Технологии сейчас слишком стремительно развиваются и оказывают влияние на многие профессии. Я — системный аналитик, и искусственный интеллект всё плотнее проникает в мою профессиональную жизнь. Сначала это даже вызывало опасения. Что ждёт меня в будущем? Сможет ли ИИ заменить меня в профессиональном плане? Можно ли этого избежать и какие новые навыки будут нужны специалистам, чтобы оставаться востребованными? Попробую ответить на эти и другие вопросы.  

Термин «artificial intelligence» в английском языке означает не столько «интеллект», сколько «умение логически мыслить». Это значит, что ИИ — это не аналог человеческого интеллекта, способного познавать мир и понимать суть вещей (согласно определению Линды Готтфредсон), а лишь система, которая способна делать выводы, решать задачи, понимать сложные концепции, быстро осваивать новое и учиться на основе полученного опыта.

Несмотря на впечатляющие возможности искусственного интеллекта в области логического мышления и решения задач, его функционал пока существенно отличается от способностей человеческого интеллекта. Полноценное познание мира и понимание его сути остаются за пределами возможностей ИИ. Однако развитие технологий происходит с невероятной скоростью, и в будущем все может измениться. А чтобы лучше понимать как и что менялось в этом направлении, давайте оглянемся в прошлое.

PDF — это как красивый глянцевый журнал: выглядит классно, но попробуй-ка туда что-нибудь вписать. Особенно если тебе прислали договор с опечаткой или надо срочно вытащить текст из книги. Знакомо? В общем, сегодня делюсь рабочими способами (отрываю от сердца), как превратить PDF в редактируемый Word-документ. Причём бесплатно, быстро и желательно без боли.

Привет, коллеги! Меня зовут Юля, я системный аналитик в компании EvApps.

Сегодня поговорим о sequence-диаграммах (диаграммы последовательности) – одном из способов моделирования взаимодействий между объектами в системе. В этой статье мы рассмотрим преимущества использования sequence-диаграмм, типичные ошибки при их создании, а также пример их проектирования. Ключевая идея – показать мыслительный процесс, а не просто шаблонное описание. Статья будет полезна прежде всего системным аналитикам, а также тем, кто участвует в проектировании и разработке программного обеспечения.

Шел 2022 год курс валют хорош и я решил обновил свой ПК. Собрал топовое i9 + 3080Ti (мне для работы :-)). Для хорошего охлаждения было установлено 9 вентиляторов. И все было бы хорошо если бы в небольшой квартире по вечерам/ночам гул вентиляторов начинал мешать семье.

Было принято решение собрать кастомное СЖО. Была собрана система на 2х трехсекционных радиаторах, количество вентиляторов уменьшилось до 6, но как оказалось зря, выдувать горячий воздух из корпуса все так же нужно и количество вентиляторов вернулось снова к 9, хотя и обороты стали меньше и стало тише.

В голову пришла идея отключать вентиляторы работающие без надобности. Ведь видеокарта если не играть особо не грелась. В ходе экспериментов установил, что в режиме работы и просмотра ютуба для охлаждения всего хватало 2х вентиляторов на одном радиаторе и одного радиатора на выдув, остальные можно было выключить. Поискав по интернету выбор пал на контроллер от Lian Li имеющий 4 независимых порта для вентиляторов, в процессе настройки понял для себя что не все вентиляторы могут останавливаться совсем в добавок софт для управления работал отвратительно. Немного пораскинув мозгами было принято решение собрать свой контроллер, ведь ничего особо сложного, думал я...

(Научный взгляд зоопсихолога на сенсорные миры собак и кошек).

Стена понимания: почему нельзя «стать жирафом»

Посмотрите на эту иллюстрацию. На ней — мое вольное представление о том, как видят мир разные виды. Вольное, потому что мы никогда не будем уверены в этом на 100%. Мы можем изучить мозг, узнать его «инструменты» для обработки информации. Но что «видит» собака, встречая хозяина, или лягушка, ловящая комара? За этими вопросами — нейробиологическая стена.

«Мой кот четыре часа смотрел на дождь», — рассказала владелица рыжего красавца. Этот случай — живая иллюстрация пропасти между нашими мирами. Человек, получающий 70% информации через зрение (Amedi et al., 2017), не способен представить реальность существ, для которых первичны иные чувства.

Эволюционный ключ: природа минимизирует энергозатраты (Niven & Laughlin, 2008). Развитие органов чувств строго коррелирует с их экологической значимостью.

Уже не сосчитать, сколько раз мы пытались найти в 50-страничном PDF всего одну цифру, а в итоге получали час бесконечного скроллинга и желание всё бросить. Про невозможность редактирования и копирования текста на многих устройствах даже молчим.

Помню, как иногда приходилось делать скриншоты нужных фрагментов и загружать их в Google Переводчик — чтобы хоть как-то выудить текст, который можно было скопировать.

Но если раньше мучиться приходилось в одиночку, теперь на помощь приходят алгоритмы.

В этой статье мы познакомим вас с пятью охотниками за информацией и протестируем их работу с таблицами, текстом, фотографиями и ссылками внутри этого нелюбимого большинством документа.

А чтобы обзор стал капельку интереснее, сегодня мы отправим нейросети в экспедицию на Эльдорадо. Посмотрим, какая из моделей сможет найти его в стоге PDF-сена.

Приятного чтения!

Несмотря на то, что сам я ушел из большого ООП¹ более десяти лет назад, причем, надеюсь, навсегда, я всегда крайне вяло и неохотно участвую в баталиях тупоконечников и остроконечников: я абсолютно убежден, что для разных типов задач лучше подходят разные инструменты, и выхолощенное ФП заставит всех вокруг создавать тонны никому не нужного бойлерплейта для тривиального круда, а кристальное ООП — воткнет все возможные палки в колёса при реализации бизнес-процессов. Любой из современных языков программирования позволяет смешивать эти подходы, а микросервисная архитектура — даже гостеприимно приютит несколько языков и сред под одной крышей.

Тем не менее, хотя я никогда не считал себя евангелистом функционального подхода, и уж, тем более, не примыкал к стану воинствующих пуристов, меня постоянно свербил вопрос: что же все-таки не так с ООП, если лично мне быстрее, проще и понятнее — реализовывать свои проекты на функциональном эликсире?

И вот, наконец, меня озарило. Объектная модель всем хороша в однопоточной среде. Даже банальная асинхронность приносит кучу совершенно нерелевантных проблем: мьютексы любого сорта — это порождение дьявола. В игрушечных примерах из книжек они езе как-то работают, но действительно _многопоточный_ код на них написать фактически нереально. Среда, которая буквально приглашает разработчика ошибиться и разрушить тотальность функций потенциальным дедлоком — не должна иметь права на существование в принципе.

Тема перехода на PostgreSQL весьма популярна, и почти на каждой конференции по PG обязательно есть парочка докладов на эту тему. Почему же эта тема до сих пор злободневна?

Когда мы начинали свой блог здесь на Хабре, наша первая статья была посвящена как раз задаче перевода больших баз данных MSSQL –> PostgreSQL. И первой причиной, из-за которой компании решаются на переход мы называли законодательство. А именно, необходимость для государственных и окологосударственных организаций, чьи информационные системы относятся к значимым объектам критической информационной инфраструктуры (ЗОКИИ) переводить свою работу на отечественное ПО. Прошло два года. И это всё еще основная причина.

Это не будет инструкция в стиле «делай раз», «делай два». Это будет про то, что большие базы в принципе очень тяжело и рискованно передвинуть (СУБД, платформа, окружение,…). И мы предлагаем собственный метод, как это сделать с гарантией отсутствия простоев бизнеса. Даже если что-то пойдет не так в «новой» системе, пользователи не должны страдать, а бизнес простаивать. Это главное!

Компоненты ПО с открытым исходным кодом сейчас встречаются почти в каждом приложении. Это повышает эффективность разработки, но привносит дополнительные риски, в первую очередь связанные с атаками на цепочку поставок. Создавая операционную систему KasperskyOS, мы в «Лаборатории Касперского» задумались: как сделать переиспользование недоверенного кода безопасным? Эта задача особенно актуальна, когда речь идет о системе, на базе которой строятся продукты для отраслей с повышенными требованиями к кибербезопасности.

В этой статье мы расскажем, какие механизмы в KasperskyOS позволяют снизить риски, характерные для распространенных ОС. А также покажем на реальном примере, как системы на базе Linux и KasperskyOS по-разному справляются с киберугрозами.

В этой статье я поделюсь своим опытом запуска Linux на рутованом non-Pixel телефоне с Android 15 (также работает с Android 14 с ядром 6.1) c помощью Crosvm, без поддержки AVF. С доступом в Интернет, SSH, GUI и общим каталогом. Мой телефон Xiaomi.

Я закончил московский политех (ранее МГТУ “МАМИ”) по специальности "конструктор-технолог литейного производства" с красным дипломом. В 2010 году пошел работать в Роскосмос.

Я устал платить за GPT и думать, куда уходят данные. Нашёл Gemma 3 12B от Google и LM Studio — установил всё за 15 минут. В статье — подробная инструкция и советы, как запустить свою Gemma даже без опыта в ML.

С помощью Python мы научимся отправлять себе сообщения в Telegram от имени нашего собственного бота. Причём это будут не просто сообщения, а уведомления с информацией о времени загрузки отчёта и ещё и с графиком для анализа. Пошагово разберём, как это сделать, обсудим, зачем это нужно и какие возможности для улучшения есть.

Привет, я собрал небольшой бортовой компьютер для авто, который умеет показывать температуру, время с момента включения и раздавать «Free Wi-Fi». В этой статье приведён код, список компонентов и всё остальное, чтобы собрать такой же. Назвал я его Kruk — от беларуского слова «Крук» (рус. «Крюк»).

Вот видео его работы на YouTube. Здесь его страница на GitHub.

Если вы уже посмотрели видео, то понимаете суть функции «Free Wi-Fi». Как только к Wi-Fi подключаются, система сразу переводит пользователя на captive portal, а сам компьютер начинает показывать, помимо температуры и времени, ещё два дополнительных окна с информацией о количестве пользователей, подключившихся к Wi-Fi, и о количестве пользователей, которые до сих пор к нему подключены (online).

Практически все заводские Zigbee датчики протечки не умеют посылать команды напрямую исполнительному устройству, например мотору крана. И если сеть рухнула, например отключили электричество, то система антипротечки не сработает, даже если она построена на батарейных устройствах. Прямой биндинг решает эту проблему.

Привет, Хабр! Меня зовут Анатолий Кохан, я — DevOps-инженер в К2Тех.

Когда мы вводим в браузере имя сервера или доменное имя сайта, выполняем ping или запускаем любое удаленное приложение, операционная система должна преобразовать указанные имена в IP-адреса. Этот процесс называется разрешением доменного имени. На первый взгляд он может показаться весьма прозрачным, однако за ним скрывается многослойный механизм.

Данная статья — начало серии, посвященной низкоуровневой архитектуре разрешения имен. Поговорим о том, как устроен этот процесс в Linux на уровне ядра, различных библиотек C и системных вызовов.

У себя в закрома нашел давно валяющиеся без дела умный пуль от Яндекса YNDX-0006, решил его задействовать в умном доме. Это устройство работает через WIFI и облако, я стараюсь для умного дома не использовать зависимость от облаков. Решил перепрошить его.

Я много общаюсь о микросервисных архитектурах с «не-Java-людьми» — будь то разработчики на C#, энтузиасты Node.JS/JavaScript или GoLang. Все они сталкиваются с необходимостью оркестрации в микросервисной архитектуре — или просто хотят использовать workflow, упорядочивание действий, обработку таймаутов, Saga и компенсации, а также другие полезные возможности.

Open Source BPM-платформа Camunda отлично подходит для этих задач. Ориентированность на разработчиков — один из ключевых принципов продукта, но при изучении документации может показаться, что она рассчитана в основном на Java-разработчиков. Платформа предоставляет множество точек расширения и интеграции, но всё это реализуется на Java. Значит ли это, что другим разработчикам путь закрыт?

Нет! На самом деле, запустить Camunda и работать с ней без знания Java очень просто — архитектуру можно выстроить так, чтобы писать код на любом удобном языке. В этом посте:

На дворе 2025-й — год, когда нейросети уже давно превратились из «чего-то неизведанного, но интересного и манящего» в незримых союзников огромного количества людей, которые с радостью поручают им различные задачи в течение дня. И сегодня мы с вами посмотрим на битву ИИ-титанов: ChatGPT o1 Pro, DeepSeek R1, Claude 3.7 Sonnet и Gemini 2.5 Pro. Ну, может, конечно, будет и не столь зрелищно, как в каких-нибудь боевиках, однако, какая из этих моделей справляется с общими задачами лучше всего, мы с вами постараемся выяснить.

Что действительно волнует пользователей — как выбрать идеального ИИ-помощника под свою конкретную задачу? Все чаще они ищут не просто умную нейросеть, а специализированные решения для маркетинга, копирайтинга слоганов, сценариев и других видов контента. В этом обзоре мы с вами не только сравним общие способности лидеров рынка, но и присмотримся к тому, какая модель станет вашим лучшим оружием в конкретных областях.