Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Латиноамериканские финтех-«единороги» и эксперименты государства с криптовалютой уже несколько лет привлекают внимание всего мира. В одном углу ринга – бразильский Nubank, крупнейший необанк региона, покоривший десятки миллионов клиентов. В другом – мексиканский стартап Plata, основанный выходцами из банка «Тинькофф» и стремительно ворвавшийся в лигу «единорогов». И наконец, Chivo – амбициозный государственный криптобанк Сальвадора, призванный перевернуть финансовую систему страны с помощью биткойна. Кто из них действительно меняет правила игры, а кто – просто прожигает деньги инвесторов? Давайте разберем по пунктам, раунд за раундом, эту финтех-битву за будущее финансов Латинской Америки.

Всем привет. Чем больше возраст, тем больше я понимаю насколько сильно влияет на меня сон. Его продолжительность и качество.

Во время школы, техникума и института я мог спокойно сидеть ночи напролет играя в компьютер и вставать в 6 на учебу. Сейчас такой ритм я бы выдержал с трудом. Любой недосып сказывается почти сразу, как минимум рассеянностью и депрессивным настроением.)

Поэтому я постепенно начал вводить определенные правила для улучшения сна.

По ходу Жизни, мы развиваемся, у нас раскрывается определенное Мировоззрение и мы что то делаем в своей Жизни согласно нее.

В моем случае, мое Мировоззрение привело к тому, что я реализовываю один Проект через два Стартапа. Об этом Проекте и будет речь в этой статье.

Когда машины пишут лучше нас — звучит как сюжет научной фантастики, но уже сегодня нейросети стали реальностью миллионов кодеров по всему миру. Сегодня мы не просто учим алгоритмы понимать код, а доверяем им писать его за нас.

Всё чаще ИИ даёт советы, которые оказываются лучше, чем изначальная задумка. Claude, ChatGPT, Qwen — эти модели уже не просто угадывают следующее слово, а демонстрируют понимание логики, стиля и даже контекста проекта. Они объясняют свои решения, исправляют баги, пишут тесты и даже помогают новичкам (и не только) разобраться в чужом коде.

Но кто из них действительно выигрывает в скорости, точности и глубине понимания? Кто понимает код от и до, а кто путается уже в середине? И главное — можно ли доверять коду, написанному нейросетью? 

Пора разобраться. Сравниваем трёх гигантов современного AI-программирования: Claude от Anthropic, ChatGPT от OpenAI и Qwen от Alibaba Cloud — в реальных сценариях, которые знакомы каждому разработчику.  

Приятного прочтения!  

Ни для кого не секрет, что отладка Android приложения — это достаточно трудоёмкий процесс. Особенно если приложение должно быть адаптировано под разные размеры дисплеев и форм‑факторы устройств. Приложение может быть запущено на смартфоне, планшете или складном устройстве.

Кроме того, не стоит забывать, что иногда приложение может быть запущено в режиме изменяемого размера окна. Конечно, мы можем запретить подобное поведение в Manifest, но тогда мы получим не самый удобный опыт использования в desktop mode.

Встроенный в Android Studio эмулятор позволяет создавать resizable эмулятор. Но пользоваться им мне показалось не очень удобным. Кроме того, если вы страдаете от нехватки ОЗУ, пользоваться встроенным эмулятором становиться трудно. В моём случае имеем машину с 8 Гб оперативной памяти на борту, и работа эмулятора сопровождается постоянными фризами и зависаниями.

Однако недавно я нашёл решение — Windows Subsystem For Android (WSA). И несмотря на то, что поддержка проекта совсем скоро прекращается, всё работает довольно стабильно.

Большинство enterprise-приложений работают с БД в том или ином виде. Чаще всего в качестве БД выступает реляционная DBMS, например, PostgreSQL или Oracle. Относительно часто для доступа к данным используют Hibernate. Ранее он предлагал только одну спецификацию — JPA (Java Persistence API), она же Jakarta. Но теперь Hibernate реализует ещё и Jakarta Data.

Jakarta Data — это новая спецификация под зонтиком проекта Jakarta EE (как и JPA), которая упрощает интеграцию данных в корпоративных Java-приложениях. Обе эти спецификации разрабатывает Eclipse Foundation, и в частности Gavin King, создатель Hibernate.

Большинство разработчиков привыкли работать с Hibernate именно через Spring Data JPA. Изначально, когда только обсуждали спецификацию Jakarta Data, Spring Data (не обязательно JPA) была одним из тех проектов, который, в перспективе, мог бы реализовать спецификацию Jakarta Data. Но этого не произошло, и, несмотря на то, что изначально команда Spring Data была вовлечена в процесс создания спецификации, они отказались от идеи реализовывать Jakarta Data, и та стала развиваться самостоятельно. Сегодня Jakarta Data применяют в Hibernate, Open Liberty и ряде более мелких решений. Как же так вышло?

Меня зовут Михаил Поливаха, я практикующий инженер и активный коммитер Spring Data. В этой статье я расскажу об особенностях Jakarta Data, как она появилась и чем отличается от конкурентных решений. Я также расскажу, что помешало команде Spring Data реализовать Jakarta Data, и что же нас ждёт дальше.

Как гарантировать, что тысячи устройств будут работать безупречно как в лабе, так и у конечного пользователя? Конечно, с помощью тестов на всех этапах. Чем запитать DUT (тестируемое устройство)? С одной стороны — дешевый китаец (проблемно непредсказуемый или предсказуемо проблемный), с другой — лабораторный монстр (пугающе дорогой, 90% наворотов — мусор). Мы устали делать этот выбор, и решили сделать свой источник: надёжный с первой до последней секунды теста, компактный, умный и послушный.

Когда мы проектируем ИИ-агентов, мы обычно начинаем с анализа пользовательского опыта: клики, воронки, метрики.
Но что, если сам этот опыт — не отправная точка, а результат?

Что если то, как человек взаимодействует с системой, уже определяется невидимыми структурами — теми, что работают до любого действия, до любого выбора?

Именно здесь на помощь приходит Иммануил Кант — не как философ в парике, а как первый системный архитектор опыта.

Он бы не стал спрашивать: «Каков опыт пользователя?»
Он спросил: «Что именно делает возможным опыт?»

DevAnalyticsConf 2025: ключевое мероприятие для бизнес‑аналитиков.

26 августа в Москве! DevAnalyticsConf в Radisson Blu Belorusskaya. Ключевая конференция для бизнес — и системных аналитиков. Живые кейсы, обмен инструментами и решение сложных задач — ваш практический опыт ждет здесь!

К 1917 году Россия подошла с тридцатью тысячами выданных изобретателям патентов (12-е место в мире) и патентным правом вполне современного на тот момент уровня. Оно регулировалось «Положением о привилегиях на изобретения и усовершенствования» 1896 года и Комитетом по техническим делам при Департаменте торговли и мануфактур, проводившим экспертизу патентных заявок, прежде чем Государственный совет даровал изобретателю от имени императора привилегию исключительного пользования своим изобретением сроком на 15 лет.

Маркетинг репортит высокую выручку и ROI, но почему-то чувствуется не эффект роста, а эффект потраченных денег? Тогда эта статья для вас. В ней я рассажу на примере OLX, крупнейшего классифайда в Европе, как измерять эффективность маркетинговых усилий максимально точно и это совсем не те цифры, которые вы видите в Google Analytics. К моему удивлению, мало компаний использует этот способ.

Хотите узнать, как вырваться из рутины SEO и заработать на affiliate, не тратя миллионы? В этой статье я делюсь реальным кейсом: как я с 20 тысячами рублей и силой ИИ построил PBN‑сеть, автоматизировал контент и вышел на доход 120 тысяч за три месяца. От поиска дроп‑доменов на Telderi до монетизации через Admitad — раскрываю все шаги, инсайты и лайфхаки. Предлагаю прочитать мой опыт и узнать, как повторить успех, избежав типичных ошибок!

Новички убивают свое хранилище плагинами. Чтобы этого не было, нужно уметь работать в Obsidian — программе, крайне коварной в своей простоте.

В статье подскажу как выбирать и использовать плагины рационально, как ставить приоритеты, разберу кейсы с плохим и хорошим распределением времени и хранением данных.

TDE бывает разным: от шифрования на уровне TAM до полного кодирования всего кластера и меток tablespace. Мы сравниваем Percona, Cybertec/EDB, Pangolin/Fujitsu и показываем, где теряется производительность и надёжность, а где появляется гибкость. Дополнительно замдиректора департамента разработки продуктов Василий Бернштейн и старший инженер по ИБ Владимир Абрамов расскажут о том, как в Postgres Pro Enterprise реализована ротация ключей без полного переписывания таблиц и почему выбран AES‑GCM.

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

Неделя выдалась насыщенной: OpenAI выпустили GPT-5 и открытые LLM, Anthropic представили Claude Opus 4.1, а Google анонсировали игровой ИИ-движок Genie 3. o3 уничтожила Grok 4 на шахматном турнире, а Премьер Швеции признался, что советуется с ChatGPT.

Всё самое важное — в одном месте. Поехали!

Как долго мы будем молчать о том, что популярные стандарты по управлению проектами не работают? Почему в организациях продолжают бездумно внедрять PMBoK и прочие «фреймворки», которые только тормозят проекты? Сколько еще вы готовы потерять времени и денег только потому, что выбрали привычный процессный подход вместо реально работающего?

Вот уже 20 лет я настраиваю системы управления проектами как в небольших компаниях, так и в крупнейших российских организациях, таких как Сибур, Новабев, Сбербанк, Hoff, Рулог и пр. Лично управлял портфелями проектами стоимостью свыше 70 млн. евро. В прошлом году моя команда разработала методологию управления программой ИТ-трансформации в компании с годовым оборотом свыше 1 триллиона рублей. Так что, в управлении проектами меня уже ничем не удивить. Кроме одного: почему до сих пор многие компании внедряют стандарты с фокусом на процессы, которые красиво описаны, но не адаптированы к реальным проектам.

В этой статье я подробно расскажу, почему ваши проектные регламенты всего лишь бесполезная бюрократия. А еще, как это исправить, чтобы начать реально управлять проектами и получать нужные результаты.

За год команда разработки Kaiten выросла в 3 раза, и привычные процессы перестали работать: доска переполнилась, потерялась прозрачность, а чтобы узнать, на каком этапе работа, приходится проваливаться в каждую карточку. 

Вместе с Юрой Юрковым, Delivery Manager Kaiten, расскажем, как мы прошли путь трансформации, какие решения сработали и как не потерять управление в момент масштабирования. Если вы в похожей ситуации — читайте статью и используйте наш опыт, чтобы быстрее навести порядок.

Всем привет! Я — Иван, инженер по разработке AI-систем CodeInside. Мы разрабатываем и внедряем кастомные AI-решения — от интеллектуальных поисковых систем на основе RAG до специализированных AI-агентов и ассистентов для автоматизации процессов в бизнесе и промышленности.

В этой статье я расскажу о результатах тестирования локальных и облачных LLM в RAG-сценариях. Мы сравнили их точность, полноту, достоверность и скорость работы, чтобы понять, насколько локальные модели готовы к реальным задачам и в каких случаях они могут быть не хуже — а иногда и лучше — облачных аналогов.

Как продвигать треки в TikTok без «залпов» бюджета: форматы, выбор креаторов, волны seed → mid → amplification и метрики. Пошагово для артистов и лейблов.

Большинство статей о принципах разработки написаны сложным языком и отпугивают новичков. В этом материале KISS, DRY, YAGNI и BDUF объясняются через бытовые аналогии с примерами на Unity C#. Плюс рассказываем, когда эти принципы стоит нарушать.