Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, с наступающим

Искусственный интеллект произведёт революцию во всём. Он станет новой мега-индустрией. Он возвестит о начале новой, автоматизированной промышленной революции. Он отделит экономический рост от труда и создаст несметные богатства. Именно этот нарратив мы регулярно встречаем. Эту байку использовали, чтобы привлечь столько долгов и инвестиций в ИИ, что мы, по сути, поставили на его успех всю экономику Запада. Но есть одна проблема: эта история - попросту ложь, и индустрия ИИ начинает постигать это на собственном горьком опыте.

Возьмём Microsoft. С 2020 года компания вложила многие сотни миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ и в OpenAI. Флагманский продукт этих колоссальных инвестиций - Copilot, агентный ИИ, призванный помогать вам выполнять задачи в Windows. Этакий Скрепыш на стероидах (боже, как я скучаю по Скрепышу; он был ужасен в лучшем смысле этого слова).

И вот оказывается, что Copilot никто не покупает.

Если кажется, что вы видите только вакансии для сеньоров и лидов, то вам не кажется. Компании оптимизируют всё, что движется. И джуны в в эту картину вписываются со скрипом.

А всё потому, что джун — это инвестиция. И в него придётся вкладывать ресурсы: время лидов на менторинг и проверку работы, время на адаптацию и онбординг, деньги на зарплату, в конце концов. В условиях текущей экономики бизнес хочет быстрых результатов. 

Но не спешите отчаиваться. Работа всё ещё есть, а вот правила игры изменились. Давайте вместе разбираться, что сделать, чтобы всё-таки найти работу и построить карьеру в ИТ.

У нас нет одинаковых фамилий… ну почти нет :-) Мы не собираемся за одним столом на официальных праздниках, разве что на дне рождения коллеги или на наших внутренних встречах, где мы играем в настолки или покер. И да, мы иногда спорим до хрипоты. Но при всём этом мы — команда.

Команда увлеченных людей, которая вот уже 20 лет живет миром разработки электроники. За это время мы превратились из группы энтузиастов в сплоченный коллектив профессионалов.

Сегодня мы работаем сразу в нескольких направлениях:

ИИ-ассистенты внедряются в привычные таблицы вроде Google Sheets и Excel. Многие скажут, что такие «игрушки» никому не нужны. Но это приближает электронные таблицы к инструментам бизнес-аналитики, BI-платформам.

Привет, Хабр! Я продолжаю совершенствовать любимые электрогитары, и сегодня подробно расскажу о текущих доработках одной из них — дизайнерского суперстрата Tinar GT500.

Речь пойдёт о выборе доступных недорогих звукоснимателей, их правильной фазировке и маленьких секретах темброблока, способных весьма расширить исполнительские возможности инструмента.

Жизнь определяет искусство или, наоборот, искусство определяет жизнь? История знает немало примеров, когда фантасты прошлого удивительно точно угадывали облик технологий будущего. Причем речь идет не только о самом факте их появления: многие авторы описывали сопутствующие риски, уязвимости и социальные последствия — а порой даже становились «отцами» терминологии.

Сегодня мы в Beeline Cloud решили поговорить о фантастических романах и рассказах, авторы которых «предсказали» современные проблемы кибербеза. 

Будем обсуждать произведения «Логический компьютер по имени Джо», «Луна — суровая хозяйка», «Человек в шрамах» и «Земная Империя». В статье присутствуют небольшие спойлеры к сюжету, поэтому, если вы не знакомы с каким-либо из этих текстов, но планируете его прочитать, имеет смысл пропустить соответствующий подраздел.

Привет! Меня зовут Владислав Фальзан, я работаю android-разработчиком в М2. Наша команда мобильной разработки развивает приложение — онлайн-платформу для решения вопросов с недвижимостью. Основные пользователи приложения — физические лица (B2C) и риелторы (B2B2C). Эта статья — технический гайд для android-разработчиков о том, как использовать нашу новую библиотеку по сторис с деталями и нюансами реализации. Из статьи вы поймете: как использовать библиотеку на полную мощность для своих задач и как она устроена изнутри.

Для удобства изучения статьи я решил разбить ее на блоки:

Привет, меня зовут Анатолий, я ведущий разработчик в ITFB Group. Наш ключевой микросервис со временем превратился в настоящего монстра. Разросшийся, медленный и перегруженный лишними функциями, он тормозил весь продукт и усложнял жизнь разработчикам. Любая правка превращалась в квест: чтобы внести изменение в одном месте, приходилось разбираться ещё в десятке несвязанных процессов.

Мы решили провести «хирургическую операцию»: за один месяц силами выделенной команды из 10 человек полностью расчистить сервис, вынести из него 40 процессов и вернуть архитектуре прозрачность. В этой статье я расскажу, как мы поставили диагноз, спланировали операцию и справились с самыми болезненными моментами — от войны с конфигами до разрыва общих DTO.

Главный спойлер: результат превзошёл ожидания. Сервис стал быстрее, команды — автономнее, а система наконец-то обрела масштабируемость.

 В 2012 году перед МТС встала нетривиальная задача: обеспечить питерскую подземку мобильной связью. В дальнейшем этот проект стал одним из самых масштабных в моей карьере. Было важно выбрать оборудование, которое прослужит лет 20–30, смонтировать его, запустить, а также подстроиться по времени выполнения работ в тот небольшой интервал, когда метро закрыто.

Меня зовут Сергей Бородин, я эксперт в отделе развития сети МТС в Санкт-Петербурге. Занимаюсь планированием, реализацией и технической поддержкой систем, обеспечивающих работу мобильной связи внутри зданий и сооружений. Это торговые комплексы, бизнес-центры, аэропорты, стадионы. Итак, под катом — немного фото и мой рассказ, зачем нужна связь в тоннелях и как я накрутил по синей и оранжевой веткам метро 500 километров пешком.

Кажется, что LLM способны полностью автоматизировать работу с кодовой базой так, как раньше нам и не снилось. Это звучит заманчиво, когда нужно портировать проект с одного языка на другой. Наверное, когда-нибудь это будет так, но пока есть нюансы и ограничения.

Всем привет! Меня зовут Максим, и я работаю в ООО РТК ИТ руководителем направления в департаменте разработки и развития систем поддержки бизнеса (ОП ЮГ). В этой статье расскажу, как с помощью локальной языковой модели автоматизировал перевод Python-проектов в Node.js.Опишу технические детали реализации от сборки контекста до генерации файлов с кодом. Подниму вопрос масштабируемости, ограничений LLM при работе с большими проектами и возможных улучшений для повышения точности перевода.

Почти у всех айтишников есть склонность ко второму подбородку, потому что есть такая штука — «каменная шея». Это когда вы часто смотрите в телефон, ноутбук или на планшет. Мышцы шеи дубеют из-за постоянного наклона, и это не только создаёт кучу проблем с сосудами в старости, но и нарушает отток лимфы от лица прямо сейчас.

У людей в нормальном весе второй подбородок — не от жира, а банально от отёка, то есть от воды. Дренаж воды организовать очень просто, мы на этом специализируемся ещё со времён дренажа жидкости из других мест человека, в частности задницы.

Рынок массово предлагает бороться со вторым подбородком как с жиром: жечь его перцем или холодить ментолом, пока щипать не начнёт так, что уже не до красоты.

Сейчас расскажу детально, почему этот подход не сработает и в теории, и на практике в косметике и что мы сделали, чтобы запустить дренаж.

Борис Цирлин

Продолжается рассмотрение класса дистрибутивных схем - подкласса схем, не зависящих от скорости, начатое в ч.1. Этот подкласс является промежуточным между параллельно-последовательным, рассмотренным в упомянутой статье и полумодулярными схемами которым посвящена статья "Полумодулярные схемы"

Все эти подклассы были описаны в книге "Автоматное управление асинхронными процессами в ЭВМ и дискретных системах, вышедшей под редакцией В.И.Варшавского в 1986 г. из которой и здесь заимствуются их формальные определения. Подсчитано количество дистрибутивных схем, состоящих из двух и трех элементов. Определены и подсчитаны неизоморфные схемы этого подкласса.

Продолжаем разбор, часть пятая из семи. Сегодня у нас основоположник жанра, который принято именовать как "ARPG" (Action-RPG), породивший множество подражателей и сиквел которого рассматривался в части 20.1, ставшая знаковой CRPG середины 00-х, а также мрачный средневековый, фэнтезийный экшен.

Наверняка у вас тоже было такое, что сервис работает себе спокойно, радует пользователей своей стабильностью и производительностью, а вас зелёным мониторингом. А в следующий момент хлоп - и нет его. Вы на панике смотрите в логи ошибок, а там или невнятный сегфолт, или просто ничего. Что делать – непонятно, и вообще надо прод спасать, поэтому вы поднимаете его обратно и всё работает как и раньше. Вы ещё пытаетесь разобраться в причинах случившегося, но со временем переключаетесь на другие задачи, а этот случай отходит на дальний план или вообще забывается.

Но это всё хорошо когда вы один, а вот если у вас много клиентов, то рано или поздно у вас возникает ощущение что что-то не так и надо разобраться с этими всплесками энтропии, чтобы найти первопричину подобных событий.

В этой статье описано наше исследование длиною в год,  из которого вы узнаете, почему PostgreSQL(и любое другое приложение) может падать из-за бага в ядре Linux, причём тут XFS и почему очистка памяти может быть не так полезна, как вы о ней думали.

Команда JavaScript for Devs подготовила перевод статьи о том, как на самом деле работают React Server Components. Автор разбирает RSC на уровне протокола: что именно стримится с сервера, как JSX путешествует по сети, почему состояние не ломается при обновлениях и зачем React вообще понадобился такой странный формат.

Мультиагентные системы — главный тренд в AI‑разработке. AutoGPT, CrewAI, LangGraph, Microsoft AutoGen обещают армию специализированных агентов, которые вместе решат любую задачу.

Сделал систему на 5 агентов, а потом передумал и сделал на одного.

История о том, что иногда с ИИ надо упрощать, а не усложнять.

Это вторая, завершающая часть опубликованной ранее на Хабре статьи про MIMO LQR/LQG регуляторы.

В первой части мы синтезировали LQR и LQG регуляторы. При всех достоинствах стандартные LQR () и LQG () по своей сути являются пропорциональными регуляторами (P-регулятором в терминах PID). Поэтому при наличии постоянного внешнего возмущения система в установившемся режиме (steady state) сходится не к нулю, а к некоторой статической ошибке . В этой точке управляющее воздействие лишь компенсирует возмущение, но не может вернуть переменную точно к уставке.

Вспомните тяжелые маятниковые двери в исторических вестибюлях метро. Обычно после прохода человека они закрываются точно по дверному проему. Но если включена напорная вентиляция (постоянное возмущение), двери приоткрываются и остаются в таком положении. Пружина (пропорциональный регулятор) уравновешивает давление воздуха, но не может закрыть дверь до конца.

В статье мы рассмотрели несколько подходов к решению этой проблемы и реализовали синтез LQR с расширенным состоянием (Augmented LQR) — метод, при котором в вектор состояний добавляются интегралы ошибок управления.

Как обычно, ссылка на код в конце статьи.

В августе этого года я начал выкладывать свои релизы по научным статьям, которые делаю для МФТИ, на Хабр. Эти релизы представляют из себя особый жанр статей: это подробные пересказы содержания научных статей и исследований российских ученых, содержание которых они сами одобрили и в большинстве случаев отредактировали.

Я пишу в среднем по 10 релизов в месяц, начиная с июля 2024-го года.

Вплоть до конца марта 2025-го года релизы делались полностью вручную, а затем опыт, навыки и понимание структуры были использованы, чтобы создать подробный промпт для облегчения этой работы. Этот промпт совсем не дает готового релиза (нужно проверять по содержанию статьи, редактировать, исправлять, подбирать иллюстрации и делать тому подобное), но очень полезен для быстрого чтения научных статей (многие ученые были мне очень благодарны за этот промпт) и помогает в моей работе

https://colab.research.google.com/drive/1IhrozZA9RyxZNimoP3usQfOIHxi0FV0S?usp=sharing

Вот он же в ворде

https://docs.google.com/document/d/1vjMs0msmleQqDXr_0TYyAgB2uelUHXHSmPYTX8I4Ulo/edit?usp=sharing

Здесь сделаю обзор своих последних релизов, которые не успел выложить на Хабр (и по одному больше не буду выкладывать).

Всем привет!

Так вышло, что в месте, где я преподаю и занимаюсь менторством стажёров, начался переход с GitHub-репозиториев на GitLab, развёрнутый на собственных серверах. Пока что перенесли не все проекты, но даже этого оказалось достаточно, чтобы у стажёров возникло немало вопросов — особенно в части настройки CI/CD-процессов.

Формально CI/CD в GitHub и GitLab решают одну и ту же задачу, но на практике подходы, терминология и детали конфигурации отличаются. Из-за этого попытки «сделать как в GitHub Actions» часто приводят к путанице и ошибкам.

У меня уже есть статья про CI/CD и workflow, но она целиком посвящена GitHub Actions. Чтобы сократить количество вопросов, разночтений и бессонных ночей у стажёров, я решил написать отдельную статью про CI/CD именно в GitLab — с учётом его особенностей и типичных подводных камней.

Если вам интересны подобные материалы, подписывайтесь на Telegram-канал «Код на салфетке». Там я делюсь гайдами для новичков, полезными инструментами и практическими примерами из реальных проектов. А прямо сейчас у нас там ещё и проходит новогодний розыгрыш.