Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Если вы Java-разработчик, которому нужно поднять TLS 1.3 на ГОСТ, создать ГОСТ-сертификаты, подписать документ CAdES, создать свой УЦ, сделать шифрование и подпись на Android — эта статья для вас. Все примеры в этой статье одинаково работают что на JVM 21, что на Android 12+.

crypto-gost —   криптографическая библиотека алгоритмов ГОСТ на Java 21+ и Android 12+, а также сопутствующая обвязка вокруг них, позволяющая в полной мере внедрить ГОСТ в инфраструктуру Java. Библиотека предназначена для любых коммерческих проектов, личных проектов и сред тестирования.

Первый профессиональный навигатор по качественным исследованиям в бизнесе – который увлекает, объясняет сложное на конкретных примерах и помогает увереннее ориентироваться в мире исследований.  Авторы – исследователи-практики с профильным образованием: социальный психолог Константин Ефимов и Анастасия Жичкина, кандидат психологических наук.

Полностью книга называется: «Качественные исследования в бизнесе. Практическое руководство для исследователей, дизайнеров, продактов и стратегов». Объем: 392 страницы. Вес – 1 килограмм.

Основная проблема с литературой про исследования – в том, что ее нет. Нет признанных источников, к которым можно адресовать человека, желающего разобраться в теме, если не считать AI. Есть масса статей с описаниями конкретных практик и кейсов, но они касаются каких-то частных случаев: кто-то сделал фишечку, получилось прикольно. До сих пор очень не хватало текста – или текстов – которые объединяли бы эти фишечки в систему и который можно было бы читать как роман – с началом, сюжетом и завершением.

Такого источника нет не только на русском языке, но и на английском – существующие руководства либо слишком академические, либо совсем простые. Не хватало насыщенного описания процесса исследований, со сложностями и подводными камнями. Гладко все бывает только в мануале и в отчете, а в реальности, как правило, происходит непонятно что. Эта книга показывает, как обрабатывать это «непонятно что» - как исследования помогают в принятии решений в бизнесе, со всеми сложностями этого процесса, на конкретных примерах. Масса интересных кейсов разных бизнес-решений, в том числе провальных.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это третья часть цикла статей по написании и обучению небольшой decoder-only LLM с нуля. В первой части мы обучили токенизатор и собрали pretrain-датасет, во второй части реализовали класс Трансформер-блока. В этой части будем собирать и предобучать нашу LLM.

Какие сценарии уже реализованы, какие результаты раскрываются публично и почему человек пока остается в контуре

Эта подборка изначально создавалась для собственных рабочих задач — как ориентир при выборе сценариев применения ИИ, обосновании проектов и формировании требований к решениям. Поэтому она не претендует на полный обзор российского рынка.

Подборка ограничена решениями, которые работают с текстом и корпоративными знаниями, помогают сотрудникам решать профессиональные задачи или выполняют действия в информационных системах. Компьютерное зрение, прогнозная аналитика, оптимизационные модели и другие направления корпоративного ИИ здесь не рассматриваются.

Первоначально было отобрано 19 проектов, о которых сообщалось с июня 2023 года по июнь 2026 года. После сверки публикаций с материалами компаний и разработчиков в обзоре осталось 13 проектов; кейсы без конкретных данных и с неподтвержденными цифрами были исключены.

Большинство ссылок ведет на CNews, поскольку именно там оказалось больше всего публикаций с конкретными данными о задаче, масштабе и результатах внедрения.

Разбираем технические замечания к старой версии Telegram-бота: что действительно требовало исправления, как устроен текущий продукт и чем публичные анкеты отличаются от приватных данных.

Меня зовут Самир, мне 16 и я хотел бы поделиться с вами одним из моих текущих проектов: Veo (https://github.com/SamirShef/veolang). Veo это системный язык программирования. Я хочу использовать его для написания своих программ в будущем. А ещё я разрабатываю его потому что мне интересны комплияторы и потому что мне нечего делать.

Я больше года занимаюсь компиляторострением.

Новый сервис в пустом репозитории легко назвать greenfield. А если он должен заменить часть работающей системы, перенести данные за десять лет, сохранить старый API и пройти аудит? «Чистое поле» быстро заканчивается - обычно где-то между первой интеграцией и миграцией данных.

Greenfield и brownfield описывают не возраст и не качество кода, а количество уже существующих ограничений. В greenfield главная задача - проверить гипотезы о будущем продукте. В brownfield - разобраться в накопленных зависимостях и ничего важного не сломать.

С распространением AI-ассистентов и coding agents это различие стало ещё заметнее. Они впечатляюще быстро создают приложение с нуля. Но сколько профессиональной разработки действительно начинается с пустого репозитория? Гораздо чаще нужно сначала понять существующую систему, а затем безопасно изменить её поведение.

Твое React Native приложение стабильно падает при первом запуске, а в логах только каша и отчаяние? Забудь про JS-инициализацию и гонку потоков — спускаем нативные SDK в Application.onCreate() через рефлексию, чтобы победить краши раз и навсегда. В новой статье разбираем универсальный подход для Яндекс.Карт, Firebase и других библиотек, который сэкономит тебе часы отладки. Заходи, будет интересно…

Это очередное продолжение статьи «Материалы по хакингу на русском».

Напомню: я перевожу топовые книги по информационной безопасности и выкладываю их на сайте библиотеки. Под катом — список новых книг.

Рассказываю почему и показываю 3 сигнала, по которым видно, что медийная реклама начала работать.

Есть ошибка, которую часто наблюдаю:
– запустили кампанию
– прошла неделя
– лидов резко больше не стало

Вывод: «Ну все, медийка не работает».

Проблема в том, что охватные кампании часто пытаются оценивать как performance-канал.

Будто человек увидел баннер, сразу все понял, сразу поверил бренду, сравнил варианты, согласовал бюджет и оставил заявку.

Желательно, чтобы клиент прошел весь путь в тот же день: интерес – сравнение – покупка (

В прошлой статье я разобрал Fire & Forget II – гонку 1990 года – и пересобрал её на C. Но у игры, кроме пикселей, есть звук, и с ним получилась отдельная история: звуковой драйвер тоже переехал в порт целиком, вместе со всеми своими данными. А когда в руках живой музыкальный движок 1990 года – грех не заставить его объяснить, как вообще звучала та эпоха.

Под катом – 28 минут саундтрека игры в настоящем Winamp с окном живых регистров чипа, разбор синтезатора OPL2 по этим регистрам на пяти коротких видео – от одной ноты до взрывов и вертолётов – и виртуальная машина музыки: байткод, интерпретатор и пьеса, которую композитор вырезал из игры.

В предыдущих статьях мы научились работать с Linux, освоили Bash, познакомились с Git и GitHub. Следующий шаг — Docker.

Если посмотреть на любую вакансию Junior DevOps, Backend-разработчика или SRE, среди требований почти всегда можно встретить Docker. Почему так?

Потому что Docker решил фундаментальную проблему: как гарантировать, что приложение будет работать одинаково на любом компьютере. Вот поэтому контейнеризация стала одним из важнейших изменений в современной разработке программного обеспечения.

Показываю, как собрать пилот универсального шеринга вещей без собственного производства и приложения за 20 миллионов: готовый шкаф, доставка, заводской софт, API и собственный web-слой. Внутри - реальные цены, архитектура и бюджет одной точки до 250 тысяч рублей.

Ornith‑1.0‑35B обошла Qwen3.5‑397B в Terminal‑Bench, а на нашем локальном срезе хорошо показала себя в агентном кодинге. Мы решили проверить, насколько быстрее она сможет работать на AMD Strix Halo с пропускной способностью памяти до 256 ГБ/с.

В статье — результаты экспериментов с Vulkan, MTP, селективной квантизацией и n‑gram reuse: что не дало прироста, как удалось получить 99 ток/с без потери качества и каким способом 35B‑модель запустилась на Windows‑ноутбуке с 8 ГБ VRAM.

В прошлой статье я разбирала, как превратить README в лендинг для инженера, с hero-блоком, quickstart и структурой, которая ведёт от проблемы к действию. Хороший репозиторий - это точка входа. Дальше встают два практических вопроса: как сделать так, чтобы о продукте узнали нужные люди, и как звёзды на GitHub превращаются из красивой цифры в сигнал доверия.

В моём таск-менеджере сейчас больше пятидесяти пунктов, которые начинаются не с «сделать», а с «получить от…».

Документы от заказчиков, результаты от разработчиков, поручения трём личным ассистентам и даже путеводитель от девушки – всё это нужно не выполнять самому, а вовремя проверять и напоминать. Обычная колонка «Ожидаю» перестала справляться, когда ожиданий стало слишком много.

Рассказываю, как я перестроил личную GTD-систему: отделил срок результата от даты следующего контроля, связал Trello с календарями, не стал дублировать GitLab и сохранил одну точку ответственности в иерархии ассистентов.

Почти каждый предприниматель относит работу бухгалтера к расходной части, считает его лишним звеном или неизбежным злом, а некоторые — и вовсе агентом ФНС. И это почти правда. Но есть вариант, когда бухгалтер позитивно влияет на прибыль, объем производства и даже на рост продаж. В статье я собрала пять разных сценариев взаимодействия с бухгалтером. Разберу, почему вы теряете деньги и нервы из-за неправильного понимания роли бухгалтера и как превратить его из агента налоговиков в реальный усилитель бизнеса.

Итак, когда предприниматель говорит бухгалтеру «вы просто сделайте, чтобы все было правильно», я понимаю, что разговор у них будет долгий. Дело в том, что «правильно» в его голове и «правильно» в Налоговом кодексе — это, мягко говоря, две разные вселенные. Но работа в тандеме возможна, если правильно распределить роли и выстроить диалог.

Бухгалтер в микро- и малом бизнесе — это по сути, единственный финансовый стратег в компании. От его решений зависят контракты с поставщиками и клиентами, трудовые отношения с сотрудниками, а так же налоговая нагрузка. Причем, если предприниматель выступает с инициативной позиции и предлагает решения, то бухгалтер часто наоборот — приземляет. Он выступает в роли шлагбаума. Его задача запрещать и не пущать. Но, к счастью, так бывает не всегда.

Должно ли приложение знакомств спрашивать вес прямо при регистрации? Смотрим на независимые опросы об образе тела, разбираем фильтры, готовность к встрече и границу между удобной прямотой и давлением на пользователя.

Необходимостью любой современной платежной системы является возможность разграничения платежей согласно критериям. Если вам интересно узнать, почему таможенный и родительский контроль - это одно и тоже, а так же почему окрашивание ресурсов не имеет ничего общего с цветом, то добро пожаловать под кат.

Примерно в 23 году, когда LLM с историей ChatGPT полноценно вошли в жизнь, я стал задумываться - а что будет с Open Source? Уже тогда было понятно, что что-то точно поменяется.

Мысль у меня была простая. 

LLM меняет игру => стоимость софта будет падать все сильнее => Софт перестает что-либо стоить => А это заставит рынок сильно меняться.

Через какое-то время я встретился с представителем одного очень крупного зеленого банка :)

Из-за моего Open Source стартапа мы долго рассуждали на эту тему, и после разговора я понял - перед нами два стула. На какой сядет реальность, а на какой фантазия - пока непонятно :D

Первый стул - Open Source вымрет как явление. Зачем качать библиотеку, если можно сгенерировать полностью схожую и не связываться с лицензиями и прочими сложными вопросами? Тебе это все становится не нужно.

Мысль интересная, но пока она бьется об одну важную стену. Стена называется "LLM генерит говнокод". Говнокод не в плане, красивый он или некрасивый, а в плане, что он неработоспособный. А скажешь агенту "вот бага, подправь" - он часто сделает еще хуже. И что бы ни говорили про рост когнитивки, без должным образом поставленной цели и объяснения проблемы агенты качественный софт не выдают. Сталкиваюсь с этим прямо сейчас - пилю очередной open source продукт.

Есть второй стул, и пока я больше верю в него. Раз стоимость софта падает, рынок будет меняться в сторону того, что софт скорее должен быть open source. Не open source - меньше доверия. Модель "community edition + платный тариф" - Enterprise, Team, неважно. Тем более что так софт элементарно проще продвигать даже через агентоцентричную экономику. Потому что, будем объективны, ближайший рост экономики в мире обеспечат агенты, а не люди.