Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ко мне спустя 9 лет после предзаказа приехала штука из вот этой статьи. Это буквально «новый старый компьютер» из 2016. Посмотрим, что он из себя представляет, что умеет и как выглядит. Внутри много фото и личного мнения.

Весной 2022 с уходом западных облачных вендоров стало понятно, что старые подходы больше не работают: нужна своя платформа, своя архитектура и полный контроль. Мы решили построить облачную платформу с нуля — и пошли по самому сложному пути. В статье — инженерные компромиссы, разбор альтернатив и архитектурные принципы, с которыми мы пришли к собственной облачной платформе.

F-паттерн, блочное чтение, глубокое погружение и не только.

Сегодня практически каждый использует ИИ для создания контента — это делает процесс написания проще. Но вот завоевать доверие читателя за всего 15 секунд — задача куда сложнее. И с ней справляются далеко не все.

А что если мы заставим ИИ самому завоёвывать доверие — и всего за 15 секунд?

Мы опираемся на исследование, в рамках которого учёные прикрепили мини‑камеры к головам 232 добровольцев, чтобы отследить, как они воспринимают сайты. Мы используем это исследование как стратегию — и применим его принципы при работе с ChatGPT: будем переписывать и улучшать текст, а затем посмотрим, насколько хорошо он справится.

В Дринкит был анимированный компонент на MotionLayout — слайдер быстрой оплаты в меню. Его и сейчас можно увидеть, когда вы добавляете продукты в корзину. Проведя по нему, вы оплатите заказ, а тапнув — перейдёте к покупкам.

Так почему «был»? У компонента накопилось немало багов, а самому слайдеру понадобился новый функционал. Реализовать его на MotionLayout было сложно, так что мы решили переписать компонент на Compose.

Привет! Меня зовут Дима Максимов, я — Android-разработчик. В этой статье я расскажу, почему на Compose проще пилить масштабируемые компоненты, разобрав процесс во всех деталях, покажу код и его реализацию в интерфейсе.

Привет, Хабр!

Меня зовут Дарья Попова, я из отдела внедрения технологий информационного моделирования ПИК Digital. Мы занимаемся разработкой и внедрением технологии BIM-проектирования. Одна из наших задач — понять, что́ проектировщикам нужно автоматизировать, и создать инструменты, которые помогут работать быстрее, точнее и качественнее.

Технология в совокупности с инструментами помогает проектировщику наиболее эффективно достичь результата, а именно — сформировать модель, которая содержит в себе необходимые элементы, наполнена параметрами и удовлетворяет изначальным требованиям.

В этой статье расскажем про один из ключевых процессов междисциплинарного взаимодействия на этапе проектирования — работу с отверстиями для инженерных коммуникаций. Поговорим о том, как выдаётся задание на отверстия, как проходит согласование и как разработанные нами плагины помогают сократить трудозатраты проектировщиков.

Недавно наш клиент сказал: «Нужен новый дизайн ещё вчера» (классика). И нам удалось разработать всё за рекордные 2,5 месяца и не просто выжить помочь бизнесу привлечь инвестиции.

Вместе со Светой, аналитиком Surf, расскажем, как мы это провернули. С примерами, фейлами, выводами и щепоткой боли аналитиков.

В эпоху цифровизации новые технологии трансформируют пищевую промышленность, смещая акцент на персонализированное производство еды на заказ. Фудтех (Foodtech) — это отрасль, которая объединяет инновационные технологии и пищевую индустрию. Конечная цель — улучшить производство, обработку, упаковку, доставку и потребление пищевых продуктов.

В 2024 году российский фудтех вырос почти на 70%. В лидерах — компании «Сбермаркет», «Самокат» и «Вкусвилл». Таким образом, фудтех – не просто тренд, а возможность для заработка на инновациях: от AI-анализа предпочтений клиентов до устойчивого производства. В этой статье мы разберем ключевые составляющие успеха в фудтехе.

Привет, Хабр! Хочу поделиться опытом создания сайта с помощью ИИ. Сразу скажу — я не профессиональный разработчик. Программировал несколько лет назад, потом переключился на другие задачи. Когда понадобилось сделать новый сайт, оказалось, что многое изменилось — новые инструменты, подходы. Пришлось учиться заново, но теперь уже с ИИ в качестве помощника.

Так что не судите строго — делюсь тем, что получилось, возможно, многое можно было сделать лучше или правильнее. Буду рад вашим советам!

У меня был сайт интернет‑магазина лабораторного оборудования, который постоянно ломался. Любое изменение — и что‑то отваливалось в другом месте. В итоге я решил: хватит мучиться, надо что‑то с этим делать. И попробовал создать новый сайт через нейросеть — через Claude.

Представьте себе машину, которую ремонтировали разные мастера в течение многих лет: заводишь двигатель — отваливается колесо, прикручиваешь колесо — открывается багажник. Именно так выглядел мой старый сайт. Сайт делали разные люди в разное время, в коде невозможно было разобраться, любое изменение ломало что‑то в другом месте. SEO практически не работало, трафик постоянно падал.

Нужно было создать новый каталог для 400+ позиций лабораторного оборудования. Но это не классический интернет‑магазин с корзиной и оплатой, а каталог с формой «запросить цену» — в сфере B2B так часто работают.

Здравия желаю, хабрчане! Сегодня поговорим о том, как оставаться эффективным кодомонстром, не превращая свое тело в legacy-систему с кучей багов. Разберем простые, но критически важные «патчи» для тела, глаз и мозга, которые можно «установить» за 5 минут: упражнения, настройка света, качество воздуха и перерывы.

Когда мы говорим о дизайне цифровых продуктов, чаще всего имеем в виду UX — пользовательский опыт. Но в 2025 году UX — уже не просто про «как удобно кликнуть», он вырос и больше не живёт только в рамках фигмы или прототипа.

Сейчас у UX появилось трое братьев PX, AiX и MX. У каждого — свой характер, свои задачи и влияние на восприятие продукта. Вместе они формируют полноценный пользовательский опыт, где важно всё: то как работает продукт, как он разговаривает с нами, и какие чувства вызывает. Об этом и многом другом читайте далее

В мире абстрактной математики потихоньку набирает обороты одна из самых громких историй в науке. В прошлом году исследователи осуществили свою давнюю мечту, представив доказательство геометрической гипотезы Ленглендса — ключевой части группы взаимосвязанных проблем, называемых программой Ленглендса. Доказательство — гигантская работа — подтверждает правильность запутанной и далеко идущей программы Ленглендса, которую часто называют теорией Великого объединения математики, но которая остаётся практически недоказанной. Однако истинное влияние этой работы может заключаться не в том, что она подтвердит, а в новых направлениях исследований, которые она открывает.

«Это огромный триумф. Но вместо того, чтобы закрыть дверь, это доказательство открывает дюжину других», — говорит Дэвид Бен-Цви из Техасского университета в Остине, который не принимал участия в работе.

Данная статья описывает процесс создания проложения для распознавания текста на изображении и общения с распознанным текстом. 

В процессе разработки используются:

Язык: Python

Оптическое Распознавание Символов(OCR): Paddle OCR

Площадка для языковой модели: Ollama

Большая языковая модель(LLM): qwen2:7b

Сетевой фреймворк для API: FastAPI

Библиотека функций к Script-fu

Написание кода на Лисп это тестирование, я не знаю(это не значит что их нет, просто я их действительно не знаю) ни одного языка программирования в котором цикл: написание код - проверка(тестирование) был бы таким коротким. Кстати в Script-fu я работаю через буфер обмена, это не удобно! Там есть возможность работать из Емакс, через сервер Scrip-fu, но я эту возможность не использую(приятно видеть консоль), а с обычной схемой или лиспом, работа в передаче кода заключается в нажатии пары клавиш. Лисперы не пишут многостраничные листинги кода, а затем его тестируют, они пишут функцию, выполняют его в интерпретаторе и сразу тестируют. Всё это благодаря наличию в системе REPL. И всё таки не смотря на это настаёт момент, когда требуются отдельные тесты, которые удобно запустить и проверить консистентное состояние программной системы, а то в процессе такого интенсивного создания-тестирования программы всё равно можно что либо опустить, и какая нибудь функциональность да отвалится.

В нашем случае(в связи со сложностью функционирования комбинаций методов) потребуются тесты проверяющие корректность функционирования обобщённых функций в объектной системе и, по мимо них, правильность обращения к полям объекта, т. е. правильность создания самих объектов и т.д. Так что эти тесты будут скорее интеграционными, чем юнит-тестами.

Стоимость минуты простоя в iGaming может приносить миллионы упущенной прибыли и более тяжелые репутационные потери. Когда real‑time ставки замирают, а букмекерские терминалы уходят в ступор — это не просто баг. Это экзамен на зрелость команды и процессов. Что мы делаем после — определяет, повторится ли он снова.

Разбираем полный цикл построения надёжного скрейпера для Temu: от выбора стека и прокси до обхода JavaScript‑челленджей и сбора тысяч карточек товаров без единого 403.

Большинство туториалов и видео, которые сейчас есть про n8n рассказывают про развёртывание инструмента на локальной машине и не учитывают базовые потребности хоть сколько-нибудь более серьёзного его внедрения.

В этой статье разберём, как настроить n8n на своём удалённом сервере, чтобы это было удобно и практично.

Большие данные в Excel — большая головная боль

Представьте: перед вами тысячи строк в Excel с опечатками и разными форматами. VBA и Python помогают, но... что если есть способ быстрее? Я нашел решение, которое экономит часы ручной работы.

Pix – это национальная система мгновенных платежей Бразилии, запущенная Центральным банком (Banco Central do Brasil, BCB) в ноябре 2020 года. Всего за несколько лет она совершила революцию в финансовой сфере страны, став повсеместно используемым способом переводов и платежей.

Pix позволяет физическим лицам, компаниям и государственным учреждениям переводить средства между любыми банками 24/7, практически мгновенно и с минимальными издержками. К 2024 году около 153 млн бразильцев (примерно 75% населения) и 15 млн компаний воспользовались Pix, а объем транзакций достиг 42 млрд в год – поразительные показатели, свидетельствующие о масштабном успехе системы. В этом обзоре мы рассмотрим архитектуру Pix, взаимодействие пользователей, банков и регулятора, вопросы безопасности и API-интерфейсов, роли участников (банки, финтехи, торговые предприятия), управление данными и отказоустойчивость системы. Отдельно постараюсь рассказать об интеграции Pix в контексте Open Banking/Open Finance и сравню Pix с другими системами быстрых платежей (индийской UPI, европейской SEPA Instant и российским СБП).

Если вы работаете UX-исследователем в B2B-направлении и ваши респонденты — разработчики, то скорее всего вам знакомо это ощущение: приходите поговорить про пользовательский опыт, а в итоге погружаетесь в дебри технической документации. Манифесты, подписи, Bundle, API, ключи, PEPK… Страшно? Немного. Но выжить — реально.

Меня зовут Татьяна Лескова, я старший UX-исследователь в RuStore — магазине мобильных приложений, где пользователи — не только те, кто их устанавливает, но и те, кто публикует. Поэтому среди наших респондентов — разработчики, тестировщики и другие технические роли, которые выкладывают, развивают и монетизируют свои приложения на нашей платформе. Иногда это команды из крупных компаний, иногда один инди-разработчик, совмещающий все задачи.

Для разработчиков мы развиваем RuStore Консоль и инструменты, которые упрощают публикацию, продвижение и аналитику приложений. Это не просто интерфейс, а целая экосистема с собственными задачами, процессами и логикой, которую нужно понимать, даже если у тебя нет CS-диплома.

В этом посте расскажу, как проводить исследования в такой среде: не сгореть на подготовке, не провалить интервью, вытянуть инсайты и донести их до команды. А также поделюсь приёмами, которые помогают говорить с инженерами на одном языке.

Этот текст будет полезен как UX-исследователям без CS-бэкграунда, так и тем, кто работает с разработчиками бок о бок и помогает им строить качественные B2B-продукты.

С каждым годом количество населения в мире растёт, и производство продуктов питания является очень острым вопросом, всё более усугубляющимся.

Эффективное производство растительных компонентов продуктов питания, — требует постоянного удобрения почвы, на что уходят существенные количества синтетических удобрений, требующие, на свою закупку достаточно больших бюджетов.

Причём, ситуация усугубляется ещё и тем, что не всегда всё можно решить деньгами — зачастую, бывает такое, что все существующие мощности производящих заводов законтрактованы, и у покупателя вроде бы даже есть деньги на закупку, но он не может купить — никто не продаёт!

Или же, вроде бы готовы продать, но невозможно перевезти, так как все мощности логистических компаний заняты.

Таким образом, мы видим, что одним из довольно проблемных узких мест в производстве растительных продуктов питания является стабильная поставка удобрений.

И не так давно, несколько разрозненных групп учёных предложили интересный подход, который решает эту проблему, весьма неожиданным образом: зачем нужно производить удобрения и возить их «с одного конца света на другой», если можно их получать прямо на месте, где они и будут потребляться!

Самое интересное, что способ этот весьма прост, настолько, что практически любой, немного «дружащий» с электроникой — может воспроизвести его самостоятельно: обработка почвы продуктами термохимических реакций в плазме!

Звучит страшно — но, на самом деле, всё просто! :‑)