Геоаналитика VS медицина: могут ли карты спасать жизни людям?
COVID-19 научил нас главному: болезни распространяются не по документам, а по реальным улицам и домам. Геоаналитика — это не только про картинки, но и про задачи. Я 5 лет превращаю медицинский хаос в цифры и карты — и вот что я понял и решил поделиться с Хабром.
Три года исследований, полтора года разработок и тестирования позволили нам сегодня сделать игровую платформу «Фаренгейт» открытой и доступной для всех. Цель данного проекта — стать альтернативой телефону в руках детей, способствовать здоровому формированию нервной системы и минимизировать риски цифровой зависимости.
Retrieval‑Augmented Generation (RAG) — это архитектурный подход к генеративным моделям, который сочетает навыки поиска информации с генеративными возможностями больших языковых моделей (LLM). Идея RAG была предложена в 2020 году, чтобы преодолеть ограничение LLM — замкнутость на знаниях из обучающих данных. Вместо попыток «вживить» все знания в параметры модели, RAG‑подход позволяет модели запрашивать актуальные сведения из внешних источников (баз знаний) во время генерации ответа. Это обеспечивает более точные и актуальные ответы, опирающиеся на факты, а не только на память модели.
В этой статье мы подробно рассмотрим: архитектуру RAG, её компоненты и этапы работы, современные инструменты и практики для реализации RAG, примеры кода на Python, кейсы применения в бизнесе и науке, технические вызовы и лучшие практики, сравнение RAG с классическим fine‑tuning, перспективы технологии.
В условиях стремительного развития информационных технологий и постоянного роста числа киберугроз особенно актуальным для средств обеспечения информационной безопасности становится usability (удобство использования). Этот термин подразумевает не только легкое и интуитивно понятное взаимодействие пользователя с программным или аппаратным средством защиты, но и возможность быстрого и эффективного применения его функционала — как для предотвращения угроз, так и для оперативного реагирования на инциденты без длительных подготовительных действий.
В статье подробно рассмотрим и сравним актуальные методы установки программных средств обеспечения ИБ. Так как именно от выбранного способа установки зависит скорость и простота внедрения решения, возможности масштабирования и обеспечения отказоустойчивости, а также нагрузка на специалиста, ответственного за разворачивание того или иного продукта.
Привет, Хаброжители! Дистрибутив Kali Linux, включающий сотни встроенных
утилит, позволяет быстро приступить к тестированию безопасности. Однако наличие такого количества инструментов в арсенале Kali Linux может ошеломить. Во втором издании описываются обновленные возможности утилит и подробно рассматриваются цифровая криминалистика и реверс-инжиниринг.
Автор не ограничивается рамками тестирования безопасности и дополнительно рассказывает о криминалистическом анализе, в том числе анализе дисков и памяти, а также базовом анализе вредоносных программ.
Почему зрелый проект начинается не с кода, а с инфраструктуры? Рассказываю, как простая автоматизация, тесты и документация экономят время, нервы и спасают от хаоса, особенно если вы пишете код с помощью ИИ.
Сколько раз за последние пару-тройку вы меняли свой AI/ML стек? Если ответ «ни разу» — либо у вас железная дисциплина, либо вы просто не следите за тем, что происходит в индустрии. McKinsey Global Survey показывает, что adoption AI вырос с 50% до 72% только за последний год. Это означает, что пока вы размышляете над выбором между PyTorch и TensorFlow, ваши конкуренты уже запускают production-модели на совершенно других стеках.
Проблема не в том, что инструментов мало — а в том, что их чертовски много. Современный ML/AI стек превратился в слоеный пирог из семи уровней: от ИИ-инфраструктуры в самом низу до слоя ИИ-решений наверху. Каждый уровень предлагает десятки вариантов, от которых глаза разбегаются даже у матерых разработчиков, но хаос поддается систематизации. В этой статье мы расскажем о любимых инструментах, препарируем популярные решения, и разберемся, как выбрать стек, который не превратится в тыкву через полгода.
Привет, Хабр!
Лето уже перевалило за экватор, а, значит, у многих горит проект под кодовым названием «Отпуск-2025». Но как к нему подготовиться? Собрать вещи по заранее подготовленному списку, положиться на метод «собрал ноут, захватил аспирин — остальное приложится» или совсем не заморачиваться?
Когда дело доходит до отпуска, сложно оставаться холодным аналитиком, приятнее думать о приключениях, новых городах и впечатлениях. Или всё-таки стоит задуматься о том, что может пойти не так? Пройдите наш тест и узнайте, насколько вы готовы к отпуску и что будете делать, если что-то пойдёт не так.
Друзья, привет! Давайте поговорим о том, как мы сами иногда мешаем своей карьере в разработке. Я замечал это и на себе, и на других — есть пять типичных ошибок, которые тормозят рост.
Если вы давно хотели разобраться с CI/CD, научиться запускать высоконагруженные API или наконец-то понять, как работают трансформеры в ML — вам сюда. В августе мы проведем 60 открытых уроков по ключевым темам разработки, архитектуры, безопасности, тестирования, анализа и управления.
Каждое занятие — это новые знания и практический разбор задач, возможность задать вопросы экспертам и оценить, нужно ли вам более серьёзное систематическое обучение. Выбирайте свою тему и записывайтесь.
Сталкивались ли вы с ситуацией, когда нужно получить доступ к сети подов или сервисов в кластере Kubernetes? Кто-то может возразить, что маппинга портов через port-forward или использования NodePort вполне достаточно, однако часто это не так. Список реальных кейсов велик, рассмотрим несколько для примера:
— разработчикам нужен прямой доступ к сервисам по ClusterIP для дебага;
— используются внешние балансировщики (например, SIP/RTP-прокси для телефонии или антиспам-решения), когда они не могут быть размещены внутри Kubernetes;
— присутствуют аппаратные решения вроде NGFW от именитых производителей.
В тексте мы в первую очередь будем опираться на практику Managed Kubernetes-сервиса Selectel, но он также будет полезен, если у вас свой K8s с CNI Calico.
Мы продолжаем серию публикаций, посвященную своду знаний по кибербезопасности — Cybersecurity Body of Knowledge (CyBOK). В Главе 3 данного свода знаний описываются основные регуляторные нормы и принципы международного права, которые имеют отношение к кибербезопасности и могут применяться при оценке киберрисков, управлении ИБ, расследовании киберинцидентов. Сегодня — первая часть обзора Главы 3 CyBOK, в которой даются вводные принципы законодательства и юридических исследований.
Я не считаю себя специалистом по Go и лишь изредка обращался к этому языку, но хочу поделиться историей об одном баге на стыке Go и ядра Windows, с которым мне «посчастливилось» столкнуться.
Баг до сих пор остаётся актуальным (issue на GitHub), хотя есть основания надеяться, что он будет исправлен в следующем релизе Go.
Тем не менее, если звёзды сойдутся неудачно и ваша программа на Go внезапно зависнет у клиента в вызове CancelIoEx, а воспроизвести и проанализировать проблему не удастся, то, надеюсь, приведённый ниже материал поможет понять её причины и попробовать обойти проблему.
Роботы развиваются — всем хочется, чтобы они стали умнее и могли размышлять, запоминать, учиться, рассуждать и кооперироваться. А еще реагировали на команды типа: «Стань в Дьюрин день у серого камня, когда прострекочет дрозд и заходящее солнце бросит последний луч на дверную скважину».
Все это уже умеют LLM. Например, трансформенные модели GPT, Claude или Gemini могут принять на вход изображения, распознать и описать на них объекты — это позволяет использовать их для восприятия окружающей среды.
Встроить одну или несколько LLM в робота — задача интересная и сложная. Ее можно реализовать с применением масштабируемой модульной когнитивной архитектуры. Она позволяет интегрировать новые способности через модули, которые добавляются, отключаются или апгрейдятся без необходимости переписывать систему целиком.
Меня зовут Артем Лыков, я ведущий RnD-разработчик в МТС Web Services. В Лаборатории интеллектуальной космической робототехники Сколтеха мы реализовали CognitiveOS — когнитивную операционную систему для роботов. В этом материале я познакомлю вас с ней и расскажу, какие проблемы она решает, как устроена и как позволяет справляться с реальными задачами.
Что общего между ноутбуком, украденным из кафе, и многомиллионными потерями компаний? Незащищенные данные. Разбираемся, как Apple решила эту проблему раз и навсегда.
В 2003 году первая технология шифрования FileVault в Mac OS X Panther тормозила систему, защищала только домашнюю папку и работала через костыли. В 2025 году шифрование работает на аппаратном уровне настолько незаметно, что забываешь о его существовании.
Как Apple удалось превратить FileVault из «той штуки, которую лучше не включать» в незаменимую технологию безопасности современных Mac? Давайте разберём эту эволюцию.
Как мы в Купере переписали CodePush для React Native. Быстрее, легче, удобнее
Всем привет! Меня зовут Евгений Прокопьев, я разработчик на React Native с 9-летним стажем. В этой статье расскажу, как мы в Купере написали собственный CodePush, который совсем не похож на продукт Microsoft.
Собрали главные события недели с 21 по 26 июля 2025 года в российском AI-сегменте: технические прорывы, корпоративные внедрения и неожиданные результаты соревнований человека с машиной.
Привет, Хабр. На связи Катя Саяпина, менеджер продуктов МТС Exolve. В этой статье разберём, как предотвратить приостановку бизнеса — вовремя пополнять баланс на отправку SMS. С минимальными усилиями соберём свою систему мониторинга расходов на сообщения. Будем фиксировать фактические траты, отслеживать аномалии, строить линейный прогноз и слать себе контрольные SMS.
В статье собрано решение на PHP с Composer, cron и MySQL. Всё максимально просто, чтобы за один вечер развернуть систему на любом сервере без внешних зависимостей.
ИИ-агенты — одна из относительно новых и обсуждаемых тем в технологической индустрии. Все больше компаний развивают решения, способные не только отвечать на вопросы и поддерживать беседу, но и взаимодействовать с операционной системой, приложениями и веб-сайтами: автономно решать комплексные задачи.
Мы в Beeline Cloud подобрали несколько профильных материалов для тех, кто хочет познакомиться с темой, разобраться в устройстве современных ИИ-агентов и (возможно) разработать собственную систему подобного типа.
Когда в следующий раз вы нажмёте «Отправить» в мессенджере и увидите ответ, вспомните о шуме реле и мерцании бумажной ленты телетайпа — именно из этой механики выросли современные сети. То, что создали полвека назад, до сих пор задаёт ритм нашим IoT‑датчикам и промышленным контроллерам.
Давайте разберём, как архаичные факс‑машины и первые модемы заложили основу надёжности, простоты и уважения к процессу передачи данных в цифровом мире. Детали под катом.
