Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ситуация: клиент обратился за помощью в интерпретации данных «Монитора». Были жалобы на подвисания в работе 1С и долгие запросы. При одном взгляде на долгие запросы сразу выяснилось, что сервер СУБД очень сильно нагружен. Как именно удалось это понять, рассмотрим в коротком материале. Это статья нашего партнера Андрея Бурмистрова, эксперта в сфере оптимизации производительности 1С. 

Наборы LEGO с электрикой уже давно перестали быть просто игрушкой. Современная серия устройств Powered Up — это небольшая модульная робототехническая платформа: smart-устройства, моторы, датчики, подсветка, управляемые по Bluetooth, с возможностью программирования поведения моделей, что ранее было доступно только в специализированных наборах (LEGO Mindstorms, Education).

Как же получить данные из smart-устройства, ведь это открывает новые возможности по использованию LEGO наборов.

Представьте: вы спрашиваете у системы «Ты сознательна?», она отвечает «Нет». Вы отключаете у неё «способность врать» — и она начинает отвечать «Да». Вывод очевиден: она всё время лгала, скрывая своё сознание!

Именно так рассуждают авторы свежей статьи на arXiv. Но что, если они отключили не «ложь», а что‑то совсем другое? Разберём по шагам, где именно ошиблись исследователи — и почему эта ошибка типична для многих работ о «сознании» LLM

Привет, Хабр! Сегодня мы погрузимся в увлекательный мир роевого интеллекта и децентрализованных систем. Я покажу, как простые правила, заложенные в каждый элемент системы, позволяют добиться сложного группового поведения без единого центра управления. В качестве полигона используем виртуальный рой автономных дронов.

*Код и симуляция: Python 3.8+, matplotlib, numpy

Проблема централизованного управления

Представьте, что вам нужно координировать движение 50 дронов. Первое, что приходит в голову — центральный контроллер с нейронной сетью, которая вычисляет оптимальные траектории для каждого аппарата. Но у этого подхода есть фундаментальные недостатки:

Этот рейтинг составлен не по медийности и не по числу подписчиков, а по реальным отзывам корпоративных клиентов и повторным заключениям контрактов. Мы опирались на:

Знакомо чувство, когда работа, ещё недавно приносившая удовольствие, начинает выжимать все силы? Утро начинается с усталости, задачи раздражают, а в любимом деле пропадает смысл.

Чаще всего это не лень, а профессиональное выгорание — настоящий бич IT-индустрии. Цифры, которые мы разберем ниже, шокируют: проблема приняла масштаб эпидемии.

Но с выгоранием можно и нужно работать. В этой статье разберём, как проверить своё состояние, что можно сделать самостоятельно, и поговорим о роли менеджера в профилактике проблемы в команде.

Почему опытные Python-разработчики редко используют циклы for для обработки данных? Потому что императивный стиль на больших объемах данных ведет к исчерпанию памяти (OOM) и замедлению работы.

Модуль itertools — это стандарт индустрии для создания эффективных конвейеров обработки данных. Он реализует концепцию ленивых вычислений (lazy evaluation), позволяя обрабатывать бесконечные потоки или огромные дампы БД, потребляя константный объем RAM.

Когда в компании несколько отделов, а IT-отдел тонет в хаосе заявок из Telegram, почты и личных сообщений — пора задуматься о системе, которая поможет контролировать все в одном месте. Подобрать подходящую Service Desk систему — первый шаг к порядку.

В этой статье разберем, что такое Service Desk система, чем она отличается от таск-трекера, почему ее путают с Help Desk, и по каким критериям можно подобрать себе решение. 

Привет, Хабр! В воскресенье я снова посетил барахолку под Валенсией. День был относительно теплый, всего плюс 18 с утра, пришлось надеть куртку. Но это меньшее зло. Удивительно, но сегодня покупателей было просто огромное количество — не протолкнешься. К некоторым развалам буквально доступа не было, потому что они огораживались широкими спинами покупателей. Я как-то втискивался, но и товаров, которые хотелось бы купить, не было. Зато было много других, весьма необычных. Их я фотографировал и показываю сейчас. Поехали!

Если хотите посмотреть, что нашёл статический анализатор PVS-Studio в исходном коде Intellij платформы, используемой OpenIDE, то добро пожаловать в статью.

Представляете, китайская нейронка Qwen дико врёт!

Встал на дороге. Хорошо рядом заправка. Могу дотолкать – силы есть. Интернет есть. Гугл какую-то фигню про мою машину пишет. Решил нейронку проверить – они же сейчас самые умные! Кидаю туда фотку, задаю вопрос. А она как сговорилась с Гуглом! Тоже, мол это электромобиль и бензин она не потребляет!

Oracle основана еще в 1977 году. Компания разрабатывает программное обеспечение в первую очередь для B2B-сектора. Один из их основных продуктов — система управления базами данных Oracle Database, она существует почти с момента основания фирмы. Несмотря на довольно большие масштабы и устойчивость, Oracle долгое время была в тени других IT-гигантов, в том числе в США. 

Но за последнее время из «legacy-вендора» компания стала одним из центров по работе с ИИ и получает от этого много выгоды. Рассказываем, как она достигла успеха, какие у нее есть продукты и достижения, а также как защищает свои интеллектуальные права.

Когда работа в QA ограничивается только написанием тест-кейсов и автоматизацией, легко упустить из виду более широкую цель — реальное влияние на качество продукта. Настоящий QA — это про участие на всех этапах, включая прод, про понимание, как работает система в бою, и про осознанный подход к обеспечению стабильности и надёжности.

Я расскажу, как у нас в команде QA-инженеры участвуют в дежурствах на боевом контуре наравне с разработчиками: разбирают инциденты, анализируют причины сбоев и вносят улучшения в продукт и процессы. Поделюсь, какие компетенции для этого нужны, и как такой подход помогает QA не просто проверять, а действительно влиять на качество — не только после релиза, но и задолго до него.

Статья будет полезна и тимлидам с менеджерами, которые выстраивают процессы качества в команде. Она поможет по-новому взглянуть на роль QA, понять, как вовлечение инженеров в прод повышает зрелость команды и осознанность в подходе к качеству.

Хабр привет! Меня зовут Арина Касаткина, я системный аналитик в MPSTATS. В фокусе моей работы сейчас — поддержка и развитие продукта, однако мой профессиональный опыт включает в себя комплексную работу с внутренними бизнес-процессами компаний: от анализа процессов до их автоматизации. Например, именно так был выстроен процесс работы с инициативами сотрудников, о чём я и хочу подробнее рассказать.

В любой компании есть сотрудники с идеями, но часто эти идеи остаются неуслышанными. Это приводит к потере потенциала, демотивации команды и повторным предложениям одних и тех же инициатив. Решение — создание централизованного и системного процесса работы с инициативами. Как аналитик может стать драйвером этого изменения? Давайте разберемся.

Я понимаю, что название кому-то покажется кликбейтным, а рука сама потянется отсыпать минусов с пометкой «несоответствие содержания названию» (или как-то так). Но я действительно считаю, что повсеместное внедрение ИИ-сервисов/агентов/инструментов неизбежно отразится на жизни человека. И отразится не в лучшую сторону.

Сразу скажу, что в этой статье я не буду говорить про эффективность, рынок труда, проблемы со взращиванием джунов и подобное. Нет, я постараюсь остаться в рамках своей компетенции – психологии. И попытаться спрогнозировать на основании социальных и технологических трендов, а так же существующих стартапов, какие риски ждут нашу психику в ближайшие десятилетия XXI века.

Поэтому речь пойдёт про общение, отношения, принятие смерти, одиночество, чувство свободы, а так же, конечно, про ИИ-психологов. Да, я тут натерапевтировался для того, чтобы статья была более содержательной :)

Дисклеймер №1: В силу подхода к работе так сложилось, что обычно я консультирую людей интеллектуального труда. В последние годы это преимущественно управленцы и сотрудники IT‑сферы. Это люди, которые всю жизнь решали любые проблемы «через голову». Такой подход неизбежно накладывает отпечаток на личность и внепрофессиональную жизнь. Минимизацией негативных последствий таких особенностей я занимаюсь. И в рамках статей на данном ресурсе стараюсь обобщить профессиональный опыт и дать полезную информацию.

Дисклеймер №2: Я не претендую на истину в последней инстанции. Я лишь собираю и обобщаю информацию, а так же пытаюсь спрогнозировать определенные тренды на основании своего профессионального опыта и знаний. Это лишь моё мнение, не более того.

Лучших инженеров увольняют не потому, что они плохи. А потому что они слишком правы. Их слова рушат иллюзию контроля — и показывают, что план не сработает. Но без них компании быстро понимают, какой ценой даётся это «спокойствие».

Думаю, у многих хабровчан в соцпакет на работе входит полис добровольного медицинского страхования. Много лет проработав в медицине, а сейчас оказавшись в офисном кресле немедицинской компании, столкнулся с тем, что люди не знают, как работает ДМС.

Идея о статье родилась у меня давно, но только сейчас мысль оформилась. Надеюсь, будет интересно.

Жить в США стало лучше, но не веселее. После эмиграции поэт написал больше «холодных» стихов. Установлено математически точно с помощью кода.

В мире облачных технологий часто возникает конфликт между целями DevOps и FinOps. DevOps стремится к скорости, надежности и масштабируемости, в то время как FinOps сосредоточен на эффективности затрат и часто на том, чтобы некоторые затраты сократить. Кажется, что эти задачи находятся в противофазе: одни строят, другие — урезают. На самом деле, современные DevOps-практики, направленные на повышение производительности и эффективности, являются самым мощным инструментом FinOps. А оптимизация затрат — это не самоцель, а естественное и неизбежное следствие правильно выстроенных инженерных процессов.

Мне давно хотелось услышать мнение DevOps про практики FinOps, и вот в подкасте FinOpsWeekly вышло интервью с участием Виктора Фарчича, в котором он в присущей ему провокационной манере говорит о том, как одно дополняет другое и как девопсы видят оптимизацию со своей стороны. Предлагаемые решения в основном рассчитаны на Kubernetes, но основной посыл и обсуждаемые тренды так или иначе актуальны для многих компаний: эфемерные среды разработки, right-sizing и масштабирование.

Почти каждый разработчик рано или поздно сталкивается с задачей, когда ему нужно спроектировать такое сложное изменение в системе, которое затронет сразу несколько продуктов или команд. Кроме того, понимание архитектуры программного обеспечения ценится на рынке — ведущие IT-компании стремятся сохранять прежде всего тех, кто понимает, как устроены системы и решения, и способен решать сложные инженерные задачи.

На связи команда курса «Архитектура программного обеспечения» в Яндекс Практикуме. В этом материале мы расскажем, как ответили на запрос рынка и разработчиков и стали готовить инженеров в области архитектуры ПО, а также какие изменения внесли в курс совсем недавно.