Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Здравствуйте, меня зовут Денис и мой монитор всегда выключен. Почему? Дело в том, что я незрячий: все равно на нём ничего не вижу. Более того, я так еще и код пишу, занимаюсь криптой и читаю фантастику. Сегодня отвечу на вопросы, которые мне задают чаще всего.

Привет, Habr! В этой статье я хочу поделиться своим проектом — Telegram-ботом, который автоматизирует торговлю на бирже Bybit на основе сигналов из специализированного канала. Бот парсит сообщения из Telegram-канала @TokenSplashBybit, извлекает информацию о предстоящих "token splash" (это события, когда новые токены добавляются на биржу с возможностью получения airdrop), и открывает длинные позиции (лонги) в момент результата.

Я собрал небольшую статистику вручную на основе исторических данных, чтобы показать потенциальную работоспособность подхода. Конечно, прошлые результаты не гарантируют будущих, и торговля всегда связана с рисками. Но всё же работаю с этим кодом уже не один месяц, и результат действительно соответствует ожиданиям. Давайте разберёмся по порядку: от идеи до полного кода с объяснениями.

Электроэнцефалография (ЭЭГ) — это неинвазивный метод регистрации электрической активности мозга через электроды на поверхности головы. За последние годы ЭЭГ-данные перестали быть исключительно медицинской прерогативой и прочно вошли в мир data science. Сегодня их используют в нейромаркетинге для оценки реакций на рекламу, в когнитивных исследованиях для измерения внимания и памяти, в разработке Brain-Computer Interface (BCI) и даже в спортивной аналитике.

В опенсорс-проектах часто можно увидеть использование инструментов для проверки кода: проверяется кодстайл, выполняется статический анализ. Эти инструменты широко распространены, но в проектах на Битриксе они встречаются редко. В этой статье я покажу, как начать использовать такие инструменты в своих проектах на Битриксе.

Сегодня мы будем делать еще один восьмибитный компьютер. Да, я еще не наигрался со всеми этими штуками.

Coolsystem - идея компьютера, сочетающего в себе идеи о защищенной среде выполнения (причем в очень-очень специфичном варианте) и способного запускать готовый софт для восьмибитных персоналок 80-х годов. Также он может использоваться для изучения основ схемотехники, своего рода учебный компьютер.

На прошлой неделе вышла вторая версия архитектурного фреймворка Atomic, который применяет атомарный подход в разработке игр на Unity и C#.

Ключевая идея фреймворка заключается в том, чтобы создавать игровые системы из атомарных элементов, которые представляют собой модульные объекты в виде констант, переменных, событий, действий и функций. Такой подход избавляет от лишней сложности объектно-ориентированной архитектуры и фокусируется на реализации игровых механик.

В этой статье мы подробно разберём концепцию атомарного подхода и посмотрим, как можно проектировать архитектуру из «болтиков» и «винтиков». Также рассмотрим способ разработки игр на чистом C#, используя Unity в качестве визуализации.

Проприетарные драйвера NVIDIA для Linux по умолчанию не предполагают возможности соседства нескольких версий в одной файловой системе в классических дистрибутивах. Но эта проблема может быть легко решена в модульных дистрибутивах путем создания отдельных squashfs модулей с разными версиями NVIDIA драйверов.

Таким образом получаем рабочий драйвер NVIDIA сразу после запуска и без дополнительных манипуляций.

или как я сделал протокол связи через свет с точностью 99.2 %

Когда мы говорим “оплата телефоном”, в голове сразу всплывает NFC или QR.

А что, если экран и фонарик сами могут обмениваться данными?

Без радиоволн, без Wi‑Fi, без сети вообще.

Так появился Lightprint — протокол, который передаёт данные светом, а камера принимает их и распознаёт как уникальный «отпечаток».

И всё это работает прямо в браузере, на чистом JavaScript.

Обработка естественного языка (NLP) — увлекательная область искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать, интерпретировать человеческую речь и реагировать на нее. В этой статье мы рассмотрим передовые методы NLP, включая трансформирующие модели, механизмы внимания и контекстуальные встраивания. Мы также приведем примеры кода с использованием Python и популярных библиотек NLP.

NLP объединяет лингвистику и компьютерные науки для обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке. Основные выполняемые с помощью NLP задачи включают машинный перевод, анализ настроений, обобщение текста и многое другое.

Далее мы рассмотрим несколько моделей, используемых в обработке естественного языка.

От автора: это еще одна глава из моей книги «Прекрасный, опасный, кибербезопасный мир». Она была написана еще в благодатные доковидные времена, когда мир был совсем другим. Многое изменилось, но базовые вещи относительно безопасности остались те же, так что книжка по‑прежнему неплоха. Ее можно найти на сайте Ростелеком, если захотите прочитать целиком.

Что касается конкретно этой главы: в биометрии за эти годы был изрядный прогресс — но я же не новости рассказываю, а как оно в принципе устроено. А еще здесь много интересных историй.

Команда Go for Devs подготовила перевод статьи о новом экспериментальном сборщике мусора Green Tea, появившемся в Go 1.25. Он уже используется в Google и показывает снижение затрат CPU на GC до 40%. Разбираемся, почему это не просто оптимизация, а новый уровень эффективности.

Как фотонное охлаждение с помощью лазеров превращает тепло в свет, повышая производительность и энергоэффективность современных чипов.ний.

Сравниваю возможности двух лучших сервисов по проверке контрагентов и пытаюсь выяснить, кто из них точно сможет защитить ваш бизнес от проблем в будущем. 

ИИ-агенты становятся все более сложными, но они начинают страдать, когда сталкиваются со слишком большим количеством задач. Они легко забывают, запутываются или оставляют задачи незаконченными. Существует парадокс: использование большего количества памяти и более крупных моделей не дает прироста производительности агентов в реальных сценариях.

Недавнее исследование подчеркивает, что ключевым фактором является не размер модели, а способность агента аккуратно очищать свою память. Агент должен иметь возможность сворачивать прошлое, чтобы не потеряться в длинных задачах или даже поменять стартегию, если он зашел в тупик.

В этой статье рассматриваем фреймворк для такого рода сворачивания. Оказывается, что динамическое управление памятью значительно повышает производительность веб-агентов.

Компания Perplexity запустила новый инструмент для поиска по патентам Perplexity Patents позволяющий находить патентную информацию на естественном языке, без знания специального синтаксиса патентных баз данных.

Привет! Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта и технологий.

Неделя выдалась интересной: MiniMax-M2 вошёл в топ-5 LLM, Adobe показали Firefly Image 5 с редактированием по слоям, а Meta и HuggingFace показали песочницу для ИИ-агентов OpenEnv. Copilot стал умнее, Anthropic получили миллион TPU, а Alibaba представили смарт-очки с Qwen на борту.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Может ли древняя мечта воздухоплавания наконец стать реальностью благодаря новому союзу — инженера и алгоритма?

Помню, как впервые наткнулся на эту идею в учебнике по истории техники. Схематичный рисунок, похожий на яйцо, и подпись: «Вакуумный дирижабль Франческо Лана де Терци, 1670 год».

По мере развития бизнеса становится сложнее согласовывать сроки закупок в продажах, отслеживать качество поставок и исполнение договоров. Цифровые решения для управления закупками помогают контролировать эти процессы, повышают прозрачность взаимодействий с поставщиками и делают закупки максимально управляемыми и предсказуемыми.

Решать такие задачи помогают современные SRM-системы. В 90-х эти решения использовались как надстройка к ERP, но с развитием информатизации их функциональность расширилась. Компании пришли к выводу, что обычной автоматизации процессов закупки внутри компании недостаточно и взаимоотношения с внешними контрагентами также нужно автоматизировать. Особенно актуально это стало в 2000-х, когда выросла конкуренция за надежных партнеров, а глобальные цепочки поставок усложнились. Рассмотрим эти решения подробнее.

Привет! Я Паша Лукьянов, deputy CTO в AGIMA. Недавно со мной приключилось следующее. Сидел спокойно дома, никого не трогал. Открыл баночку пива и хотел провести кайфовый субботний вечер за сериалом. Максимально расслабился и напрягаться до понедельника вообще не планировал.

Но внезапно из космоса в мою голову спустилась идея: а что, если замутить чат-бота с квизом для коллег и посвятить его Хеллоуину? Я посмотрел на телик, посмотрел на пиво и подумал: «Не, это долго, а у меня планы».

В общем, через 3 часа бот был готов. В этой статье расскажу, как я его сделал так быстро (спойлер: не без нейросетей) и зачем он вообще нужен. Ну и конечно, приглашу вас поотвечать на мои каверзные праздничные вопросы.

Всем привет! Меня зовут Михаил, я продуктовый аналитик в команде Foodtech мобильного приложения Магнит. В своей прошлой статье я рассказывал о применении алгоритмов PrefixSpan и Seq2Pat для анализа путей пользователей, и сегодня продолжу тему изучения передвижения пользователей внутри приложения. На этот раз речь пойдёт о методе, который позволяет оценить влияние каждого сегмента аудитории на изменение метрики всей пользовательской базы.