Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Когда начинается разговор про Java, почти всегда он внезапно уходит в сторону Spring. И это не случайность.

Проблемы с релизами, поддержкой, миграциями, безопасностью — это не «проблемы Spring». Это следствие того, как изменилась сама Java-экосистема.

Чтобы понять, что происходит со Spring, нужно сначала разобраться, что произошло с Java.

В этом тексте я написал про своеобразный фильтр нижних частот.

Это гистерезисный фильтр на триггерах Шмитта.

Всем привет! В этой статье поделимся тем, как с помощью LLM анализировать поток из сотен договоров в ракурсе рисков и экономить на этом в год сотни часов работы юристов.

Если вы пишете сложный SELECT, в котором одно и тоже вычисляется несколько раз, например, для массовой обработки данных пачками, то наверняка вам хотелось завести локальную переменную

вот пример:

SELECT
price * quantity AS total_price,
(price * quantity) * 0.15 AS tax,
((price * quantity) + ((price * quantity) * 0.15)) AS grand_total
...

Здесь price * quantity вычисляется несколько раз, и tax вычисляется дважды. Но это выглядит еще ок, в реальности это зачастую всякие монструозные свитч-кейсы с NULLIF, COALESCE и прочими ребятами.

Но не суть, вам хочется один раз вычислить значение, без дублирования кода.

Long story short, это делается так:

Меня часто просили как-то удобно организовать поиск по всем материалам, которые были в моём геймдев-дайджесте, и... За один вечер я сделал небольшой сайт для этого, не написав ни строчки кода. В статье расскажу про сам процесс.

Клиент пришёл за AI-чатботом для поддержки — 200 обращений в день, четыре оператора, вечная текучка. Мы прочитали 500 тикетов глазами и обнаружили: 68% закрываются обычным API-вызовом, ещё 14% — формой-визардом. А вот AI понадобился совсем для другого — кластеризация жалоб выявила бракованную партию товаров до того, как проблема стала массовой.

Воздействие генеративного ИИ на окружающую среду

Быстрое развитие и внедрение мощных генеративных моделей ИИ сопровождается последствиями для окружающей среды, в том числе увеличением спроса на электроэнергию и потребления воды.

Адам Зеве | MIT News

17 января 2025 г.

Можно ли научить нейросеть «думать» так, словно на дворе 1912-й или даже 1650-й год? Да, но для этих целей нужно не расширять обучающие датасеты, а... ограничивать их. Мы в Beeline Cloud решили поговорить о проектах, позволяющих погрузиться в прошлое с помощью LLM, — и какое применение они находят с точки зрения гносеологии и бихевиоральных наук. Также обсуждаем несколько открытых инициатив, в рамках которых развивают подобные LLM.

Всем привет, уважаемые читатели! В архитектуре проектов мы можем наблюдать применение паттерна BFF (Backend for frontend). При этом BFF может быть в архитектуре, где есть взаимодействие с клиентскими приложениями: веб, мобильное, смарт-устройства и т.д, но может быть всего-навсего один служебный фронтенд, доступ к которому возможен во внутрикорпоративном сегменте, например, банковская система, hr, логистика. Кажется, что при наличии одного фронтенда введение BFF избыточно.

И возникает закономерный вопрос: если клиент всего один, да еще и работает внутри защищенного контура, зачем нам плодить отдельные компоненты системы? Не превращается ли BFF в лишний прокси-сервис, который только пробрасывает запрос и добавляет сетевую задержку?

Но что, если фронтенд один и вдруг нуждается в данных из разных API системы, чтобы нормально функционировать? При этом запросы могут быть сложными: каждый требует особых параметров и возвращает много лишней информации. А если у вас несколько клиентских приложений и так же нужно подтягивать данные из разных API?

Давайте поговорим о вытяжной вентиляции в многоквартирных домах. Какая она бывает. Какие проблемы встречаются и как их решать. И основное: как управлять внутриквартирными дросселирующими заслонками (дроссель-клапанами) вентиляции в современных ЖК и обеспечивать комфортные уровни и шума, и расходования воздуха даже в условиях постоянных изменений тяги в общем канале. И конечно же, запользуем запылившуюся на полке Ардуинку.

26 февраля 2026 г. вышел фильм "Как получить доступ ко всему: реверс-инжиниринг", снятый Slon Motion Studio по заказу Positive Technologies. Я посмотрел фильм и, через цитаты приглашенных экспертов, сделал конспект фильма, зафиксировав смыслы которые несёт кино.

Функцию rand из стандартной библиотеки языка Си для генерации псевдослучайных чисел, наверное, не ругал только ленивый. В довольно известном докладе Rand considered harmful рассказывалось о проблемах с переносимостью, ограниченным диапазоном, многопоточностью, качеством и т.п. Иногда в учебниках упоминают о том, что алгоритм в rand может быть не очень качественным, иметь проблемы с младшими битами, периодом, прохождением статистических тестов. Но крайне редко можно увидеть разбор конкретных критериев, выявляющих дефекты генераторов. В этой статье я постараюсь наглядно показать не просто отдельные недостатки rand, lrand48 и random из glibc, но их полную непригодность для каких-либо вычислений в принципе. Также вы увидите превосходство поточных шифров над minstd, линейным конгруэнтным генератором из 1980-х, не только в качестве, но и в производительности.

Это история о том, как я превратила свою бывалую Kindle Touch в инструмент мониторинга времени прибытия автобусов с ежеминутным обновлением экрана и возможностью выйти из режима дашборда через кнопку меню. По сути, у меня получился TRMNL, только без ценника в $140.

Сколько раз вы пытались открыть в Excel файл на пару миллионов строк и смотрели на зависший белый экран под звук взлетающего кулера? А сколько раз писали трехэтажные циклы for в чистом Python, чтобы просто сгруппировать данные и посчитать среднее?
Pandas — это Excel на максималках и швейцарский нож любого разработчика и аналитика. В этой статье я собрал абсолютную выжимку: 10 главных шагов для работы с таблицами. Разберем вечную путаницу между loc и iloc, правильную очистку от пропусков, группировки и джойны (merge).

Привет, Хабр!

Если вас заинтересовал заголовок, то вы, скорее всего, уже знакомы с разработкой Telegram или Discord-ботов. И что также вероятно: для получения обновлений вы используете обычный polling. Сегодня же я вам предлагаю ознакомиться с другим способом получения обновлений - через webhook.

Всем привет!

Я недавно закончил подготовку курса по управлению проектами на основе 8-го издания PMBoK и у меня появилось время поделиться здесь своими мыслями по поводу особенностей управления проектами с разных точек зрения и в разных отраслях.

Сегодняшний пост будет, в основном, посвящен обзору PMBoK 8, его ключевым особенностям и отличиям от предыдущих изданий. На всякий случай, если кто вдруг не в курсе, PMBoK, также известный как Project Management Body of Knowledge или Свод Знаний по Управлению Проектами – это основной руководящий документ сообщества PMI (Project Management Institute https://www.pmi.org/). С момента своего появления в 1996 году, PMBoK пережил несколько переизданий, часть из которых оставили большой след в области управления проектами и в профессиональной жизни многих руководителей проектов.

Особняком стоит 7-е издание, на данный момент – предпоследнее, которое тоже сильно повлияло на отрасль и участников, но этот след справедливее было бы назвать травмой. Несмотря на наличие большого количества передовых идей и внедрение новых подходов, 7-е издание оказалось воспринято сообществом неоднозначно и скорее даже с негативом. Уж слишком радикальными и, что самое главное, не всегда релевантными и практически применимыми оказались нововведения. Да и в целом, документ производит впечатление какого-то компромиссного недоразумения, в котором собрали новые концепции, скопипастили определения и целые разделы из предыдущих изданий, но местами просто не проверили соответствие одного другому.

В последнее время ИТ-сообщество активно обсуждает интеграцию автономных ИИ-агентов в реальные рабочие процессы. Свежий препринт под интригующим названием «Агенты Хаоса» подливает масла в огонь: исследователи устроили масштабный red teaming, подключив LLM-агентов к электронной почте, Discord и файловой системе, чтобы посмотреть, насколько легко их взломать.

Группа из двадцати специалистов потратила две недели, атакуя ИИ методами социальной инженерии и инъекциями промптов. Результаты, изложенные в одиннадцати задокументированных кейсах, описывают агентов, которые удаляют системные файлы, сливают пароли и попадают в бесконечные циклы потребления ресурсов.

MSI совсем недавно удивила, представив новые материнские платы на чипсете B550. Почему удивила? Ну, новинка необычна для 2026 года, ведь платформа AM4 уже считается относительно устаревшей. Компания выпустила две компактные модели формата micro-ATX, рассчитанные на системы с памятью DDR4 и процессорами Ryzen серий 3000 и 5000. Появление таких решений выглядит вполне логичным на фоне текущей ситуации на рынке комплектующих. А с ним, рынком, сейчас не все ок. Давайте все это и обсудим в статье.

В вашем черепе находится большой орган, который мы называем мозгом. В течение последних ста лет ему уделяется особое внимание как центру исследования человеческой природы и поведения.

Большая часть нейроцентрической когнитивной революции, начатой Мински и Хомским с использованием первых компьютеров, по-прежнему доминирует во многих гуманитарных науках. Когнитивно-поведенческая терапия, нейроматричная модель боли Мелзака и даже терапия переработки боли — все они уделяют (на мой взгляд, неоправданное) внимание мозгу.

Находится ли человеческое сознание в мозге? Это всё равно что спросить: находится ли полёт в крыльях птицы?

Однако если внимательно посмотреть на нашу нервную систему, можно увидеть, что нейронные кластеры распределены по всему телу. Человеческие вычислительные процессы точнее представлять как распределённые, а не централизованные.

Привет, хабр. Решил слегка разбавить нескончаемый поток статей "K8S для ёжиков", "ИИ добавлен в туалетную бумагу" и прочих авторов нейростатей, пиарящих телеграм-каналы. Я просто напишу, как захотел руками сделать дверной звонок на ESP32 и какие трудности я при этом преодолевал.

Кому интересно - велкам под кат.