Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

На написание этой статьи вдохновил этот пост: Learn x86-64 assembly by writing a GUI from scratch. Программу из статьи перепишем с nasm на fasmg и сократим размер исполняемого файла примерно на треть.

Привет, Хабр! Меня зовут Стас Золотарев, я автор на курсах «Аналитик данных» и «Специалист по Data Science» в Яндекс Практикуме. Сегодня поговорим про бизнес-пользователей, разговорную аналитику, а также возможные проблемы и ограничения в её применении.

В этой статье я расскажу: что такое семантический слой данных и почему без него невозможна разговорная аналитика. И порассуждаю о том, заменят ли ИИ-агенты привычные способы взаимодействия с данными — дашборды и таблицы. Лирических отступлений сегодня не будет, поэтому сразу к делу.

Если такой туториал уже был на Хабре — не вините строго, я не нашел, и мне, на удивление, понадобился большой бубен и пол дня чтобы настроить сабж.

Вводные:

1) у вас есть крохотная виртуалка на которой крутится nginx и пара сайтов. Конечно https и скорее всего let's encrypt — короче стандартный набор рядового девелопера.

2) вы бы хотели поднять телеграм-прокси, но так чтобы трафик на него был максимально похож на обычный https, а это значит 443 порт — но вы хотите чтобы nginx и ваши сайты продолжили работать как и раньше.

Если это про вас и для вас — вот объяснение механизма и небольшой туториал.

Спойлер: это статья не про плохую архитектуру. Я расскажу о том, как хорошие решения, принятые в разное время, начинают конфликтовать друг с другом, когда команда растет быстрее системы.

Я Алексей Соболеков, лид архитектуры F&R в Magnit Tech. Это мой личный взгляд на события, и в команде существуют разные их интерпретации.

В 2024 году команда F&R (подробности тут: Архитектура высоконагруженной платформы Magnit F&R) в MAGNIT TECH  столкнулась с нетривиальным вызовом: всего за один год необходимо было вырасти с 20 до 220 человек для формирования состава команд. Формально все выглядело благополучно - проект запущен, бюджет подтвержден, приоритет высокий. Но именно с этого момента в ИТ-команде разработки F&R начали накапливаться системные проблемы.

В Узбекистане доллар — это не просто иностранная валюта, а часть повседневной реальности.

Аренда квартиры всегда считается в долларах. На базаре цены на мясо и технику продавцы указывают в долларах, особенно в периоды нестабильности курса сума.

— Мы телек купили!

— Круто! Телетекст есть?

Если диалог выше для вас имеет смысл, значит вы, как и я, застали технологии девяностых. Многие из этих технологий были весьма причудливы.

Но даже среди них телетекст — это нечто особенное. Если ваш телевизор его поддерживал, то для вас открывался удивительный мир текстовой информации, которую вы могли (как казалось) выбирать сами. Свежий прогноз погоды, программа передач, результаты матчей и, конечно же, сказки. Почти Интернет в телевизоре!

Но как это работало, почему выбор контента был иллюзорным, и кто вообще додумался снабдить ТВ‑каналы таким удивительным расширением? Давайте разбираться!

8 апреля в 11:00 (МСК) Инфостарт и Таймлист проведут бесплатный вебинар о том, как перевести совещания из формального этапа обсуждения в управляемый процесс с понятными решениями, задачами и контролем исполнения.

Спикер вебинара - Глеб Архангельский, генеральный директор «Таймлист», топ-эксперт по тайм-менеджменту. Он разберет практические сценарии применения AI-секретаря в корпоративной среде и покажет, как выстроить рабочую цепочку «встреча → решение → задача → контроль».

На вебинаре обсудим, почему именно этап после совещания часто становится источником потерь для компании: договоренности фиксируются вручную, задачи теряются в переписке, а контекст обсуждения быстро стирается. Отдельно поговорим о том, почему сама запись встречи не решает проблему управления знаниями, если найти нужное решение, поручение или аргументацию в архиве по-прежнему сложно и долго.

Пока в старой Европе инженеры ходили в белых воротничках, в Москве студенты Ремесленного училища торчали за станками по локоть в масле. Позже такой прикладной метод обучения назовут «русским», а американцы внедрят его в своих технических университетах.

Веком позже жёсткий упор на практику позволил выпускникам училища собрать первый спутник и отправить человека в космос.

История Бауманки — это про то, как из приюта для сирот выросла база для покорителей космоса.

Классические шины — это блокер цифровой трансформации, а не её энейблер. Рост числа сервисов, переход к микросервисной архитектуре и необходимость быстрой адаптации требуют большей гибкости и новых подходов к интеграции. Теперь связывать цифровые системы между собой необходимо в условиях постоянного роста объёма данных.

Из статьи вы узнаете, почему мы в MWS отказались от классических интеграционных шин, что выбрали взамен и как здесь используется ИИ.

С 1 марта 2026 года вступил в силу Федеральный закон №168-ФЗ, где сформулированы поправки к закону о защите прав потребителей, которые обязывают использовать русский язык в публичной информации для потребителей товаров и услуг. Нашу платформу ОНЛАНТА ИИ ХАБ пришлось срочно русифицировать. Делимся опытом в блоге ЛАНИТ, как мы подошли к задаче, как учли юридические риски, что делать с англицизмами и как это влияет на пользовательский опыт и метрики.

Начну с небольшого вступления: зачем вообще нужен .htaccess файл?

.htaccess — это конфигурационный файл, который использует веб‑сервер Apache для задания специфических настроек для каждой отдельной папки сайта. Благодаря ему можно:

Мне казалось, я делал всё как надо. Эмпатия, активное слушание, аргументы — я применил весь доступный арсенал для успешного ведения переговоров. Но проект стоимостью в миллионы рухнул. Спустя годы я понял: фатальная ошибка произошла в первую же минуту разговора.

Открываем набор на наши программы 2026 года! В 2025 году у нас случилось два юбилея: 95 лет МАИ и 55 лет нашему Институту №8 «Компьютерные науки и прикладная математика». Полвека назад мы решали задачи для космоса на ЭВМ, которые занимали целые залы. Сегодня - тренируем модели на кластерах и занимаемся интересными проектами от наших партнеров в программах ТОП ИТ. Но суть та же: берем сложную инженерную проблему и переводим её на язык алгоритмов

Согласно стереотипам, работа программиста выглядит так: сосредоточенный и погружённый в себя человек в капюшоне и наушниках сидит за компьютером. Не замечая ничего вокруг, целыми часами он пишет код. На самом деле возможность погрузиться с головой в задачу надолго — большая роскошь. Тут посчитали, что на написание кода разработчики тратят не более 15% рабочего времени в неделю. Что же в остальное время? Созвоны, переписки в чатах, что-то кому-то уточнить, помочь коллеге и так далее. После каждого отвлекающего манёвра нужно время, чтобы снова сфокусироваться. Вдобавок на нас отовсюду вываливаются пуши в приложениях, личные сообщения, нас затягивают новостные ленты... В общем-то, это касается не только разработчиков: любая офисная работа устроена примерно так.

Времени на то, чтобы работать с глубоким фокусом, и так немного — и хочется не терять его зря. Я давно испытываю на себе разные способы, которые помогают меньше отвлекаться и лучше концентрироваться. Понятно, что я не могу не ходить на дейлики и игнорировать сообщения в рабочих чатах. Но я могу не отвлекаться на неважное и использовать по максимуму то время, где меня никто не трогает. Дальше подробно поделюсь с вами всем, что может быть полезно для лучшей концентрации и продуктивности: от метода Помодоро, белого шума и фоновой музыки до техник Кэла Ньюпорта.

Меня зовут Анна, я руковожу образовательными программами в ИТ.

В этой статье хочу рассказать, как мы использовали игровые механики, чтобы сделать карьерное развитие в ИТ более понятным, наглядным и прикладным.

Почему эксплуатация современных баз данных всё чаще напоминает сборку сложного карточного домика, я уже разбирал в прошлых статьях. Теперь самое интересное: как построить движок, чтобы этих проблем избежать.

В этой статье я открываю капот своей OLTP-базы данных, которую пишу с нуля на Rust.

Это не обзор готового коробочного решения, а честный рассказ про инжиниринг на раннем этапе. Я покажу, как абстрактные идеи вроде «fail-closed контрактов» превращаются в работающий код, почему я выбрал UNDO-log MVCC вместо Multi-version Heap и зачем всё это упаковывается в PostgreSQL-wire протокол. Архитектура ещё подвижна, и сейчас — лучшее время, чтобы обсудить её с теми, кто каждый день эксплуатирует БД в продакшене.

Привет, Habr! Сегодня хочу поделиться опытом тестирования на ML-проекте. По моему опыту, о машинном обучении говорят много, а вот о его тестировании — заметно реже.

В этой статье я расскажу:

1. кратко о нашем ML-проекте

2. с какими трудностями мы столкнулись

3. как решали их на практике

Ну и конечно, наши факапы, куда без них?

11 марта 2026 года Cursor опубликовал пост под скромным названием «Как мы сравниваем качество моделей в Cursor». Без громких заявлений. Без атак на конкурентов. Просто пять графиков и спокойное объяснение внутреннего процесса оценки.

ИИ-сообщество в основном отнеслось к этому как к очередному «компания рассказывает о своём бенчмарке». Это было ошибкой.

Эти пять графиков, если прочитать их внимательно, обнажают пять допущений, зашитых в каждый публичный бенчмарк для кодинга, которые никто не ставит под вопрос. И каждое допущение, однажды увиденное, невозможно развидеть.

Вот что показал Cursor. И вот чего они не сказали вслух.

В современном мире генерация изображений с помощью нейросетей стала возможна не только большим компаниям с суперкомпьютерами, но и рядовым пользователям с простым геймерским железом.

И возможно, кому-то захотелось не только самому пользоваться этими нейросетями, но и дать доступ к ним большому кругу людей, что может быть сопряженно с некоторыми трудностями.

Две недели назад я опубликовал первый отчёт о запуске Telegram-бота MENO: 120 пользователей, retention 56%, один баг в парсинге дат и несколько человек, которые сами пришли помогать с фидбеком. Обещал продолжить - продолжаю.