Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

В этом посте будут объяснены две стратегии оптимизации WebAssembly, которые не так давно были реализованы в движке V8 и вошли в версию браузера Google Chrome M137. Речь пойдёт о спекулятивном встраивании call_indirect inlining и о поддержке деоптимизации в WebAssembly. В сочетании два этих приёма помогают генерировать более качественный машинный код, так как основаны на допущениях, которые строятся, исходя из обратной связи, поступающей от среды исполнения. Благодаря этому, WebAssembly выполняется быстрее, особенно это касается программ WasmGC. Например, проверив эти приёмы на наборе микробенчмарков, написанных на Dart, видим, что комбинация двух оптимизаций даёт ускорение в среднем более чем на 50%. В более крупных и реалистичных приложениях и на тех бенчмарках, которые рассмотрены ниже, достигается ускорение между 1% и 8%. Деоптимизации — также очень важная составляющая для дальнейшей оптимизации в будущем.

Привет!

Разберём ReadyToRun (R2R) — технологию предкомпиляции в .NET. Многие включают её, надеясь на супер ускорение, а потом удивляются результатам. Посмотрим, как это работает на самом деле и где реально помогает.

ReadyToRun — это AOT-компиляция для .NET. Обычно приложение поставляется в IL-коде, который JIT превращает в машинный код во время выполнения. R2R компилирует код заранее при публикации проекта — в итоговых DLL лежит и IL, и готовые машинные инструкции. При запуске CLR просто берёт нативный код без пауз на компиляцию.

Всегда неприятно, когда проверенный десятилетиями бренд внезапно исчезает с полок магазинов. Так несколько дней назад компания Micron объявила о закрытии потребительского направления Crucial, которое почти 30 лет было одним из самых узнаваемых имен на рынке потребительской памяти и накопителей. С февраля 2026 года привычные всем модули ОЗУ и SSD под брендом Crucial перестанут поступать в продажу. Причина довольно простая, но может показаться несколько пугающей... Давайте разберемся, почему Micron решила пожертвовать обычными пользователями и ради чего.

Когда изучил историю двоичных файлов Quake, их логика стала мне понятна. quake.exe был первоначальным релизом, который мог работать в DOS и Windows 95. Затем появился vquake.exe для поддержки чипа Vérité 1000 с аппаратным ускорением. Позже выпустили glquake.exe, позволивший использовать аппаратное ускорение любого чипа с драйверами OpenGL. А чтобы совершить революцию в Интернет-deathmatch, id Software выпустила сервер и клиент QuakeWorld (qwsv.exe и qwcl.exe).

Однако я не мог понять смысл winquake.exe... до недавнего времени. В статье я расскажу, что понял, изучив его работу.

Никогда не учите физику, и мир вокруг будет полон загадок и волшебства! Так же и в маркетинге, можно надеяться на удачу, а можно попробовать использовать результаты серьезных исследований и анализ больших данных для построения эффективных кампаний. В этой статье разберем, как можно использовать пару психологических феноменов для поиска «золотых» клиентов с помощью систем CDP корпоративного класса, обогащения данных и сегментации клиентской базы.

Всегда неприятно, когда проверенный десятилетиями бренд внезапно исчезает с полок магазинов. Так несколько дней назад компания Micron объявила о закрытии потребительского направления Crucial, которое почти 30 лет было одним из самых узнаваемых имен на рынке потребительской памяти и накопителей. С февраля 2026 года привычные всем модули ОЗУ и SSD под брендом Crucial перестанут поступать в продажу. Причина довольно простая, но может показаться несколько пугающей... Давайте разберемся, почему Micron решила пожертвовать обычными пользователями и ради чего.

Всем привет! Меня зовут Щепетков Константин, я TeamLead бэкенда мобильного приложения Бургер Кинг.

Почти год назад мы запустили полную переработку бэкенда: распиливаем монолит на множество сервисов, всё пишем с нуля. Работы много, сроки плотные — классика.

Чтобы ускорить разработку, решил в качестве эксперимента делегировать часть задач ИИ-инструментам. Негативных кейсов поначалу было много, но со временем качество результата заметно выросло.

В статье делюсь, как давать ИИ чёткие задачи, чтобы он писал рабочий код, соответствующий архитектуре, а не выдумки. Рассказываю про workflow, контекст, шаблоны и кодогенерацию — всё, что превращает ИИ из рискованной игрушки в полезный инструмент для бэкенда.В конце статьи будет ссылка на пример подобных практик.

Тут не будет инструкций к конкретным ИИ-иструментам, но при этом поделюсь практическим опытом применения ИИ. Статья будет полезна не только бэкенд‑разработчикам, но и всем, кто хочет использовать ИИ-инструменты осознанно.

Меня зовут Сергей, и в Домклике я занимаюсь операционным управлением в ИТ. 

Чем отличается взросление компании от взросления человека? Компания начинает обрастать бюрократией.

Я расскажу своë видение того, как первые сбои рождают первые процессы, бюрократия из защитника превращается в угрозу, и как превратить процессы из врагов в союзников

Это история о том, как выжить и остаться собой, когда ваша компания из гаража превращается в серьëзный бизнес.

На Хабре тысячи статей про OCR, IDP, ML и искусственный интеллект. Все они сходятся в одном: «качественная разметка данных — ключ к точности модели». Но что это значит на практике?

Меня зовут Снежана Игнатенко, я руковожу отделом разметки данных в SL Soft AI. Каждый день моя команда работает с самыми разными документами: печатными, рукописными, строгими формами, свободными текстами, сканами и фотографиями, в которых встречаются печати, подписи, штампы, затертые области, перекосы и артефакты. Наша задача — создавать качественный, точный и контекстно корректный набор размеченных данных, который служит фундаментом для всех интеллектуальных систем класса IDP.

В этой статье я приглашаю вас заглянуть за кулисы разметки данных и понять, как она формирует точность и надежность любых интеллектуальных систем.

Мы с командой проанализировали 25 мобильных приложений лидеров рынка электронной коммерции в России и в мире в четырех категориях, где риск возврата особенно чувствителен к точности выбора, — и выбрали 14 UX-решений, которые способны значительно его снизить.

За каждым успешным продуктом стоит не только технология, но и понимание человека. Дизайн-мышление учит рассматривать проблему не через призму функций и дедлайнов, а через потребности и контекст пользователя. Но в корпоративной среде этот подход по-прежнему воспринимают как нечто «для дизайнеров». А зря! В этой статье показываем, как работает дизайн-мышление в реальных проектах, почему дивергентное и конвергентное мышление важно не только для дизайнеров и как эти подходы встроены в наш ежедневный процесс.

Привет, Хабр! Это — Ольга Чужинова и Марина Арпухович, UI/UX-дизайнеры в IBS. Возможно, это профессиональная деформация, но нам кажется, что дизайнерские подходы работают везде: от разработки приложений до проектирования больничных пространств. Ориентироваться на пользователя, работать в команде, тестировать идеи, мыслить системно и действовать последовательно — за этими простыми словами стоит глубокая методология, которая может изменить не только дизайн-процессы, но и саму культуру внутри компании.

Доброго времени суток, господа и дамы! Иногда у некоторых людей возникает желание заняться откровенным непотребством в программировании — то, что не несет практической пользы напрямую, но помогает развлечься. И я — не исключение. В этой статье я хочу рассказать вам о лайфхаках, трюках (магических и не очень), алгоритмах на языке C!

Идея написать эту статью зародилась из моего поста, после него я начал серию статей, которая раскрывала много интересных моментов — от математических алгоритмов и оптимизации до ГПСЧ.

Если вы видите на экране эту шестую часть нашей бесконечной саги о ненормальном программировании на C, значит, мы с вами прошли уже немало: от конвертации миль в километры через Фибоначчи до ГПСЧ и быстрых вычислений.

В этой статье будет еще порция свежих хаков, фанов, трюков, еще больше магии и скорости!

Добро пожаловать в шестую часть. Прошу под кат — там будет жарко, быстро и очень, очень интересно.

Привет, Хабр!

Мы много работаем с компаниями, которым необходимо использовать отечественное ПО для баз данных. В таких проектах часто уже есть инфраструктура на MS SQL Server, PostgreSQL или Oracle Database. Основной конфликт — требования регуляторов и высокая стоимость миграции логики приложений на другую СУБД.

Мы создали продукт, который нативно понимает диалекты и позволяет работать с существующими базами без переписывания кода. В статье расскажем, как развернуть Digital Q.DataBase для начала работы с базами без долгой и затратной миграции.

Всем привет! Меня зовут Андрей, с Банки.ру я связан уже больше 14 лет, а сейчас руковожу командой Платформы и забочусь о гильдии девопсов.

Итак, в течение своей работы я очень часто сталкивался с разными инцидентами продакшена. Конечно, в моменте бывало невесело: многие факапы были сложными и требовали довольно много времени на расследование.

Но сейчас некоторые из них уже стали своеобразными легендами среди коллег, истории про них передаются из уст в уста. Поэтому я решил собрать самые яркие из них в эту статью и поделиться с вами.

Привет, Хабр! Меня зовут Илья Парамошин, я ведущий инженер в МТС Web Services. В первой части мой коллега Владимир Дробот рассказал, зачем нам понадобился ИИ‑помощник для техподдержки и почему мы выбрали архитектуру на RAG. В этой статье я раскрою техническую сторону и разберу, как мы собирали данные, выбирали эмбеддинги, настраивали поиск и какие подводные камни встретили на пути. Спойлер: без костылей не обошлось, но система работает в проде и ежедневно помогает нашим инженерам.

Привет, я Павел Таланов из команды Yandex Infrastructure. Вместе с командой мы создаём SourceCraft — платформу для полного цикла разработки IT‑продуктов. Хочу рассказать о прикольной задаче на стыке бэкенда и IDE, которую мы решали, чтобы сделать ещё более удобную навигацию по коду в SourceCraft — когда индексация кода проходит с нужной скоростью, а подсказки и другие фичи навигации всегда готовы к открытию пул‑реквеста.

Расскажу про требования, которые мы выявили для поиска по коду, чуть‑чуть про предметную область, а также о том, какая архитектура индексации у нас в итоге получилась — и почему.

В конце 2025 года на рынке появились сразу несколько необычных мини-ПК. Есть все - от компактных NAS-устройств до мощных систем с процессорами Strix Halo и графикой RTX 5090. В подборке — пять свежих моделей, уже доступных или готовящихся к выходу. Каждая по-своему выделяется: одни делают ставку на ИИ, другие — на игры, третьи подходят для дома или личного облака.

В предыдущей статье я показал, как документ можно превратить в сеть смыслов и получить «живую» онтологию знаний. С помощью своего семантического ритуала я разбираю текст на термины и связи, и документ растворяется в графе, оставляя после себя осмысленную модель. Такой подход к знаниям убирает двусмысленность: ключевые понятия вынесены в онтологию, язык проекта становится частью архитектуры, и команда работает в едином контексте. В итоге сложные системы перестают зависеть от «шума» неверно понятых слов и начинают вести себя предсказуемо.

Теперь я иду дальше и развиваю концепцию живых онтологий – на этот раз применяя её к управлению процессами. Что, если моделировать процессы так же, как семантику текста? Могу ли я описать процесс как совокупность понятий, связей и состояний – и сделать так, чтобы эта модель реально исполнялась?

В этой статье я покажу, как я реализовал идею: описал процесс как онтологическую модель и подключил n8n как движок, который исполняет эту модель. Внутри: минимальная метамодель, разбор реального workflow и короткий эпизод “как выполнение одной задачи активирует следующий этап”

Кажется, что оборачивать BigDecimal и String в отдельные классы — это overengineering и преждевременный DDD. Но именно из-за этих «лишних» типов в прод не пролезают посылки в ПВЗ, проценты внезапно превращаются из 0.8 в 80, а деньги теряют валюту и смысл. В статье на реальном примере логистики разбираем, как один небольшой record Weight и несколько аккуратных Value Object’ов наводят порядок в бизнес-логике: инварианты перестают жить в комментариях, проверки перестают дублироваться, а код начинает читаться как текст предметной области. Без внедрения полного DDD, без религиозного фанатизма — только практические шаги.

Большие языковые модели часто используют как один большой "мозг": написал промпт, нажал Enter - и сразу запускаешь сгенерированный код. Быстро, удобно и наполненно магией. Такой подход можно называть вайб-коддингом.

Для разовой или несложной задачи это еще ок, а вот для полноценной продуктовой разработки уже достаточно спорно: архитектура, тесты, ревью и релизы не очень хорошо ложатся на слабо предсказуемый код, который генерирует ИИ.

В этой статье я покажу, как относиться к LLM не как к "герою-одиночке", а как к команде ролей (аналитик, ресерчер, архитектор, разработчик, ревьюер, QA, техписатель, валидатор) и собрать полноценный AI-Driven Development (AIDD) процесс с понятными договорами и quality-гейтами на каждом шаге.

Это практический how-to: от минимальной версии до более строгого процесса с ролями, гейтами и интеграцией с CI. Все примеры - на базе Claude Code, но принципы подхода можно перенести и на другие инструменты (Cursor, Copilot, локальные агенты и т.п.).