Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте: ваш холодильник начинает майнить криптовалюту, камера наблюдения транслирует вашу личную жизнь на сторонние сервера, а умная колонка записывает семейные разговоры. Это не сценарий фантастического фильма — это реальные риски современного умного дома.

По данным исследования Palo Alto Networks, 98% трафика IoT-устройств не шифруется, а средняя квартира с умным домом содержит 10-15 уязвимых устройств. Каждое из них может стать точкой входа в вашу личную жизнь.

Вы запустили рекламу, вложили бюджет, получили заявки... и с ужасом обнаружили, что каждый новый клиент обходится дороже, чем вы зарабатываете на нём. Знакомая ситуация? Вы не одиноки.

По данным HubSpot, за последние пять лет стоимость привлечения клиента выросла в среднем на 60% во всех отраслях. Компании тратят больше на рекламу, нанимают маркетологов, экспериментируют с новыми каналами — но результат часто разочаровывает. Деньги уходят, а прибыль не растёт. В этой статье разберём, почему так происходит и что с этим делать.

Гуминовые вещества есть почти повсюду в природе – это сырье будущего.
Эти вещества проявляют уникальные биологические свойства, не нанося никакого вреда природе. Гуминовые вещества (от лат. humus — земля) впервые были выделены в 1786 году немецким учёным Францем Ашаром из торфа.  Водные гуминовые вещества были впервые выделены в 1806 году из родниковой воды  Йёнсом Якобом Берцелиусом.
Природное органическое вещество – это стык живого и неживого. Гуминовые вещества (ГВ) – это продукт разложения всей живой органики, в который превращаются растения после отмирания при разложении растительных и животных остатков под действием микроорганизмов и абиотических факторов среды. Представляют собой макрокомпоненту органического вещества почвенных и водных экосистем, а также твёрдых горючих ископаемых. Авария на резервуаре № 5 ТЭЦ-3, принадлежащей Норильско-Таймырской энергетической компании (НТЭК) — дочернему предприятию «Норникеля», привела к утечке около 21 тысячи тонн дизельного топлива.  Авария была вызвана сочетанием технологических, климатических и человеческого факторов. Основной причиной стала разгерметизация резервуара № 5 на ТЭЦ-3 вследствие проседания свайного основания, вызванного таянием вечной мерзлоты. Топливо попало в близлежащие реки Амбарная и Далдыкан, а также озеро Пясино, создав угрозу для экосистемы Северного Ледовитого океана. Разлив нефтепродуктов стал одним из крупнейших в Арктике за всю историю и привёл к значительному экологическому ущербу.

BOOO

Собрал production ML-сервер на двух RTX 2060 из хлама за ₽0. PyTorch + CUDA 11.8 + Stable Diffusion генерируют 512x512 за 38 секунд. YOLOv8 работает параллельно на второй GPU. Вот полный гайд: от BIOS настроек до первого теста. Никакого облака, только локальное железо.

OKR — штука в целом полезная, если знаете, зачем и как её внедрять.

Сегодня я не собираюсь вам продавать OKR как «идею» или «мечту» как способ достичь того, что не получается с помощью обычных средств. Моя цель сейчас — скорее, рассказать вам, как сделать в инструменте удобный механизм ведения Целей и Результатов (а именно так переводятся Objectives and Key Results) их дальнейшего отслеживания. В качестве инструмента будет выступать Jira, в качестве дополнительного удобства — плагин Structure с его удобными фишками. Рассказ будет поделен на 2 части — о создании механизма и о создании мониторинга.

В конце вас ждёт инструмент, который поможет вам сэкономить на покупке платного плагина для Jira. И который вы сделаете сами с помощью этого гайда.

Часть 1. Создаём механизм

На этапе, когда в компании началось массовое внедрение и команды начали знакомиться с этим подходом, предлагалось ведение всех целей в таблицах и файлах-документах. Для одной команды — вполне себе неплохой вариант, но когда команд за 30 и часть Целей зависит от других Целей, то понять общую картину в куче Excel-таблиц, где каждая команда, хоть и соблюдая общие принципы, но всё же ведет все по-своему — становится крайне тяжело.  И мне это очень не понравилось.

Я решил попробовать найти или сделать механизм для этого.

Сегодня анализ “что если” превращается из экселевской игрушки в реальный управленческий инструмент, который можно автоматизировать.

В этой статье мы заглянем в прошлое what-if, сравним с настоящим и попробуем представить, каким он станет в ближайшем будущем.

Сейчас подобный анализ в большинстве компаний – это огромный ручной труд и Excel. Мнение, что вопрос решит интеграция ИИ – всего лишь иллюзия, которая исчезает, когда начинаешь работать с большими выборками данных, хранилищами, с крупными справочниками на сотни и тысячи позиций. И, самое главное, – когда начинаешь считать.

Поделюсь своим взглядом на этот счет, а также вариантами решения проблемы, и расскажу, как можно нивелировать риски.

В предыдущей части мы начали рассказывать вам, как прошёл бизнес-день форума GIS DAYS. Сегодня мы завершим обзор и представим не менее интересные выступления, прошедшие 3 октября в московском кинотеатре «Октябрь». 

Привет, Хабр! Я вещаю от лица команды ии-ассистента для поиска работы и это моя 5 статья здесь.

Основная цель моих статей — показать внутрянку ии-стартапа, честно освещать наши проблемы, инсайты и успехи. И сегодня я хочу рассказать, как прошел наш 5 запуск, который стал самым сложным и стрессовым для всей команды.

Всем привет! Меня зовут Артём Дронов, я работаю в команде A/B-платформы Trisigma в Авито. Мы занимаемся поддержкой A/B-платформы и инфраструктуры метрик Авито, а также помогаем интегрировать наш продукт другим компаниям. В этой статье я расскажу, что такое slicing, чем он может быть полезен, а чем — опасен, на примерах тех кейсов, которые были у нас в Авито. Рассмотрим, как можно использовать  разрез в рамках своих экспериментов и получать максимум инсайтов из данных.

В 2022 году случился «нейросетевой бум» – генеративные модели вроде Midjourney вышли из лабораторий и стали доступны широкому кругу людей. Уже несколько лет нейросети являются одной из самых популярных тем для обсуждения в арт-сообществе, вызывая волну споров, страхов и мифов.

В этой статье я хочу разобраться во всем этом и разложить по полочкам – отделить мифы от реальности, обсудить популярные аргументы сторонников ИИ, например, сравнение с фотографией, обсудить возможность охраны промпта авторским правом, а также проанализировать ситуацию с обучением моделей и «добросовестным использованием».

Я старалась углубиться в проблему и разобрать позиции всех сторон, чтобы статья вышла объективной насколько это возможно ^^

Привет, Хабр!

Сегодня рассмотрим решение одной непростой задачи, как в Django выдавать очень большие объёмы данных, например, выгрузку в CSV или потоковый JSON-формат NDJSON) так, чтобы сервер не ложился от нагрузки, а пользователи быстрее получали первые данные. Разберём, как использовать StreamingHttpResponse и генераторы (в том числе асинхронные) для стриминга больших ответов и поговорим нюансах.

Решение на Битрикс24: как мы помогли С‑Маркетингу узнать реальный вклад каждого из 1300+ сотрудников

Цели в блокнотах, Excel и «в голове» превращают стратегию компании в пазл без картинки. Особенно, если речь идет о бизнесе, где больше тысячи сотрудников. Для С-Маркетинга мы собрали этот пазл в единое решение на Битрикс24: сделали постановку и оценку целей прозрачными, а премии и повышения — аргументированными.

Вы точно их видели — и не один раз. Баннеры с cookie за последние годы стали обычным делом. Разберём, что такое cookie-баннер, как он работает и почему часто мешает пользователю. Если вы маркетолог или управляете сайтом и не понимаете, зачем на нём нужен баннер с cookie — эта статья всё объяснит. Детали под катом.

https://alternativeto.net/software/punto-switcher-for-linux/about/

Что умеет Punto Switcher для Linux?

1) Конвертировать последнее слово перед курсором.

2) Конвертировать выделенное.

3) Конвертировать последнее слово в строке терминала Gnome.

4) Конвертировать выделенное в строке терминала Gnome.

В конце октября 2025 Anysphere представила Cursor 2.0 — крупное обновление AI-IDE с параллельными агентами и новой моделью Composer. Идея проста: вы ставите цели, а агенты пишут и проверяют код, тестируют и готовят диффы, а разработчик смещается к роли менеджера ИИ-процесса. В статье разбираемся, что именно появилось, на чем это работает и какие ограничения важно учесть.

Создать полностью автоматический Telegram-канал, который не просто парсит новости, а анализирует их с точки зрения практической пользы для малого и среднего бизнеса (МСБ). Наш AI-ассистент будет отсеивать "инфошум" и генерировать ежедневную сводку с конкретными идеями, инструментами и инфоповодами.

Инструменты:

Мечтает парень о заветной работе, получает ее. А через пол года жалуется друзьям за рюмкой пенного: «Да ну ее нахрен! Зачем я вообще в это ввязался!»

Даже любовью тяжело заниматься, когда тебя об этом настойчиво просят. Кто был в такой ситуации — подтвердит.

Обязаловка — враг любой мотивации. И занимаясь проектированием поведения мы должны помнить об этом правиле.

Поэтому‑то игры так хорошо увлекают. Ведь в самом смысле слова «игра» зашита добровольность участия: хочу играю, а хочу не играю. Это постулат, который безошибочно считывается любым человеком с детства.

И именно этот реверсивно‑психологический прием и заставляет людей возвращаться к играм снова и снова: «Там меня заставляют. А здесь я как будто бы сам хочу поиграть.»

Книга для тех, кто горячо любит Spotify и хочет разобраться с тем, как неизвестный стартап из Швеции однажды заставил публику платить за музыку ежемесячно. Написана она без согласия Даниэля Эка — основателя. В ней вы не встретите ни одного его комментария. Авторы — Юнас Лейонхуфвуд и Свен Карлссон — взяли на себя ответственность рассказать о музыкальном рынке, его игроках, конкуренции и том, как альтернативные площадки стали защитой музыкантов от пиратского распространения их творений. По крайней мере, в определенной степени.

Начинаем серию разборов современных Vision-Language-Action (VLA) моделей для манипуляции. Несмотря на то, что им всего около года (π₀ была представлена ровно год назад — 31 октября 2024), текущие системы уже можно считать вторым поколением VLA-подходов. Их ключевое отличие — появление дополнительного модуля action head, который представляет собой не просто голову над представлениями, а отдельный диффузионный трансформер, обучаемый по задаче flow matching.

Сегодня — разбор GR00T от NVIDIA, который с момента релиза N1 уже успел обновиться до версии N1.5, а на днях ожидается N1.6.

Концепция VLA и постановка задачи

VLA-модель — это end-to-end система, принимающая на вход «сырые» сенсорные сигналы различных модальностей (видео, текст, состояния сочленений робота) и напрямую предсказывающая управляющие действия, без внешнего планировщика или постобработки.

Для человекоподобного робота входные данные включают: