Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Шесть сервисов, где можно бесплатно получить доступ к Claude, GPT и другим топовым ИИ-моделям без привязки банковской карты. Проверил стартовые кредиты, реальные лимиты, доступные модели и ограничения: от $20 до $100 стартовых кредитов, а в отдельных сервисах — до сотен тысяч токенов и кредитов

Клиентский поток неоднороден. Он зависит от дня недели, месяца, праздников, времени суток, расположения и формата отделения, а также от локального расписания. Среднее значение за месяц для кадрового планирования почти бесполезно: два отделения с одинаковым месячным объёмом могут иметь совершенно разные утренние пики, продолжительность рабочего дня и долю вечерних посещений.

Поэтому банку критически важен прогноз клиентопотока для сбалансированного операционного планирования: нехватка сотрудников ведёт к росту очередей и риску нарушения целевых сроков обслуживания, а избыток — к оплате непродуктивных часов и неравномерной нагрузке на персонал, а сами работники получают неравномерное расписание и вынуждены компенсировать пики переработками. 

Поэтому для операционного планирования нужен прогноз не только на уровне отделения и дня, но и для каждого рабочего часа.

Практическая ценность проявляется в трёх направлениях: для бизнеса — сокращение лишних трудочасов и авральных корректировок графика; для клиентов — более короткое и стабильное ожидание, особенно в пики; для сотрудников — равномерная нагрузка и предсказуемые смены.

Привет, Хабр! Меня зовут Роман Гатауллин, я младший специалист по разработке нейронных сетей в Управлении по разработке моделей глубокого обучения и прикладных исследований. В этом проекте я отвечал за time-series часть: эксперименты с Prophet и Temporal Fusion Transformer. Статью мы подготовили вместе с Иваном Семидетновым, специалистом по интеллектуальному анализу данных из Дирекции по разработке моделей общекорпоративных функций. Над задачей работали две команды, и ниже мы расскажем, как прогнозировали почасовой клиентопоток в отделениях и что из этого получилось.

Девяностые годы прошлого века были интересным временем. Из открытых границ на просторы бывшего СССР хлынули невиданные прежде достижения мировой науки и техники, в том числе компьютеры и видеоигры. Новоиспечённые отечественные геймеры навёрстывали культурное отставание, в ударном темпе открывая для себя каждую мелочь того, что теперь является само собой разумеющимся пользовательским опытом.

Одним из открытий стали сборники сразу из нескольких игр на одной кассете, дискете или картридже, и сопутствующая им техническая возможность выбора, во что играть. Пока счастливые обладатели Денди выбирали одну из тысяч вариаций четырёх простеньких игр на многоигровке «с птичками», будущие ПК-бояре, обладатели продвинутых ZX Spectrum’ов с дисководом, делали то же самое в «бутах» — графических оболочках для простого запуска игр на дискетных сборниках.

Хотя сама концепция «список игр на экране» не так уж уникальна, и обладает довольно глубокими корнями, уходящими в 1970-е годы, именно на постсоветских клонах британского Спектрума её реализация приобрела довольно-таки впечатляющий масштаб, вполне претендующий на гордое звание феномена компьютерной субкультуры. А значит, есть работа для цифрового археолога! Изучим эту необычную и довольно нишевую историю поподробнее.

Покупатель пишет в чат магазина «подарок брату, ему 30, любит настолки, до $70». Помощник спрашивает, когда у брата день рождения. Покупатель отвечает, что в пятницу. До пятницы 5 рабочих дней, а по правилам магазина в этом случае на заказ дается скидка 20%. Поэтому в $70 влезли три подарка на $83.99, со скидкой вышло $67.19.

Отвечает покупателю qwen 9B, а сумму, скидку и корзину считает обычный код. Исходники с прогонами лежат в опенсорсе.

Всем привет! На связи Александр Милоградский, отвечаю за RnD в направлении рекомендательных технологий Т-Банка. Расскажу о нашем новом вкладе в open source — библиотеке для нейросетевого ранжирования scikit-rank. 

Сейчас scikit-rank — обертка нескольких нейросетевых моделей в формат scikit-learn-моделей, которую мы сделали для удобства адаптации нейросетевых моделей в прикладных задачах и командах. А еще scikit-rank приняли на основную международную конференцию по рекомендательным системам ACM RecSys 2026 в США в Demo track. Но обо всем по порядку. Погнали!

Мужчина приходит на плановое обследование, сдает анализы и получает результат: ПСА выше нормы. Что это значит? Анализ на простат-специфический антиген (ПСА) является одним из инструментов оценки состояния предстательной железы у мужчин. Рост уровня ПСА может говорить о разных патологиях в простате, включая опухолевый процесс. Почему важно сдавать анализы на ПСА и контролировать его уровень, показывает случай с пациентом.

Бытует мнение, что разработка видеоигр — это романтическое хобби. Достаточно закрыться на кухне с ноутбуком, собрать прототип, а затем проснуться миллионером после релиза в Steam. Но суровая реальность индустрии быстро разбивает эти иллюзии. Геймдев находится в фазе глубокой перестройки: требования к качеству продуктов выросли, рынки перенасыщены, а издатели ищут не просто «интересные идеи», а просчитанные бизнес-модели.

В этих реалиях инди-разработчик без системного понимания маркетинга, проектного менеджмента и умения разговаривать с инвесторами на языке цифр обречен в лучшем случае на выгорание. Мы изучили карьерные треки трех выпускников программы «Менеджмент игровых проектов» (МИП) Высшей школы бизнеса НИУ ВШЭ. Они пришли в геймдев с кардинально разным бэкграундом — от прикладной информатики до телевидения, набили прикладные шишки и нашли свои успешные траектории в индустрии.

В школьной программе, университете, на различных курсах и даже на собеседованиях на аналитиков дают решать задачи на комбинаторику и теорию вероятности, которые оторваны от реальности. Самый известный пример — «в ящике лежат 5 чёрных шаров и 3 белых, найти вероятность того, что вы достанете белый». На момент, когда подобные программы писали, действительно было мало примеров, связанных с этими математическими направлениями, но благо сейчас всё иначе. В этой статье я хочу рассказать как работает комбинаторика и теория вероятности на примере игры Hearthstone «Поля сражений». 

В прошлом посте я писал о том что создаю ИИ‑песочницу на React + Python. С тех пор многое обдумал и многое переосмыслил и все‑таки пришел к мысли, что выбрал неудачный стек для такого проекта. Напомню для контекста: я занимаюсь разработкой эволюционного симулятора, где агенты (скажем так, цифровые животные) бегают по полю, живут и взаимодействуют с окружением не на основе жёсткого дерева условий («если‑то»), а под управлением нейросетей.

Одна из участниц команды, с которой сейчас я веду разработку очень крутого ПО для создания интерактивых сцен и анимаций (в следующих статьях об этом будет), сказала мне про то, что не воспринимает светлую тему и всегда переключает на тёмную – и отдаёт предпочтение тем программам, где реализовано переключение на тёмную тему. Это не могло не навести меня на мысль, что стоило бы добавить и в мой музыкальный редактор 3BIT тёмную тему, чем я и занялся по приходу домой. Каково было моё удивление от осознания, что отсутствие выделения основных функций, касающихся стиля пользовательского интерфейса, в отдельный файл и последовательного описания там основных констант может вылиться в невозможность разработки более сложной архитектуры UI. И проблема болезненная, ведь проект большой, разные элементы были распределены по разным уголкам кода.

В IT я уже два года, и за это время занимался и развитием своего информационного портала, и разработкой инди-игр, а сейчас всецело увлечён созданием программного обеспечения. Это статья про мои ошибки, касаемо описания UI в разрабатываемых мною приложениях, играх и так далее. Полагаю, кому-то это может быть интересно, а кому-то и крайне полезно – потому что рассказываемые далее рекомендации правда могут спасти ваш проект, если вы как и я мало времени уделяете внешнему виду, больше опираясь на функционал и бэкэнд.

Сейчас конечно присутствует понимание того, какой должна была быть система: сначала делаем файл с перечислением констант, формируем там же функции, где эти константы применяются, а после привязываем этот «theme» к основному проекту. В противном случае придётся переписывать код, вычленяя в новосозданный «theme»-файл константы и функции со всего уже выстроенного проекта, попутно исправляя возникающие баги и ломая голову над какими-то логическими конструкциями, которые были реализованы непонятно в какой момент и неясно, как ты вообще к этому тогда пришёл. В общем, сущий ад с чуть ли не полным переписыванием кода.

Всем привет! Меня зовут Юля Федорова, я UX-редактор команды дизайн-системы FinAI в Сбере. Наша дизайн-система (далее по тексту ДС) — это набор компонентов и паттернов, из которых разные продуктовые команды собирают сервисы финансовой платформы в едином визуальном стиле.

За несколько лет у ДС выросла масштабная документация. И чем больше она становилась, тем очевиднее была проблема: знанием стало тяжело пользоваться. В этой статье я пошагово расскажу, как мы с командой сделали ИИ-агент, который помогает дизайнерам и продуктовым командам соблюдать требования ДС, что уже получилось и над чем ещё нужно поработать. Кода в статье не будет, речь пойдёт именно про процесс создания агента.

На Steam Deck нельзя взять раскладку управления из одной игры и поставить её в другую: настроил удобное управление в одной визуальной новелле, открываешь следующую — а в списке пусто. Разбираюсь, почему Steam так делает, где он на самом деле хранит раскладки и как обойти ограничение через шаблоны.

По дороге выяснилось, что встроенное управление дека для самого Steam — это контроллер номер 15, а не 0. А ещё — как тестировать код, который работает со Steam, когда самого Steam рядом нет.

В Spring кэш и транзакции существуют рядом, но не знают друг о друге — из-за этого корректный на первый взгляд код может приводить к расхождениям между данными в базе и кэше. Особенно легко столкнуться с такими сценариями при использовании @CacheEvict, когда порядок операций влияет на итоговое состояние приложения.

В статье разберемся, почему Spring-кэш может сохранять несуществующие значения, как возникает проблема с откатами и какие подходы помогают сохранить согласованность данных.

У вас идёт цифровая трансформация? К вам пришёл Agile-коуч и рассказывает, как вам правильно работать? Вы разработчик и считаете Agile бредом, который придумали менеджеры? Тогда добро пожаловать под кат.

Шестидесятые были десятилетием великих идей, семидесятые заставили эти замыслы столкнуться с производством, экономикой и инфраструктурой, а в восьмидесятые будущее наконец стало массовым товаром. До сих пор ностальгия — даже фантомная ностальгия у младшего поколения, смотрящего «Очень странные дела» — почему-то идет именно по этому десятилетию, которое большинство помнит по специфической теле-эстетике и общей восторженности по отношению к новым гаджетам и новым возможностям. 

Восьмидесятые — декада персонального компьютера, MTV, видеомагнитофона, Nintendo, Walkman, спутникового телевидения, синтезаторов. А еще это эпоха окончательного демонтажа двухполярного мира, что впервые за 70 лет резко снизило геополитическую напряженность. Теперь мы все жили в одном обществе — Обществе Потребления.

Давайте вспомним, как это было.

Злоумышленники знают о вашей внешней поверхности атаки больше, чем вы сами. Забытые тестовые серверы, открытые базы, поддомены старых акций - все это они находят раньше вас. Разбираем, что такое EASM, чем он отличается от обычного сканера и какие решения есть на российском рынке.

Можно наблюдать повсеместное внедрение ИИ в компаниях разного уровня. При этом внутри компаний растет ощущение роста внутренней производительности с внедрением ИИ-инструментов и агентов, но при этом клиенты для себя не отмечают никаких изменений. Вот один из парадоксов реальности.

Флоу заявок стал красивым, ответы на вопросы улетают за минуты и кому надо, убраны коммуникативные издержки за счет сокращения ролей, на каждый процесс есть дашборд с прекрасными графиками мониторинга, но удовлетворенность клиентов и их удержание не растут.

Хотелось бы поделиться новостью, что наконец-то Microsoft интегрировал SFTP браузер в Windows Terminal. Но, к сожалению, этого не произойдет, хотя функционал уже реализован и работает в форке terminal-sftp, мейнтейнер отклонил PR #20736 с сообщением:

"Простите, но это не соответствует нашему видению продукта. Мы - эмулятор терминала, и не намерены расширяться в сторону просмотра файлов. Хотя, это классная функция!"

С 2017 года я слежу за экосистемой вокруг PostgreSQL для выполнения аналитических запросов и использования ее в качестве хранилища данных. И раньше в своей работе использовал AWS Redshift со всем его недостатками и неудобствами для разработчика как форка старой версии PostgreSQL. По моему мнению идеальное решение на основе PostgreSQL должно быть на последней доступной версии СУБД, реализовано в виде расширения, с возможностью запускать для тестов локально в контейнере и позволять использовать существующие расширения последних версий PostGIS / pgvector итп.

Citus казался ближе всех к тому что нужно, но его нельзя считать полноценным Massively Parallel Processing решением, скорее это шардирование данных для OLTP нагрузки.

Greenplum как MPP форк всем хорош и много кто его эксплуатирует в реальных задачах, но версия PostgreSQL, на основе которой он создан, отстает от текущей. Я решил сделать Apache Cloudberry, как самую свежую open source версию Greenplum, в виде расширения для PostgreSQL 19. Пока что это личный эксперимент, а не апстрим релиз Apache Cloudberry. Более 90% кода проекта удалось портировать с помощью LLM и 59% его тестов исходного проекта стало выполняться на его новой версии. У меня на это ушло 12 дней…

Что, если идеи — такой же репликатор, как гены? Миллиарды лет эволюция совершенствовала носитель для генов, а человеческий разум стал носителем для идей. Возможно, искусственный интеллект — не появление совершенно новой формы жизни, а момент, когда идеи впервые получили возможность существовать и эволюционировать независимо от человека.