Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Личный бренд помогает выделяться, заводить полезные знакомства и искать работу — люди охотнее доверяют задачи тем, кого уже знают.

Меня зовут Раф, я работаю аналитиком ценообразования в «Авито» (а раньше — в Яндекс Лавке), окончил факультет компьютерных наук в НИУ ВШЭ и прошёл курс «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Сейчас в моём канале про аналитику данных 5 517 подписчиков, а рилсы набирают до 2,6 млн просмотров. Хочу поделиться опытом: расскажу, как достиг таких результатов без покупки рекламы, что работает в продвижении, а что не очень.

На некоторых так называемых «партнеров» по бизнесу действуют только судебные решения. Иначе их не заставить, например, оплатить уже выполненную работу, доделать начатое, вернуть предоплату за несделанное — в общем, выполнить договоренности. Но судья, прежде чем принять исковое заявление, потребует доказать, что все «мирные» способы решения спора исчерпаны и попросит показать досудебную претензию и ответ на нее. И здесь может быть точка отказа: если досудебная претензия не направлялась или был нарушен порядок. 

В горнодобывающей промышленности точный учёт рейсов карьерных самосвалов — ключевой фактор управления производительностью. Традиционные системы диспетчеризации (DISPATCH от Modular Mining, Wenco, российская «Карьер») опираются на GPS-зоны: система фиксирует въезд самосвала в зону экскаватора или пункта разгрузки и по факту пересечения геозон формирует рейс. Однако этот подход не улавливает аномалии внутри цикла — простои, заторы, сбои датчиков, затянувшиеся обеды — и не позволяет классифицировать тип рейса по его «форме».

Альтернативный подход реализован в системе «Симуляция и детекция рейсов» — серверно-клиентском приложении (Go + React + PostgreSQL), которое распознаёт рейсы в реальном времени путём шаблонной векторизации телеметрических данных скорости и веса. Вместо привязки к координатам система строит вектор из скользящего окна телеметрии и сравнивает его с заранее сохранёнными эталонными шаблонами через меру сходства (косинусное сходство или нормы L1/L2). Когда степень совпадения превышает порог — рейс считается обнаруженным.

Данная статья детально разбирает архитектуру, алгоритмическую основу и инженерные решения этого подхода, сопоставляя его с мировой практикой детекции рабочих циклов тяжёлой техники.

Ученные Сиднейского университета создали прототип нанофотонного процессора для искусственного интеллекта, который обрабатывает данные с помощью света вместо электрического тока. В ходе экспериментов чип успешно классифицировал десятки тысяч медицинских изображений с точностью до 99 процентов. Новая архитектура выполняет вычисления за пикосекунды (триллионные доли секунды), полностью исключая проблему тепловыделения, и демонстрирует альтернативу перегревающимся кремниевым серверам современных дата-центров.

Пробуем написать своё приложение для удалённого рабочего стола.

Начал замечать, что на Хабре часто появляются статьи в духе «Я написал замену AnyDesk, бесплатный, но платный. И тут мне пришла мысль: а что, если попробовать самому? Хотя я не программист».

Все мы рано или поздно (а кто-то и регулярно) сталкиваемся с собеседованиями. Кто-то их проходит, кто-то проводит. Так что тема эта хотя бы иногда для каждого из нас бывает актуальна.

Но что такое «собеседование», и как оно должно проходить?

Когда заходит разговор про ИИ в профессиональной среде, обсуждение почти всегда крутится вокруг одного и того же. Заменит ли ИИ программистов? Насколько точен код, который он генерирует? Как бороться с галлюцинациями? Какая модель лучше для какой задачи? Как правильно писать промпты?

Всё это реальные вопросы. Но они об инструменте. О том, насколько хорош молоток — а не о том, что изменилось в строительстве.

А изменилось кое-что куда более фундаментальное. И большинство это пропускают — не потому что глупы, а потому что смотрят не туда.

Далеко не каждая VM платформа дает понять, что происходит с процессом управления уязвимостями в целом. Чаще всего на выходе получается список уязвимостей, критичность, активы и сроки устранения, но нет возможности видеть общую картину. Аналитику трудно понять текущую ситуацию в динамике. Руководству еще сложнее, так как нужны не просто цифры, но и понятные выводы для принятия решений.

Я убедился в этом сравнив большую часть решений VM на рынке СНГ, так мне пришла идея реализовать в нашей компании фичу, которая строит графики по ключевым VM метрикам, а затем анализирует их с помощью AI(искусственного интеллекта). В этой статье расскажу, как это работает и почему такой подход полезен для аналитиков и руководства.

Есть множество специальных программ, работающих с метаданными — всевозможные (не будем показывать пальцем) медиаплееры с нескучными обоями, сортировкой и фильтрами по чему и как угодно (особенно как угодно), созданием и редактированием плейлистов, подгружаемыми обложками, текстами и барышнями.

Есть, с позволения сказать, просмотрщики изображений с теми же барышнями, коллекциями оных с описаниями, редактированием, тэггированием, гистограммами, спектрограммами и телепрограммами.

И один лишь рынок особой категории геоданных, именующих себя детьми лейтенанта Шмидта, находится в хаотическом состоянии. Анархия раздирала корпорации вроде Гугла… Ладно, я увлёкся. Но в самом деле…

Я намеренно публиковал AI-сгенерированные материалы на Хабре и анализировал реакцию. Потом взял свою старую статью с хорошим рейтингом, причесал нейронкой — и получил минус десять с пометкой «сгенерировано». Тот же автор, те же мысли. Изменилась только форма. Разбираюсь, что именно детектит наша психика, почему она ошибается и что с этим делать.

Почему AI нас бесит с точки зрения фундаментальной науки?
Как мы интуитивно палим AI (или наоборот заблуждаемся)?
Что не так с кодом от нейросетей?
Почему меня это вообще беспокоит?
Что с этим делать?
Ретроспектива в масштабах истории (любителям антиутопии)

В одной из тихих комнат интернета недавно произошёл маленький научный эксперимент. Эксперимент был поставлен без лаборатории, без белых халатов и даже без гранта. Достаточно было двух статей.

Первая статья была серьёзная:

Введение: почему ASIMO умер, а роботы из гаража — нет

Компания Honda потратила миллиарды долларов и десятилетия на ASIMO — робота, который умел ходить по сцене, подниматься по лестнице, танцевать. Я следил за ним всю юность. Для меня он был символом будущего, которое вот-вот наступит.

Знаете, что объединяет 90% «AI-стартапов» в 2026 году? Один промпт, обёрнутый в красивый UI и с подпиской за $29 в мес.

Слушайте, я уже реально боюсь обновлять ленту новостей. Выйдешь на пять минут на кухню заварить кофе - возвращаешься, а индустрия опять перевернулась с ног на голову.

Только-только мы с вами разложили по полочкам Gemini 3.1 Pro, только вытерли слезы счастья от того, как пишет код Claude 4.6 Opus, и подумали: «Ну всё, можно выдохнуть и спокойно поработать».

Ага, щас. Да что там конкуренты - мы ведь буквально на днях щупали свежий релиз GPT-5.3 (тот самый долгожданный апдейт кодекса). Казалось бы, живи и радуйся, пиши код. Но не успели мы закрыть IDE, как на следующий же день прилетает жирнющий намек на совершенно новую пятерку.

Сэм Альтман посмотрел на весь этот праздник жизни, усмехнулся и просто молча, без всяких там конфетти и презентаций на сцене, нажал «Deploy».

Бам! Держите GPT-5.4.

Твиттер (X) тут же порвало на британский флаг. Свидетели пришествия AGI снова кричат, что пора сдавать макбуки в ломбард. Но мы с вами люди взрослые, тертые, и в сказки из официальных пресс-релизов давно не верим. Нам нужны пруфы.

Поэтому мы не стали переводить вам сладкие рекламные буклеты от OpenAI. Вместо этого мы протестируем новую модель сами.

Погнали разбираться, что там под капотом на самом деле!

Я отправил официальное предложение в Совет Федерации. С конкретной идеей, расчетами и этическими ограничителями. Прошло 90 дней. Ответа нет. Решил рассказать всё публично.

Знаете это чувство, когда ты придумал что-то, что реально может изменить жизнь людей, — а тебя просто не слышат? Не потому что идея плохая, а потому что система устроена так, что любой сигнал гасится раньше, чем долетит до тех, кто принимает решения.

Я столкнулся с этим лично.

Три месяца назад я отправил пакет документов в Совет Федерации. Это не была жалоба или просьба о помощи. Это был готовый концепт — «Абдуктивный профиль цифровой личности». Звучит сложно, но на деле всё просто.

За два года я набрала 20 килограммов — привет удаленка и стресс. Попытки похудеть заканчивались одним и тем же: временный минус на весах, а потом откат — иногда даже больше, чем было.

Уже больше полугода я принимаю препарат для снижения веса — отечественный аналог «оземпика». В этой статью расскажу, как к этому пришла, какие анализы сдавала, как это повлияло на мое здоровье и что происходит с весом и привычками сейчас

Дисклеймер: в этой статье я не буду называть препарат, ибо их на российском рынке сейчас немало, у них +- одинаковая клиническая эффективность, но некоторые сильно отличаются ценой. 

что это за роль, зачем она появилась и кому она вообще подходит

В последние несколько лет в финтех-компаниях всё чаще появляется новая роль — BISO (Business Information Security Officer).

Когда я с этим столкнулся, я подумал только об одном: «Это просто новое модное название безопасника или всё-таки отдельная профессия?»

Чем больше я наблюдал за тем, как эта роль появляется в компаниях, тем больше становилось понятно, что это действительно новая организационная модель безопасности, а не просто переименование должности.

Причём особенно активно она появляется именно в финтехе.

Чтобы понять почему, нужно сначала посмотреть на то, как вообще устроена безопасность в технологических компаниях.

Почему классическая модель безопасности перестала работать

Исорически информационная безопасность в компаниях строилась довольно централизованно.

Обычно структура выглядела примерно так:

Пока государственные системы здравоохранения порождают длинные очереди, неразбериху и рост затрат – люди обращаются к машинам. Масштабное глобальное исследование выявило кардинальный сдвиг в общественном доверии к искусственному интеллекту. В исследовании участвовала 31 000 взрослых из 35 стран. Результат: 41% взрослых жителей Великобритании и 61% во всем мире чувствуют себя комфортно, используя ChatGPT для когнитивного аутсорсинга. Последствия? Уже на горизонте.

Методология DevOps у всех на слуху уже много лет. Различные организации пробуют внедрить DevOps, но сталкиваются с трудностями. В этой статье мы поговорим о тех типовых ошибках, которые допускают руководители компаний, когда пытаются внедрить DevOps.

Начнем с того, что большинство проблем при внедрении DevOps происходят не из-за сбоев в работе инструментов. То есть, они происходят из-за неправильных методов, коротких путей и неверных решений, выбранных при внедрении процессов DevOps.

Это будет цикл статей про криптовалюту: немного истории, обзор инфраструктуры, возможная польза для людей и самое важное — то, какие возможности заработка существуют в мире крипты. Не в контексте легких или быстрых денег, а в контексте разумного инвестирования «вдолгую», на длительной дистанции и с тщательным выбором проектов.