Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

История о том, почему упорство, нетворкинг и любовь к делу могут заменить опыт и возраст.

Мне 18 лет, я стажёр-дизайнер в СберМобайле. Но если оглянуться назад на последние два года, путь к этой точке кажется одновременно хаотичным, тяжёлым и абсолютно закономерным.

Первые шаги: от интерьера к графическому дизайну

В 15 лет, учась в 9 классе, я впервые понял, что хочу стать дизайнером. Начал я… с дизайна интерьеров. Просто потому что это было первое, что попалось, и казалось «настоящим дизайном».

В 16 лет я принял одно из самых серьёзных решений в своей жизни — уехать из Краснодара в Москву. Поступил на первый курс колледжа по направлению «графический дизайн» и начал жить один. Это было сложно, но именно самостоятельность и ответственность стали для меня драйвером роста. Огромную роль сыграл мой дядя — мой наставник, ментор и человек, который верил в меня, когда я сам ещё не до конца понимал, куда иду.

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим тему неопределённости в моделях. Классические ML-модели детерминированы: на вход получили – на выход выдали одно число или метку. Но жизнь полна неопределённости, и игнорировать её плохая идея. Представьте, у вас мало данных, модель предсказывает конверсию 15%. Но насколько она уверена? Может, разброс от 5% до 30%. Обычная модель этого не скажет, а вот вероятностная модель скажет.

В этой статье в коротком формате разберём, как с помощью байесовского подхода и фреймворка Pyro моделировать такую неопределённость на примере A/B-теста конверсии и заставить модель честно признавать свою неуверенность.

Разговорные клубы часто окружены завышенными ожиданиями. Многие отзывы в интернете создают впечатление, что это универсальное решение всех языковых проблем: достаточно походить на встречи — и вы уже свободно говорите по-английски.

На практике всё сложнее. Разговорные клубы не научат вас грамматике, не поставят произношение и не подготовят к экзамену. Они не заменят системных занятий с преподавателем. Более того, для многих людей этот формат может оказаться неподходящим. Так стоит ли вообще тратить на них время?

Привет! Меня зовут Елизавета Рослякова, я методист курсов английского в Практикуме. В этой статье я расскажу о разговорных клубах без розовых очков, но и без лишнего пессимизма. Разберём, для кого они точно не подходят, чем они реально полезны и как выбрать клуб, который не разочарует.

Bonjour! Hello! Сегодня в рубрике — американо-французский флёр.

Мы часто пишем для айтишников и любителей видеоигр. Однако сегодня мы приглашаем к чтению всех: ценителей авто, домохозяек, маркетологов, культурологов, сотрудников сферы гостеприимства, предпринимателей. Иначе говоря, людей с самым разным родом занятий, которые хотя бы раз были в магазине. Шутка, речь в книге идёт не совсем про потребление.

Сразу подскажем, что эта книга легка для восприятия и вместе с этим крайне содержательна, а значит вы можете использовать её как полезное чтение на досуге. Ключевое в ней — культурные коды разных стран и сообществ. Упор Клотер Рапай делает на американскую и французскую культуры. Это связано с тем, что он одновременно и американец, и француз. Ставьте ударение в его имени на последний слог.

Клотер Рапай — консультант по маркетингу, генеральный директор и основатель Archetype Discoveries Worldwide, выпускник Института политических наук в Париже и доктор психологии Сорбонны. Он специализируется на декодировании бессознательных механизмов принятия решений, благодаря чему консультирует ведущие мировые бренды и политические команды. В своём нон-фикшне он предлагает читателю глубокое культурологическое и психологическое исследование, которое отвечает на главный вопрос: почему мы, принадлежащие к разным культурам, по-разному смотрим на одни и те же вещи? И вот что имеется в виду.

Группа исследователей из МФТИ, Санкт-Петербургского и Владимирского государственного университетов разработала и теоретически обосновала новую платформу для контроля над гибридными частицами света и материи — экситон-поляритонами. Объединив свойства жидких кристаллов, полупроводниковых перовскитов и мощного вычислительного метода топологической оптимизации, ученые показали, как можно создавать сложные световые поля с заранее заданной структурой, включая полноценные полутоновые изображения и области с различной поляризацией света. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review A. 

Меня зовут Артём. Я — fullstack-разработчик уровня Middle, работаю с проектами на Python, JavaScript, Golang, Rust. В этой статье хочу рассказать о том, как я, подсмотрев западное приложение Kahoot, решил с нуля разработать собственную платформу для интерактивного обучения с огромным количеством ИИ-функций.

Привет.

Я студент, изучаю Ansible на Raspberry Pi через Tailscale. Делюсь полным путем от первой ошибки до работающих веб-серверов. Код + выводы + уроки. Репозиторий на GitHub.

В текущей статье, реализуем поддержку памяти и аллокатора в ядре, а так же перегрузим new и delete используя новый механизм памяти. На последок напишем контейнер OS::String для работы со строками, интерфейс API будет совпадать с интерфейсом std::string. Что бы в будущем просто сделать using на std контейнеры. Когда получится их завести. Цель создать фундамент для использования C++ идиом (включая умные указатели и STL‑подобные контейнеры) в «голом» окружении ядра без стандартных библиотечных аллокаторов. Решение позволяет тестировать код на хост‑системе (Windows/Linux) и затем без изменений запускать на целевой платформе (QEMU).

Откуда берутся законы физики, почему константы именно такие, и при чём тут оператор из высшей математики?

Я человек науки, ввиду своей специальности, хоть и далёкой от академической физики. Я работаю врачом, а в свободное время занимаюсь писательством. В прошлом году я написал научно-фантастический роман «Командная строка», где главный герой мог менять причинно-следственные связи с помощью специальных команд.

И вот недавно, пытаясь найти логичное научное объяснение таким манипуляциям с реальностью, я наткнулся на нечто невероятное: рабочую, самосогласованную систему законов физики.

Self-hosted AI-платформа на Docker: N8N, Ollama, Open WebUI, Qdrant, Whisper. Автоустановка, 152-ФЗ. Разбор архитектуры, benchmark топовых моделей декабря 2025 (DeepSeek-R1, Llama 3.3, Qwen 2.5), метрики на CPU/GPU, расчёт TCO.

2025 год окончательно добил иллюзию, что холодные наборы ещё что-то решают. Клиенты стали мгновенно различать живую речь и AI-скрипты, а попытки «дожать» через телефон вызывают не конверсию, а отписку.

За 18 лет в продажах я видел разные эпохи: от марафонов по 200–300 наборов в день до отделов, которые продают почти без участия менеджеров. И изменения последних двух лет оказались куда глубже, чем просто отказ от старых техник.

Сегодня результат дают не «герои», а системы — и эта разница особенно заметна, если сравнить корпоративную школу «Билайн», индивидуальную глубину Resulting и массовые процессы GeekBrains.

Почему рынок так резко сменил направление?
И куда всё движется в 2026 году?

Покажу на реальных кейсах — от прямых продаж до EdTech.

Есть у каждого такая железка. Купил вроде бы «для дела», а потом годами используешь как угодно, только не «для дела». У меня это мини ПК CHUWI CoreBox с Ubuntu под капотом. Он был и прокси, и NAS, и VPN, и сервером Lineage 2 (три человека играли, один из них я, второй — жена), и даже чем‑то вроде цифровой кладовки для вещей, которые жалко удалять, но которыми невозможно пользоваться (все было убито, потому что хранить хлам и ждать, когда он пригодится — плохо).

Когда то я купил себе 3D принтер просто поиграться. И в какой‑то момент неожиданно понял, что это одно из самых крутых хобби, которые у меня вообще были. В 3D печати есть что‑то удивительно честное и созидательное: ты делаешь модель, нажимаешь кнопку, и через пару часов держишь в руках вещь, которой раньше не существовало. Даже если это маленькая бесполезная мелочь вроде берущегося за голову дракончика или держателя для зубочисток, ощущение «я это создал» работает и присутствует. И вот тогда мне и пришло в голову, что хочется собрать свою библиотеку моделей, чтобы печатать что угодно в любую секунду.

Ах да, к сути...

Привет, Хабр! Хочу поделиться историей создания Aether Monitor+ — простого и легкого монитора системы, который стал моим верным спутником в работе.

Как известно, в Линуксе можно всё — главное, знать как :) В этой статье хотелось бы рассказать начинающим линуксоидам о такой интересной возможности, как использование алиасов. В повседневной работе нам приходится использовать различные команды. Как правило, большинство из этих команд повторяется в различных комбинациях. Простейший пример – создание каталога с последующим переходом в него.

Как я построил полностью изолированную пентест-лабораторию и почему ИИ нельзя доверять

Уже месяц я изучаю создание пентест-инструментов (назовем это так, чтобы с модерацией проблем не было :-)) по книге "Black Hat Go", и до недавних пор я тестировал малварь на своём хосте, ибо в них нет ничего опасного, это простейшие утилиты по типу TCP-сканера.

Значит, нужно построить свою виртуальную и изолированную лабу. В них должно быть минимум 3 машины: Windows 11 в роли жертвы, Ubuntu server lts в роли C2 сервака, и, конечно, классический Metasploitable2 опять же в роли жертвы.

Соседка в подгорицком коворкинге Даша (уезжает летом в Сербию из‑за нового закона о странцах) вернулась из МУПа, подавала документы на последнее продление. Рядом сидит Милош (черногорский серб, негодующий по поводу нового закона о странцах, который, вероятно, знатно так побьёт местную экономику). Я (тоже закрываю юрлицо из‑за нового закона о странцах) собираюсь на улицу перекусить чорбой...

Здравствуйте, дорогие друзья!

Кто давно следит за развитием проекта, помнит, что одним из больных мест ReactOS была поддержка USB.

При тестировании на реальном железе с большой вероятностью система выпадала в BSOD из-за USB-драйверов.

Даже если вы использовали PS/2 мыши/клавиатуры, то простое подключение/отключение флешки могло «уронить» систему.

Но, недавно, разработчик @The_DarkFire__ внёс ряд исправлений в USB-драйвера, которые исправляют данные проблемы с USB в ReactOS на реальном оборудовании!

Рассматривается фреймворк marimo, названной в честь аквариумной водоросли, изображенной на заставке к статье. marimo позволяет работать с блокнотами — текстовыми файлами Python, ячейки блокнотов представляют собой декорированные функции Python. Переменные в ячейках реактивные, изменение значения переменной в ячейке приводит пересчету всех ячеек, где есть ссылки на данную переменную. Это позволяет представить вычисление ячеек блокнота в виде направленного ациклического графа, решает проблему скрытых состояний и воспроизводимости вычислений, имеющуюся в блокнотах Jupyter.

Наряду с ячейками Markdown и Python в marimo предусмотрены ячейки SQL, можно делать запросы не только к реляционным базам данных, но и фреймам данных pandas, polars, имеются удобные виджеты для работы с данными. По сравнению с Jupyter расширены возможности Markdown, в тексте могут отображаться значения переменных из других ячеек, виджеты пользовательского интерфейса, подсвеченный исходный текст, различные диаграммы.

В marimo встроен мощный редактор, позволяющий, редактировать и выполнять исходный текст Python, осуществлять интерактивную визуализацию с помощью библиотек altair, matplotlib и plotly, разрабатывать приложения с графическим пользовательским интерфейсом, легко переключаться между режимами редактирования, выполнения приложения, показа презентации.

Приложения marimo интегрируются в веб-приложения Flask, FastAPIи FastHTML.

Локальные LLM для кода — пока мусор. По крайней мере на M1 Max 32GB

Тестировал 5 моделей на реальном проекте. Результат:
qwen3-coder-30b - завис после 44k токенов
qwen2.5-coder-14b - ушёл в бесконечные вопросы
qwen3-8b - пыталась выполнить list_files в терминале
deepseek-coder - сломал файл со второй попытки

При этом DeepSeek через API за 95₽ сделал три валидных изменения за 11 минут.
Вывод: если нет жёстких требований к конфиденциальности - не мучайте свое железо. Claude Code или облачный DeepSeek работают в разы лучше.

Подробный разбор с промптами, настройками и ценами провайдеров в статье.

Иногда маленькие вещи случаются не потому, что ты их планировал, а потому что... ну а кто ещё это сделает? Я пару месяцев подряд писал небольшие ML-прототипы на PHP (да, знаю, иногда судьба заносит в странные места), и каждый раз сталкивался с одним и тем же раздражением: массивы печатаются так, будто пытаются скрыть правду.

Я смотрю на этот разъехавшийся print_r(), и думаю: а что, если я просто хочу увидеть аккуратную табличку? А если я хочу форматирование как у Python? А если я хочу имитировать пайторчевский tensor([...])?

Спойлер: я таки написал маленький хелпер. И чем больше я его использовал, тем больше понимал - возможно, он не только про удобство, но и про какое-то внутреннее право на ясность.

Этот хелпер - не "фреймворк", не "революция", не "супер-мегапринтер", просто очень маленькая утилитка, которая делает одну вещь и делает её хорошо.