Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

У INFOSTART TECH EVENT 2026 появился сайт, а вместе с ним - новый визуальный стиль. В этом году конференция уходит в фэнтези-мир: не только на картинках и баннерах, но и в оформлении площадки, навигации, сувенирах, интерактивах, вечеринке и игровых механиках. Конференция пройдет 8–10 октября 2026 года в Санкт-Петербурге. Это событие для тех, кто работает с 1С, корпоративными системами, архитектурой, инфраструктурой, тестированием, интеграциями и управлением разработкой.

Для TECH EVENT выбран образ Старого Города. Это мир сложных систем, устойчивости, технологий и людей, которые отвечают за то, чтобы все работало. В целом, довольно точное описание жизни 1С-специалиста: старый код, архитектурные развилки, интеграции, нагрузка, баги, требования бизнеса и задачи, которые редко решаются с первого захода...

Мы привыкли видеть Raspberry Pi в виде основы для различных SDR-приемников, декодеров и панорамирующих адаптеров. А вот полноценные КВ-трансиверы на базе RPI встретить сложно. Проект Radioberry — одно из редких приятных исключений. Эта маленькая плата превращает «малинку» в настоящую SDR-станцию со своим интерфейсом и возможностью как принимать, так и передавать в КВ-диапазоне.

До недавнего времени настройка была простой, но после обновления Raspberry Pi OS старые инструкции почти утратили актуальность: плата больше не определялась в системе. Один мой знакомый радиолюбитель даже решил, что она вышла из строя, и попросил меня о диагностике.

Отзывы пользователей — один из самых ценных источников информации о продукте, при этом часто клиенты описывают одну и ту же тему или проблему десятками разных слов. Раньше работать с фидбэком было долго и ресурсоемко, но с появлением Embeddings и LLM это изменилось. 

Про автоматизацию в бизнесе принято говорить как про технологию: какую модель взять, какой стек, сколько GPU. Причём в последние пару лет любой такой проект по умолчанию называют «внедрением ИИ» — хотя на деле под капотом обычно смесь: где-то нейросеть, где-то распознавание документов, где-то простые правила, а где-то ИИ вообще не нужен. Это нормально, и дальше я буду говорить «автоматизация», подразумевая весь этот спектр. Важно другое: за годы диагностик мы убедились, что технология — самая предсказуемая часть проекта. Она либо работает, либо нет, и это видно быстро. Проваливаются проекты на другом — на решениях, которые принимаются до внедрения и почти никогда не обсуждаются публично. Расскажу про четыре таких решения на одном сквозном кейсе.

Что получится, если взять Raspberry Pi, USB-модем, имитатор телефонной линии и старый iBook G3 с AirPort? Локальный dial-up-провайдер, который подключает ретрокомпьютер к интернету через Wi-Fi на скорости 33,6 Кбит/с. В этой статье автор собирает такую схему дома, разбирается с mgetty, PPP и модемным рукопожатием — и заодно показывает, почему эксперименты со старым железом всё ещё помогают лучше понимать современные сети.

Приветствую!

В этой части мы рассмотрим что такое guard variables и как под капотом работают синглтоны Майерса.

И так, стандарт начиная с С++11 гарантирует нам что локальные статические переменные инициализируются потокобезопасно. Но кто и как это обеспечивает? Это делает ABI.

И все таки о чем же идет речь? Представьте себе что есть вот такая структура:

Год назад IT-индустрия начала массово внедрять AI-кодинг-ассистентов. За это время разработчики успели их полюбить, возненавидеть и сделать частью ежедневной рутины.

Но что изменилось на самом деле? Растет ли эффективность, нужно ли заставлять программистов пользоваться ИИ и кто теперь пишет код, а кто его только ревьюит?

Хайлайты с технической дискуссии Conversations в нашем материале! В главных ролях: ВТБ, Т-Банк, Dodo Engineering и S7 TechLab.

Mageia появилась в 2010 году как независимый форк Mandriva после финансовых проблем компании, развивавшей оригинальный дистрибутив. Проект сохранил традиционный для Mandriva подход к организации системы, собственный набор инструментов администрирования и модель разработки силами сообщества.

С момента первого выпуска прошло более 15 лет. В конце июня 2026 года, почти через три года после предыдущего крупного релиза, разработчики представили Mageia 10. Новая версия получила обновленное ядро Linux, свежие версии графических окружений и системных компонентов, а также ряд изменений в инструментах установки и администрирования. Давайте оценим новинку.

← Начало

Закрываем крышку

Собранные нами детали приблизили нас к завершению изготовления камеры сгорания. Мы создали стенки блока цилиндров и подвижную нижнюю часть с поршнями. Осталось только закрыть её сверху, и здесь нам на помощь приходит головка блока цилиндров.

Технические специалисты из Epic Games снова готовятся менять правила игры. Пятая версия Unreal Engine уже вытолкнула индустрию в эпоху кинематографичных графических технологий, но шестая — это шаг куда более дерзкий. UE6 задуман не как очередное обновление движка, а как фундамент для огромной, постоянно живущей игровой экосистемы, где профессиональные студии и творческое сообщество Fortnite работают в одном пространстве.

Epic хочет, чтобы разработка больших проектов стала менее болезненной: меньше ручной возни с потоками, меньше хаоса в архитектуре, меньше устаревших систем, которые тянутся с прошлых поколений. Поэтому в UE6 переписывают базовые механизмы работы с CPU, вводят новый язык Verse, обновляют графический стек и пересобирают подход к открытым мирам.

В этой статье мы подробно разберем, какие архитектурные изменения ждут движок, как нейросети помогут в оптимизации и когда ожидать первые игры на новом технологическом поколении.

Новичок вышел — а работать нечем: ни ноута, ни доступов, ни пропуска. Крайним делают HR, хотя готовили не они. Показываем, как навести порядок, стащив рабочие приёмы у айтишников.

Я несколько месяцев мониторю, как ChatGPT, Perplexity, Gemini и «Алиса» отвечают на вопросы про бренды и продукты. И почти сразу упёрся в путаницу, которую тащат из классического SEO: считается, что «попасть в ответ ИИ» — это когда нейросеть поставила ссылку на твой сайт в списке источников. Ссылка есть — победа, ссылки нет — провал.

На практике это две разные вещи, и меряются они по-разному. Есть цитата (citation) — сноска, ссылка на страницу как на доказательство. И есть упоминание (mention) — когда модель называет бренд прямо в тексте ответа, без всякой ссылки. Дальше я разберу на публичных данных двух исследований (Ahrefs и Profound) плюс на собственном замере, почему упоминание важнее цитаты и почему оптимизировать имеет смысл именно под него.

Хабр, привет! Меня зовут Илья Благородов, я занимаюсь разработкой уже более 30 лет, а ещё я — один из экспертов онлайн-магистратуры «Фронтенд-, бэкенд-разработка и ИИ-решения» ИТМО в партнёрстве с Яндекс Практикумом. Сегодня хочу поговорить о том, как правильно выбирать инструменты для разработки, почему разбираться в разных инструментах — не равно уметь их правильно применять и что с этим делать.

Мы собрали training‑free детектор галлюцинаций из шести готовых языковых моделей, получили хорошие метрики и наткнулись на красивую загадку: группу примеров, которые все судьи единогласно считали корректными, хотя эталонная разметка помечала их как галлюцинации.

На первый взгляд это выглядело как универсальная слепая зона LLM‑as‑judge — переносимый и потенциально важный результат. Однако собственная процедура проверки показала обратное: большей части этих меток не удалось пройти сверку с первоисточником. Судьи всё это время были правы.

Эта статья не столько о детекторе и не о предполагаемой слепой зоне, сколько о процедуре проверки, которая в итоге поймала нас самих.

В пятницу вечером менеджер получает письмо: нужно 200 метров ВВГ 3х2.5, не плоский. Открывает 1С, вбивает запрос и видит 47 позиций. Какой из них круглый, а какой плоский? Какой с оболочкой ок-0.66, а какой по ТУ? Ошибёшься и на стройке машину развернут.

На одну позицию уходит 4–7 минут. Пять позиций в заявке, двадцать заявок в день. К концу недели уже не в номенклатуру смотришь, а в стену.

Это классическая задача, на которой ломаются универсальные AI-агенты. Расскажу, как мы сопоставляем свободный текст клиента со справочником на 12 тысяч позиций.

У врачей есть такой «философский камень» — клиническое мышление. Откровенно говоря, всем бы нам у лучших из них поучиться смотреть на симптомы отдельного человека в целом, не лечить симптомы, видеть незаметные знаки и связывать их с основным состоянием систем. В бизнесе это называют аналитическими способностями, но разница всё же есть. Иногда удивляешься, какая по сути мелкая пакость сломала рабочий процесс, привела к конфликтам или даже финансовым потерям. А заметь эту пакость сразу, и всё заиграет иначе: профилактика всегда дешевле лечения, хоть и требует труда и дисциплины. В общем, сегодня расскажу вам о мелких и неочевидных проблемах с CRM, которые могут пустить насмарку все старания по внедрению. Пустячок, а неприятно :-)

Привет, Хабр! Я, Ольга Попова, ИИ-Евангелист Лаборатории искусственного интеллекта Департамента больших данных Россельхозбанка, подготовила дайджест новостей про ИИ. Поехали!

До того как Карел Чапек придумал слово “робот”, Норберт Винер написал эпохальную “Кибернетику”, а Электро — прообраз Бендера Родригеса — выкурил первую сигару, человек сумел собрать некое подобие роботизированного интеллекта. И у этого странного поделия была не менее странная история.   

Есть два способа узнать, что вам пришло письмо. Первый — каждые тридцать секунд бегать к почтовому ящику и заглядывать внутрь. Второй — почтальон звонит в дверь, когда письмо реально есть.

Long Polling — это первый способ. Бот в бесконечном цикле долбит getUpdates на серверы Telegram: «есть что‑нибудь? а сейчас? а сейчас?». Telegram, надо отдать ему должное, держит соединение открытым и отвечает не мгновенно, а когда появляются апдейты — поэтому polling и называется long. Но суть не меняется: инициатор — вы, соединение висит постоянно, и весь этот механизм живёт внутри одного вашего процесса.

Webhook — это почтальон. Вы один раз говорите Telegram: «вот мой HTTPS‑адрес, стучись сюда». Дальше при каждом новом сообщении Telegram сам делает POST‑запрос на ваш эндпоинт с JSON‑апдейтом внутри. Нет сообщений — нет запросов. Нет запросов — нет расхода ресурсов.

Для пет‑проекта на пять пользователей разницы никакой, поллинг даже удобнее — не нужен домен и сертификат. Но как только бот становится частью нагруженной системы, вебхуки выигрывают по всем фронтам: апдейт прилетает мгновенно, а не в конце очередного цикла опроса; входящий трафик — это обычные HTTP‑запросы, которые можно балансировать между несколькими инстансами; и главное — бот превращается в обычный веб‑сервис, к которому применим весь стандартный инструментарий: Nginx, healthcheck'и, метрики, горизонтальное масштабирование.

Привет! Хочу рассказать вам о том, как мы применили продуктовый подход к исследованию опыта разработчиков при работе с Figma, чтобы создать единый стандарт оформления макетов в компании.

На Хабре уже есть несколько отличных разборов того, как разные команды наводят порядок в Figma: аннотации, стрелки, сценарии, раскладки макетов и так далее. Я видел материалы Ozon Tech, t2, Иннотех — это классные справочники правил, можно брать и пользоваться. Но, когда в 2024 году я взялся за задачу подготовки стандарта для нашей компании, то столкнулся с вопросами, о которых нигде ничего не нашел. Как разработать единый подход? Что считать правильным и почему? Как упаковать эту идею и «продать» остальным членам команды, а главное: что делать дальше?

В этой статье поделюсь нашим методом поиска ответов на эти вопросы.