ПД — персональные данные.

Пока в одних компаниях заставляют подписать согласие на обработку ПД даже «мимопроходил», другие не имеют точного представления, что это за документ и для чего он нужен. 

Давайте прямо сейчас поставим жирную точку в этом вопросе. Разобраться — дело пяти минут. Засекайте.

В наше время тяжело представить разработку цифровых продуктов, в которые хоть в какой-то степени не включили так называемый ИИ на больших языковых моделях (LLM). И я вовсе не против, но у меня вызывают вопросы подходы разработчиков к способам внедрения интеллектуальных инструментов в свои продукты.

Думаю, абсолютное большинство оптимальным способом внедрения интеллекта в продукт выбрали использование проприетарных моделей через API, с добавлением кастомного функционала через вызовы MCP серверов. Кажется, это уже даже стало стандартом, и в этом я вижу проблему.

Давайте кратко разберем схему работы какого-то нашего приложения с официальным LLM-клиентом (например, OpenAI) + MCP:

В Ingenico IPP320 установлен графический 128х64 монохромный ЖК дисплей с белой подсветкой и диагональю примерно 2.8 дюймов. Он устанавливался и в другие устройства и также известен как:
LBL-VLFM1574-02C
LBL-VLFM1574-02B
COG-VLFM1574-05
WU3540C-01 B
WU3540B-01

Конкретно мой дисплей я получил из терминала оплаты Ingenico IPP320. Терминалы эти, при покупке на вторичном рынке, как правило, уже сами заблокировали себя, так что чтобы использовать их напрямую даже в любительских целях, потребуется дорогостоящая разблокировка производителем. Такие терминалы можно найти за достаточно низкую цену на Авито и других площадках. Я, например, нашел новенький Атол 60Ф за 340 рублей. Разобрав, потыкав осциллографом и мультиметром, я подключил ESP32 между платой терминала оплаты и дисплеем. Попутно накидал следующую распиновку коннектора:

Физики-теоретики из МФТИ, НИЦ «Курчатовский институт» и Физического института им. П.Н. Лебедева РАН разработали новый математический аппарат для описания поведения квантовых полей в космологических масштабах. Их работа не только проясняет, как тонкие квантовые эффекты влияют на эволюцию Вселенной, но и предсказывает, как эти эффекты определят конечную судьбу самого пространства-времени. Этот подход позволяет разрешить давние противоречия в теории и открывает путь к пониманию таких фундаментальных загадок, как природа тёмной энергии и стабильность вакуума. Результаты исследования опубликованы в журнале Physical Review D.

Работаю в ИТ с 2004 года. Пришёл осознанно в индустрию не за деньгами - по любви к технологиям и тишине, когда можно заставить машину делать нужные вещи. Начинал с настольных приложений на Delphi, бэкенд на Python, немного React. Сейчас Финтех.

История о том, как, работая тимлидом Python-команды, решился принять вызов на переход в сферу 1С и что из этого вышло.

Настоящая беда не в технологии. Она в потопе сгенерированных машиной черновиков, которые под видом готовых романов, мемуаров и «экспертных» книг выбрасываются на рынок, лишённый всякого отбора, - рынок, где читатели больше не могут отличить то, что создано с любовью, от того, что скопировано, и того, что и вовсе не знало руки редактора.

Каждые несколько месяцев очередное эссе провозглашает смерть литературы. В этих повествованиях ИИ неизменно предстаёт злодеем, обвинённым в уплощении подлинности и погребении читателей под лавиной синтетической прозы. К такому выводу прийти несложно, особенно в мире, где информационная лента забита шумом, а темпы производства кажутся нечеловеческими. Но после почти двадцати лет в издательском деле - задолго до того, как ИИ вторгся в творческий мир, - я могу сказать с абсолютной ясностью: подлинная проблема не в ИИ. Проблема в крушении доверия к самому понятию авторства.

Под землёй каждый день работает один из самых нагруженных «кластера» в стране — поезда метро, которые мы привыкли воспринимать как нечто само собой разумеющееся. За последние 10–15 лет российские метрополитены прошли путь от «номерных» вагонов с лампочками и табличками к платформам уровня «Москва‑2020/2024» и «Балтиец» со сквозным проходом, цифровой диагностикой и подготовкой под беспилотное вождение. Эта статья — попытка посмотреть на эволюцию вагонов метро как на обновление крупной системы: что именно меняется в «железе», зачем это нужно городу и пассажиру и куда всё идёт после 2025 года.

Можно ли было читать советские стихи американцам? Пытаюсь выяснить это с помощью Python на примере Андрея Вознесенского.

Привет, Хабр! 

Команда подкаста «Скрамное ИТ» снова на связи. И на очереди наш новый выпуск, в котором мы, два его ведущих Зураб и Савелий, обсуждаем айтишные стереотипы. Да, нас стало на одного ведущего меньше, но, как я уже сказал, его место занял немногословный коллега. И знаете, его молчаливая мудрость и тонкая ирония задали тон всей беседе. 

Итак, тема нашего выпуска родилась из бесконечных мемов и шуток про айтишников, и мы решили разобраться, где правда, а где вымысел. Давайте же вместе с вами докопаемся до сути: почему образ программиста в массовом сознании так прочно оброс мифами и насколько он соответствует реальности? 

Начало 18-го века, Пётр I строит флот. И тут к нему является крестьянин из Подмосковья с предложением, которое звучит как авантюра: сделать судно, что «будет ходить в воде потаённо» и сможет проходить под днищами кораблей.

Причём автор идеи — человек без образования и чинов.

Пётр I лично принял Никонова, выслушал и приказал строить. В режиме строжайшей секретности, «таясь от чужого глазу». Потому что если идея сработает, это будет технологический прорыв.

Спойлер: идея не сработала.

Но история всё равно крутая.

Те, кто изучал работу компьютерных систем, знают, что в них есть понятие «прерываний», которые позволяют экономить драгоценное процессорное время, прерываясь от текущих задач и обрабатывая некое событие, только тогда, когда оно произошло, а не постоянно следя за этим, иначе никакого высокопроизводительного процессора не хватит ни на что. 

Это можно сравнить с тем, как если бы вы, постоянно, каждую секунду, открывали и закрывали входную дверь в квартиру, непрерывно проверяя, не пришёл ли кто-нибудь? 

Согласитесь, что мы так не делаем, так как это было бы нерационально.

Забавно, но, уже достаточно давно, я отслеживаю один любопытный феномен, который я для себя назвал «interrupt-интерфейс человеческой психики»...

Если отращивать бороду, то через 3-4 недели она начинает дико колоться. Кожа раздражается, и на этом эксперимент часто заканчивается.

Потом, когда борода уже длинная, масло всё ещё нужно, потому что волосы колят того, кого вы целуете.

Натуральные масла часто превращают её в жирный блин.

Поэтому мы взяли силиконы. Целых четыре. Наша компания работает с полимерами ещё со времён НИИ полимеров в 90-х, поэтому есть некоторый опыт с такими средами. И стали экспериментировать.

Если что, борода — это биологический сигнал для женщин — я готов и размножаться, защищу тебя от хищников, принесу тебе самого жирного мамонта, дорогая. Масштабное исследование подтверждает, что бородачей больше выбирали как для краткосрочных, так и долгосрочных отношений.

Как мы делали масло без масло, которым хочется пользоваться, — рассказываем под катом.

Вы тоже думали, что в Anthropic сидят небожители, которые пишут идеальный код с помощью секретных версий Claude 5.0? Похоже, нет.

У них те же проблемы, что и у нас: джуны разучились гуглить, сеньоры ленятся писать документацию, а «холодный старт» проекта вгоняет в ступор даже SotA модели.

На днях компания выпустила крутой разбор — как AI трансформирует их внутреннюю культуру. Там есть всё: от признаний в некомпетентности до споров о том, умирает ли профессия.

Я разобрал ключевые тезисы исследования, чтобы понять: мы наблюдаем эволюцию разработчика или его превращение в оператора кнопки «Сделать красиво»?

Эта статья написана для владельцев бизнеса, генеральных и операционных директоров. Мы намеренно упрощаем технические термины, чтобы сфокусироваться на главном — управленческих рисках и деньгах.

Ранее мы уже выпустили фундаментальный разбор Disaster Recovery (DR): что это такое, чем RTO отличается от RPO и какие стратегии защиты существуют. Если вы еще не посчитали, во сколько миллионов обойдется вашей компании день простоя — рекомендуем начать с первой части.

Суть мини исследования в названии. С момента как нейронки стали мультимодальными прошло уже прилично времени. Но, по моему субъективному мнению, нейронки как раньше, так и сейчас плохо справляются как с пониманием того, что именно изображено на картинках. Примечание: в итоге автор переобулся.

Чтобы это доказать, я сделал мини-тест. Отобрал 25 изображений/мемов и попросил нейронки объяснить, что они видят. В свои тесты я осознанно отобрал и немного пошлые мемы и легкий черный юмор, чтобы посмотреть есть ли влияние цензуры на интеллект нейронок. От нейронки в своем тесте я требую не просто понять, что картинка смешная/не смешная, но и объяснить почему оно так.

Реляционные базы данных по-прежнему остаются главным хранилищем наших данных. А значит, вопрос выбора инструмента отображения данных из БД на уровне приложения - всё так же актуален.

Долгое время я выбирал: Spring Data JPA. Уверен, что большинства из вас — тоже. Но времена меняются, и в 2025 для своих новых проектов я использую — Spring Data JDBC.

Почему? Если вам стало любопытно — добро пожаловать под кат.

Программирование, да и вообще в целом ИТ — это всегда про компромиссы. Выигрывая в чём-то одном, мы обязательно проигрываем в чём-то другом. Не существует той самой «серебряной пули», то есть инструмента, решающего абсолютно все задачи. Также не бывает и идеального языка программирования. Но что если я скажу вам, что существует почти идеальный язык? И это Rust. Далее я постараюсь обосновать свои доводы, чтобы в глазах читателей на казаться слепым крабом фанатом очередной хайповой технологии.

За свой почти 14-летний путь в ИТ я успел профессионально поработать на нескольких языках программирования: PHP, Ruby, JS/TS, также мне доводилось «потрогать» Python, Go, даже Clojure и Haskell. Каждый имеет свои недостатки: у PHP — кривая архитектура, у Ruby — медленная работа, у функциональных языков — недостаток библиотек и обучающих материалов. При разработке на них каждый раз приходится идти на уступки и выбирать между изящным синтаксисом, скоростью работы и написанием «велосипедов» на каждый чих. В Rust всё обстоит совсем иначе и вот почему.

Итак, ваш бизнес растет и созданного на старте сайта уже не хватает. Клиенты хотят быстро получать информацию, сразу реагировать на уведомления и иметь удобный доступ без необходимости постоянно открывать браузер. Да и вообще, все ваши конкуренты давно сделали мобильные приложения и превратили их в основной канал взаимодействия с аудиторией. Кажется, вы подошли к той черте, когда пришла пора нанимать штат разработчиков. Или нет?

Привет, Хабр! Меня зовут Матвей. В этой статье я расскажу, как быстро и без больших затрат превратить ваш сайт в приложение с помощью конструктора. Посмотрим основные подходы к разработке и как создать свое мини-приложение, а самое главное — где можно протестировать готовый APK. Детали под катом.

Благодаря рассекреченным документам общественность теперь хорошо осведомлена о неудачных попытках Центрального разведывательного управления (ЦРУ) в области контроля над сознанием в 1950-х и 1960-х годах. MKUltra — сверхсекретная и широкомасштабная программа экспериментов на людях — включала 149 подпроектов, в рамках которых тысячи ничего не подозревающих американцев становились подопытными, подвергались воздействию высоковольтных разрядов, радиоволн и психоделических препаратов в попытке разработать методы «промывания мозгов» для использования против противника – СССР.

Но люди были не единственными участниками MKUltra, не давшими на это согласия. Животные также играли главную роль в исследованиях, направленных на усиление шпионской деятельности во время холодной войны. Хирурги имплантировали микрофоны в уши кошек. Слону якобы вводили огромные дозы ЛСД. А в одном особенно жутком эксперименте учёные имплантировали электроды в мозг шести собак, пытаясь контролировать их движения и превратить их в дистанционно управляемых убийц.

OpenAI нажала на красную кнопку, и сегодня оказалась в позиции отстающих. Разберемся, почему так случилось, и кто смог обогнать AI-первопроходца.