Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Несмотря на то что эпоха кассет давно закончилась, интерес к аналоговому звуку продолжает расти. В 2026 году кассетный ренессанс перешел из фазы ностальгического увлечения хипстеров в стадию серьезного аудиофильского дискурса. Индустрия видит рост продаж физических носителей, а вместе с этим регулярно возникают и обостряются технические споры: действительно ли разные типы магнитных лент звучат по-разному, или же большинство заявленных в спецификациях различий существует только на бумаге и в маркетинговых брошюрах ушедшей эпохи?

Нанять родственника — решение, которое кажется очевидным. Свой человек, доверяешь, не убежит к конкурентам. Но именно это решение чаще других приводит к двум потерям одновременно: теряешь и результат, и отношения.

Я разобрал эту тему честно: 2 плюса и 4 системных минуса — на основе реальных кейсов из практики. И главное — два конкретных сценария, что делать, если родственник уже работает, но не справляется.

Привет, меня зовут Николай Разумовский, я дизайнер в команде цифровой трансформации Ареал. Как дизайнер я регулярно сталкиваюсь с задачей: нужно быстро получить уникальные изображения для интернет-магазинов, корпоративных сайтов, лендингов и презентаций. Если опираться только на стоки, процесс затягивается, а визуально проекты становятся похожими друг на друга.

Генерация через нейросети решает сразу несколько задач:

Привет! Меня зовут Андрей, я инженер в Циане. Примерно год назад мы начали внедрять в работу AI-помощников для разработки, а несколько месяцев назад сфокусировались на Claude Code как самом продвинутом из доступных. Сейчас пилотно используем его в командах инфраструктуры, платформы, продуктовой разработки. Масштаб здесь велик, риски интеграции AI тоже. В статье я расскажу, какие проблемы мы решали в процессе внедрения. И призываю вас поделиться своим опытом в комментариях.

Разбираем возможности ИИ-генератора видео Seedance 2.0 и версии Pro. Сравнение с Kling и Veo 3, лучшие промпты, лимиты, советы по созданию роликов и как пользоваться нейросетью из России без VPN. Полный обзор с примерами генерации видео.

Короче, такая история. В моей практике бывало такое, что приходит команда и говорит: «хотим внедрить ИИ». А под этим она понимает что-то среднее между волшебной кнопкой и наймом робота на ставку аналитика. Через пару часов разговора выясняется, что ожидания и механика расходятся примерно на световой год. Происходит это часто — и именно поэтому стоит один раз разобраться, что там внутри и откуда берётся настоящий эффект.

Тестирование функциональности Direct I/O — задача сама по себе нетривиальная. Сложность возрастает, если проверить работу функциональности можно только на ненагруженной базе данных, а тестируемое приложение предназначено для работы с высоконагруженными системами.

Можно, конечно, ограничиться проверкой того, что на неактивной базе приложение не использует кеш. Но это не даёт ответа на главные вопросы клиента: «Будет ли реальная выгода в промышленной эксплуатации и не случится ли так, что активное резервное копирование снизит производительность базы данных?»

Меня зовут Наталья Лабчук, я занимаюсь тестированием Platform V CopyWala — системы резервного копирования и восстановления данных от СберТеха. Расскажу, как мы убедились в том, что функциональность Direct I/O в CopyWala при снятии резервной копии с высоконагруженной базы не ухудшает производительность кластера. Надеюсь, что почитать об этой задаче будет полезно тем, кто работает в разработке и тестировании Postgres-подобных баз данных, а также инженерам, которые отслеживают производительность и администрируют PostgreSQL.

Перед вами тарелка рамена, бутерброды, десерт и ароматный обед. Половину из них кто-то готовил, фотографировал и, возможно, уже съел. Вторую половину придумала нейросеть. Ваша задача — угадать, где еда настоящая, а где очень убедительный обман.

Добро пожаловать на мой маленький тестовый полигон.

В этой статье я расскажу, как столкнул лбами двадцать один алгоритм машинного обучения - от старой доброй линейной регрессии, KNN, случайного леса до троицы табличных королей (XGBoost, LightGBM, CatBoost), нескольких многослойных нейросетей и нейросетей с механизмом внимания. И я заставил их всех решать задачу, которая на первый взгляд кажется абсурдной (только на первый взгляд?).

Большинство бенчмарков в машинном обучении вроде MNIST или Titanic давно натренированы до дыр. На картинках побеждают свертки, а на табличных данных – градиентный бустинг. Предсказуемо. Скучно.

Поэтому я решил устроить особый стресс-тест, соревнование немного иного формата, проверка на предельную прочность на табличных данных.

Да... еще среди участников забега будет один новичок, о котором большинство читателей, вероятно, слышит впервые. Он не раскручен и не имеет армии поклонников на Kaggle. Но уже имеет красивое название – Полигармонический каскад. Это глубокая архитектура, выведенная из принципов теории случайных функций и индифферентности. В этом тестировании он выступал в роли новичка-аутсайдера. Но то, что он сделал с фаворитами, выглядит как читерство. Но об этом позже.

Итак, что же это за задача?

Наткнулся на старую веб-камеру, которая валялась без дела. Дешевый вариант с посредственным качеством. С такой камерой не стать звездой онлифанс. Но выкидывать жалко. Пришла в голову мысль — почему не соорудить управление жестами для компьютера?

Полноценное управление компьютером, как в фильмах с Томом Крузом, пока остаётся фантастикой: руки затекают, случайные движения превращаются в случайные команды. А вот привязать к жестам пару действий — выключить звук, свернуть окна, прокрутить ленту — реально и за один вечер. Понадобится старая веб-камера, Python и готовые модели Google. В статье — пошаговая сборка, разбор кода и инструкция, как обучить модель реагировать на жесты.

На связи Денис из команды SPQR. Мы занимаемся разработкой системы, которая помогает легко реализовать горизонтальное масштабирование PostgreSQL с помощью шардирования. И это не теоретическая задача на два шарда и десять таблиц. Необходимо сделать систему, которая в пределе хранит петабайты данных и выдерживает сотни тысяч запросов в секунду. 

В прошлой статье мы показывали SPQR со стороны пользователя: как выбрать ключ шардирования, как разложить таблицы на распределённые (distributed) и справочные (reference), как создать распределения и определить диапазоны ключей, а затем перевезти монолит на несколько шардов. Эта статья будет про инженерный путь: архитектуру, компромиссы и грабли, которые встретились по дороге.

Anthropic отчиталась, что больше 80% её кода теперь пишет Claude, — а её же автоматический проверяющий ловит лишь треть прошлых ошибок, то есть две трети пропускает. Если код пишет один ИИ, а проверяет такой же — они слепнут в одних и тех же местах, и второй контур даёт не защиту, а общую слепую зону. Разбираю на инженерном уровне, почему «проверка ИИ» не равна независимой проверке, как измерить слепое пятно и как сюда ложится двухконтурная схема из мира промышленной безопасности (IEC 61508).

Балансировщики нагрузки в России за последние несколько лет превратились из «серой коробочки где‑то в инфраструктуре» в фундаментальный элемент отказоустойчивости инфраструктуры. И если на старте импортозамещения все просто искали чем быстро заменить ушедших F5 и Citrix, то сегодня фокус сместился на производительность, безопасность и то, насколько решение вписывается в существующие практики DevOps/NetOps.

Отечественные вендоры времени зря не теряли. С момента нашего последнего тест-драйва российские ADC сделали большой рывок и по функционалу, и по качеству. При этом знакомые F5 по-прежнему попадают в страну через параллельный импорт и держатся в проде потому, что «оно уже работает, а переделывать всё страшно и дорого».

Под катом разбираем реальную картину рынка балансировщиков на сегодняшний день. Насколько отечественные ADC приблизились к западному энтерпрайзу, в каких сценариях параллельный импорт еще имеет смысл, а где проще один раз мигрировать и забыть. 

Знакомим с API для автоматизации в nanoCAD BIM Строительство, фокусируясь на COM-интерфейсе: объясняем, что это такое, какие у него есть объекты, свойства, методы и коллекции, как работать с ними в Мастере функций.

Это вторая часть серии туториалов, где мы реализуем Third Person Controller на MonoGame. В этой части мы заменим капсулу персонажа на анимированную модель. И прицепим меч на спину.

В разработке статического анализатора, как и в случае с любым ПО, приходится идти на компромиссы. Иногда мы вынуждены отсекать хорошие срабатывания, чтобы инструмент в целом стал лучше. В этой заметке на реальном примере посмотрим на такой компромисс.

Вы купили умную лампочку на маркетплейсе. Вкрутили, подключили к домашнему Wi-Fi. Всё работает. Но вот в чем штука: вы только что впустили в свой дом полноценный линукс-компьютер с неизвестной прошивкой и нулевым уровнем защиты. Более того, вы дали ему полный доступ к своей локальной сети. Теперь этот девайс за 500 рублей видит ваш рабочий ноутбук, домашнее хранилище бэкапов и смартфон, с которого вы подтверждаете банковские переводы.

Привет! Это команда Яндекс Практикума PRO. В марте у нас прошёл вебинар с Александром Мальцевым, директором по маркетингу Яндекс Браузера, экспертом курса «Нейросети для маркетинга» и автором телеграм-канала «Мальцев: Карьера с AI». 

Саша рассказал, как его команда с помощью ИИ-агентов персонализировала коммуникации для одной из фич браузера — и выросла на 20% по всем рекламным кампаниям. Над кейсом работали всего два человека: перфоманс- и коммуникационный маркетологи. Рассказываем, как им это удалось, и делимся примерами промптов и фреймворков. 

Эта статья — не ревью чужого кода и не пересказ абстрактных паттернов. Это практическое описание того, как я подхожу к проектированию сетевого слоя, какие решения считаю удачными, какие — опасными, и почему. Основа текста — реальный подход к построению сети в production iOS-приложении: с явной EndpointPolicy, RequestContext, interceptor-pipeline, безопасным логированием, отдельной обработкой refresh flow, snapshot-first чтением и выделенным transport для долгих upload-сценариев.

Мой главный тезис простой: сетевой слой — это не “место, где отправляются запросы”, а инфраструктура приложения. URLRequest и URLSessionConfiguration в Foundation уже работают как объекты, которые несут не только URL, но и правила поведения запроса; Swift Concurrency даёт структурированную асинхронность и безопасную модель доступа к разделяемому состоянию через actors. На практике это значит, что retry, auth, timeout, cache, logging и metrics лучше проектировать как часть контракта, а не как случайный набор if внутри одного большого send(). 

Если сжать статью до одного абзаца, получится так: я начинаю не с URLSession, а с вопросов кто имеет право знать о transport, где живёт policy, кто отвечает за retry, как не утечь токенами в логах, где source of truth для UI и как выяснить, что именно сломалось в production. Всё остальное — код вокруг этих решений.

2,5 км оптики — в земле, генплан на 24 МВт — утверждён. Май в Марфино был про связь и масштаб: показываем, как площадка превращается из чертежа в стройку.