Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Иногда бывает так, что день проходит спокойно. Ни тебе без дедлайнов, ни горящих сроков, ни суеты. Работу поработал, никто не дергал, может, даже получилось пораньше закрыть ноутбук. И вот кажется, что сейчас хорошенько отдохну. Но тут подключается бытовуха. Надо что-то приготовить как минимум. А для этого сперва надо понять, есть ли нужные продукты. А еще закинуть стирку, поотвечать на сообщения в личке, разобраться со всякими домашними мелочами, которые уже сто лет откладываются и откладываются на потом. И вот ты вроде ничего сложного не делал, но силы почему-то кончились.

Домашние задачи – они такие обманчивые. Выглядят ведь пустяковыми, по сути. Ну вот, например, приготовить ужин - звучит как одно действие. А в реальности это может быть десяток шагов. Вспомнить, что есть дома из съедобного, сравнить варианты, определиться наконец, что все-таки готовить, решить, надо ли идти ли в магазин и докупать, оценить время, начать готовить, параллельно с этим ты еще что-то прибираешь, отмываешь, а потом еще с посудой разобраться. И ты часто недооцениваешь всю эту нагрузку. Точно так же, как бывает и с рабочими задачами, пока не углубился в них и не столкнулся с деталями.

Почти каждое бытовое действие - это набор маленьких решений. Что надеть, что приготовить, когда стирать, сделать сейчас или отложить. Встречалось мне в психологической литературе такое понятие - усталость от принятия решений (Рой Баумайстер). Смысл в том, что ресурс на принятие решений ограничен, как у батарейки, и по мере его расходования нам становится сложнее выбирать и держать фокус. На уровне повседневных задач, как мне кажется, он проявляется довольно ярко. К вечеру даже простой выбор из двух вариантов начинает раздражать.

Одним из самых вдохновляющих моментов в разработке микроконтроллерных устройств является их первая установка и запуск в локальной сети. И этот же момент может превратиться в настоящий ад, когда процедуру приходится повторять десятки или сотни раз. Множество однотипных контроллеров, развертываемых одновременно, требуют часов монотонного конфигурирования — времени, которое любому инженеру хотелось бы провести с большей творческой пользой.

Для решения этой проблемы был разработан легкий open-source сервис с открытым исходным кодом и условным названием «esp-monitor».

ИТ знает, сколько железа на складе, но не знает, во сколько оно обходится. Деньги уходят по мелочи — ремонт тут, простой там, забытая лицензия — а в конце года бюджет в минусе. Разбираем, куда утекает и как это поймать вовремя.

В прошлом столетии человечество проникло в атом, открыв тем самым новый источник энергии. Но для её использования оно стало строить гигантские кипятильники. 

Всё бы ничего. Но 70% извлечённой из атома энергии отправляется нагревать планету. Поэтому вовсе неудивительно, что климат нашей планеты стремительно меняется далеко не в лучшую сторону.

В статье раскрывается возможный путь, как сократить негативное влияние на климат этого источника энергии, а также том, как из того же количества топлива получать до трёх раз больше электроэнергии!

Также приоткрывается дорога к созданию альтернативного источника энергии.

Ну и конечно же говорится о том, почему формула Карно не всегда верна.

Представьте себе производство, где смена длится круглые сутки, никто не опаздывает на работу, а освещение большую часть времени попросту не нужно. Звучит как рекламный образ из презентации о фабрике будущего. Но именно так Xiaomi описывает свой завод в Пекине. Правда, если разобраться в деталях, картина оказывается гораздо интереснее маркетинговых лозунгов.

Верхний слой кожи больше похож на укреплённую границу с постоянным гарнизоном. Между обычными клетками-кирпичами эпидермиса сидят дозорные — клетки Лангерганса. Это разведка с длинными ветвистыми отростками: их всего 3–5% от всех клеток эпидермиса, но щупальца они раскидывают так густо, что простреливают весь верхний этаж кожи и первыми засекают чужаков. Этажом ниже, в дерме, дежурит тяжёлая пехота — макрофаги. Их основная профессия звучит не слишком героически: жрать. Поедать погибшие клетки, обломки старого коллагена, бактерий, весь мусор, что остаётся после любой царапины. Заодно они командуют ремонтом: чинить ткань, звать подмогу, а под конец расходиться и успокаиваться.

Большую часть времени они там скучают. Настоящие прорывы границы случаются редко. Макрофаги тихо жрут мелкий мусор и не геройствуют.

И вот, внимание, вопрос: а что будет, если им там всем устроить учебную тревогу?

Выяснилось, что можно. Инструмент для этого — обычный, казалось бы, сахар. Очень необычный сахар по имени бета-глюкан.

И вот он-то внезапно творит лютую дичь.

Открой свой Spring-проект, которому больше двух лет. Найди пакет common, core или framework — а он там есть, я почти уверен. Загляни внутрь.

Ты увидишь BaseEntity с id, createdDate и version. Увидишь AbstractCrudController<T, ID>, от которого наследуются все твои контроллеры. Увидишь самодельный слой прав — что-нибудь вроде @CheckPermission поверх PermissionEvaluator. Увидишь свой SoftDeleteRepository и аудит-слушатель на JPA-события.

Поздравляю: ты написал фреймворк. Свой, внутренний, недокументированный (себя-то не обманывай), поддерживаемый одним человеком (который уже собеседуется в другую компанию). И построил ты его ровно для того, чтобы не брать «тяжёлый и навязчивый» opinionated-фреймворк — ты сделал это «ради контроля».

Давай честно поговорим про этот контроль.

В Бостоне стояла суровая зима. Поверхность реки Чарльз полностью замёрзла. Но Закари Келсо преодолел пронизывающий холод, чтобы наконец разгадать загадку, преследовавшую нейробиологические лаборатории более полувека.

Для этого Келсо, научному ассистенту в гарвардской лаборатории нейробиолога Сэма Гершмана, нужны были черви. А именно — планарии: плоские черви со стреловидной головой, которые относятся к числу простейших существ, обладающих мозгом и нервной системой с двусторонней симметрией, подобной нашей. Обычно лаборатории заказывают этих широко используемых модельных организмов у компаний, поставляющих биологические материалы. Но черви, присланные по почте, не соответствовали спецификациям. Поэтому Гершман отправил Келсо на ледяные берега реки Чарльз, чтобы тот поймал несколько диких особей. «Я подумал: “Я буду выглядеть как сумасшедший, потому что разбиваю лёд молотком”, — вспоминает Келсо. — Поэтому я оделся в стиле „бизнес-кэжуал“, при этом с упором на „бизнес“».

Это был далеко не последний раз, когда Келсо оказывался в такой ситуации. Как оказалось, планарии из реки Чарльз тоже были не те. Как и черви, которых он добыл, переходя от ручья к ручью в окрестностях Юджина, штат Орегон, в марте 2025 года. И те, которых он выловил в озёрах Мичигана в июне того же года — на этот раз в высоких сапогах — под пристальными взглядами семей с берега, собравшихся на пикник. Келсо усердно переворачивал камни, использовал крючок с кусочками мяса, привязанный к нитке, и даже ориентировался по картам из старинного путеводителя под названием «Пресноводные триклады Мичигана». Но его приключение не дало результатов. Конечно, он поймал множество планарий. Но, вернувшись в лабораторию Гершмана, он выяснил, что ни одна из них не делала того, что от неё ожидалось.

В этой статье мы проведем разбор формул оффера, честное сравнение и одна рабочая формула, которую можно приложить к сайту уже сегодня. Есть краткая и понятная инструкция по проверке своего оффера и позиционирования.
Оффер — не про красивые слова, а про честную сборку обещания из того, что бизнес реально умеет лучше рынка. В сложных нишах вроде мебели на заказ, ремонта, окон, натяжных потолков стабильно работает связка из трёх ответов: почему у нас, почему сейчас и почему за эти деньги.

«Всем привет! У нас изменения в регламенте!»
Если ваше утро начинается с такого сообщения на планерке или в чате — вряд ли его можно назвать добрым. Потому что первая реакция — «не надо!»

Сопротивление изменениям — естественная реакция системы на попытку перестройки.

Ниже несколько приемов для тех, кто внедряет изменения и несколько шагов для тех, кто эти изменения переживает.

Не можем не вспомнить про Telegram, которым сами долгое время пользовались в своей команде, даже после его полной блокировки. Но времена нынче интересные. Иногда даже хочется перестать участвовать в исторических событиях, но что-то никак не получается. Поэтому работаем с тем, что имеем.

Из того, что хотелось бы сказать про Телегу, раз упомянули: неоспоримое его преимущество – это бесплатность, по крайней мере для личных переписок. На второе место точно можно поставить функциональность – интеграции с веб-сервисами и механизм ботов, это вообще отдельный мир. Ну и на третьем – простота. Достаточно номера телефона, и ты уже на связи: сообщения, звонки, общие чаты, каналы…

Есть ли что противопоставить отечественным корпоративным мессенджерам? Или у них свой путь и ниша?

Маркетинг собирает себе лид-форму за вечер. Финансы поднимают скрипт сверки платежей за полдня. HR делает бота для первичного разбора резюме. Всё выглядит как победа эффективности ровно до того момента, когда это начинает ходить в прод, трогать реальные данные и ломаться в самый неудобный день.

Несколько лет назад в закон «Об информации...» (149-ФЗ) добавили требования к способам авторизации пользователей.

Многие тогда обратили внимание на новость, но практических последствий почти не было — ответственности за нарушение не существовало. Если не штрафуют, значит скорость +19,9 км/ч разрешена ;)

Теперь ситуация изменилась - с июля 2026 года появилась административная ответственность, а штраф для юридических лиц 700 000 рублей.

Почитал новости, комментарии, пообщался с коллегами - оказалось, что не все до сих пор разобрались.

Например мы обсуждали:

При анализе кода с помощью LLM всегда есть соблазн закинуть в модель всё сразу — и пусть сама разбирается. Но на больших объёмах кода стоимость и время такого «пусть разбирается» быстро приводят нас в чувства и заставляют искать пути более экономной траты токенов.

Привет, меня зовут Андрей, я занимаюсь автоматизацией тестирования в hh. В этой статье расскажу, как мы оптимизировали запросы нашего бота, который анализирует тестовое покрытие с помощью LLM, чтобы получить максимум пользы при минимальных затратах.
Антоним токенмаксинга – токенпожарскинг токенминнинг?

Когда мы занялись поисковым слоем AI-ассистента в «Первой Форме», договорились на входе: языковую модель, которая отвечает пользователю, не трогаем. Вся эта история — о том, что происходит на шаг раньше: как система решает, что именно показать модели, прежде чем та начнёт отвечать.

Планку себе поставили простую на словах и сложную на деле: семантический поиск промышленного уровня, но без специализированной инфраструктуры, целиком внутри изолированной сети, на том же оборудовании, что и само приложение.

Спойлер: получилось. В статье расскажу, какие решения мы принимали и что перебирали в качестве альтернатив. Но отдельно хочу выделить методику оценки: первые замеры качества нас обманули и увели в неверном направлении, и разбор того, почему так вышло, — возможно, самая полезная часть этого текста.

Генеративные модели пишут код и тексты, создают рекламу, анализируют данные и автоматизируют работу контактных центров. А компании, применяющие ИИ в своих бизнес-процессах, приносят своим акционерам дополнительные 0,64% доходности в неделю, по данным исследования Йельского университета.

Но есть нюанс. Многие бизнесы к ИИ пока не готовы — из-за отсутствия формализованных процессов, инфраструктуры, бюджетов, знаний и по иным причинам.

Мы в Cloud.ru с помощью опроса хотим выяснить, что на самом деле тормозит внедрение искусственного интеллекта. Поэтому просим сообщество Хабра поделиться своим мнением и опытом — не только в ответах на вопросы, но и в комментариях.

Киберпреступные группы, атакующие Россию, отличаются разнообразием. Среди них есть те, кто специализируется на взломе исключительно российских компаний, а есть и такие, для кого организации в РФ — главная, но далеко не единственная цель. И среди них есть тоже разделение:  одни киберпреступники предпочитают работать преимущественно по странам СНГ, а другие  масштабируют свои атаки на  Западную Европу, Ближний Восток и Юго-Восточную Азию. В этом блоге разберем атаки одной из таких группировок - xplogs22.

Смена только началась. Оператор-новичок должен запустить обработку первой детали на станке с ЧПУ, но после недавней модернизации оборудования привычный порядок действий изменился. Мастер на больничном, старший мастер – на планерке в заводоуправлении, а бумажная инструкция устарела. Пока сотрудники пытаются разобраться, простаивает не только этот станок – задерживается запуск всей производственной линии. Можно ли этого избежать? Да. Рассказываем как.

Герои этих романов живут в окружении цифр и понимают их зачастую куда лучше, чем окружающих. Собрала очень разные книги: психологическую семейную прозу, детектив и даже почти мелодраму. Итого две книги посложнее и две книги полегче.

«Журавлёв в небе», Андрей Гуртовенко

Как автор сказал в интервью на радио, проза позволяет показать больше, чем кино: и он сам погружает читателя в мир порядка и хаоса в голове героя. Цифры с детства сопровождают будущего талантливого ученого Виктора Журавлёва, он (отчасти из любопытства) выигрывает олимпиады, решает задачки, покоряет один школьный предмет за другим. Это – просто. Контролируемая часть жизни.

Но есть и броуновское движение, с которым он не всегда умеет взаимодействовать: проявляющая к нему интерес одноклассница, замалчивания в семье, бытовые сложности (как запомнить, включен или выключен утюг? заперта ли дверь?), взрослеющий сын, отказывающийся говорить по-русски после возвращения из Великобритании.

Герой проецирует свой ученый взгляд и на мир: однажды, стоя на платформе в метро, он ощущает себя будто на поверхности клетки, «посреди снующих вокруг него липидных молекул».

Привет, Хабр!

#[derive(Serialize, Deserialize)] это какая-то одна строка в коде. На холодной сборке за ней прячется двадцать с лишним секунд компиляции, даже если в проекте больше ничего нет. Откройте cargo build --timings на любом не самом маленьком проекте с serde, и serde_derive почти наверняка окажется в первой тройке самых медленных крейтов. При том что в самом serde_derive всего несколько тысяч строк.

Между этой строкой и этими секундами лежит вся инфраструктура процедурных макросов: TokenStream, syn, quote, proc-macro2, watt. Пройдёмся по ней в этой статье.