Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Однажды я внедрил в своей команде подход разработки через API-first. Все было классно, мы описывали API спецификации в файле, запускали генерацию, публиковали артефакты в репозиторий, но... это было не удобно.

Из новостей: игры с Summer Game Fest 2025, Unreal Engine 5.6, UE перейдёт к координатам Left-Up-Forward, онлайн Deltarune в Steam превысил 130 тысяч игроков, Bevy 0.16.

Из интересностей: технодемка Ведьмака 4, симуляция жизни частиц в браузере на WebGPU, 3d с нюансом.

Рефлексия дизайнера о целеполагании в российских IT-компаниях

В какой-то момент я поймала себя на том, что слова «план развития», «точка роста» и «привязка к целям команды» вызывают у меня не скуку, а ощущение, будто мне выдали маршрут, по которому я не собиралась идти, но теперь обязана сдать отчёт.

Привет, я Андрей, и я начинающий писатель, который заработал 1 000 000 ₽ за 5 часов в прошлом месяце. Вот как, в расплывчатых и бесполезных терминах.

Друзья, привет! Меня зовут Ларионов Александр. Я работаю системным аналитиком. Совместно с Лабораторией инноваций Московской биржи мы изучали вопрос применения AI в системном анализе.

Когда я впервые столкнулся с задачей внедрения AI-ассистентов в процессы работы системного аналитика, то отреагировал скептически. Поводов было немало: большинство материалов на эту тему представляли собой восторженные отзывы вроде «AI автоматизирует рутину» или «machine learning улучшает принятие решений». Однако, при ближайшем рассмотрении, эти фразы распадались на абстрактные утверждения. Попытки уточнить у авторов конкретные кейсы или сценарии применения их инструментов для системного анализа сводились к общим фразам: «Обучите модель на ваших данных — и она всё поймёт».

Скептицизма добавляло и то, что сама роль системного аналитика строится на работе в условиях высокой неопределенности. В этой специальности регулярно сталкиваются с неоднозначными требованиями, непонятной бизнес-логикой, конфликтующими приоритетами, быстро меняющимися требованиями. Это противоречит глубинному принципу современных AI-моделей — обучению на конкретных, четко структурированных данных. Машине сложно оперировать «чувством здравого смысла» или «интуитивным пониманием бизнес-процессов», которые так важны для аналитика.

Как же убедиться, что AI полезен для нашей профессии, когда в поиске реальных кейсов находишь информационный вакуум? Я решил переосмыслить подход и начать экспериментировать самостоятельно. За основу я взял самые распространённые задачи, с которыми сталкиваются системные аналитики, в том числе и мы в Лаборатории инноваций Московской биржи.

Разные AI-модели дают разное качество.
Использование разных AI-моделей стоит разных денег.
Было бы логично предположить, что чем AI-модель дороже, тем она лучше работает.

Почему это не так и как тестировщик будущего — AI-QA-инженер, может помочь проекту?
Наш кейс: в результате тестирования найдена модель, которая в 20 раз дешевле и дает на 60% меньше ошибок.

Аннотация: Исследуется связь комплексных решений уравнения гармонического осциллятора с винтовыми движениями. Показано, что суперпозиция решений с противоположной хиральностью описывает синхронизированные линейные и вращательные колебания в системе "груз-пружина".

И что отдельно интересно, это то, что в очередной раз оказалось невероятно удобно работать с нейросетью DeepSeek:

1. Получилось сначала обсудить с ней идею, за пол дня, написав ей подобие промптов, а она в конце написала мне промпт, как для другой нейросети, над чем мне подумать.

2. А следующим днем у меня получилась канва на одну страницу, по которой DeepSeek за 1 минуту создала эту статью.

После запуска своего сообщества мы с сооргами встретили трудности: непонятно, какой контент делать, как общаться с людьми и звать их на митапы, как искать спикеров и как в целом организовать митап. В этом лонгриде я поделюсь опытом организации профессионального сообщества вокруг проведения митапов. 

Ниже по тексту вы найдете наш опыт и организаторскую документацию. Будет минимум теории и максимум наших реальных методов действия. Обратите внимание: в этом тексте ссылками даны наши реальные внутренние организационные регламенты - смело копируйте их и пользуйтесь. Полный список ссылок на наши документы в конце статьи. Мы будем благодарны за упоминание о нас при копировании.

В качестве следующего шага на пути формирования проектного решения определим процессы, которые должны проистекать внутри разрабатываемой системы и окружать ее из вне. Поддерживая непрерывность процесса проектирования, будем отталкиваться от функций, которые мы выявили на предыдущем этапе.

Как всегда, обозначим цели текущего шага: на основании выявленных функций, определить сценарии использования/применения, разрабатываемого целевого продукта.

На текущем этапе проектирования воспользуемся Алгоритмизацией, еще одним приемом дисциплины «Системный Анализ».

Рассмотренные нами ранее модели в большей степени отражали статику, ведь в итоге формализованные функции воплощают свойства системы, которые можно использовать. Теперь внесем немного динамики, моделируя действия. Важное отличие алгоритмов от используемых нами ранее диаграмм IDEF0, это возможность организовывать условные переходы, то есть в зависимости от выполнения некоего условия на определенном шаге сценария, предпринимать далее те или иные варианты действий.

Концепция инжиниринга бизнес-процессов подразумевает осмысление различных моделей текущего состояния системы и прогнозирования будущих с целью достижения существенных улучшений по ключевым показателям: стоимость, качество, скорость, ресурсоемкость и прочее. В зависимости от актуальных условий может использоваться:

1)    Экстраполяционная модель

"Попросите Якоби или Гаусса публично высказать своё мнение — не о истинности, а о важности этих теорем. Позже, я надеюсь, найдутся люди, которым будет выгодно разобраться во всём этом хаосе."

Этими словами заканчивалось письмо Эвариста Галуа, написанное для своего друга Огюста Шевалье за два дня до его смерти от полученных на дуэли ран на 21 году жизни. Ни Якоби, ни Гаусс в его теоремах не разобрались, зато спустя 15 лет разобрался Жозеф Лиувилль и опубликовал работы Галуа, ставшие впоследствии фундаментом современной алгебры, известные сейчас как теория Галуа. В статье расскажу про одну из частей этой теории - поля Галуа, получившая настолько повсеместное применение в криптографии и избыточном кодировании, что Intel и AMD выпустили набор процессорных расширений для эффективной реализации операций над этими полями.

Заметка! Если вам довелось использовать/реализовывать поля Галуа, то большая часть статьи для вас скорее всего будет не интересна, но возможно в последних разделах будет что-то для вас новое.

Привет Хабр! Меня зовут Татьяна Ошуркова, я системный аналитик и разработчик. Несмотря на то, что UML-диаграммы являются популярным и востребованным инструментом, не все системные аналитики используют его в своей работе. Одной из причин может быть непонимание пользы для требований и проработки задачи.

Скажу честно, что такое было и со мной, когда опыта у меня было немного. Сложностей в работе хватало и без дополнительных инструментов, которые требовали время на погружение. В этой статье я на практическом примере покажу, как проработать процесс с помощью моделирования на UML. Подробно посмотрим, как сделать это быстро, понятно, а также выделим основные преимущества решения.

В предыдущей статье мы рассмотрели базовые принципы работы DI-контейнера CherryPick: архитектуру, компоненты (Scope, Module, Binding), и простые примеры использования на Dart/Flutter. Сегодня расскажу о новых возможностях.

Каждая программа начинается с идеи, однако путь от идеи до готового продукта достаточно долог. На этом пути будут поджидать множество сложных вопросов, от решения которых зависит успех. Неверные ответы могут значительно усложнить проект, а правильные сделать эту дорогу легкой.

Цикл статей о проектировании, призван показать один из возможных путей, достижения успеха, через проектирование программного обеспечения с использованием UML (англ. Unified Modeling Language — унифицированный язык моделирования).

В качестве сквозного примера, для всего цикла статей, будет идея создать библиотеку электронных книг для обучения и научной работы. Проектируемая программа не только позволит читать книги, но и делать их конспекты, цитируя и добавляя собственные комментарии.

-------------

Текущая статья завершает цикл статей по теме проектирования. Ниже описывается, пожалуй, самый трудный этап. Переход от абстрактных рассуждений к конкретной реализации в виде исходного кода. Сложность заключается, в необходимости иметь значительные знания по теории программирования и опыта разработки программного обеспечения, и эти два пункта тесно связаны между собой. Теоретические основы описывают, как и почему необходимо применять тот или иной приём проектирования, а практические навыки позволяют принимать правильные решения, снижая количество допущенных ошибок.

Настоящая статья описывает последовательность действий и разъясняет, почему были приняты те или иные решения. Однако, к сожалению, формат статьи не может вместить всё разнообразие вариантов и подходов к проектированию, и поэтому не является инструкцией. Она скорее послужит небольшим примером, для того чтобы самому попробовать разобраться в этой теме.

В мире постоянной загруженности и отвлекающих факторов умение управлять временем — это не про гиперконтроль, а про энергию и фокус. Вы можете трекать фазы сна, пить ноотропы и препараты, закаляться и практиковать светотерапию, но если ваше время съедают хаотичные задачи, бесконечные потом, отсутствие приоритетов — никакие добавки не спасут. В условиях информационной перегрузки плохо управляемое время — это утечка внимания, энергии и результатов. Про то, как правильно распоряжаться единственным невозобновляемым ресурсом, читайте в статье.

Бывало ли у вас так, что вы придумали у себя в голове идеальное приложение, в котором есть все вам необходимое (ну или хотя бы какой-то обязательный минимум)? Вот вы нашли приложение, которое должно решать те задачи, что вы себе придумали, но как только принялись его проверять в действии, пришли к выводу, что все совсем не так радостно.

Вот вы сказали себе: "Ну ладно, это же опенсорс! Значит можно попробовать что-то с этим сделать своими силами. Заодно и внести посильный вклад в развитие этого продукта. Что может быть лучше?" Но реальность оказалась иной. Код для непрограммиста оказался довольно сложный, принятая разработчиками архитектура приложения также вызывает вопросы (конечно, скорее всего только у меня) и т.д.

К чему это я? Начну с небольшой предыстории.

Реклама является основой монетизации цифрового контента в Интернете. Однако, с целью подбора более релевантной рекламы рекламные сети вынуждены собирать о пользователях как можно больше информации, и это тесно сопряжено с нарушением приватности. Все становится еще интереснее, когда крупнейшие представители рекламного бизнеса начинают продвигать идею конфиденциальности.

В статье повествуется интригующая история о том, как Alphabet (Google), владеющая одной из крупнейших рекламных сетей AdSense, самым популярным браузером Chrome и огромным влиянием на рынок мобильных устройств, попыталась бросить вызов самой себе, одним глазом подглядывая за пользователем, а другим надзирая, чтобы не подглядывал никто другой.

Данный материал подойдет тем, кто работает в сфере цифровой рекламы или вебе, тем, кто хочет разобраться, как работает современная реклама в Интернете, тем, кто борется за анонимность в сети, и тем, кто любит холивары, какие браузеры безопаснее и лучше. Автор старался не затрагивать сложные технические аспекты с целью адаптировать материал для новичков.

Периодически сталкиваюсь со сложностью выбора билетов на региональные автобусные рейсы. Прямых рейсов нет, перевозчиков несколько, стоимость разная, время прибытия тоже разное. Порой ручной выбор двух подходящих билетов затягивается на несколько часов.

Я решил положить этому конец и распетлять задачу при помощи ЭВМ.

Постановка задачи

Надо доехать из города A в город C. При этом надо совершить пересадку в городе B. На сайтах есть множество билетов в направлении A->B и B->C. Надо выбрать два билета так чтобы:

1--минимальное время пересадки

2--минимизировать стоимость поездки

3--минимизировать общее время в пути

Надо написать программу. Буквально загружаешь все доступные в продаже билеты, запускаешь программу и получаешь целеуказание на самый оптимальный комплект билетов.

Данная статья открывает серию из трёх материалов, каждый из которых представляет отдельный уровень изучения Kafka.

Если у тебя уже есть практический опыт работы с Kafka — первый уровень, скорее всего, не для тебя. Он предназначен для новичков, которые хотят понять, зачем вообще нужен Kafka и где он используется. На втором уровне ты углубишься в технологию — и этого уже будет достаточно, чтобы уверенно использовать Kafka в профессиональной работе. Третий уровень — это джедайский уровень. Не обязателен, но если ты его освоишь — будет круто. Серьёзно.

Представлен открытый проект X11Libre. Это форк X.org Server, нацеленный на проведение чистки кодовой базы и продолжение активного развития функциональности X.org.

По информации OpenNET, проект создал Энрико Вайгельт (Enrico Weigelt), мейнтейнер драйверов AMD FCH GPIO и VIRTIO GPIO в ядре Linux, мэйнтейнер Xnest и активный разработчик Xorg (1831 коммит за последние два года).

В анонсе проекта Вайгельт пояснил, что проект freedesktop.org не является независимым и контролируется компанией Red Hat, которая, по его мнению, специально тормозит развитие X‑сервера и пытается похоронить проект X11. Примечательно, что ранее Вайгельт подвергался критике со стороны Линуса Торвальдса за склонность к теориям заговора.

( читать дальше... )

 x11, x11libre, xorg

Многие полагают, что если есть некая абстрактная структура материала, то обязательно она состоит из молекул, а атомы... А атомы там просто где-то есть. Они как-то группируются и становятся базовым элементом любой структуры. Но неизменно, что атомы должны обязательно стать молекулой и только потом из молекул будет собрано всё вещество. И уж точно атомы не могут соединяться друг с другом без формирования молекул.

Но оказывается существуют молекулярные и немолекулярные материалы. В одном типе есть молекулы, а в другом - только атомы. Почему иногда так, а иногда так и как тут сработал принцип наименьшей энергии? Разбираю вопрос на винтики. Будет интересно!