Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет! Я Ярослав Шмулев, датасаентист, выпускник МФТИ и технический директор топ-10 интегратора ИИ R77 AI. Сделал для нас AI ТЗ потому что обычно заказчики приходят и не знают чего хотят, как это описать и какие эффекты ждут.

Привет, Хабр! На связи Полина Лукичева, инженер команды AI ML Kit в компании YADRO. В первой статье я рассказала о проблемах режима ночной съемки и методах их решения. Сегодня перехожу к практике — проведу предметное сравнение алгоритмов, выберу наиболее подходящие и покажу, как они работают в реальных условиях на планшетах KVADRA_T.

Для наших заказчиков качественные снимки в условиях низкой освещенности — рабочая необходимость. Планшет поможет снять показания со счетчика в темном подвале или сфотографировать паспорт клиента в коридоре с минимальными шумами и максимальной четкостью.

В 2025 году вопрос полноценной генерации продуктового кода с помощью LLM («вайб-кодинг») становится все более актуальным, но при этом остается и достаточно дискуссионным: насколько такие подходы вообще применимы в реальных проектах, действительно ли они сокращают время и стоимость разработки, и что происходит с тестируемостью и поддержкой такого кода в долгосрочной перспективе?

Сложность этого вопроса не только в качестве самой генерации, но и в том, как интегрировать LLM в инженерные процессы, чтобы получить управляемый, масштабируемый и архитектурно устойчивый код.

Моя мотивация была проста: попробовать выстроить полноценный продуктовый backend для нетривиального телеграм-бота с функциями агента (планированием, напоминаниями, памятью и проактивным поведением, возможностью дальнейшей расширяемости и интеграции сторонних сервисов), при этом — не писать руками ни строчки кода. Чтобы человек участвовал только как архитектор и асессор, а все проектирование и реализация шли через промпты в специализированные IDE-агенты (Cursor, Copilot, Codex, Zed) и LLM (как доступные через API/CLI, так и в «пользовательской» продуктовой обвязке).

В эпоху чат-ботов и голосовых помощников ИИ всё чаще становится собеседником человека. Но чтобы стать по-настоящему полезным в коммуникации, он должен не только понимать слова — но и улавливать эмоции, интонации, паузы и даже жесты. Именно это и пытается решить задача Emotion Recognition in Conversations (ERC).

В недавней работе »A Transformer‑Based Model With Self‑Distillation for Multimodal Emotion Recognition in Conversations» исследователи предложили архитектуру, которая объединяет мультимодальные сигналы (текст, аудио, видео) в единую модель, способную «читать между строк» в прямом смысле. Рассказываем, как это устроено и почему это важно.

Подробный гайд по созданию маски с проекциями, которая использует Raspberry Pi и мини-проектор для отображения изображений на лице. Мы пройдем все этапы — от 3D-печати деталей до настройки системы для воспроизведения видео, включая пайку и работу с электроникой. Этот проект подойдет для разработчиков, заинтересованных в создании встраиваемых систем и экспериментировании с носимой техникой.

В сфере IT есть сильное профессиональное искажение. Айтишникам кажется, что продукт, который они продают это код. Но в головах их клиентов мир выглядит иначе. Заказчики покупают у айтишников не репозиторий на гитхабе или докер-образ, поднятый на VPS-ке. Они покупают решение своих бизнес-задач. Причём, заметьте, что в этой покупке весь риск лежит на стороне того, кто платит за работу. Потому что гарантия айтишника, что он качественно справится со своей задачей вовсе не гарантирует клиенту, что его бюджет будет потрачен эффективно и его проблема будет решена. Решена именно как бизнес-задача, а не как какая-то другая. То есть, что на выходе от всех затеянных телодвижений будет получен ощутимый положительный финансовый результат.

И этот риск уменьшается только одним способом - коммуникацией. Поэтому я много лет повторяю мысль про то, что продажи и коммуникации это по сути одно и тоже. Продажа это коммуникация. Коммуникация это продажа. Даже, если вы просто разработчик в какой-то компании и общаетесь со вселенной через тикеты в джире и живёте в мире код-ревью и комитов. Возможно, вам кажется, что вы коммуницируете лишь с кодом и абстракциями... Нет, вы коммуницируете с людьми. Кто-то у вас покупает решение каких-то задач, даже, если эти задачи сформулированы техническим языком.

В мире IT-услуг, будь то фриланс или студийная разработка приложений, ключевым моментом является не только уровень технических навыков, но и коммуникационные способности. Как опытный менеджер по продажам SaaS-продуктов и разработки программного обеспечения, я хочу поделиться некоторыми рекомендациями о том, как успешно продавать свои услуги и становиться более запоминающимся и востребованным профессионалом.

Привет, меня зовут Кирилл! Мы с друзьями давно увлекаемся идеями и экспериментами «в стол». Знакомо, когда возникает куча интересных мыслей, но потом они теряются, потому что сложно понять — кому это на самом деле нужно?

Иногда тебе кажется, что ты обычный член команды, такой же винтик системы, как и все. Вы так же общаетесь с командой, у вас есть свои приколы, иногда очень жесткие. Ты так же ходишь с ребятами в бар и на квизы, часто скидываете друг другу мемы. Но однажды ты слышишь:
— Марина так сказала. Как самый важный довод при споре по рабочим вопросам, истина в последней инстанции. И тебя это пугает, потому что ты тоже человек, ты не хочешь, что бы они делали так, как ты сказала, а что бы сами подумали и нашли правильное решение. И тут до тебя наконец-то доходит что твоем мнение не одно из равных, а самое значимое. И теперь тебе нужно очень внимательно следить за тем, что ты говоришь и насколько хорошо люди тебя поняли. 

В этом обзоре мы познакомимся с новой версией нашего решения класса EFSS, предназначенного для безопасного обмена файлами и организации совместной работы с документами — Кибер Файлы.

Собеседование в IT-компании — это не просто формальность, а многоэтапный процесс, который проверяет не только ваши технические навыки, но и soft skills, умение решать задачи и вписываться в команду. Чтобы пройти его успешно, важно тщательно подготовиться по всем ключевым направлениям. Расскажу подробно как это сделать.

Мы ковыряли поиск пути через A* на протяжении двух глав и при этом были сосредоточены на синтаксических изысках F#. В этой главе мы отдохнём от синтаксиса и посмотрим на то, как этот алгоритм мог бы развиваться в более функциональном стиле.

Приветствую всех, кто заглянул на огонек! Меня зовут Роман, и я занимаюсь исследованием безопасности Linux (и всякого другого, связанного с ним) в экспертном центре безопасности в Positive Technologies.

Мне периодически приходится сталкиваться с вопросами клиентов или коллег из смежных отделов по поводу оптимизации работы различных компонентов журналирования внутри Linux. Поэтому в какой-то момент возникла идея обрисовать как минимум для самого себя целостную картину их взаимодействия и влияния друг на друга. Результатом работы стала довольно компактная схема, которая помогает оперативнее и эффективнее отвечать на возникающие вопросы для решения проблем. В статье я постараюсь вкратце описать каждый ее блок. Не ручаюсь за то, что будут затронуты все тонкости, известные лишь узкому кругу специалистов. Но на большую часть вопросов я отвечу.

QapDSLv2 — это язык который транслируется в обычный C++ код. Он позволяет удобно и компактно задавать грамматики/правила разбора кода программ, значительно упрощая разработку компиляторов/анализаторов/трансляторов.

QapGen — это генератор дерева_лексеров/парсеров описанных на QapDSLv2. Сама грамматика QapDSLv2 описана на QapDSLv2 на 100%. Поэтому QapGen как основной читатель этой грамматики сам генерирует часть своего кода(весь парсер QapDSLv2).

Основные фишки QapDSLv2 + QapGen — это:

1) Отсутствие этапа токенизации — дерево лексеров разбивает входной поток на лексемы и сохраняет их в строго типизированных древовидных С++ структурах пропуская этап токенизации.

2) Генерация оптимизированного кода полиморфных лексеров.

3) Полное сохранение всех лексем(даже разделители сохраняются, такие как пробелы/переходы на новую строку и комментарии) в результирующем дереве.

4) Возможность сохранить как оригинальное дерево, так и модифицированное обратно в код/текст без потери разделителей/комментариев.

5) Автоматическая генерация кода посетителей(это такой паттерн проектирования).

А теперь пример самой сочной части(рекурсивно самоописывающийся код):

structt_target_struct:i_target_item{
structt_keyword{
stringkw=any_str_from_vec(split("struct,class",","));
" "? // optional separator
};
structt_body_semicolon:i_struct_impl{";"};
structt_body_impl:i_struct_impl{
"{" // жрём скобочку
vector<TAutoPtr<i_target_item>>nested?; //рекурсия!
" "?
vector<TAutoPtr<i_struct_field>>arr?; // парсим поля
" "?
TAutoPtr<t_cpp_code>c?; // остальной С++ код
" "?
"}"
};
structt_parent{
stringa_or_c=any_str_from_vec(split("=>,:",","));
" "?
t_namename;
};
//точка входа в парсер:
TAutoPtr<t_keyword>kw?; //парсимstruct/class
t_namename; //парсим имя
" "?
TAutoPtr<t_parent>parent?;
" "?
TAutoPtr<i_struct_impl>body;
};

Представьте, что расчёт вашей пенсии или миллионы банковских транзакций обрабатываются кодом, написанным до полёта человека в космос. COBOL живёт в мэйнфреймах банков, страховых и госслужб, и отказаться от него рискованно: один баг — и вся финансовая система может остановиться. 

Как старейший «серверный» язык справляется с XXI веком, где безопасность и гибкость важнее вечной стабильности?

QapDSLv2: Новый стандарт AST-heavy парсинга

QapDSLv2 обеспечивает:

Молниеносное построение AST

Полное сохранение структуры исходного кода

Простоту интерпретации и модификации грамматик

Забудьте о любы других парсерах! С помощью QapDSLv2 можно создавать компиляторы/анализаторы/форматировщики кода за минуты/часы.

Парсеры и генерация абстрактных синтаксических деревьев (AST) — это обычно долго, сложно и требует тонны шаблонного кода. Но что если я скажу, что теперь можно описывать грамматики и структуры данных одновременно и получать готовый, оптимизированный C++ код автоматически?

QapDSLv2 — новый стандарт эффективности и удобства в парсинге. Это язык описания парсеров, который избавляет от синтаксического шума, упрощает интеграцию с C++ и позволяет создавать сложные анализаторы без боли и ошибок. Забудьте о бесконечных циклах отладки и непонятных генераторах — теперь всё просто, понятно и эффективно.

В этой статье вы узнаете, как QapDSL v2 меняет правила игры в мире парсинга и компиляторов, увидите реальные примеры и поймёте, почему это важно для каждого, кто работает с языками программирования и обработкой текста.

Готовы ускорить разработку и вывести свои проекты на новый уровень?

QapGen — мощный генератор парсеров, построенный на основе QapDSLv2, который из грамматик QapDSLv2 сразу создаёт высокопроизводительный C++ парсер с типизированным AST, описанным прямо в грамматике.

t_sep{
stringbody =any(" \t\r\n");
}
using" "ast_sep;
t_value{
TAutoPtr<i_value> body;
" "?
}
t_comma_value{
","
t_value body;
" "?
}
t_array:i_value{
"["
" "?
t_value first?;
vector<t_comma_value> arr?;
"]"
" "?
}

Всем привет. Я сеньор и тимлид на .NET (C#). До недавнего времени работал в Росатоме, пока там внезапно не сократили целую дирекцию по цифровизации. Так что пришлось срочно выходить на рынок, причём, впервые в моей жизни (до этого работа находила меня сама). По результатам нескольких циклов собеседований получился неплохой дневник, который я здесь привожу.

Самозанятые и ИП в большинстве своем являются операторами персональных данных. Да, даже в том случае, если нет сайта, нет рассылки. Мы по умолчанию становимся операторами просто оказывая услуги своим клиентам и так или иначе обрабатывая персональные данные клиентов.

Операторы обязаны подавать уведомление в РКН до начала обработки персональных данных. Это старая норма, нет, она не появилась только в этом году. Просто до 30 мая действовали старые штрафы (около 500 рублей), а с 30 мая появилась отдельная статья за неподачу уведомления и стали действовать новые:

Раньше у тех, кто только начинает карьеру, была понятная стратегия входа в IT: отучиться в универе, сделать пару пет-проектов, пойти на стажировку и дорасти до мидла. Это казалось логичным: компании растут, специалистов не хватает, джунов охотно берут. 

Но рынок изменился — зумерам находить первую работу стало гораздо сложнее. Раньше новички учились на рутине — багфиксы, простая верстка, юнит-тесты, ручная аналитика. Сегодня эти задачи отдают AI. Компании реже вкладываются в рост молодых, предпочитая оптимизацию процессов: здесь меньше рисков и затрат, выше скорость. Это удобно бизнесу, но для тех, кто только начинает карьеру, вход стал намного сложнее. 

Меня зовут Татьяна Горбацевич, я тимлид рекрутинга в KODE. В статье расскажу о том, как меняется рынок, за что ценят зумеров и что делать, если вы только начинаете карьеру.

Ранее в блоге beeline cloud мы рассказывали про веб-приложения компаний: почему они часто становятся целями злоумышленников и что способны им противопоставить решения WAF — Web Application Firewall. Сегодня рассмотрим несколько инструментов такого класса от разработчиков из Китая, Франции и Италии.

Выбрать подходящий разъём – это просто или сложно? В любом случае это важно.

Как быть с передачей дифференциальных пар на другую плату?

Сколько нужно контактов земли?

Стоит ли применять дифференциальные (common mode) фильтры и защиту от ESD?

Какой разъём лучше выбрать для питания?

В данной части рассмотрим эти и другие вопросы. Подберём разъёмы, добавим фильтры и защиты и завершим разработку схемы нашей платы.