите?

Сочли бы вы хорошей идеей предложить оставить себе девяносто четыре золотые монеты, а оставшиеся шесть раздать нескольким другим пиратам?

На самом деле вы действительно можете предложить именно такой вариант, и если все сделать правильно, ваш план будет принят!

Собрала свой плагин для Obsidian. Это Tome Reader – читалка EPUB с четырьмя темами, выделением текста в заметки и в словарные карточки, закладками, правкой опечаток прямо во время чтения, автоматическим оглавлением для «битых» книг и опциональным AI-ассистентом, куда пользователь добавляет собственный ключ. Читалка доступна в официальном каталоге плагинов Obsidian.

В этой статье разберем банковский RecSys: как он строится в 2026 году, что из классики все еще работает и на что стоит смотреть, если вы сейчас закладываете архитектуру RecSys для финансовых офферов с нуля.