Пишете инструкции, проводите по 10 созвонов в день, но стоит вам уйти в отпуск — сотрудники звонят, чтобы вы «потушили пожар». Хочется развивать бизнес, а вы все еще помогаете офис-менеджеру заказывать стаканчики для кофе. Это нормально: так ошибался и я, 10 лет строя диджитал-агентство. 

Привет, меня зовут Владимир Малюгин, и я в диджитале 17+ лет. Руковожу performance-маркетинговым агентством Digital Geeks, помогаю бизнесам продвигать сайты, внедрять AI и управлять командой системно и эффективно. В статье расскажу про 7 инсайтов, которые помогли мне сделать так, что операционка занимает 20% времени, а в агентство возвращаются бывшие сотрудники.

Доброго времени суток всем, кто зашел почитать эту статью! Итак, сейчас на дворе 2025 год и тема нейросетей уже набрала и продолжает набирать большие обороты и имеет очень большой потенциал. Поэтому и количество заинтересованных ими так же увеличивается и увеличивается, и я не стал тому исключением. Так я и подошел к желанию написать свою собственную нейросеть, думаю у многих возникает такое же желание). Без лишних слов перейдем к тому, что я нашел статью (точнее она состоит из 3-х частей) на Хабре по написанию простой нейросети для начинающих (от автора @AndBoh Так вот, в ней очень много полезной и  краткой информации о нейросетях, но меня больше интересует именно практическая, вторая часть, на ее основе я и буду писать свой код и эту статью. Почему я решил переписать эту статью? Ну, наверное потому, что она была написана на языке JavaScript, а мне ближе все таки Python, во-вторых, когда разбирался в этой статье и писал свой код по ней, было очень много непонятных моментов, которые мало объяснялись, собственно поэтому я сделаю упор в своей статье на «понятность» и разбор сложных моментов. Сразу оговорюсь, код будет писаться на основе классов как и у предыдущего автора, но на языке Python, я немного в курсе того, что с библиотекой Tensorflow и матрицами код будет работать быстрее, но я ориентируюсь на простоту и понятность, поэтому мой выбор – классы (ссылка на папку с кодом Ядиск). Итак, начнем…

В прошлой статье я показал, как создать мини-чат с комнатами на FastAPI и WebSockets. Но что, если есть более мощное и удобное решение для Real-time? В этот раз разберем Centrifugo – технологию, которая берет на себя всю работу с WebSockets и масштабированием!

В статье мы разберем теорию, а затем на практике разработаем веб-приложение-опросник, где результаты обновляются в реальном времени без перезагрузки страницы. А в финале – деплой на Amvera Cloud.

Готовы прокачать свои навыки? Тогда вперед!

Клавиатура — пожалуй, главный инструмент ввода в современных компьютерах, который имеет множество параметров: размер, формат, профиль, подсветка, соединение, переключатели, материалы. Все они влияют на опыт использования — комфорт, быстроту печати, качество игры или работы.

Поэтому в этой статье мы разберем основные характеристики клавиатур, их устройство и рассмотрим список наиболее популярных моделей обоих типов — мембранной и механической.

Можно сказать, это своего рода краткий справочник, описывающий базовые понятия темы клавиатур, с помощью которых можно неплохо ориентироваться в существующих моделях, подмечая наиболее подходящие для личных целей и предпочтений.

Ведь кому-то важна тихая и мягкая мембранная клавиатура для дома или офиса, а кто-то ищет механическую клавиатуру с четким откликом для печати или игр. Как говорится, каждому свое.

Хотите освоить WebSocket и создать собственный чат с комнатами? В этой статье мы разберем:

• В чем разница между WebSocket и классическим HTTP

• Как реализовать сервер на FastAPI с поддержкой WebSocket

• Как создать простой FullStack-чат для мгновенного обмена сообщениями

• Как всего за пару минут развернуть готовое приложение на облачном сервисе

Статья написана с учетом новичков, но и опытные разработчики найдут здесь полезные инсайты.

Всем привет! Это Миша Степнов, руководитель центра R&D Big Data в МТС Диджитал.

Сегодня все говорят о цифровой трансформации и внедрении искусственного интеллекта в бизнес-процессы. Но многие забывают, что ИИ без данных не бывает. Именно качественные, актуальные и правильно структурированные данные определяют успех проекта в области машинного обучения и глубокого анализа.

Чтобы модели не «предвзято учились» и не «выдавали мусор», нужно обеспечивать непрерывные R&D-процессы по управлению данными: от сбора и очистки до хранения и быстрых итераций над ними. И тут возникает важное понятие AI Ready Data: все, что касается доступности данных, их формата и актуальности, должно быть продумано заранее и поддерживаться на высоком уровне качества.

Умение грамотно управлять данными — это уже не «хороший тон», а конкурентное преимущество.  Но как прокачивать навыки работы с ними? Один из способов — читать правильную литературу. Так что в этом посте поделюсь списком книг о базовых принципах реляционных баз данных и SQL, продвинутых инструментах и языках программирования и многом другом. Забирайте в закладки, а при желании дополняйте подборку в комментариях.

Привет, Хабр! Меня зовут Алёна, я middle‑продуктовый аналитик. Мне нравится то, чем я занимаюсь, поэтому в свободное время я пишу полезные статьи и веду свой пока небольшой tg-канал про продуктовую аналитику.

Все мидлы и сеньоры когда-то были новичками, поэтому понимаю, тех, кто не знает с чего начать свой путь в аналитику. В этой статье делюсь полезными ссылками для тех, кто хочет с разных сторон пощупать эту профессию!

Меня зовут Юля, я системный аналитик в компании EvApps. Эта статья для начинающих системных аналитиков, которые хотят понять основы WebSocket.

В своей работе мне иногда приходится сталкиваться с веб-приложениями, которые обмениваются данными в реальном времени: чаты, колл-центры, финансовые приложения. Часто за этим стоит технология WebSocket.

В этой статье, я простыми словами расскажу, что такое WebSocket, и почему вам, как начинающему системному аналитику, важно знать о них.

Мы изучили, что происходит в компаниях, и выяснили, почему хорошие специалисты не выдерживают и уходят. Разбираем 5 проблем, которые не компенсируют высокая зарплата и интересные задачи.

Не тратьте время на задачи – сначала разберитесь в основах. В статье:

1. Как проходят собеседования (ВАЖНО!)
2. Big O, оценка сложности алгоритмов
3. Популярные техники: два указателя, DFS, динамическое программирование и другие
4. Какие задачи решать, чтобы пройти в Яндекс

Читаем, практикуемся, получаем оффер!

Основы DevOps (Девопс) меняют принципы работы в создании программного обеспечения, объединяют специалистов, которые занимаются созданием и поддержкой ПО.

Применение DevOps-технологий позволяет упорядочить и автоматизировать создание и поддержку ПО. Это как оркестр, играющий в унисон, гармонично и слаженно. Инструменты Девопс убирают путаницу. Разработка, тестирование и развертывание становятся более продуманными и результативными. Средства DevOps играют важную роль в настройке всех этапов работы, ускоряя производство и повышая качество продукта.

Разработчик, владеющий DevOps, становится важным активом для компании, так как его навыки позволяют сократить зависимость от узкоспециализированных высокооплачиваемых профессионалов.

В этой статье мы рассмотрим возможности Docker Bake, его преимущества перед стандартным подходом, а также разберем практические примеры использования для различных сценариев разработки.

В процессе работы над различными проектами я неоднократно сталкивался с проблемами, когда неэффективная мемоизация коллбэков приводила к избыточным рендерам и ухудшению производительности приложения. Особенно часто такие ситуации возникают при передаче параметров в функции-обработчики и использовании мемоизации в дочерних компонентах. В этой статье я поделюсь реальными вариантами решения этих проблем на основе накопленного опыта. Стоит отметить, что я не претендую на новизну — решение проверены временем и подойдут не во всех случаях, но многие подходы уже не раз доказали свою эффективность.

Давайте рассмотрим несколько типичных ошибок более подробно...

Какие настройки git config сейчас следует устанавливать по умолчанию? Ниже рассмотрены избранные настройки, менять которые не стесняются даже разработчики самого Git.

Несколько недель назад я написал о настройке Git help.autocorrect и поведал странную историю о том, как её значение стали задавать в децисекундах.  

Эта статья заставила меня поразмыслить и о других настройках git config, вероятно, не известных широкому кругу пользователей. Возможно, для этих настроек стоит задать по умолчанию иные значения, чем действуют сейчас.

В этом посте я разберу некоторые (пожалуй, малопонятные) настройки Git, которые сам активировал во всех моих проектах. Я подробно расскажу о них, поясню, как они действуют, и почему их, пожалуй, стоит выставить по умолчанию.

Также оказалось, что большинство из изложенных здесь знаний я почерпнул из общения с людьми, чей повседневный труд заключается в поддержке ядерной базы кода Git.

Всем привет! Меня зовут Женя. Я инженер поддержки бизнес-приложений в компании Банки.ру.
Не так давно мы в направлении Мобайл решили прокачать технический и продуктовый мониторинг и с этой целью начали использовать Zabbix. В результате всю логику алертинга перенесли из Grafana в новый инструмент. Благодаря этому и родилась идея поделиться опробованными фишками Zabbix с сообществом. 

В этой статье я:

• расскажу об интересных возможностях Zabbix;
• поделюсь кейсами их использования и примерами настроек;
• сравню Zabbix и Grafana и расскажу, как мы применяем их в тандеме.

Информация будет полезна продуктовым командам, которые используют только Grafana для визуализации сервисных метрик и алертинга, но хотят масштабировать и развивать свой мониторинг.

В этой статье попробуем разобраться, почему ООП — худшее, что было придумано в программировании, как оно стало таким популярным, почему опытные программисты Java (C#, C++ и т.п.) в принципе не могут считаться крутыми инженерами, а код на Java - хорошим.

Привет! Я Сергей, тестировщик в финтехе. Ещё я успел побыть менеджером — чуваком от бизнеса, который заказывал доработки. Пока корпорации закладывали большие бюджеты на автоматизацию, на деле много где не было не то что автоматизации, а даже базовых вещей. Я ощущал боль без автотестов с двух сторон.

На собеседованиях в QA меня десятки раз спрашивали, умею ли я создавать коллекции в Postman.

Я не умел, но заучил теорию к третьему собесу. Постепенно я рос, и вот уже в моих интересах было запустить историю с автоматизацией.

Часто компании сразу идут в написание кода, вливают деньги в дорогих специалистов и фулстек‑тестирование. До автоматизации доходят руки далеко не сразу. Я расскажу, как затащить первый уровень автоматизации на проекте: настроить буквально две кнопки в бесплатном софте, обойдясь без закупки серваков и железа. Вас полюбят разработчики, тестировщики и даже системные аналитики, которым вы сэкономите много скучных часов.

Хабр, привет! Меня зовут Юра, я работаю в МТС Диджитал тимлидом. Сегодня хочу поговорить о визуализации данных в React: какую библиотеку выбрать, чтобы было красиво и без проблем? Recharts, Visx, Nivo, ECharts или, может, что-то еще? Давайте разбираться! В посте оценим восемь разных библиотек: возможности, плюсы и минусы. Поехали!

Сегодня релиз Laravel 12, основной фишкой которого заявлены минимальные критические изменения. Большинство проектов могут быть обновлены до новой версии без изменений кода. Разработка Laravel 12 будет вестись до 13 августа 2026 года, а патчи безопасности будут выходить до 24 февраля 2027 года — итого два года поддержки.

Карта процесса-опыта — это новый отечественный метод визуализации, ваш GPS в мире хаотичных бизнес-процессов. Разработчики и бизнес-аналитики часто блуждают, теряясь в сложных взаимодействиях. Карта процесса-опыта помогает эти связи описать и исправить, построить маршрут без лишних крюков и тупиков. Карту сейчас внедряют как обязательный метод для создания антихрупких IT-продуктов. Рассказал о нём Андрей Шапиро на встрече комьюнити Skillbox Code Experts. Основные мысли из выступления я изложила в этой статье.

Привет, Хабр! Андрей Шапиро @xraizor — автор метода «Карта процесса-опыта», проектировщик цифровых систем, арт-директор и партнёр «Бындюсофт». А ещё, дизайнер интерфейсов, который всю жизнь проектирует цифровые продукты, думая про это. Уже 18 лет занимается и продуктовой, и заказной разработкой, два года успел поработать дата-сайентистом и даже недолго побывал трейдером. Андрей вместе с Александром Бындю @AlexanderByndyu пытаются отделить от себя методы, которыми пользуются все эти годы, описать их и передать сообществу, чтобы вместе развивать.

Карта процесса-опыта — это один метод из трёх, используемых в так называемом фреймворке проектирования социотехнических систем. Сегодня речь пойдёт о ней.