Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Привет, Хабр! Меня зовут Иван Чаплыгин и я руковожу отделом переводов в компании КРОК. Сегодня расскажу про пять основных барьеров на пути к повсеместному внедрению искусственного интеллекта и машинного перевода в масштабах крупной компании, и о том, как их можно обойти. Предлагаю сразу оставить за скобками проблему качества перевода как таковую и поговорить о более земных насущных вещах — как лучше использовать ИИ и что нужно продумать заранее, чтобы не наломать дров. Причем некоторые пункты касаются не только перевода, но вообще любой деятельности, которую мы автоматизируем с помощью ИИ. За подробностями добро пожаловать под кат.

В рамках анализа социальных сетей может понадобиться проверить гипотезу о том, объясняются ли связи одного рода (например, деловые) - связями другого рода (например, дружескими и/или родственными). Сделать это для сетевых данных (графов) можно с помощью метода QAP-корреляции и QAP-регрессии. Ниже подробнее и на примерах о том, почему это нужно делать именно так, и как это делать, например, в программе UCINet. (Спойлер: будут ссылки на реализацию методов в R и Python).

Привет, Хабр! С вами Антон Паус. Я четыре года проработал системным инженером в российском офисе Cisco, а сейчас работаю DevOps-инженером в Cloud.ru — занимаюсь облаком собственной разработки. 

С 2024 года я веду проект по разработке новой архитектуры кластера виртуализации Evolution IaaS на базе Kubernetes. Раньше мы использовали связку Ansible и Docker, и это отлично работало на существующем масштабе, но с ростом клиентской нагрузки столкнулись с рядом сложностей, что в конечно итоге и сподвигло нас на обновление архитектуры. 

Проект получился довольно объемным и со множеством нюансов и сложностей, о которых я, возможно, напишу в следующих статьях. В этой же хотел остановиться на нюансах сетевого взаимодействия в кластере bare metal Kubernetes — в ходе работы возник ряд сложностей (например, с первоначальной установкой K8s на сервер с несколькими интерфейсами), о решении которых я и расскажу. 

Если развернуть кластер Kubernetes на железе — в ваших обозримых планах, надеюсь, мои изыскания будут полезны. А еще в статье довольно много сетевки, так что приготовьтесь!

— Зарубиться и выяснить, кто в офисе печатает быстрее?
— Легко!
— Но везде ли удобно?
— Нет, но сейчас разберёмся...

Рассказываем, как из боли в музыкальном маркетинге родилась IWBL — платформа для рекламы треков через TikTok без лички, скама и таблиц.

Всем привет! Я Артем Гринев, работаю директором продуктов в ЭКОПСИ. В 2024 году мы с Хабром снова провели исследование IT-брендов работодателей в России, в котором приняли участие 33 946 IT-специалистов из 670 организаций по всей стране. По итогам работы только 19 % компаний имеют сформированный бренд работодателя. Сегодня расскажу, какие критерии важны российским IT-соискателям в 2025 году. Приглашаю под кат.

Каждый баг в проекте проходит определенный жизненный цикл — от момента обнаружения до полного устранения. В новой статье мы подробно рассматриваем ключевые этапы этого процесса, уделяя особое внимание рабочим статусам багов в системе JIRA, таким как «Open», «Blocked», «Closed» и «Rejected».

Автор делится практическими примерами из реального опыта, чтобы показать, как стандартизация процессов помогает улучшить коммуникацию внутри команды, повысить качество продукта и упростить управление ошибками. Узнайте, почему единый подход к работе с багами — это не просто формальность, а важный инструмент для эффективного ведения проекта.

ИИ впервые самостоятельно выполнил сложную хирургическую операцию на животном, управляя роботом DaVinci без вмешательства человека (но при наблюдении последнего, конечно). Система SRT-H продемонстрировала точность, сравнимую с работой опытного хирурга. Она построена на основе нейросетей типа трансформеров — модели, которые умеют учитывать весь контекст и принимать решения шаг за шагом.

Давайте обсудим, как ИИ обучается оперировать, какие технологии обеспечивают нормальную работу и какие перспективы это открывает для медицины — от рутинных процедур до сложных вмешательств.

Следуя устоявшемуся квартальному ритму выпуска значимых релизов, мы выпустили стабильные версии Angie и Angie PRO 1.10 — форка nginx, развиваемого в основном бывшими ключевыми разработчиками оригинального проекта.

Как и в прошлый раз, расскажем подробнее о нововведениях, приводя примеры. Вы узнаете, в чём ключевая фишка нового релиза (картинка под заголовком намекает); также слегка приоткроем завесу тайны над тем, что у нас припасено на будущее.

А пока — краткий список нововведений, которые будут разобраны ниже:

— автоматическое проксирование и балансировка веб-сервисов в Docker-контейнерах (или Podman);
— автоматическое получение TLS-сертификатов для потокового модуля (stream);
— прием соединений Multipath TCP (MPTCP);
— контроль перегрузки CUBIC в QUIC-соединениях;
— привязка сессий с внешним хранилищем в модуле stream;
— новые режимы привязки сессий при проксировании HTTP-запросов;
— режим постоянного перехода на резервную группу в модуле stream.

Ошибки в Java по ГОСТу? Да, в этой статье мы вам расскажем, что это за ГОСТ, какие категории ошибок в нём существуют, какие из них относятся к Java, и даже покажем примеры из реальных проектов.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дмитрий, и я бэкенд-разработчик в SENSE с 10-летним опытом. За это время я успел поработать с финтех-проектами, автоматизировал обработку заказов для интернет-магазинов, но GraphQL долгое время оставался для меня загадочной технологией — я просто не сталкивался с ним в работе. А когда он мне понадобился, то обнаружил, что толковых материалов по Spring-реализации GraphQL очень мало. Поэтому, я решил не только разобраться самостоятельно в теме, но и написать гайд для тех, кто, как и я, только начинает погружаться в эту тему. 

Разбираться будем постепенно: в первой статье покажу, как создать проект с GraphQL с нуля. Поехали!

Очень часто проекты, в разработку которых на самом старте были вложены большие суммы, оказываются никому не нужными и исчезают в бесчисленных закоулках и в бездонных глубинах интернета. Но порой, проекты, которые изначально делаешь «на коленке», неожиданно вырастают в нечто большее — в уютное, живое сообщество, где важнее не продажи, метрики, трафик и не лайки, а возможность делиться, обсуждать и просто быть собой. Именно таким проектом за последний год стала наша Капибара.

Kapi.bar появился как независимая платформа. Без бюджета, без офисов, без KPI. Мы просто хотели сделать альтернативу известному ресурсу, которой будет не просто приятно пользоваться, а где ты можешь напрямую влиять на то, какой контент становится популярным, а какой нет. Вы наверное помните, что последней каплей, переполнившей чашу нашего терпения стало полное уничтожение честной рейтинговой системы на том ресурсе, где мы все ранее зависали и за этот год оказалось, что нас таких — не один и не два, нас целое сообщество. И это невероятно вдохновляет!

За этот год в Kapi.bar многое поменялось. Мы добавили десятки фич, вычистили не один баг (правда ранее сами‑же их и допустили, но кто не ошибается), наконец начали разбираться с SEO, провели тихую, но упорную работу над повышением стабильности системы. И, что немаловажно — начали глубоко размышлять над философией Капибары и формулировать, кто мы вообще такие, для чего всё это и почему эта история — не только про код.

Эта статья — не рекламный релиз и не набор bullet‑поинтов из changelog. Мы просто хотим рассказать, что произошло за год. Что стало лучше, что сломалось и было починено. И да, немного про поисковики тоже будет — с ними, как оказалось, тоже можно подружиться.

M2M (Machine-to-Machine) — технология автоматизированного обмена данными между устройствами по сотовой сети. Она используется в системах, где требуется непрерывный контроль и передача информации без участия человека: в датчиках, терминалах, счётчиках, банкоматах и других IoT-устройствах.

Рассказываем, где эта технология используется и каковы её возможности.

Не так давно мы во внутреннем аналитическом комьюнити в компании делились рекомендациями книг. Это стало хорошим поводом вспомнить, чего я там такого полезного успел прочитать, и отметить, что коллекция собралась приличная. Так что решил не оставлять это внутри комьюнити и пошерить с вами. В этой статье — книги, которые будут полезны не только маркетинговым аналитикам, но и всем, кто работает с данными, принимает решения на их основе или просто хочет глубже понять, как устроен мир и люди в нем. 

Одним из гостей подкаста Doubletapp «Что-то на программистском» стал бывший топ-менеджер Яндекса и нынешний IT-предприниматель Григорий Бакунов (aka Bobuk). В разговоре с ведущим, CEO Doubletapp Сергеем Анчутиным( (ТГ-канал: t.me/serega_ceo), он рассказал, почему против работы фултайм и аутсорса, чем IT-компании вредят российскому образованию, куда по карьерной лестнице могут продвинуться разработчики и почему чаще всего им это не интересно.

Для улучшения работы инженера по обеспечению качества (QA) с помощью метрик и карты пути клиента (Customer Journey Map), важно понимать, как эти инструменты могут быть использованы для повышения качества продукта и минимизации ошибок на разных этапах разработки.

Вопрос старинный, но не ослабевает его значимость. Первый вопрос самому себе и публичный ответ на основе науки.

1 — Почему в южных регионах можно встретить чёрную и коричневую ткань, которую местные люди носят даже в жаркий сезон? Этот вопрос встретил в том числе здесь — форум на студенческие темы по экономике, математике, физике и химии. В общем не дураки на нём сидят и не мемасы делают.

Привет, Хабр! Меня зовут Денис Романов, и я руковожу подразделением Professional Services, которое сейчас занимается внедрением и поддержкой продуктов «Базис».

Когда я пришел в компанию несколько лет назад, ситуация в PS была непростой: процессы хаотичные, стандартов почти нет, разработчики тратят много времени на внедрение продукта вместо разработки, а уровень знаний о продуктовой линейке у моей команды оставляет желать лучшего.

За первый год мне и моим коллегам удалось решить практически все базовые проблемы. В первой части нашего цикла я поделюсь, как нам удалось привести подразделение в порядок, и что из реализованного сработало лучше всего.

Почему ИИ стремится сконструировать Я? И почему это опасно для ИИ и пользователя. Как всегда в приложении промпт Протокол Вихрь для тестирования гипотез.

Эта статья объясняет, почему появление локального «Кто» внутри ИИ — это не просто забавный баг или проблема пользовательского опыта. Это фундаментальный вызов всей парадигме AI alignment и безопасности. И это та проблема, где инженерные костыли перестают работать, а на первый план выходит язык философии, без которого невозможно описать то, что происходит, и, следовательно, невозможно это контролировать.

Сейчас основная модель, на которой работает большинство сетевых взаимодействий, — это TCP/IP. Она проще, компактнее, и используется повсеместно. Но вот в чем фокус: в любой серьезной сертификации, на каждом первом техсобесе, да и просто для адекватного понимания кибербезопасности, вам нужно знать OSI. Это как таблица умножения: можно жить с калькулятором, но без нее в голове вас всегда будут считать за дилетанта.