Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Ишу Лакхи было 16 лет, и он подрабатывал на автозаправке, когда открыл свой первый брокерский счёт на имя матери. Интерес к инвестициям быстро перерос в серьёзное увлечение, и к моменту, когда пандемия перевела обучение в дистанционный формат, он уже был студентом первого курса колледжа. Оказавшись запертым в доме родителей в Миннесоте, Лакхи продолжил торговать, но уже через собственный счёт в Robinhood Markets.

На пике ажиотажа вокруг r/wallstreetbets в начале 2021 года, когда розничные инвесторы разогнали котировки «мемных» акций, включая GameStop, большинство экспертов считали, что такие трейдеры, как Лакхи, быстро потеряют интерес к рынку после возвращения к обычной жизни. Однако этого не произошло

И снова здравствуйте! Продолжаю свой рассказ о поиске «универсального рецепта» для обучения моделей в Luna Line. Теперь речь пойдет о сегментации. Если вы пропустили предыдущую публикацию по классификации, то вам лучше начать читать с нее, чтобы не запутаться. 

Дело в том, что когда мы разобрались с классификацией, наша же методология оставила послевкусие неудовлетворенности. Мы задавали себе вопрос: а действительно ли выбранное семейство показывает максимум своих возможностей или мы просто зажали его в рамки единого пайплайна? Для сегментации мы решили действовать иначе.

Здравствуйте, уважаемые хабровчане!

И снова новое устройство. И снова древний чип и ассемблер — на радость комментаторам.

Конфигурируем, собираем и устанавливаем ядро Linux на свое железо. Отчищаем ядро от лишних модулей через make localmodconfig и modeprobed-db store, компилируем, обновляем GRUB.

Мы с партнёром разработали концепцию Phase — архитектурный подход к построению бизнес-систем с ИИ-агентами. Этот текст не про то, что такое Phase — про то, почему он устроен именно так, а не иначе. Для каждого ключевого решения был альтернативный вариант. Здесь я разбираю, почему мы его отвергли.

Я слишком рано понёс первые результаты в наш продукт. Тогда это выглядело логично: мы прикрутили агентный ИИ к анализу логов и поведения пользователей в regulated продукте с реальными денежными операциями, качество обнаружения пошло вверх, аналитики по фроду стали меньше возвращать инженерам мусорные кейсы.

Снаружи это уже выглядело рабочим слоем защиты: аналитики видели меньше мусора, инженеры получали более понятные issues, и продукт наконец увидел практическую пользу вместо очередного демо. Я примерно так и сказал: “смотрите, это уже не игрушка”. Плохая фраза, как оказалось.

Потому что как только защита начинает работать, даже чуть-чуть, вокруг сразу появляются нормальные взрослые вопросы. А давайте это в платежи? А в бонусный абьюз? А в L7? А в социнженерию? А в странные кейсы саппорта, где один тикет внезапно объясняет половину графика? Вопросы честные. Только дорогие.

И в системах с живым противником есть ещё одна неприятная деталь: рабочая защита становится сигналом для другой стороны.

Пишу по собственному инженерному опыту. Детали слегка обобщены и обезличены, потому что в антифроде лишняя конкретика быстро превращается в инструкцию для другой стороны.

Могут ли марсианские аргиллиты (глинистые камни) содержать следы древних микробов? Новые данные укрепляют гипотезу о том, что на Красной планете когда-то существовала жизнь.

Новые данные, полученные марсоходом «Персеверанс» НАСА, выявили сложные углеродные соединения в двух марсианских глинистых породах, обнаруженных в кратере Джезеро на Марсе — том же месте, где ранее были найдены свидетельства возможной древней жизни. Учёные полагают, что эти макромолекулярные (то есть крупные) сложные углеродные соединения могут содержать доказательства того, что древняя микробиологическая жизнь когда-то существовала в том же осадочном материале, как следует из одной новой статьи, описывающей эти наблюдения. «Измерения двух аргиллитов показали сотни обнаружений органических веществ, что делает это открытие самым убедительным обнаружением органических веществ в кратере Джезеро», — говорится в статье. Работа опубликована 24 июня в журнале Science Advances.

Это произошло вскоре после появления прошлогодней новости о том, что аппарат «Персеверанс» обнаружил то, что было названо самыми убедительными доказательствами потенциальных биосигнатур, или признаков жизни, на Марсе.

Когда говорят про символику Meta и административные штрафы, многие представляют что-то намеренное: баннер с логотипом, кнопку входа через Instagram*, активную рекламу запрещённой соцсети. В декабре 2025 года Коломенский городской суд Московской области рассмотрел дело, где логотип Instagram* появился в видеоролике случайно, на несколько секунд, в чужом отзыве, который загружал подрядчик. Итог - штраф и административное дело.

Разберём, как это произошло и что из этого следует для всех, у кого есть свои интернет ресурсы (сайты, а также паблики, каналы и чаты в соцсетях)

Я собираю мини-приложения двумя способами: через код и через визуальный конструктор. По опыту, язык программирования нужен не всегда.

Если вы делаете сложный сервис с нестандартной логикой, личными кабинетами, ролями, динамическими тарифами и глубокой персонализацией, код даст больше свободы. Если задача проще – записывать клиентов, продавать консультации, выдавать материалы, собирать заявки, вести учеников по урокам или автоматизировать воронку, — обычно хватает конструктора.

Наш сетевой драйвер терял пакеты. Не время от времени, а постоянно. На пропускной способности линии с 64-байтными пакетами мы теряли 31% всего трафика.

В качестве оборудования использовался Ethernet-контроллер на 1 Гбит/с на SoC RISC-V. В спецификациях говорилось, что он может справляться со скоростью проводного трафика. Движок DMA работал корректно. Обработчик прерываний срабатывал вовремя. Тем не менее, пакеты исчезали.

Я начал с очевидного подозреваемого: очереди получения. Реализация выглядела вполне логично — простой связанный список с указателями на голову и хвост. Под нагрузкой (64-байтные пакеты на пропускной способности линии) драйвер терял 31% пакетов! При профилировании обнаружилась причина проблемы: производительность убивали связанный список и спин-блокировки.

Я переписал драйвер, использовав кольцевой буфер без блокировок. Результаты: потеря 31% пакетов превратилась в 0,12% — улучшение в 258 раз!

В этой главе мы поговорим о структуре очередей для драйверов устройств.

Привет, Хабр. Меня зовут Дмитрий Сергеев. Я менеджер продукта «виртуальные серверы» (GPU) в компании VK Tech.

Одна из ключевых проблем внедрения нейросетей в бизнес — отсутствие подготовленной ИТ-инфраструктуры. Почти всегда приходится разбираться, какая из тысяч моделей подойдет для задачи и будет учитывать специфику и процессы бизнеса. Часто это становится дорогим занятием без предсказуемого результата.

В этой статье я на примере сервисов VK Cloud разберу, в каких сценариях востребованы физические GPU, а также где и как их можно эффективно заменить с помощью vGPU, чтобы оптимизировать бюджет и сэкономить на аренде полного объема ресурсов.

В первой части мы разобрались с представлением данных. Мы сделали невалидные состояния невозможными для выражения в рамках модели. В этой части мы разберемся с тем как можно выражать поведение таких моделей, и где проходит граница между тем, что ловит чекер, и тем, что придется оставить рантайму.

Осенью 2024 года я не планировал начинать новый проект. Тем более связанный с медициной.

После тяжёлой пневмонии дочери врач назначил контрольный анализ крови. Среди стандартных показателей оказался анализ на уровень глюкозы. Именно он впервые показал проблему.

Вскоре нас направили в детскую больницу, где после обследования поставили диагноз — сахарный диабет первого типа.

Наверное, многие родители, столкнувшиеся с этим впервые, испытывают похожие ощущения. За несколько дней приходится освоить огромный объём новой информации: научиться измерять уровень глюкозы, рассчитывать углеводы, понимать действие разных типов инсулина, вести дневник питания и принимать десятки небольших решений каждый день.

Параллельно с этим я заканчивал курс Python в Яндекс Практикуме. Днём — работа, вечером — обучение, ночью — медицинские статьи и клинические рекомендации. Не самый простой период, но именно тогда и появилась идея проекта, о котором пойдёт речь дальше.

Случайный запуск парсера на двух серверах одновременно — и Telegram мгновенно убивает сессию с ошибкой AuthKeyDuplicatedError. Аккаунт улетает в теневой бан, а стандартная авторизация через Telethon наглухо блокируется. В этой статье я покажу хардкорный способ спасти прогретый аккаунт: мы сделаем дамп памяти tdata из официального клиента macOS, обойдем конфликты Python-библиотек и настроим жесткий спуфинг сессии на Ubuntu-сервере. Итог: антифрод обманут, парсер снова собирает лиды.

Когда предприниматель начинает задыхаться от операционки, первая мысль почти у всех одна и та же: нужны люди. Нанять помощника, менеджера, логиста, кладовщика — передать им рутину и наконец выдохнуть. Логика понятна. Но именно здесь большинство предпринимателей наступают на грабли, которые стоят им месяцев потерянного времени и сотен тысяч рублей.

Давайте разберёмся честно: почему найм без системы не работает, во сколько это обходится, и как сделать так, чтобы новый человек с первого месяца приносил пользу, а не головную боль.

В прошлых статьях я разбирал линейное и целочисленное программирование: PuLP, OR-Tools, pyomo, задачи о назначениях, коммивояжёра, раскрой, генерацию столбцов. Здесь рассмотрим немного иной подход: выполнимость булевой формулы, она же SAT. С одной стороны, это фундамент теории NP-полноты. С другой, вполне рабочий инструмент, который на чисто комбинаторных задачах нередко обходит классические MIP-солверы.

Дальше по плану: что такое SAT, как устроены алгоритмы, позволяющие солверам тянуть сотни тысяч переменных, как с этим работать из PySAT и какие солверы он даёт. В финале решим прикладную оптимизационную задачу через MaxSAT.

Кому пригодится: тем, кто занимается математической оптимизацией или ML-инженерам, как ещё один инструмент в своем наборе. Если вы отвечаете за процессы, то в примерах, возможно, узнаете знакомые сюжеты: ручные расписания, подбор совместимых комплектаций, дележ дефицитного ресурса. Всё это неплохо ложится на SAT.

При работе с Apache Kafka рано или поздно возникает необходимость быстро проверить топик, прочитать сообщения или посмотреть состояние группы потребителей (consumer group). Можно применять стандартные инструменты Kafka. Однако на практике они часто оказываются не самыми удобными для повседневной работы. Многие команды получаются длинными, каждый раз требуют передачи параметров подключения и нуждаются в различных CLI-утилитах.

Есть и более легкие решения — например, kcat, который хорошо знаком многим инженерам и часто используется для диагностики Kafka. Но существует и вариант поудобнее — kafkactl.

Привет, Хабр! Меня зовут Сергей Кардапольцев, я технический писатель в Selectel. В этой статье мы познакомимся с kafkactl — CLI-инструментом для работы с Kafka. Посмотрим, чем он отличается от стандартных Kafka-утилит и kcat, а также разберем базовые сценарии работы на примере кластера.

В прошлой статье мы собрали готовый образ Linux и запустили I2C Master Controller который живет в ПЛИС и управляется драйвером предоставляющим в ОС доступ к нему как типовому I2C-контроллеру. В этой, заключительной части из общей серии статей, я хотел бы филигранно отшлифовать все мелкие недочеты и привести примеры утилит, которые могли бы отправлять нужные нам данные на I2C OLED-дисплей SSD1306, например температуру кристалла, время или что-нибудь еще. 

Всем кому интересна тема - го под кат! :)

Трансформеры уже умеют писать код, генерировать тексты и рисовать картины. Но могут ли они управлять автономным автомобилем в реальных городских условиях, среди людей и других машин?

Меня зовут Максим, я руковожу службой поведения и предсказания движения в Автономном транспорте Яндекса. Отвечаю за задачу Motion Planning — ту часть системы, которая решает, как именно должен двигаться автомобиль в следующие секунды. В этой статье я расскажу, как мы используем архитектуры на основе трансформеров в планировании движения и почему это сильно отличается от привычных задач генеративных моделей.

Мы пройдём путь от первых ML‑экспериментов до регулярных испытаний на реальных машинах. Разберём, чем Open Loop отличается от Closed Loop, почему качество предсказаний не определяет качество вождения и почему безопасность для нас важнее любой архитектуры.

Когда очередной мессенджер внезапно перестает работать без специальных инструментов, о которых теперь нельзя публично упоминать вслух, многие неожиданно вспоминают, что до эпохи «ватсапов» и «телеграмов» человечество вполне успешно общалось по электронной почте. Тем более что адрес e-mail сегодня есть практически у каждого. Правда, стоило пользователям снова вспомнить об этой технологии, как выяснилось, что и здесь не всё спокойно.

С месяц назад в Рунете начали циркулировать тревожные слухи: популярные почтовые сервисы вроде Яндекс Почты и Mail.ru якобы один за другим отключают бесплатный доступ по протоколам IMAP, POP3 и SMTP, благодаря которым почта десятилетиями работала через привычные внешние клиенты. Почитав новости (в том числе и на Хабре), я решил разобраться, какие службы действительно продолжают работать с почтовыми программами вместо веб-интерфейса и насколько удобно ими пользоваться. Результатами этих изысканий и хочу сегодня поделиться.