Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Python. IT-курсы разрекламировали его как один из самых легких языков для входа в разработку, любители ИИ создают на нем свои первые нейросети, а некоторые сеньоры Java и C++ по-прежнему смотрят на него свысока, считая недостаточно строгим и производительным для «серьезной» разработки. В любом случае сегодня о Python знают все.

Поскольку заметный рост его популярности пришелся на 2010-е годы, многие считают, что язык появился сравнительно недавно. Но это неверно: Python старше большинства современных веб- и ML-фреймворков, массовой мобильной разработки и нынешнего AI-бума.

Как язык с репутацией медленного стал основным инструментом data science и машинного обучения, почему он поднялся на вершину рейтингов популярности и какую роль в этом сыграли его архитектура и экосистема — разберем в этой статье.

Сразу дисклеймер: это рассказ про инструмент, который мы написали для себя и используем каждый день. Ссылку дам в конце, продавать не буду — расскажу про проблему и как её решали, потому что упираемся в неё, возможно, не только мы.

За последний год мы переписали почти всю проектную документацию в markdown и положили в тот же git, где лежит код. Причина простая: после перехода на Cursor и Claude Code так было удобнее работать. Модели нормально обрабатывают markdown и не лопатят десятистраничный google-док, диффы видно в PR, доки лежат рядом с кодом, который описывают. Всегда можно обратиться к инфе по проекту, внести обновления - короче пользоваться документом, а не хранить его для красоты.

И тут вылезла проблема, о которой лично мы заранее не подумали: документацию читает не только тот, кто её пишет. Её читают клиенты, менеджеры, дизайнеры, эйчары. А они в репозиторий не полезут никогда.

Дать клиенту доступ в GitHub/GitLab — так себе затея сразу по нескольким причинам: там лежит то, что ему видеть не надо, это лишний разговор про безопасность, да и сам интерфейс гитхаба человека не из айтишки отпугивает. Плюс требуется регистрация. В итоге мы делали то же, что, по-моему, делают все: копировали markdown в google docs, чтобы клиент мог прочитать и покомментировать, а потом при каждом изменении заново выгружали и сводили комментарии руками. Год так жили.

Что смотрели, прежде чем пилить своё:

GitBook и Mintlify хотят, чтобы ты писал в их редакторе. Ради шеринга пришлось бы бросить тот самый workflow, ради которого мы в git и переехали. Плюс ценник.

Привет! Меня зовут Гриша Крюков, я аналитик в команде доверия и безопасности Авито. Я провёл чемпионат среди четырёх популярных моделей для оценки индивидуальных эффектов: S-learner, T-learner, X-learner и Causal Forest. В статье расскажу, как проходили испытания и какая из моделей забрала золото после всех испытаний. 

Материал будет полезен тем, кто интересуется uplift-моделированием: новичкам, чтобы узнать об этом методе, профессионалам — посмотреть на сравнение моделей в формате турнира. Не каждый же день такое устраивают!

Ежегодно в сети появляются рейтинги языков программирования, и начинающие разработчики интересуются, что же учить — Python или Java? Или может Go? Или TypeScript? Ответ зависит от цели. Если хочется попасть в data science — один путь. В enterprise-разработку банков и телекома — другой. В стартап — третий. 

В статье разберём, как выбрать язык программирования, чем Python отличается от Java и сколько можно зарабатывать в 2026 году на каждом из этих языков.

Во многих местах не соблюдаются законы о конфиденциальности, в определённых ситуациях вас могут заставить расшифровать медиафайлы, или, что ещё хуже, могут обвинить в нарушении. Скрытый том Veracrypt полезен в первом случае, но не во втором.

Вчера, 21 июля, помимо того, что госдума приняла законопроект о регулировании криптовалютного рынка, Павел Дуров анонсировал встроенный в Telegram некастодиальный Gram Wallet. Это означает, что ключи, позволяющие распоряжаться криптовалютой, будут храниться у самого пользователя, а не у оператора сервиса.

Как сообщил Дуров, Gram Wallet должен появиться во всех приложениях Telegram уже этим летом. По его словам, пользователям станут доступны мгновенные переводы криптовалюты без комиссии. В основе переводов будет находиться блокчейн TON.

Фактически Telegram будет выступать интерфейсом, через который пользователь сможет управлять своим кошельком. Приложение позволит создать ключи, хранить их на устройстве пользователя, подписывать переводы и направлять транзакции в блокчейн для исполнения.

В статье рассматриваются ответы на следующие вопросы:

1) Что такое программа для ЭВМ с юридической точки зрения

2) Какие элементы программы для ЭВМ защищаются авторским правом?

3) Кто признается автором программы для ЭВМ?

4) Основные сценарии создания программы и распределения прав на нее

5) Личные неимущественные права автора программы для ЭВМ

6) Имущественные (исключительные) права автора программы для ЭВМ

7) Предоставление права использования и отчуждение исключительных прав

8) Права законного пользователя программы для ЭВМ

9) Ответственность за нарушение прав на программное обеспечение

Сегодня большинство впечатляющих демонстраций роботов показывают их действия в статической среде: предметы лежат на столе, освещение стабильно, камера направлена в рабочую зону, а сама сцена почти не меняется. В таких условиях современные VLA действительно показывают высокое качество управления.

Но реальные задачи для роботов в быту или на производстве намного сложнее. Как минимум — объекты движутся по конвейеру. И если с ними взаимодействует не закрепленный манипулятор, а полноростовой робот, ему придется делать шаги и поддерживать баланс тела дополнительными движениями. Все это многократно усложняет расчет движений.

Привет, Хабр! Меня зовут Дания, я ML-инженер в MTC Web Services. Мы в RnD-направлении Physical AI разрабатываем VLA (Vision-Language-Action) политику для гуманоида, который должен взаимодействовать не с аккуратно разложенными объектами на столе, а с предметами, которые двигаются во время выполнения действия.

В этом материале я хочу сосредоточиться на одной конкретной проблеме: почему робот уверенно берет предмет со стола, но начинает промахиваться, когда предмет едет по конвейеру. А еще расскажу, над чем мы сейчас работает у себя, чтобы научить гуманоида справляться с задачей в подобных условиях.

Настраиваем OpenClaw: Telegram-бот, GLM-4.7-flash, векторный поиск через QMD и управление секретами через agenix

Мобильное приложение может стабильно проходить тесты и всё равно падать у пользователей в сценариях, которые команда не успела предусмотреть.

В статье разберём, как связать Firebase Crashlytics, Sentry и Datadog во Flutter‑приложении, чтобы собирать ошибки с контекстом, быстрее находить причины сбоев и видеть проблемы с производительностью до того, как они станут массовыми.

В аналитике больших данных системы массивных параллельных вычислений часто находятся под постоянной нагрузкой в режиме 24/7. Из десятков и сотен тысяч запросов в день многие исполняются одновременно и конкурируют за ограниченные ресурсы вычислительного кластера. Чем рациональнее каждый отдельный запрос их использует, тем больше запросов система сможет обслуживать параллельно. Соответственно, выше пропускная способность за конкретный отрезок времени. Как правило, проблема нехватки ресурсов остро ощущается в пиковые часы нагрузки. Можно бесконечно до совершенства настраивать и править параметры сессии на каждый запрос индивидуально вручную, но нам — команде разработки платформы данных Data Ocean Nova — всегда хочется иметь более системный подход.

В сегодняшней публикации мы расскажем о том, как реализовали идею автоматической системы предсказания потребления ресурсов SQL-запросами для Impala и StarRocks, основанную на ML-принципах, и сделали её частью платформы данных.

Агентство мероприятий и игровых решений Найт Стрит продолжает делиться опытом в сфере командообразования с HR-специалистами и внутрикомами IT- и финтех-компаний.

Первый дайджест наших онлайн-кейсов получил хороший отклик, поэтому с продолжением решили не затягивать. В первой части мы рассмотрели, как подобрать онлайн-тимбилдинг для удалённых команд под конкретную HR-боль, и закончили на том, что универсального решения не бывает.

Допустим, вы всё-таки подобрали формат, и всё в порядке: сценарий утверждён, дата назначена. А дальше вы смотрите на явку, которая оказалась вдвое ниже ожидаемой.

Уже куча народу высказалась по этому поводу - было и “мы все умрём, мы мамонты с лапками, нас заменят роботы”, было и “я сверхсущество, а эта машина лишь инструмент”.

Но я не встретил честной экспертной точки зрения с позиции бизнеса и разработки вместе. Были либо технарские, либо бизнесовые. 

Бизнес хочет либо “срезать косты”, либо “увеличить продажи”. Точнее даже так - об этом активно говорят бизнесмены, которые пытаются продать ИИ. От них только и слышишь маркетинговые лозунги. Написанные через ИИ.

А вот про риски никто не говорит! А это суть предпринимательства - работа с рисками. Сколько крупных игроков откатывают свои ИИ-стратегии сейчас? А ваш бизнес может позволить себе работать пару лет в дикий убыток ради эксперимента?

Технари либо радуются, что теперь он один тащит то, что раньше тащила целая команда, либо те, кто уже “наелся”, рассказывают кейсы про то, как ИИ положила его систему.

И где TRUE/FALSE?

ЕГЭ обычно сдают выпускники, но в мае 2025 его сдавали и мы, командой из 300+ человек, разбросанных по 177 школам Санкт-Петербурга, от центра до Кронштадта. Задача была одна — не дать упасть системе видеонаблюдения. Именно тогда мы поняли, что следующий подобный проект должен быть устроен иначе.

ЦИПР — это площадка, где встречаются вендоры, интеграторы и заказчики. Мы решили показать, что Открытая АСУТП — это не просто концепция, а работающий инструмент, который можно взять и внедрить уже сегодня. Мы привезли стенд, который демонстрирует полный производственный цикл: от разработки модели управления и компьютерного зрения на контроллере до выдачи производственных заданий через MES и их отработки на реальном оборудовании. И всё это — на отечественных и open-source компонентах. В статье расскажем какую бизнес-ценность представляет Открытая АСУТП сегодня.

Google добавила к семейству Gemini еще три модели - и тем самым лишь сильнее подчеркнула отсутствие самой ожидаемой.

Новые модели Flash решают быстрые, доступные и защитные задачи, а Gemini 4 уже проходит самое масштабное предварительное обучение за всю историю проекта. Однако Gemini 3.5 Pro, призванная конкурировать с лидерами рынка, все еще находится на стадии тестирования.

Пару дней назад Cloud.ru выложил исходный код Guardrails Filter в открытый доступ. Это прозрачный обратный прокси между клиентом и LLM-провайдерами, он убирает чувствительные данные из запросов к модели и восстанавливает их в ответах. Я один из разработчиков этого инструмента и хотел бы рассказать подробнее, зачем вам вообще может быть нужно опенсорс-решение, как его можно внедрить в свою инфраструктуру, ну и ответить на вопрос: зачем облаку бесплатно делиться своими наработками с рынком?

«Отвечаешь за результат» — это фраза, которую используют, чтобы управлять нами через чувство вины. Нас оценивают по показателям, которые зависят от десятков факторов вне вашего контроля. Нас мотивируют «ответственностью перед командой», чтобы мы брали на себя дополнительную работу, работали по выходным и молчали о проблемах. А когда результат не достигается, мы чувствуем себя виноватым, хотя объективно не могли повлиять на половину обстоятельств.

В этой статье я разбираю, как манипуляция ответственностью превращает нас в выученного беспомощного, и что делать, чтобы перестать быть должником и стать автором своей карьеры.

Поделюсь своими мыслями о том:

- Почему требовать ответственности за результат — это психологическая ловушка, а не управленческая мудрость.
- Чем «отвечать перед командой» отличается от добровольного выбора действовать в интересах общего дела, и почему первое ведёт к выгоранию, а второе — к устойчивой мотивации.
- Есть ли способ не молчать и не взрываться, когда мы не согласны, и как он связан с принятием ответственности.
- Как Разумные Истории, которые мы рассказываем себе о других, искажают реальность и лишают нас ответственности.
- Почему создание безопасности для собеседника — это не слабость, а самый сильный акт ответственности и эффективный способ управления процессом.

В этой статье мы проанализируем код одной из самых известных в мире игр: Grand Theft Auto Vice City. Это игра, на которой мы выросли. Хотя с момента её выпуска прошло более двадцати лет, код игры по-прежнему нас восхищает. Он не только хорошо работает на CPU с частотой 300 МГц (поскольку изначально его писали для PlayStation 2), но и обеспечивает игровой процесс без экранов загрузки сегментов карты, несмотря на ограничение в 32 МБ ОЗУ.

Здесь стоит упомянуть, что мы будем рассматривать не оригинальный исходный код, написанный Rockstar, а код на C++, полученный реверс-инжинирингом двоичных файлов игры. Мы поговорим о специфике эпохи PS2, почему игра почти никогда не распределяет память, о том, что весь город состоит из 25 пешеходов и 12 машин, обсудим работу физики и распознавание коллизий. В игре даже есть используемая для трюков система реплеев, которой для записи всех движущихся вокруг игрока объектов хватает одного мегабайта памяти.

Кроме того, Rockstar реализовала точно ту же механику работы с данными, что и в современных ECS-движках: целое число, в котором упакованы индекс слота и счётчик поколений, благодаря чему устаревшая ссылка ни на что не указывает.

В конце мы поговорим о знаменитых читах игры и о том, как она боролась с пиратством, ломая снайперскую винтовку, создавая ураган или даже повреждая данные сохранений.

Культурная перспектива — это подход к изучению и пониманию организации, который объясняет ее идентичность, как носителя уникальной системы разделяемых смыслов, ценностей и убеждений, что, в свою очередь, оказывает значительное влияние на поведение аффилированных с ней людей. В организационной теории сложилось несколько объяснительных парадигм, которые по-разному трактуют, что есть организационная культура и как ее необходимо изучать. Одну из них мы рассмотрели в первой части. Еще одна — Интерпретативная, пришедшая из культурной антропологии, предлагает рассматривать Культуру не как ресурс, а как коренную метафору. В этой парадигме все смысловые конструкции переворачиваются с ног на голову: Организация не обладает культурой — она и есть сама культура.