Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Собеседование —  один из самых важных и волнительных этапов для любого специалиста. Независимо от опыта, возраста или других индивидуальных особенностей, каждый из нас так или иначе переживает за результат, но всё же надеется успешно пройти все этапы интервью. Безусловно, самым серьёзным из них является технический блок. Именно здесь у интервьюера больше всего возможностей вас «помучить» :)

Особенно остро это ощущают специалисты из направления QA/SDET, ведь информации действительно очень много. Но не переживайте: SimbirSoft спешит на помощь!

Меня зовут Кирилл, я SDET-специалист в компании SimbirSoft. В этой статье я собрал список вопросов, на которые обязательно стоит обратить внимание при подготовке — как начинающим специалистам, так и закалённым «воинам» в области обеспечения качества — QA Manual, QA Automation и SDET — вне зависимости от грейда.

Наследование — это механизм, который позволяет создавать новый класс (наследник или дочерний класс) на основе уже существующего (родителя или базового класса). Дочерний класс автоматически «забирает» все атрибуты и методы своего родителя. Ему не нужно определять их заново.

Проще говоря, вместо того чтобы говорить: «Гоблин — это что-то, у чего есть здоровье и атака. Дракон — это что-то, у чего есть здоровье и атака», мы говорим: «Сначала создадим общий шаблон "Враг" с базовыми характеристиками. А гоблин и дракон — это разновидности этого врага, которые наследуют всё от него и добавляют что-то своё».

Когда GPT впервые научился вызывать внешние API, стало понятно: нас ждет эра agentic AI. Вчера «Яндекс» представил «Алису» с AI-агентами, которые могут записать вас к врачу, заказать товар и оплатить услугу.

Удобно? Безусловно. Но что, если агент ошибется — отправит деньги не туда, запишет к не тому врачу или сольет данные партнерам? Кто несет ответственность — разработчики, компания или сама «Алиса»?

Тот же вопрос встает и перед бизнесом. В корпоративной среде agentic AI действуют уже от лица компании. Они сами ставят задачи, создают тикеты, вносят изменения в CRM и принимают решения. Это шаг к самоуправляемой организации — и новая зона риска, где ошибка модели может стоить миллионы.

Меня зовут Сергей Спиренков, я евангелист в KODE и CEO собственных проектов. В статье расскажу, где агентные системы уже приносят пользу, а где превращаются из помощников в источник уязвимостей.

Привет, Хабр!
На связи Маргарита Сорочинская, технический писатель отдела архитектуры в Рунити. Хочу рассказать, как мы в компании подошли к описанию API в Swagger — и почему решили перенести туда всё, что раньше жило в Confluence. А еще поделюсь с вами стартерпаком для описания API в Swagger, пошаговой инструкцией и всеми ссылками, чтобы для вас этот путь был уже более простым :) 

Навигация по тексту:

В этой статье я сделал обзор основных векторных баз данных: Milvus, Qdrant, Weaviate, ChromaDB, pgvector, Redis, pgvectorscale, LanceDB, ClickHouse, Vespa, Marqo, ElasticSearch.

Если вы запутались в разнообразии векторных баз данных или хочется верхнеуровнево понимать как они устроены, чем отличаются и для чего вообще нужны, то эта статья будет очень полезна. Мы пошагово соберем все ожидания от векторных БД, посмотрим бенчмарки, а затем попробуем собрать все воедино.

Все знают о Leetcode — его можно любить, ненавидеть, презирать или даже бояться, но равнодушным точно не останется никто.

Эта статья — впечатления о моём 600-дневном марафоне на этой платформе, динамике моих скилов и ответе на главный вопрос «надо ли решать там задачи?».

Все было спокойно, пока мы с другом не заключили спор — сможем ли мы решить 100 задач до конца 2023 года? А это было 50 задач всего за 1 месяц — декабрь.

На одном из моковых собеседований мы услышали, что для прохождения алгоритмического этапа может хватить решения 50 задач на Литкоде. 

Челлендж в 100 задач оказался достаточно легким — Новый год мы встречали уже с круглым числом выполненных задач в профиле. Так быстро мы решили не останавливаться — Покоренная вершина стимулировала покорить новую — 200 задач к началу лета (за 5 месяцев).

В конце челленджа в 200 задач мой друг принял решение сойти с дистанции — переизбыток алгоритмов в крови, голове и остальных частях тела вызывал у него дискомфорт и галлюцинации, поэтому в его профиле красуется круглое «200», а я же к этому времени только «разогрелся» и вошел во вкус.

24 февраля 2024 в течении недели Leetocde предлагал неплохие и не очень сложные задачи на дейли челлендже, и у меня случайно получился стрик в районе 10 дней подряд.

Сбивать стрик было как‑то жалко — это же целых 10 дней. Так и началась долгая история в 600 дней...

После каждого критического бага в продакшене в голове, звучит одна и та же фраза: «Я мог бы сделать лучше». Эта установка съедает мотивацию и создает токсичную атмосферу. В этой статье я расскажу, как я заменил культуру вины на культуру работы с контекстом, почему «лени» не существует, а есть внутреннее сопротивление, и как лидеру создать среду, где команда не боится говорить о проблемах открыто.“

В предыдущей статье «Почему советские компьютеры проиграли ZX Spectrum. Невозможное чудо в стране плановой экономики», которая собрала более тысячи комментариев, я упомянул компьютер «Сура ПК8000». 

Благодаря Сергею @lleo_aha, который тоже живет в Пензе, мне удалось получить рабочий компьютер 90-го года, пообщаться с сообществом разработчиков и найти любопытный онлайн-эмулятор советских ПК.

В этом материале поговорим об истории и создателях, главных особенностях, программном обеспечении и сообществе разработчиков «Суры ПК8000».

Материалов по компьютеру довольно много на форумах, поэтому остановлюсь на действительно интересных моментах, а ссылки приведу в первом комментарии.

Во вторник, 28 октября, основатель Microsoft, Билл Гейтс, отметил 70-летие. В этом году его детищу, корпорации Microsoft, исполнилось 50 лет. Масштаб влияния компании беспрецедентен: её операционная система Windows сегодня используется примерно на 70% настольных компьютеров и ноутбуков по всему миру, а число пользователей превысило миллиард.

С этим секретным трюком хакеры зарабатывают

Мир вокруг нас сложен и удивителен. Все, от величественных гор до мельчайших частиц, подчиняется нерушимым законам природы, в оркестре которой важен каждый участник, но лишь математика, физика и химия могут претендовать на роль первой скрипки. Полагаясь на основы этих наук, можно объяснить практически все объекты, явления и эффекты, наблюдаемые где-либо. Но важным словом в этом вполне утвердительном выражении является «практически». Одной из самых сложных и важных загадок остается происхождение жизни на нашей планете. Самая распространенная теория заключается в спонтанном возникновении. Самой же нестандартной — инопланетяне, но е лучше оставить для Малдера и Скалли. Гипотеза, которая до сих пор претендует на звание верной, гласит, что жизнь в своем первородном виде попала на Землю извне в виде микроорганизмов, а затем начался процесс ее развитии и эволюции уже на планете. Ученые из Имперского колледжа Лондона (Великобритания) разработали математическую модель, которая заставляет усомниться в теории спонтанного возникновения жизни и поверить в панспермию. Как работает данная модель, и каковы ее результаты? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Даже если вы избегали ChatGPT и его многочисленных аналогов, то наверняка сталкивались с обработкой текстов ИИ хотя бы в поисковой выдаче. Большие языковые модели (LLM) сейчас применяют повсюду. Проблема в том, что все они построены на одной и той же архитектуре трансформеров, поэтому страдают от общих недостатков. В этой статье эксперты из лаборатории искусственного интеллекта компании «Криптонит» расскажут о существующих ограничениях LLM, наметившихся путях их преодоления и о том, какими будут следующие большие языковые модели.

Эпоха трансформеров началась стремительно, и Marvel здесь ни при чём. Исследование OpenAI «Scaling Laws for Neural Language Models» показало, что эта архитектура с механизмом самовнимания легко масштабируется. Производительность LLM предсказуемо растёт с увеличением размера модели, объёма датасетов и доступных вычислительных ресурсов, а это — залог коммерческого успеха. Поэтому в 2020-2021 начался бум развития LLM. Каждая крупная ИТ-компания хотела представить свою модель с миллиардами параметров (и получить миллиарды долларов от инвесторов).

Однако в последующей работе «Training Compute-Optimal Large Language Models» от DeepMind появилось важное уточнение: существующие модели слабо оптимизированы по отношению данных к параметрам. Поэтому при дальнейшей разработке моделей стали фокусироваться в том числе и на качестве данных, а не только на размере. 

Поначалу простое масштабирование и увеличение доли качественных датасетов в обучающих наборах действительно приводили к экспоненциальному росту возможностей LLM. Наверняка вы помните, как с каждым релизом ChatGPT умнел (а мы глупели).  

Представьте, что у вас есть карта города, способная «рассказывать истории» про людей, дороги, дожди и события — прямо сейчас, вживую. С помощью платформы Atlas анализ города превращается в чтение интерактивной хроники, а не в просмотр сухой статистики.

Привет! Меня зовут Аня, я руковожу службой аналитических платформ в Яндексе. Сегодня я расскажу про один из наших инструментов — SaaS‑платформу Atlas. Ей пользуются аналитики из Яндекс Такси, Доставки, Лавки и других сервисов Яндекса. Atlas помогает визуализировать данные, быстро находить и проверять гипотезы, а ещё — оперативно делиться инсайтами. Под катом — подробности о том, как работает платформа и с какими кейсами она помогает справляться, а также как вы можете попробовать её в деле. 

Вчера в Wallet внутри Telegram открылся раздел Stocks & ETFs. Там можно покупать, продавать и дарить токенизированные акции и фонды прямо в мессенджере. Сумма входа начинается от 1 доллара. На первый взгляд, на данный момент для участников рынка из РФ это один из самых простых способов получить доступ к иностранным активам и диверсифицировать портфель.

Но так ли все просто и чисто, как звучит? Или есть какие-то подводные камни?

Давайте разбираться.

Управлять сетью сложно, пока у каждого устройства свои логины и правила. Десятки точек доступа, роутеров, шлюзов — и админ превращается в архивариуса паролей. Менять доступ сотруднику? Делать это на каждом устройстве. Отключить уволенного? То же самое, только наоборот. Ошибиться легко.

Но решение существует давно — централизованная авторизация через RADIUS. Один сервер знает все: кто подключается, к чему имеет доступ и что делает в сети.

Я Лев, специалист продуктовой поддержки в Selectel. Под катом расскажу, как работает RADIUS, за что отвечает AAA и как развернуть свой сервер на базе FreeRADIUS в облаке — от установки до интеграции с оборудованием MikroTik.

Привет! Я Таня Богданова, работаю в MWS AI на проекте Copilot Platform и лидирую направление автоматизации тестирования. Зумеры и миллениалы — это не просто ребята из мемов, а мои коллеги, которые частенько закатывают глаза, но в конце концов хорошо влияют друг на друга.

Транзакции — не про «магическое ACID», а про конкретную механику согласованного доступа к данным под нагрузкой.

Эта статья объясняет как реально работают уровни изоляции и чем отличаются популярные СУБД на практике.

Мы разберём:

Музыканты - ребята творческие. И называют они себя и свои произведения тоже творчески. Иногда так заковыристо, что программистам стримингов и музыкальных сервисов остается только посочувствовать.

Вот, казалось бы, что может быть проще: создать базу треков и исполнителей. Пишем имя артиста/группы, название альбома, список треков и даем возможность по ним искать. Но потом натыкаемся на исполнителя Prince, который изменил своё имя на знак, который не существует и начинаем печалиться, потому что непонятно, как его искать после переименования. Фанаты вроде как нашли выход и предложили использовать 4 спец.символа юникода Ƭ̵̬̊, что тоже похоже на костыль, а задавать старое имя как псевдоним, вроде как концептуально неправильно. Ну или попадаются металлюги Brouillard, у которых каждый альбом называется так же - Brouillard. А каждый трек внутри альбома имеет такое же название.

Но это еще цветочки, потому дальше тесты целостности библиотеки начинают падать, так как в ней попадаются треки длиной либо одну секунду, либо 639 часов. Ну или встречаются треки с нулевым номером, потому что это так называе "секретные" композиции, которые можно было найти включением первого трека и переключением плеера назад. Как вы понимаете, сегодня мы поговорим о музыкальных edge-случаях. Заходите, будет интересно.

На выставке «Рудник-2025» в Екатеринбурге состоялась конференция инженеров, механиков и технологов, где обсуждались практические решения для водоочистки на горнодобывающих предприятиях. Среди представленных работ — доклад Евгении Петуховой, ведущего технолога компании «Кайрос Инжиниринг» (г. Пермь), посвящённый альтернативным методам очистки шахтных и карьерных вод.

Если у вашей службы поддержки есть база знаний, а сотрудники пользуются записными книжками или собирают себе FAQ в Google Docs — у вас нет базы знаний. Мало дать инструмент, надо организовать процесс так, чтобы статьи вовремя актуализировались, добавлялись и удалялись. Как? Сейчас расскажем.