Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Портативный гейминг особенно актуален в сезон отпусков. При этом на улице обычно нет возможности полностью погрузиться в сюжет, поэтому здесь больше подходят игры, ориентированные на геймплей. Как раз такими электронными развлечениями знаменит японский гигант Nintendo. Это один из немногих крупных издателей, под эгидой которого выходят крайне увлекательные приключения со свежими идеями в геймдизайне. Однако, кроме эксклюзивов, на Nintendo Switch есть и множество качественных портов, особенно — инди-игр.

Специально для любителей портативной консоли Nintendo собрали топ-31 лучшую новинку на Switch за последний год!

Нейросеть Kling AI - мощный ИИ для создания видео. Гайд по использованию нейросети Kling 3.0, 2,6 настройке Motion Control (включая версию Pro) и доступе из России. С примерами генерации видео и тонкостями составления промптов.

Поменять одежду на фото с помощью нейросетей - задача, которая за последние пару лет эволюционировала от фанового развлечения на мобильных смартфонах до жесткого бизнес-требования в e-commerce и коммерческом продакшене. Если раньше для создания каталога одежды на сто моделей требовалась неделя работы студии, команды ретушеров и бесконечные переодевания на съемочной площадке, то сегодня индустрия переходит на рельсы виртуальной примерки (Virtual Try-On). Прогресс дошел до точки, когда сгенерированная ткань учитывает физику складок, текстуру материала и анатомические изгибы тела без эффекта «приклеенного в фотошопе» куска пикселей.

Однако на практике замена гардероба в ИИ все еще остается минным полем для инженера или контент-мейкера. Попытка переодеть человека в один клик часто заканчивается поплывшими пальцами, измененными до неузнаваемости лицами или превращением реалистичного снимка в глянцевый игровой арт. Модели ведут себя совершенно по-разному: одни идеально понимают текстовое ТЗ, другие требуют ювелирной работы с масками инпейнтинга, а третьи работают исключительно в связке «кадр + кадр».

В этой статье мы уйдем от поверхностных обзоров и детально протестируем 7 актуальных инструментов для смены одежды на одном и том же контрольном исходнике. Мы разберем их технические особенности, сильные стороны и честные факапы, чтобы понять, какой пайплайн применим в реальном продакшене, а что пока годится только для генерации мем-картинок.

ArrayList или LinkedList — классический вопрос по Java, на который до сих пор часто отвечают по учебнику, а не по результатам замеров.

Разбираемся, почему Big O не всегда совпадает с реальной производительностью, как кэши процессора ломают привычную логику и почему ИИ‑ассистенты повторяют ту же ошибку.

Меня зовут Вероника. Я технический проджект-менеджер в финтехе и мама троих детей: студентки, школьницы и детсадовца. Когда люди узнают оба этих факта, обычно задают два вопроса: “Как ты всё успеваешь?” и “Ты вообще спишь?”

На оба вопроса у меня один ответ — все дело в процессах, детка.

В прошлой статье мы устанавливали OpenClaw на VPS, но есть ещё один интересный агент. Это Hermes от компании Nous Research.

Главный недостаток OpenClaw по сравнению с Hermes — он по сути статичный: вы даёте команду, он выполняет — и всё. Каждый навык нужно устанавливать вручную, каждый сценарий прописывать заново. Hermes подходит иначе. Он не просто следует инструкциям, а запоминает удачные решения, автоматически превращает их в новые навыки и становится умнее с каждым днём, то есть как бы автоматически самообучается.

Во всей Вселенной, независимо от того, куда и когда мы смотрим, мы видим бесконечное разнообразие структур, сформировавшихся на всех этапах космической эволюции. Среди огромного количества планет, звёзд, галактик, скоплений галактик и компонентов великой космической паутины нет двух одинаковых объектов, хотя многие их черты демонстрируют явные сходства. Лежащие в их основе фундаментальные законы, которым они подчиняются — от квантовых до космических — по-видимому, никогда не меняются. От нашего «космического заднего двора» до галактик, обнаруженных по всей Вселенной:

гравитация действует одинаково, атомы демонстрируют одни и те же квантовые переходы, а фундаментальные константы остаются неизменными

во всём пространстве и времени.

Но почему Вселенная устроена именно так? Есть ли что-то, что не позволяет разным областям иметь разные свойства, законы и константы? Или что-то, что не позволяет им меняться со временем? Почему природа подчиняется законам? Это относительно новое понятие, ведь большинство явлений, которые могли наблюдать наши предки, были макроскопическими — грозы, землетрясения, извержения вулканов — и казались совершенно капризными, прихотью богов. Сейчас мы понимаем, что все физические явления подчиняются нескольким простым уравнениям, без исключений, всегда… что весьма удивительно. Но почему?

Физика, хотя и отлично справляется с ответами на вопросы о том, «как» устроены вещи, совершенно бессильна в ответах на вопросы о цели, такие как «почему» вещи существуют. Тем не менее, с научной точки зрения мы можем сделать много значимых выводов. Вот лучшие утверждения, которые мы можем высказать по этому поводу.

Прошел очередной Saint HighLoad++. Онтико поменял формат, на конференции было три трека выступлений и два – мастер-классов. Превалировала тема ИИ, ей был посвящен отдельный трек, и еще ряд выступлений и много мастер-классов на других треках. Отмечу новое хайповое слово: harness – им называют обвязку вокруг ИИ – получение контекста, настройку скилов для агентов других правил работы, и так далее. Естественно, это делали и раньше, но на highload появилось модное название, которое на других конференциях не звучит или звучит гораздо меньше. Еще из хайпа следует отметить ai-native и ai-first – ярлыки, которые стремятся на себя повесить, как 10 лет назад вешали лейбл Agile чтобы выглядеть модно, молодежно и прогрессивно. Как и тогда, содержание может быть самое разное.

Выступления по ИИ дали мне инсайты – что же кроется за Spec Driven Development на уровне идеалов. Это – сохранение нынешних представлений об идеальном процессе, и на это же ориентированы модели зрелости, в которых ИИ-агенты просто заменяют человека. При этом уже понятно, что процессы будут принципиально перестраиваться. Об этом выступающие тоже говорят. И совершенно не видят противоречий: говорят, что процессы изменятся, и транслируют модели, основанные на его сохранении. Инсайты надо было зафиксировать сразу, и я публиковал посты в ходе конференции. Ими и начинаю свой отчет, а затем будут конспекты выступлений в том порядке, в котором я слышал. Интересные выступления отмечены в общих впечатлениях. Презентации выложены на сайте конференции, можно смотреть. Видео – для участников и есть опция купить видео.

Это история про пет-проект, который я делал ради трёх вещей одновременно: прогноз приземной температуры на неделю вперёд из данных одной метеостанции, честные интервалы неопределённости вместо голой точки, и работа на железе уровня Raspberry Pi без всякого GPU. По дороге я несколько раз ошибся, один раз откатил целый эксперимент, и в итоге понял про свою же модель больше, чем когда её проектировал.

В прошлых статьях я допустил множество ошибок, которые выявил при более глубоком исследовании возможностей модели. Их оказалось слишком много, я сам в них утонул, поэтому решил начать все с чистого листа, но с некоторыми пометками. Здесь не будут упоминаться прошлые версии, представим как будто их и не было.

Код лежит в репозитории (ссылка в конце). Данные не выкладываю, брал часовые ряды из Open-Meteo, их можно тянуть самому; в репозитории есть синтетический генератор, чтобы прогнать весь конвейер за пару минут.

Представьте ситуацию: вы приходите к руководству с четким техническим обоснованием миграции в облако: оборудование устаревает, вычислительных мощностей не хватает, риски простоев растут. Рассказываете, как облако поможет быстрее запускать новые сервисы, масштабировать инфраструктуру и снизить нагрузку на команду. А в ответ слышите: «Бюджет не согласован. Живите с тем, что есть».

Знакомая ситуация? Проблема не в качестве ваших аргументов. Проблема в том, что ИТ и бизнес говорят на разных языках. Вы говорите на языке технологий, а CFO – на языке финансов. У вас даже KPI разные: для вас важны аптайм, время восстановления, скорость развертывания сред, в то время как для финансового директора – только деньги.

Пока вы не найдете точки соприкосновения, договориться о бюджете на миграцию в облако будет тяжело. Но не стоит отказываться от технологической логики, просто нужно научиться переводить её на язык инвестиций. Показать CFO, что облако выгодно не потому, что оно «гибкое, масштабируемое и современное», а потому что оно приносит деньги или помогает перестать их терять.

Вообще, идея была автоматизировать процесс проведения анализа и извлечения всей необходимой информации из вредоносного APK файла. Ряд программ уже существует в компьютерном мире, однако я понял для себя, что нет единого ящика, который бы мог держать в себе все необходимые инструменты и выполнять анализ более качественно и развернуто, ну и, соответственно, работать по цели.

Если коротко, то APEX — программа, которая пригодится всем, кто работает с Android-приложениями: тестировщикам, разработчикам, специалистам по безопасности и просто в случае необходимости проверить свой телефон на активность.

Она позволяет глубоко анализировать APK-файлы и установленные приложения прямо с телефона, без необходимости куда-то их отправлять, также это поможет даже в том случае, если ваши (встроенные или сторонне установленные) антивирусы не задетектили подозрительное или вредоносное приложение.

Современный диабетик использует сразу несколько устройств и сервисов. Сенсор непрерывного мониторинга глюкозы, приложение производителя, иногда инсулиновую помпу, иногда обычные шприц-ручки. Каждый производитель строит собственную экосистему, и объединять их между собой никто не собирается.

Мне хотелось получить единую систему, которая автоматически собирает показатели сахара, хранит историю и предоставляет данные уже моему приложению. При этом было важно не ломать привычный сценарий использования официальных приложений.

Именно поэтому архитектура проекта получилась такой.

Кто не любит старых добрых боевиков категории Б с Джейсоном? Если вы не любите, то напрасно, а я на них очень основательно прокачал свои программистские скилы, и вот почему.
Брутальный немногословный герой Стэтхема (будем честны, герой этот переходит из фильма в фильм почти не меняясь, но за это он нам и нравится) может научить внимательного айтишника жизненным принципам, которые помогут в работе и межличностных отношениях.
Конечно, если вы умеете читать исходный код между строк.

Telegram-бот, который дёргает кодинг-агента на моей машине: ставлю задачу из метро — получаю готовый коммит в git.

В далеком 2000 году британская компания Creative Assembly, известная разве что по нескольким спортивным симуляторам, взяла да и выпустила Shogun: Total War. Так началась история одной из самых знаковых для индустрии серии стратегий, которая до сих пор обладает огромной армией фанатов.

Собственно, об эволюции исторической серии Total War (Warhammer пока оставим в стороне) мы и поговорим в этой статье, вместе вспомнив лучшие части культовой франшизы.

Про сборщик мусора сейчас почти не говорят, но я часто слышу от коллег, что на собеседованиях про него спрашивают. Ещё заметил, что это один из популярных вопросов. Нормальных статей или обзоров про это почти нет, а если и есть, то они тяжёлые и очень нагруженные технической частью, которую понимают только сами создатели статей.

Эта статья — моя попытка объяснить вам доходчивым языком, что же такое Garbage Collector в Dart, объяснить почему эти некоторые знания нам нужны на практике и что из всей этой тяжелой, технической внутрянки вам необходимо знать.

Как оживить фото нейросетью: лучшие ИИ для анимации изображений, старых снимков, аватаров и картинок. Пошаговый гайд и промпты. Превращаем статичные кадры в кинематографичные видео с сюжетом, заставляем портреты говорить с идеальным липсинком и бережно реставрируем и оживляем старые снимки.

Реальный кейс: как из ручного хаоса с флешками и «у кого что скачалось» выросла централизованная система обновления игрового контента, во что она обошлась на облачном хранилище, и как одно инфраструктурное изменение убрало эту статью расходов практически в ноль.

Начнём с того, что по-настоящему «вайблю» я где-то с ноября 25 года. До этого моё общение с LLM строилось на копипасте в ChatGPT, DeepSeek, Gemini и обратно. Рука наловчилась, и я в целом не замечала, сколько времени это всё-таки сжирает. Казалось бы, лишнее действие.

Не сказать что я злоупотребляла общением, но когда ты начинаешь кодить, ты очень уверен в себе и думаешь, что всё делаешь правильно. А как только погружаешься в процесс, начинается это… синдром самозванца, выгорание и тревога. Не сочтите меня пессимистом, но всё так и было))

Пока я училась в университете, слава богу, ChatGPT был отсталой жабой, которая через раз выдавала код с ошибкой. Поэтому я морщила нос и старалась всё делать сама — и аминь, спасибо вселенной, что всё так и было. Иначе, мне кажется, сейчас я была бы не разработчиком, а унылым вайбером, который при слове «конструктор» или «указатели» просто представляет лего и какой-нибудь г. Санкт-Петербург.

А потом случилась революция. И моя компания решила не тормозить.

Сегодня на витрине Хабр Курсов более 10 000 курсов и сотни онлайн-школ. Но не не любая школа может попасть на витрину — потому что это не так просто, как кажется. Мы не размещаем всё подряд: каждый курс и каждая школа проходят через несколько уровней проверки перед тем, как вы их увидите.

Рассказываем, как именно мы проверяем школы и курсы.