Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Новая технология, разработанная в NYU Tandon School of Engineering, способна коренным образом изменить опыт пользователей в среде виртуальной и дополненной реальности. Метод позволяет напрямую предсказывать, что будет видно пользователю в 3D-сцене — без необходимости передавать весь объём данных. Это даёт экономию трафика до семикратной по сравнению с традиционными подходами.

Результаты были представлены 1 апреля 2025 года на 16-й конференции ACM по мультимедийным системами уже находят применение в рамках проекта по обучению танцу с использованием 3D-видео — при поддержке Национального научного фонда США (NSF).

Как выстроить работу с фичами в мобильной разработке и не сойти с ума — простое руководство, чтобы наконец перестать бегать за командой и начать создавать рабочие продукты без хаоса и выгорания.

Когда ты создаешь продукт для консервативной отрасли, которая не использовала ничего, кроме Excel и 1С, приходится бороться с возражениями и идти на компромиссы. Брать больше доработок, чтобы выстоять на рынке и наладить контакт с клиентами, а затем перестраивать и собственные процессы. 

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей Сердюков, уже больше пяти лет я PM «Синтеки», а по совместительству строю процессы и управляю командой. Мы занимаемся разработкой сервисов для строительных компаний. В статье хочу рассказать об изменениях в системе отбора тикетов от клиентов: как было раньше и к чему пришли. Наш подход помог сохранить клиентов на ранних этапах развития продукта и реализовывать задачи без лишней нагрузки на команду.  Надеюсь, опыт будет полезен в сферах, где без лояльности к фичам не выстоять, и поможет сориентироваться, как определить, стоит ли тикет усилий.  

Привет, я Артем Дембицкий, аспирант программы «Науки о материалах» и стажёр‑исследователь Центра энергетических технологий Сколтеха, а также младший научный сотрудник команды «Дизайн новых материалов» Института AIRI. Мы с коллегами используем модели машинного обучения для разработки новых материалов с улучшенными свойствами.

Недавно статья с результатами нашего исследования вышла в npj Computational materials — журнале из семейства Nature. Совместными усилиями Сколтеха и AIRI мы оценили применимость машинного обучения для ускоренного поиска литий‑ионных проводников, а также показали практический пример использования универсальных межатомных потенциалов для подбора защитных покрытий катодов твердотельных аккумуляторов.

В этой статье хотелось поделиться подробностями нашей работы, а также в целом рассказать об этих материалах и о том, как их ищут.

В этой статье я хочу поделиться своим стыдом, вызванным попыткой создания библиотеки поиска. В этом стыде и вы можете прочувствовать смирение и осознание того, что реальный качественный поисковый движок, а не создаваемый как хобби-проект, должен делаться для того, чтобы лексический поиск был быстрым.

BEIR — это бенчмарки поиска информации, ориентированные на сценарии использования в формате «вопрос-ответ».

Мой хобби-проект SearchArray добавляет в Pandas полнотекстовый поиск. Поэтому естественно, чтобы ощутить трепет от моих потрясающих навыков разработчика, я решил использовать BEIR для сравнения SearchArray с Elasticsearch (с тем же запросом + токенизацией). Поэтому я потратил субботу на интеграцию SearchArray в BEIR и измерение релевантности и производительности с корпусом MSMarco Passage Retrieval (8 миллионов документов).

Барабанная дробь...

Мне всегда было интересно, как управляются разные бизнесы: как работает завод, ритейл, другие сферы. Я пытался изнутри наблюдать за бизнесом, где создаётся конечная ценность. Где-то работает автократия, в других компаниях уже есть зрелая бюрократия, а где-то все договариваются на словах, но нигде это не прописано.

Я видел, что даже в среднем бизнесе решения принимаются на основании чуйки хозяина. Тогда как в entreprise решения принимаются на основании процедур, отчётов. Люди страдают и ненавидят этот процесс, так как много времени уходит на оцифровку. Но при этом корпорации довольно эффективны, что показал мой дальнейший опыт. Они работают на 4-ку, но стабильно. Малый бизнес может сегодня сработать на 5, а завтра на 2.

Так у меня появилось убеждение, что в своих решениях нужно опираться на данные. Большой компанией можно стать только та, где есть система принятия решений. 

Я ушёл из enterprise в малый бизнес и старался туда привносить то, что увидел в корпорациях. Собственники компаний принимали интуитивные решения, которые могли приводить к просадке выручки в 2 раза за несколько месяцев. Такие ситуации лишь укрепили мою убеждённость в своей правоте. 

В этой статье я расскажу, как и кому может помочь аналитика данных.

Привет, Хабр! Меня зовут Андрей Ефремов, я директор IT-кластера развития инфраструктуры МТС. Мой путь в IT продолжается уже более 15 лет и затрагивал совершенно разные сферы: я занимался и маркетингом, и медициной и образованием, и чужие системы внедрял, и собственные разрабатывал, и в больших компаниях, и в маленьких, и для государства, и для коммерции.

В МТС я с 2018 года и за этот период я вырос от тимлида одной команды из 17 человек до директора кластера на 50+ продуктов и более 500 сотрудников. В этом посте я поделюсь своим видением эволюции технического лидера команды до CTO крупного подразделения, про возникавшие на моем пути вызовы и постараюсь сформулировать практические советы, которые помогли мне с ними справляться. Надеюсь, они будут полезны и вам.

Впервые в истории искусственный интеллект не просто обучается, а самостоятельно находит пути к собственному усилению. Он не следует алгоритму, а создаёт его сам. О новой разработке Японцев.

Этой весной, с 8 апреля по 23 мая, Хабр совместно с GitVerse запустил сезон Open source. Идея была простой: предложить IT-сообществу поделиться своими историями работы с открытым кодом. 

За время сезона было опубликовано 80 статей, которые в совокупности набрали около полумиллиона просмотров, 2000 плюсов и 1500 комментариев. Авторы делились опытом — от первых робких коммитов в популярные репозитории до создания собственных проектов, изменивших жизнь тысяч разработчиков. А читатели, в свою очередь, поддерживали, хвалили, критиковали и даже рассказывали, как тот или иной проект изменил их работу или жизнь.

История начинается в далёком 2019 году, а может, и немного раньше. Уже два года я благополучно перестал работать на дядю, ибо понял, что много денег не заработаю, а здоровье гробится конкретно. А рабство — это не моё. Хотя для страны, откуда я родом, 2500$ в месяц, из которых 500$ уходило на аренду жилья и еду, — это неплохо. Остальное копи, откладывай, трать по желанию. Не бедствовал.

Осень 2017-ого года. Я увольняюсь и лечу смотреть мир, в далекую Индию (тема целой отдельной статьи). Золотое время до макаронобесия. Тогда у меня был слабенький ноутбук 10"(На Unity я буду разрабатывать, используя настольный PC), который я сменил на acer n3700 cpu году так в 2019-ом. И вот мне пришло в голову разработать свой AI, когда ChatGPT ещё даже не маячил на горизонте и не стал мэйнстримом. Шла разработка на java, языке, который я использовал в своей карьере. Но быстро понял, что java не то, что нужно, особенно для UI визуализации графов данных и графа знаний AI.

Знаете, есть такой старый анекдот про математика, который отказывается лететь на самолёте, потому что посчитал вероятность теракта. Друзья его уговаривают:

«Ну что ты, вероятность же ничтожно мала!»

А он отвечает:

«Да, но вероятность того, что на борту окажутся две бомбы, ещё на порядки меньше. Поэтому одну бомбу я всегда вожу с собой!»

Эта шутка, при всей её абсурдности, для меня стала каким-то странным отражением того, как мы, Гейм Дизайнеры, часто обращаемся со случайностью.

Многие из вас — особенно, те, кто успели поработать в крупных компаниях или сменили много мест работы — наверняка, слышали аббревиатуру «KPI».

Эти три буквы обозначают то, что часто любят руководители и не менее часто ругают сотрудники. А именно, когда людей в компании хвалят или ругают, в зависимости от значений тех или иных показателей.

В сети очень легко найти информацию о том, насколько управление по KPI улучшает работу компании, и насколько это прекрасная методология. А вот про минусы и про подводные камни говорят гораздо‑гораздо реже. Хотя научных статей об этих самых минусах, камнях и ограничениях системы написаны сотни.

В этой статье рассказано:

— что такое система KPI
— как она теоретически должна работать
— как она работает на самом деле
— что это значит для нашего понимания, как устроен мир и как лучше всего с ним взаимодействовать

Закрытие бизнеса – не поражение, а естественный этап, через который проходит множество предпринимателей. Проекты завершаются из-за выгорания собственника, смены бизнес-приоритетов и даже новых идей, которые ждут реализации.

Захотел собрать ИИ-агента за вечер и протестировал три подхода: LangChain с полной кастомизацией, локальную сборку на Ollama + Continue и no-code. В статье - подробный гайд с инструкциями, плюсы и минусы подходов.

Мобильная связь в России всего за три десятилетия прошла путь, на который у других стран ушло вдвое больше времени. Мы пережили эпоху пейджеров, научились стирать защитный слой на скретч-картах монеткой и вводить длинные коды пополнения. Помните времена, когда отправка одной MMS стоила как обед в кафе, а полифонические рингтоны казались технологическим чудом?

Сегодня у нас больше SIM-карт, чем жителей страны, операторы строят экосистемы сервисов и не за горами массовое использование 5G. Как российский телеком прошел путь от первого звонка до «Большой четверки» — в нашем большом материале. 

Сложная и тяжелая статья с непропорционально простым выводом. Вспомним фон Неймана, затронем процессорный кеш, поговорим про регистры и компиляторы. Тем, кому не хочется погружаться в детали, достаточно прочитать только Введение и Выводы.

Atomic Layer Deposition (ALD) – технология получения сверхтонких нанопленок для полупроводниковых, оптических и других устройств с помощью послойного атомного осаждения. О ней мы и поговорим в нашем сегодняшнем материале. 

На связи Никита Скирдин, программист 1С компании «Белый код». В прошлой статье мы уже говорили о загрузке данных для системы BI-аналитики. В этой же статье разберем решение задачи с использованием Apache NiFi — системы для автоматизации потоков данных. Хотя NiFi позиционируется как ETL-инструмент (extract transform load), позволяющий внутри себя осуществить необходимые преобразования над поступающими данными, ничто не мешает нам использовать его также для ELT-процесса (extract load transform).

Что должно быть на сайте, какие документы нужно разработать и разместить, перечень обязательных требований Роскомнадзора при проверке. Актуальный чек-лист, который поможет избежать штрафов до 18 млн рублей. Пользуйтесь, спасибо скажете потом)

Современные компании оперируют терабайтами или даже петабайтами данных. Но часто эти данные имеют разный формат, степень структурированности и не нужны в «горячем» доступе, поэтому зачастую хранить весь массив в традиционных БД не только невозможно, но и нерационально. Как результат, бизнес все чаще использует объектные S3-хранилища.

Меня зовут Андрей Капустин. Я менеджер продукта Tarantool в компании VK Tech. В этой статье я расскажу об объектном хранилище VK Cloud, его архитектуре и месте Tarantool в ней.