Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Как добавить человека на фото с помощью нейросети - задача, которая еще пару лет назад требовала навыков продвинутого ретушера, работы с масками, частотным разложением и ручной подгонкой светотени. Сегодня же мы наблюдаем настоящий бум инструментов, которые обещают сделать это за несколько секунд, «понимая» контекст сцены и освещение.

double быстрый, но хранит десятичные числа как двоичные приближения: 0.1 + 0.2 дает 0.30000000000000004. BigDecimal точен в десятичной арифметике, но дороже по памяти и CPU.

Выбор зависит от задачи: для метрик и ML хватит double с допуском, для налогов и счетов нужен BigDecimal с явным RoundingMode, для низкой latency - fixed-point на long.

Ошибка не в double или BigDecimal, а в выборе без понимания точности, округления и нагрузки. Подробнее - в новом переводе от команды Spring АйО.

Доброго дня, Хабр!

Меня зовут Илья, я развиваю внутрикорпоративные IT-сообщества в ОТП Банке с любовью и резоном. А если точнее, то строю целую лаймовую экосистему, где 10 сообществ развиваются своим путем и взаимодействуют друг с другом.

Сегодня поделюсь с вами подходом, который я использую для оценки дизайна во внутрикорпоративном сообществе. Поняв, что мешает людям жить, можно облегчить существование и себе, и коллегам, и компании.

При разработке печатных плат часто возникает задача закрепить плату в корпусе так, чтобы головки винтов не выступали над поверхностью. Для этого применяется зенковка — коническое углубление вокруг монтажного отверстия. На первый взгляд, операция несложная, но на практике есть нюансы, которые стоит учитывать на этапе проектирования.

В этой статье мы разберём, что такое зенковка, чем она отличается от цековки, какие параметры важны при проектировании и на что обратить внимание, чтобы избежать проблем при производстве.

AI-агент за пару минут отрефакторит модуль, перенесёт компонент или причешет кусок кода. Но как только в системе всплывают неявные контракты — интеграции, бизнес-правила, старые костыли и зависимости, о которых модель просто не в курсе, — начинаются проблемы.
В этой статье разбираемся, как настроить тесты, документацию, этапы миграции и границы допустимых компромиссов так, чтобы агент действительно ускорял разработку, а не откатывал рефакторинг на 4000 строк назад.

Выискивать архитектурные несоответствия вручную при проверке чужих проектов неэффективно. Проблема решилась написанием легковесного скрипта автоматизации на Python.Утилита работает на чистом SQL, подключается к живой бд и мгновенно вытаскивает наружу скрытые дефекты проектирования.

Есть у нас классная традиция: каждое лето, начиная с 2018 года, AGIMA собирает IT-сообщество на спортивный фестиваль RUNIT. Сначала с нами бежали 100 айтишников, потом 750, потом 2 тысячи, потом 3,5 тысячи. В 2025 году медали RUNIT получили почти 4,5 тысяч бегунов из IT-сообщества, а еще около 5 тысяч пришли за них поболеть. В этом году фестиваль пройдет 5 июля в Мещерском парке, и, по нашим оценкам, к нему присоединится уже порядка 10 тысяч человек. 

Мы всегда поддерживаем RUNIT самыми разными способами, но в этом году сделали нечто особенное — корпоративный AI-хакатон. Этим событием вся AGIMA живет уже месяц: штурмит, творит, разрабатывает. В этой статье расскажем, как мы запустили AI-хакатон и какие промежуточные результаты уже получили.

Медийную рекламу до сих пор часто оценивают по количеству продаж или лидов.

На мой взгляд, главная ошибка в том, что, в отличие от performance-каналов, её задача не привести к покупке сразу после клика, а сформировать знание о компании, повысить доверие к бренду и подготовить пользователя к будущему выбору.

Поэтому после запуска медийной кампании руководитель нередко делает вывод: «Лидов больше не стало, значит, реклама не работает».

За последние проекты я пришел к модели, в которой оцениваю медийную рекламу не по одному KPI, а по системе сигналов. Именно их совокупность позволяет понять, начинает ли медийное продвижение влиять на продажи.

5 показателей оценки влияния медийного продвижения на продажи:

Привет, Хабр!

Меня зовут Илья, я руководитель группы инженеров по внедрению в компании ЭРЕМЕКС.

Одним из неотъемлемых этапов любого из проектов по тестированию и внедрению наших программных продуктов является этап конвертации данных из исторических систем заказчика. В этой статье я хотел бы описать один из показательных примеров импорта проекта из Altium Designer(R)  в Delta Design(ТМ), который мы проводили для нашего заказчика УП «АТОМТЕХ». Порядок и методы импорта в зависимости от используемых версий САПР или подходов к разработке могут отличаться. Тем не менее, представленный в статье вариант вы сможете использовать как список рекомендаций или инструкцию описывающую значительную часть возможных дополнительных операций, которые необходимо будет проделать помимо самой процедуры импорта/экспорта.

Процесс конвертации содержит следующие ключевые моменты:

Здравствуйте! Продолжается серия статей по Direct2D. Теперь мы рассмотрели довольно интересную тему - оптимизацию размеров текстур и тому подобное

Пожар в Нотр-Дам-де-Пари в 2019 году часто представляют как трагичный случай, разрушивший исторический памятник. Но для проектировщика в этой истории важен ещё один слой: система обнаружила проблему, выдала сообщение с зоной и номером датчика, а человек не смог быстро превратить эти данные в действие. Формально информация была передана. На практике интерфейс не помог понять, где именно возник пожар и что нужно сделать дальше.

Пользовательские ошибки часто воспринимают как проблему плохого обучения, невнимательности или недостаточного опыта: кто-то не туда нажал, не прочитал подсказку, выбрал не тот пункт или пропустил обязательное поле. Но в сложных системах ошибка не всегда возникает только на стороне пользователя. Чаще она появляется на стыке интерфейса, задачи, контекста и ментальной модели человека. 

Меня зовут Елизавета Давыдова, я UX-исследователь в экосистеме Лукоморье. Под катом расскажу, как теории человеческой ошибки и методы когнитивной эргономики помогают смотреть на интерфейс через потенциальные сбои в действиях пользователя. На нашем кейсе покажу, как мы применили методологию SHERPA и иерархический анализ задач к интерфейсу таск-трекера: разложили пользовательский сценарий на шаги, классифицировали возможные ошибки и использовали эту модель как основу для проектировочных решений.

Мы в агентсве «Найт Стрит» уверены, что затраты на удалёнку обычно считают по очевидной экономии. Не нужен большой офис, падают расходы на командировки, нанимать можно по всей стране, а не только в своём городе. С этой стороны всё сходится.

Но у распределённой работы есть вторая колонка расходов, которая почти не попадает в расчёты бухгалтера. Сюда идёт лишний созвон там, где хватило бы сообщения, согласование на два дня вместо десяти минут общения в переговорке, новичок, который вникает на проект месяц, а не положенные две недели. По отдельности это мелочи, но в команде из сотни дорогих специалистов все эти мелочи складываются в миллионы потерянной выручки за год.

Спорить, надо ли срочно возвращать всех в офис, мы не будем. Лучше с холодной головой посчитаем, где именно удалёнка бьёт по ROI и что с этим делать. Цифры дальше модельные: смысл не в том, чтобы поверить моим процентам, а в том, чтобы подставить в формулы свои данные.

Год назад, в разгар топливного дефицита, я объехал три заправки подряд — и на всех был «сухой» АИ-95. Так появилась ГдеЗаправка — карта не расположения заправок, а их наличия: где прямо сейчас, по отметкам водителей, есть топливо. Недавно вышло большое обновление — и через сутки про него узнало столько народу, что наши серверы не выдержали. Рассказываю, что мы выкатили.

Карта: gdezapravka.ru

Я попробовал собрать LLM Wiki: workflow, где нейросеть не просто отвечает на вопросы по документам, а постепенно поддерживает базу знаний. Взял Obsidian, Codex и несколько статей с Хабра, сделал ingest, query и lint, а затем посмотрел, чем такой подход отличается от обычного RAG. В статье показываю структуру vault, примеры wiki-слоя, стоимость ingest на Yandex Foundation Models и риски, которые быстро всплывают на практике.

Сегодня расскажу о том, как мы внедряли процессные метрики в компании: с чего начали, какие сложности поймали по дороге и какие выводы сделали. А главное — покажу, какой эффект это дало для команд, скорости разработки и бизнеса в целом.

Недавно я изучал вопрос, насколько распространены полиморфные ссылки в реляционных базах — болезненном для производительности паттерне с дискриминированным внешним ключом, который автоматически генерируют ORM-фреймворки (Rails, Django, Hibernate), CRM-платформы (Salesforce) и 1С. Главная страница типичного интернет-магазина или activity-лента CRM-системы строится именно таким запросом: базовая таблица соединяется LEFT JOIN-ами со всеми возможными подтипами через пару столбцов (type, id).

Та статья отвечала на вопрос «насколько распространён подобный паттерн». Ведь если заниматься улучшением, то неплохо понимать, насколько оно полезно, не так ли? Здесь я пытаюсь дать представление о том, каким образом данный шаблон приводит к регрессии производительности и показать направления улучшения оптимизатора PostgreSQL, позволяющие облегчить ситуацию.

Спойлер: пока немного — но кое-что движется на pgsql-hackers. Три патча, обсуждавшихся в 2024–2026 годах, нацелены на три разных источника регрессии. Ниже о каждом.

Привет, Хабр! В 2022 году я пришёл в Ozon Tech на позицию специалиста технической поддержки склада и начал разбираться, как настраивать и поддерживать оборудование на ФФ (фулфилмент), огромном складе площадью 70 000 м², где проходят операции от приёмки и хранения товаров до их подготовки к отправке на сортировочные центры. В тот момент всё работало стабильно. На складах использовались терминалы Zebra (ТСД — терминал сбора данных), вендор был на рынке, поддержка оставалась доступной, и никто особенно не задумывался, как всё устроено внутри. 

После изменения условий работы с вендором нам пришлось глубже разобраться в процессе настройки и поддержки устройств, чтобы сохранить стабильную работу терминалов на объектах. Оказалось, что поддерживать работу десятков тысяч терминалов по всей стране стало задачей с множеством неизвестных. Притом именно через них проходит большая часть складских операций, от приёмки и размещения товара до сборки и отгрузки заказов. Впереди нас ждали несколько лет разборов, ошибок, временных решений и постепенной перестройки всей системы. В какой-то момент казалось, что мы зашли в тупик. Но в итоге справились. Сейчас мы сократили время настройки терминала с 30 до 6 минут, управляем тысячами устройств удалённо и имеем единый лаунчер. В этой статье расскажу, как мы заново выстроили процесс настройки и управления терминалами на складах. Поехали!

Социальная инженерия — это набор психологических приемов, с помощью которых злоумышленник убеждает человека добровольно выполнить нужные ему действия. Вместо того чтобы искать сложные технические уязвимости, атакующий воздействует на самое слабое звено любой системы — человека.

Классическая ловушка при проектировании отказоустойчивости — разрыв между ожиданиями бизнеса и возможностями инфраструктуры. На бумаге в SLA может быть зафиксировано RTO в 4 часа, но если терабайтный бэкап PostgreSQL физически разворачивается 8 часов из-за лимитов дисковой подсистемы, такой SLA не выдержит первого серьезного инцидента.

На практике планы Disaster Recovery (DR) часто пишутся «для галочки» и в полном отрыве от реальной архитектуры. Под катом — техническая изнанка проектирования отказоустойчивости: как приземлить RTO и RPO на реальную инфраструктуру, связать их со стоимостью простоя и взять эти метрики под контроль с помощью правильных инженерных подходов. Также в статью включены практические инструменты: пошаговый чек-лист для безопасного проведения DR-учений и перечень ключевых параметров, которые необходимо непрерывно мониторить для контроля рисков.

Уже много лет PHP выпускает мажорные версии примерно в конце ноября. PHP 8.5 вышел 20 ноября 2025 года, а PHP 8.4.0 — в конце ноября 2024 года. Если проект сохранит тот же ритм, PHP 8.6 с наибольшей вероятностью выйдет в третью неделю ноября 2026 года. Разумно ожидать релиз в четверг (как и у последних мажорных версий), так что ориентируйтесь примерно на 19 ноября 2026 года или 26 ноября 2026 года, а точная дата будет зависеть от того, сколько потребуется RC.