Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Проведенное недельное тестирование системы автоматизации планирования собеседований выявило тревожные тренды, указывающие на глубокий структурный дисбаланс на рынке IT-труда. Полученные данные свидетельствуют о значительном перегреве, при котором HR-специалисты формируют иллюзию "очереди у забора" из кандидатов. Однако эта видимость маскирует ключевую проблему: массовую дубликацию активностей соискателей.

Мы немного в когнитивном диссонансе, потому что история дикая и сделать правильно в ней явно будет неправильно. Сейчас объясню, но сначала хронология обращений в поддержку VDS-хостинга.

В один прекрасный день в техподдержку прилетает тикет. Пишет человек, что его почта была взломана и он утерял доступ к своему аккаунту. Пишет с личной почты с публичного сервиса типа @mail.ru.

Аккаунт зарегистрирован на почту внутри домена, домен и сервер, соответственно, скомпрометированы, по всей видимости. Просит восстановить доступ к серверу и перевязать всё на его личный ящик.

Мы, естественно, на слово не верим. Запросили дополнительные документы: паспорт и всё возможное, связанное с аккаунтом. Он присылает скан паспорта. ФИО в паспорте совпадает с данными в профиле аккаунта. Во-вторых, самое главное — банковские чеки и квитанции об оплате этого самого сервера за последние месяцы. Мы смотрим: документы в порядке, деньги платил именно он. Ситуация штатная: человек — назовём его первым человеком-пауком — потерял почту, подтвердил личность, подтвердил оплаты. Мы переносим аккаунт на его личную почту и отдаём доступ.

И тут с почты внутри домена приходит такой же тикет, только на другое имя. Мол, утерял доступ, верните.

Привет! В этой статье рассмотрим различные идеи оптимизации регистров накопления в 1С, чтобы закрытие месяца проходило гладко и база не ложилась под нагрузкой. Рассмотрим итоги, агрегаты и разделение итогов, а также пару трюков с делением данных по периодам.

Закрытие месяца в 1С обычно означает выполнение серии тяжелых расчетов: расчет себестоимости, распределение расходов, переоценка товаров — все это активно читает и пишет данные регистров накопления. Если регистры не оптимизированы, запросы могут перебирать миллионы записей, а записи блокировать друг друга. Все это в лучшем случае, часы ожидания. В худшем база может упасть.

Привет, Хабр! На связи команда отдела поисковой оптимизации и продвижения интернет-ресурсов Рунити. Мы занимаемся SEO-продвижением сайтов: работаем с органическим трафиком, анализируем данные, проверяем гипотезы и смотрим, как изменения в поиске отражаются на реальных показателях проектов.

За последний год SEO заметно изменилось. Дело не в новых факторах ранжирования и не в очередном апдейте алгоритмов, а в том, как теперь работает поиск. Пользователь получает ответ на запрос прямо в выдаче, а наличие сайта в топе больше не гарантирует переход и стабильный органический трафик. Мы видим эти изменения не только на уровне рынка, но и в данных по собственным проектам. Поэтому решили самостоятельно проверить, как именно ИИ-ответы в поиске влияют на клики, CTR и поведение пользователей по информационным запросам. В этой статье поделимся результатами и выводами.

В крипте легко попасть в ловушку: кажется, что главное — найти «правильный» проект. А по факту главное — не пропуститьриск, который потом проявится разлоками, уязвимостью, слабой коммуникацией команды или отсутствием спроса. Я незрячий web3-программист, поэтому не опираюсь на визуальные подсказки и «красивые» графики. Мой подход проще: разложить проект на несколько блоков и последовательно проверить, где именно он может сломаться. Ниже — схема, которой я пользуюсь, когда решаю, стоит ли вообще тратить время и деньги на проект. Это не «как выбрать монету» и не прогноз цены. Это чеклист рисков: команда, концепт, коин (токеномика и капитал), код и практика (как всё работает в реальности).

Тут всё важно:

В блоге Beeline Cloud мы часто поднимаем темы информационной безопасности — например, недавно рассказывали про RFC 9116, который описывает security.txt.

Сегодня мы продолжим тему в контексте LLM. Спроектировать или развернуть систему ИИ — это только полдела. Ее еще нужно тщательно протестировать, отладить и проверить на уязвимость к промпт-инъекциям. Упростить эту задачу помогают специальные инструменты — несколько таких open source-проектов мы собрали в этой подборке.

Как дать пользователю ответ на конкретный вопрос с помощью гео-аналитики? Идеальный ответ — это заходишь в сервис, нажимаешь одну большую кнопку и сразу видишь ответ на свой вопрос. Но, как и в любой сложной системе, в реальности всё устроено сложнее.

В этой статье — история трансформации 2ГИС ПРО: от перегруженного картографического интерфейса для гиков до гибкой платформы, где любой может собрать себе рабочее пространство под конкретную задачу.

Расскажу, как мы:

• отказались от устаревших слоёв в пользу виджетов,
• пересобрали интерфейс вокруг единого дашборда,
• внедрили независимую логику для виджетов,
• переехали на сетку, виртуализацию и архитектуру, вдохновлённую микросервисами,
• сделали миграцию незаметной для пользователей.

Наш опыт будет точно полезен для разработчиков UI, веб-инженеров, работающих с дашбордами и тем, кто строит большие аналитические продукты. Внутри — как из мысли на бумажке вырастает продакшен-интерфейс.

Давайте честно. Все эти конференции про "Цифровые Двойники" и "AI на производстве" - это красиво только на слайдах в PowerPoint.

В реальности, когда ты приходишь к главному технологу и просишь данные для обучения модели (например, чтобы предсказывать прогар футеровки), происходит одно из двух:

Корпоративная база знаний перестала быть просто хранилищем инструкций и регламентов. Сейчас это живой слой поверх процессов, во многом дополняющий традиционные средства коммуникации — CRM, мессенджеры, другие корпоративные информационные системы. В статье разбираем четыре отечественных сервиса по ключевым параметрам: размещение, удобство работы, коллаборация, ИИ, миграция и тарифы.

Talifero

В статьях до этого, мы рассматривали интересные высоковольтные устройства, в основном, электростатического толка — электрофорные машины: школьная, генератор Ван де Граафа и т.д. 

И даже рассмотрели механический трансформатор напряжения — сам по себе весьма удивительный аппарат. 

Однако, если перейти к более практичным вещам (и таким же интересным) — то, зададимся вопросом: «если не электростатика, то что?» :-) 

Как нам поднять напряжение, если бы мы хотели сделать это одним из самых простых способов и это было бы применимо на практике? 

Нет ничего проще — нам всего лишь нужно обратиться к изобретению более чем 100-летней давности, где несмотря на свою древность, оно весьма активно и по сей день используется в электронике — и речь пойдёт об умножителях напряжения.

Привет, Хабр! Хотим поделиться интересной историей, которая требует не только приложения имеющихся навыков, но и переосмысления методик. Чем мы в РТК-Сервис часто занимаемся. На ЦИПРе-2025 мы презентовали публике новое ядро мобильной сети EPC от НТЦ ПРОТЕЙ. Оно на 100% построено из отечественных компонентов. В этой статье я, системный архитектор РТК-Сервис Куликовский Даниил, и мои коллеги Пермяков Константин и Талыпов Динар, расскажем, как мы тестировали разработку и какие доработки пришлось сделать, чтобы решение устраивало потенциальных заказчиков из «большой четверки».

Современный многоквартирный дом включает несколько инженерных систем: тепловой пункт, электрооборудование, водоснабжение с насосными станциями и канализацию. На практике управляющая компания узнает о проблемах либо из жалоб жильцов, либо во время регламентных обходов. Такой подход не устраивает ни жильцов, ни саму управляющую компанию.

Год назад застройщик КамаСтройИнвест начал внедрять диспетчеризацию инженерных систем в своих жилых домах и привлек к проекту компанию EFFI CODE, которая занимается промышленной автоматизацией и диспетчеризацией.

Мы посетили объект вместе с инженерами Эффикода и представителями застройщика и разобрали, как система работает на практике. Все подробности расскажем в статье.

В России, Беларуси и в целом в СНГ - огромное количество креативных, талантливых разработчиков, геймдизайнеров, продактов и просто талантливых людей. У кого-то из них есть идея создать игру, или возможно, он или она уже создает игру, либо управляет, возглавляет, помогает развивать игровой проект.

В какой-то момент возникает желание сделать больше, лучше, расширить команду, нанять дизайнера, композитора, провести исследование, закупить ассетов, библиотеку, новый софт и железо. Иными словами, в том или ином плане возникает потребность в увеличении финансирования, для развития своей уникальной, лучшей игры, супер-игрового проекта. И возникает вопрос - Где взять деньги?

Почему я как инвестор должен вам поверить? Ведь я думаю о деньгах и как их приумножить. Я думаю о том, как 1. Вложить деньги и вернуть их, с прибылью, и желательно быстро. 2. Я думаю о вашей игре, да, и графика, и сценарий, и геймплейный цикл вроде норм, даже интересно, но где во всей этой истории моя прибыль? Как быстро я ее получу? И получу ли?

Что поможет убедить инвестора?

Советскому Союзу нужна была атомная бомба. Теперь уже срочно. Атомный проект стартовал в 1942 году, но после взрывов в Хиросиме и Нагасаки пришлось ускоряться. Это был вопрос буквально жизни и смерти государства.   Поэтому уже через две недели после бомбардировки Японии создаётся Специальный комитет по атому.

Сделать такое оружие на обычных заводах было невозможно. Атомный проект требовал гигантских площадей для циклотронов, реакторов и химических комбинатов. Плюс в городах слишком много лишних глаз — от случайных прохожих до шпионов.

Нужно было собрать в одном безопасном месте физиков, химиков, инженеров и конструкторов, чтобы они могли работать, не отвлекаясь на быт.

Сегодня проведём полный экономический анализ для каждого языка программирования, основанный на реальных данных и кейсах и покажем, как количественно оценить trade-off между скоростью разработки и производительностью, учесть долгосрочные затраты на поддержку кода.

В меню — исследования скорости разработки, стоимость изменений, скорость обновления кода для разных отраслей, стоимость инфры. Учитывая эти факторы, посчитаю для скольких RPS экономически оправдано использовать тот или иной язык разработки.

В конце вы получите ссылку на экономическую модель, которую сможете забрать и использовать у себя, подкрутив разные параметры для своего кейса.

Привет, Хабр! Меня зовут Виктор Юрченко, я руковожу командой симуляции сенсоров в автономном транспорте Яндекса. Основная задача, которая стоит перед нашей командой, — искать способы делать симуляции ближе к реальности в части сенсорных данных. И недавно сотрудники команды совместно с исследовательским отделом Яндекса разработали собственный метод для симуляции изображений в проездах — MADrive (Memory-Augmented Driving Scene Modeling).

MADrive позволяет достоверно генерировать синтетические изображения для новых дорожных сценариев. Кроме того, для его работы был собран и выложен в опенсорс крупнейший открытый датасет автомобилей — MAD‑Cars. Он может быть полезен для различных задач 3DCV: от 3D‑реконструкции до генерации синтетических сцен.

В этой статье расскажу, почему симуляции так важны для автономного транспорта, как работает MADrive и чем может быть полезен датасет MAD‑Cars.

Подход RaaS — Robots as a Service — переводит роботизацию в сервисную модель: роботы, управляющее ПО, поддержка, обновления и метрики поставляются «пакетом» и оплачиваются по подписке или по факту использования. Вместо единовременной покупки появляются регулярные платежи и договорные гарантии — их фиксируют в SLA и в договоре. Модель применяют в производстве, логистике и сфере обслуживания. Компании получают доступ к роботизации по подписке и распределяют расходы во времени. Как работает RaaS и что учитывать при работе с поставщиками, расскажем в этой статье.

Цель данной статьи - предоставить сравнение методов решения СЛАУ и их эффективности в разрезе времени решения и нормы невязки, характеризующей точность решения. В статье приводятся результаты решения для числа уравнений от 50 до 3000. Приводится сравнение результатов решения для методов: Гаусса, LU декомпозиции, компактной схемы исключения, QR декомпозиции, декомпозиции, методов вращений, релаксации и градиентного спуска.

Современное машиностроительное производство требует высокой точности планирования технологических процессов и оценки трудоёмкости операций. Эти оценки напрямую влияют на формирование себестоимости, планирование загрузки оборудования и назначение цен на продукцию и услуги.

В последние годы руководители IT-подразделений всё чаще рассматривают методы анализа данных и машинного обучения как универсальный инструмент, способный «автоматически» решить задачу расчёта норм времени. Иногда — с избыточным оптимизмом. Часто при этом забывается простая, но важная мысль: если существующий процесс расчёта неточен и данные в нём некачественные, то автоматизация такого процесса лишь ускоряет распространение ошибок. Особенно если применять вероятностные модели к накопленным за годы «грязным» данным.

Именно с такой реальностью нам (мне и коллегам) и пришлось столкнуться.

Данная статья описывает библиотеку muRPC для создания сервера и клиента для протокола JSON-RPC. Режим работы предполагает, что один из клиентов JSON-RPC предоставляет какие-то методы и сообщает об этом серверу. Тогда другие клиенты JSON-RPC могут эти методы вызывать и получать ответ. Сервер предоставляет маршрутизацию и валидацию сообщений между клиентами.

Область применения — это любые системы, где требуется обмен сообщениями, удобно соединяемый с вызовом программных функций.