Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Последние 2 года я активно изучаю нейросети. Пытаюсь упростить и автоматизировать свои рабочие процессы, работать руками меньше, а зарабатывать — больше.

Я даже завёл свой канал про нейронки, где постоянно общаюсь с крутыми и интересными ребятами. И один из самых частых вопросов, который прилетает в комменты — «А что будет дальше? Нейронки развиваются так стремительно, что, кажется, ещё 1–2 года и люди будут не нужны. Тексты будут писать одни нейросети, генерировать картинки — другие. А третьи будут всё это собирать и публиковать».

А будет ли действительно так? Давайте разбираться.

Всем привет! На связи команда курсов английского в Практикуме. Давайте поговорим о мотивации в обучении, ведь сохранить её — задачка не из простых, особенно в долгосрочных проектах. И тут, как ни крути, английский под критерии такого проекта подходит — ещё никто не выучил его за выходные. 

В этой статье мы расскажем о пяти «джойстиках» — элементах модели мотивации ARCS-V, которые помогут не сойти с дистанции. Этот подход работает как система: удерживает внимание, добавляет смысла, укрепляет уверенность, поддерживает интерес и помогает двигаться вперёд, даже когда совсем не хочется.

И главное — всё это применимо не только к английскому. Эти принципы работают и в других сферах: учёбе, спорте, саморазвитии, смене профессии.

Привет, Хабр! На связи Сергей Зыбнев aka poxek. Начинал свой путь в багбаунти как сисадмин, потом заведовал WAF'ами в МТС, затем несколько пентестерских компаний,  а теперь работаю в Бастионе и профессионально ломаю то, что раньше защищал. Последние четыре года веду Telegram-канал Похек, где рассказываю про найденные уязвимости и про то, как можно было предотвратить их эксплуатацию.

В этой статье — главные инструменты для поиска уязвимостей, которые я использую в ежедневной работе. Это не подборка ради подборки: для каждого инструмента приведу пример из собственной практики, чтобы было понятно, где и как их применять.

Если хотите понять, какие инструменты выбрать и как эффективно применять их в реальных пентестах  — добро пожаловать под кат!

Всем привет! Сегодня только ленивый не пишет про искусственный интеллект. Это и понятно: тема не просто популярна, применение ИИ‑технологий в различных индустриях стало настоящим трендом современности. Искусственный интеллект меняет подход и к бизнес‑аналитике, делая её быстрее, точнее и доступнее. FanRuan активно внедряет ИИ в свои продукты, создавая решения нового поколения, что подтверждается действиями: FanRuan занял 6 место в престижном рейтинге «Top 100 Chinese AI Companies 2025», опубликованном авторитетным ресурсом EqualOcean и Университетом Цинхуа. Это признание — результат постоянной работы над тем, чтобы сделать искусственный интеллект реальным помощником в бизнес‑аналитике. FanRuan активно развивает AI‑аналитику (ABI) в FineBI, инструменты позволяют бизнесу в режиме реального времени анализировать данные, находить скрытые закономерности и принимать решения на основе инсайтов, сгенерированных ИИ. Но за этой историей стоит целая экосистема ИИ‑продуктов FanRuan, о которой мы, команда Business Intelligence GlowByte, расскажем подробнее.

Все же видели то вирусное видео, где коты на котоолимпиаде соревнуются в прыжках в воду? Несмотря на то что этот ролик — плод деятельности ИИ, получилось и правда очень забавно. И вы, если хотите, можете сделать такое же, используя нейросеть Hailuo. Она позволяет сгенерировать видео по текстовому описанию или оживить фото, которые у вас уже есть.

Привет! На связи разработчик Максим и инженер по качеству Евгения из Т-Банка. Как-то мы задумались о переходе на TBD, чтобы избежать develop-ветки со всеми вытекающими. 

Внедрение TBD оказалось более сложным процессом, чем мы думали сначала. Углубившись в тему, осознали, насколько важно учесть множество деталей, которые нужны для успешного перехода: в каких процессах необходимо настроить автоматизацию, доработать тесты, обновить документацию и сделать многое другое.

В этой статье мы поделимся опытом перехода на TBD: планом внедрения и вопросами, с которыми мы столкнулись.

Cтатья пригодится инженерам уровня middle и ниже и тимлидам. Для senior-инженеров статья не будет откровением, но надеемся, что станет местом для обсуждения нюансов внедрения или возможностью посмотреть на процесс с точки зрения QA. 

Погнали!

С появлением больших языковых моделей (LLM) стало казаться, что они умеют всё: от генерации кода до написания статей в научные журналы. Но, как только дело доходит до фактов, особенно актуальных и узкоспециализированных, начинаются проблемы. LLM — это не поисковики и не базы данных, знания у них статичны: что было в обучающей выборке, то модель и «знает» (да и то не всегда твёрдо). Постоянно дообучать её на актуальных данных — уже вызов. Тут на сцену выходят RAG-системы (Retrieval-Augmented Generation).

Если коротко, RAG — это способ «подкормить» LLM свежими данными: перед генерацией ответа модель получает не только сам вопрос, но и релевантные тексты, найденные внешней поисковой системе или во внутренней базе знаний. Идея звучит просто, но как понять, насколько хорошо это работает? Какие документы действительно помогли модели, а какие запутали её ещё больше? А главное — как сравнить разные RAG-системы между собой по-честному?

Оценка таких систем — нетривиальная задача. С одной стороны, нужно учитывать и качество извлечённых документов, и финальный ответ модели. С другой — важно избегать контаминации: когда модель «угадывает» правильный ответ просто потому, что уже видела его в процессе обучения. Это особенно актуально при использовании статических наборов данных вроде Natural Questions или HotpotQA: они давно «протекли» в открытые датасеты, в том числе для обучения популярных LLM.

В мире, где ваша деловая переписка зависит от чужих алгоритмов и сомнительной репутации общих IP-адресов, полный контроль — это не прихоть, а фундамент цифровой независимости. Нас годами убеждали, что управлять своей почтой — удел корпораций. Но это не так. Имея надежную платформу и правильные инструменты, вы можете стать хозяином своей коммуникации.

В этом руководстве мы пройдем весь путь: от развертывания сервера до отправки первого письма с настроенной и автономной почтовой системы. Никаких «черных ящиков» и компромиссов. Только вы, надежное «железо» и стопроцентный контроль.

Уже несколько лет компания AMD предлагает совершенно атомные, а точнее ядерные, а ещё точнее суперМНОГОЯДЕРНЫЕ процессоры Epyc. В этой статье мы рассмотрим основные «бутылочные горлышки», настройки биос и другие вещи, которые мешают раскрыть потенциал этих процессоров.

Для рынка ПО (в частности, софта для хостинг-провайдеров и дата-центров) характерна высокая стоимость привлечения клиентов, сложность их удержания и длительный цикл принятия решений. С этими проблемами столкнулись и мы в ISPsystem. 

В нашем случае это могло выглядеть так: потратили бюджет на привлечение лида, потенциальный клиент скачал триальную версию продукта, немного потестил ее и... пропал.

Чтобы избежать ситуации, когда каждый трогает своего слона, мы решили подключить сквозную аналитику, собрав данные из CRM, платформы для управления бизнесом и рекламы.

Далее в статье расскажем:

— как с помощью сквозной аналитики удалось снизить стоимость привлечения клиента на 40%, увеличить конверсию на 25%, а LTV — на 50%;

— как объединить данные из разных маркетинговых каналов и отслеживать полный путь клиента с помощью интеграции трех инструментов.

Надеемся, наш опыт будет полезен и вам.

Довольно долго я тягался с по-настоящему глупой проблемой на C++: мне не нравятся функции-члены, но я вынужден их писать, чтобы программисту было хоть немного удобнее работать. Функции-члены обеспечивают две вещи: разграничение областей видимости и обнаружимость. Разграничение областей видимости — менее актуальная из этих задач, поскольку в моём коде на C++ я и так не использую модификаторы private/public. Обнаружимость — большая проблема: я могу написать x.F, а IDE предложит x.Func(). Отлично! «Но правильные программисты пользуются только vim и скромными IDE». Что ж, привет вам, воображаемые мифические обычные программеры. Здесь вам ничего не угрожает, но, пожалуйста, уходя — надевайте сразу два беджика:  «vim отстой» и «Я ненавижу emacs». Отлично помогает завязать разговор с «настоящими» программистами.

Хабр, привет! Меня зовут Мельников Станислав, руковожу группой автоматизированного тестирования. В статье расскажу, как мы организовали автоматизацию тестирования мобильного приложения и ушли от бесконечного ручного регресса к ферме устройств и авто-тестам, которые теперь живут в CI. Делюсь цифрами, граблями и планами. 

Появление новых требований в разгар проекта — настоящая головная боль для любого проектного менеджера. Они возникают внезапно, как метеорит в SimCity, и угрожают разрушить сроки, бюджет и нервы команды. Неважно, кто виноват — аналитик, недоглядевший нюансы, или заказчик, который понял, что надо было делать по-другому Важно, что эти «межпланетные тела» могут разрушить всё, если не знать, как с ними справляться. В этой статье мы разберём, как с помощью системы класса service desk превратить хаос изменений в управляемый процесс, сохранить при этом контроль над проектом и доверие заказчика.

Привет, Хабр!

Я — Михаил Су воров, технический менеджер продуктов искусственного интеллекта.
В статье я расскажу про наш кейс создания персонализированных баннеров с помощью ИИ.

Приветствую всех! Уверен, каждый, кто катался на новом лифте, видел подобные штуки. Всё чаще такие экраны ставят взамен привычных светодиодных или сегментных ЖК-индикаторов.

И вот однажды мне стало интересно: а как вообще они работают и можно ли запустить их самому? Как оказалось, то, что я представлял себе небольшим опытом буквально на пару часов, на деле оказалось целым приключением...

Протестировали новую настройку VK Рекламы — расширение аудитории.

Подопытным стал заказчик из ниши бизнес-мероприятия и мастер-классы. Рекламу вели на группу ВКонтакте. Цель — подписки.

В статье я расскажу об особенностях стриминга музыки в разных современных протоколах. А также о том, как с помощью Home Assistant отправить Яндекс Музыку с колонок Яндекса на внешнюю акустику и как передать свою музыку на колонки Яндекса.

Как Java поддерживает динамические вызовы? От медленной рефлексии до оптимизированных MethodHandle и invokedynamic — изучаем эволюцию динамизма в JVM. Разбираем внутреннее устройство MethodHandle и какие роли играют CallSite и invokedynamic.

Ошибки в коде— не всегда вопрос невнимательности. Часто они кроются в архитектурных решениях, устаревших практиках и банальном отсутствии инструментов контроля качества. В этой статье — практический разбор того, как настроить и использовать SonarQube с FastAPI, чтобы находить баги, уязвимости и «запахи» ещё до запуска приложения. Разберёмся, как выглядит процесс статического анализа кода на практике, как развернуть SonarQube через Docker и интегрировать его в рабочий цикл через CI/CD.

Мы в Pixel используем JavaScript как составной элемент курса, посвященного разработке сайтов – комплексному направлению, требующему понимания, помимо остального, HTML и CSS. Роль первого как языка программирования в создании веб-проектов не стоит умалять: ДжаваСкрипт обеспечивает функциональность и интерактивность сайтов, а также буквально управляет структурой и стилем, связывает их.

Считаем, что вопреки сложности направления, уроки JavaScript для детей будут уместны уже в подростковом возрасте, а если конкретно, то с 12 лет. Особенно при условии, что сам ребенок тяготеет к IT-обучению и хочет не просто писать код, но и создавать структуру страниц, управлять их стилем, для чего и нужны HTML и CSS соответственно.