Claude Code быстро упирается не в возможности модели, а в контекст: чем больше файлов, планов и правок попадает в одну сессию, тем сложнее удерживать качество. Subagents решают эту проблему через делегирование — выносят ревью, тесты, аудит и исследование кода в отдельных агентов с собственным контекстом, инструментами и правилами.
Когда компания планирует инфраструктуру для виртуализации — например, в рамках создания новой площадки, решения задачи по замене устаревшего железа или по какой-либо другой причине — рано или поздно встает вопрос архитектуры. Что это будет — классическая схема с выделенным хранилищем, конвергентная или гиперконвергентная? Ведь у каждой из них свои сильные сценарии и свои ограничения.
В этой статье разберем, из чего складывается реальная экономика гиперконвергенции, какие сценарии она закрывает действительно хорошо, а какие лучше оставить классической схеме. И отдельно расскажем, как с гиперконвергенцией работает VMmanager.
В предыдущей главе мы рассматривали ситуацию, когда данных слишком много: большое количество признаков затрудняет их анализ, увеличивает вычислительные затраты и приводит к различным негативным эффектам, связанным с высокой размерностью. Для решения этой проблемы мы изучили понятие понижения размерности.
Теперь перейдем к совершенно другой ситуации. Предположим, что с данными все в порядке: признаков достаточно, они хорошо описывают объекты, однако отсутствует целевая переменная (target). Мы не знаем, к каким классам принадлежат объекты, а значит, привычные алгоритмы обучения с учителем применять уже нельзя.
Возникает вопрос: можно ли, имея только сами объекты и их признаки, автоматически обнаружить в данных закономерности и выделить группы похожих объектов? Именно эту задачу решают алгоритмы кластеризации.
Недавно друг попросил помочь с настройкой VPN. Казалось бы, обычная задача. Но когда я посмотрел, что у него уже развернуто, удивился.
Для управления четырьмя vpn-клиентами использовался полноценный многопользовательский веб-сервис на PHP с MySQL, который требовал отдельного сервера.
История о том, как я перебрал популярные панели управления WireGuard и написал свою.
В первой статье я рассказал, как мы пришли к идее AI ready — локального контура, который собирает инженерную базу, вычисления и прикладной ИИ в одну систему. Теперь подробнее про первый «железный» уровень ИИ-контура — AI Base.
Идеи есть у многих, до пилота добираются единицы. Мы думали: возьмём концепцию модульного ЦОДа, немного подобьём её под стойки с GPU, и наш пилот полетит. В МЦОДе уже решены базовые задачи по компоновке, комплектации и автоматике — так зачем изобретать велосипед? Но первая гипотеза провалилась, как только мы начали считать нагрузку.
AI-нагрузка меняет подход к проектированию МЦОДа. Как именно? Полгода назад рабочей группе инженеров только предстояло это понять.
Скажу сразу: пилот AI ready сейчас находится на этапе разработки. Итоговую конфигурацию мы пока не утвердили, но базовые инженерные решения уже приняты. Про них рассказываю в статье.
Полный разбор скрытого управления на примере Настасьи Филипповны Хабы: Психология, Личная эффективность, Анализ данных Время чтения: 25 минут
Дисклеймер: В статье подробно разбираются сцены из романа Ф.М. Достоевского «Идиот». Если вы не читали и планируете — имейте в виду, что сюжетные повороты раскрыты полностью.
Я сейчас в таком режиме «работа-сон-работа-энергетики», но этот блог мне помогает структурировать свои мысли. За месяцы охоты за нарушениями я поняла: DLP – это не только про файлы и ссылки. Это ещё и про людей. Причем про людей настолько предсказуемых, что я теперь различаю их психотипы даже по тому, как они ставят запятые в рабочем чате. Прямо как психотерапевт, только дешевле и с политиками безопасности в придачу. И вот моя версия занимательной психологии по логам
В той DLP-системе, с которой я работаю, есть модуль, который называется «Центр профилирования сотрудников» — система анализирует всю текстовую активность пользователя: исходящие письма, сообщения в корпоративных и разрешенных личных мессенджерах, посты в социальных сетях, если они попадают под мониторинг.
Привет, Хабр! Меня зовут Лера, я технический писатель в Авито. Сегодня в статье хочу рассказать о книге, которая около 40 лет остаётся настольной для руководителей, предпринимателей и менеджеров по всему миру. Речь пойдет о книге «Цель» Элияху Голдратта.
Голдратт рассказывает о менеджменте через историю главного героя Алекса Рого — директора завода, который оказывается в настоящем управленческом кризисе. Вместе с главным героем мы решаем типичные проблемы процессов. На всякий случай подсвечу, что это вымышленная история.
И хотя действие книги происходит на производстве в 1980-х годах, её проблемы удивительно актуальны для современной IT-индустрии: перегруженные команды, бесконечные очереди задач, локальная оптимизация метрик, зависимости между командами и попытки ускорить всё одновременно. Как со всем справиться? Надеюсь, статья приблизит вас к ответу на этот вопрос.
Элияху Голдратт — израильский физик, бизнес-консультант и один из самых влиятельных теоретиков менеджмента XX века. Он разработал теорию ограничений — подход к управлению сложными системами, основанный на поиске и последовательном устранении их главных ограничений. Сегодня принципы теории ограничений применяют не только в производстве, но и в логистике, управлении проектами, разработке программного обеспечения и продуктовых командах.
TL;DR: Представляю вам iitog.ru -- дайджест мировых новостей об ИИ, разбавленных оффтопом, с разбором. Сделал для себя, чтобы просматривать на большом экране как газету, но решил поделиться с рунетом. Заходить раз в день, минут на пять-десять. Если зайдёт -- пользуйтесь. Есть критика -- давайте.
Нейросети уже умеют не просто собирать красивые картинки, а создавать полноценные ролики: с движением камеры, сменой планов, мимикой, жестами, светом, атмосферой и даже звуком. Если раньше ИИ-видео часто выглядело странно и «плыло» при каждом движении, то сейчас модели стали намного точнее.
Главное преимущество в том, что генерация видео стала доступной обычному пользователю. Достаточно открыть нейросеть для генерации видео, выбрать модель, написать понятное описание или загрузить опорный кадр. После этого ИИ превращает идею в реалистичное движение.
Хабр сегодня полон статей с гайдами по "легкой" настройке VPN на роутер, на практике же пользователю предлагается окунуться в глубины обилий параметров, консольных команд, и разного рода сложных действий которые не всегда приводят к ожидаемому результату. А если и приводят, то поддержание его в рабочем состоянии отдельная задача, не всегда описанная в исходном гайде. А тем временем роутер с VPN остается вещью довольно желанной и если его сложно сделать самому, его можно купить? Покупка готового устройства сопряжена либо с огромной переплатой за риск от надежного источника (наверняка ваш провайдер VPN предлагал подобное устройство) либо с меньшей переплатой, но от ненадежного - с неизвестным софтом внутри, программами слежки, а иногда и откровенно вредоносным софтом. А ведь сами роутеры в магазине продаются и вполне доступны - Cudy, Xiaomi и множество других...
Получается что не имея специальных знаний или надежного человека получить такое устройство довольно сложно?
Вот бы был такой способ чтобы роутер можно было настроить и поддерживать самостоятельно не погружаясь в глубины файрволлов, DHCP, DNS, SSH и прочего....
Ну возможно сегодня тот день:
Эта статья о том как вы сможете настроить и обслуживать свой роутер с VPN, раздельным туннелированием с помощью программы Re:Sputnik
В B2B‑маркетинге чаще всего платят не за трафик, а за неоптимизированный процесс. В одной из компаний мы получили классический сигнал: в отчёте — много заявок, а в бизнесе — ощущается пробел. Это было не «плохой канал», это было «мы теряем деньги между лидом и сделкой».
В проекте с IT‑B2B, продажи от 1,2 млн, цикл 3–4 месяца, диагноз выглядел так:
42% заявок не доходили до клиента; 33% коммерческих предложений терялись на этапе подготовки; основной источник закрытых сделок получал только 18% бюджета. Я не прикрываю это «кейсом», я говорю о простой вещи: деньги утекают ещё до того, как начинаются кампании.
Приветствуем, Хабр.
Мы стараемся лицензировать в издательстве «O’Reilly» и переводить для вас фундаментальные книги, в том числе, по формирующимся парадигмам и подходам к разработке. Одним из наиболее успешных базовых изданий такого рода была книга «Основы инженерии данных» Джо Риса и Мэта Хоусли, вышедшая в середине 2024 года (допечатка – январь 2026). Желая развить эту тему, мы издали и вторую, возможно, не менее фундаментальную книгу «Data Engineering Design Patterns», которую написал для издательства «O’Reilly» Бартош Конечны. Русское издание вышло в конце июня и называется «Инженерия данных. Паттерны проектирования». Автор считает, что в дисциплине инженерии данных можно выделить такие же многоразовые и универсальные шаблоны проектирования типичных решений, как и в традиционном программировании. То есть, он берётся повторить в этой области фундаментальный труд «Банды четырёх», который в середине 1990-х привёл к появлению всем известной книги «Design Patterns». Ранее мы размещали статью с примерами вычленения паттернов проектирования в области инженерии данных — это был перевод, а оригинал статьи написал сам Бартош Конечны, собираясь обосновать готовящуюся книгу и очертить её тематическое поле. Под катом рассмотрим, какие именно темы вошли в новую книгу.
Я объясняла, что такое доступный дизайн, наверное, сто раз. В статьях, на созвонах, в комментариях. И каждый раз ловила одну и ту же реакцию: люди кивают, соглашаются, что это важно, — и через неделю выкатывают серую кнопку на сером фоне.
Дело не в том, что они плохие дизайнеры или им всё равно. Дело в том, что доступность невозможно понять головой. Её можно только почувствовать. А пока проблема не твоя — ты её не чувствуешь.
Я долго думала, как это починить. И в итоге перестала объяснять словами. Я сделала штуку, которая даёт побыть тем самым пользователем — на несколько секунд. Расскажу, как она устроена и почему чек-листы не работают.
Итак, перед нами персональный аналоговый компьютер АВК-6.
Аналоговые вычислительные машины в 60-70-е годы были способны в реальном времени решать системы дифференциальных уравнений до 60 порядка и выше, обеспечивая эквивалентное быстродействие в сотни миллионов операций в секунду, в то время пока цифровые ЭВМ только набирали обороты. Советская и зарубежная промышленность активно выпускала большие и малые аналоговые компьютеры и АВК-6 в этой истории — вершина развития настольных аналоговых компьютеров, удостоенная множества наград в СССР и за рубежом.
Я с детства мечтал заполучить АВК-6 и вот наконец могу провести на нем различные эксперименты, попытаться построить аттракторы, а главное — подтвердить миф о том может ли аналоговый компьютер использоваться как синтезатор.
Чёрный лебедь в виде дефицита бензина принёс с собой один интересный феномен. За семь дней появилось десяток одинаковых сервисов, с однотипной историей создания (успеха). Некоторые заметившие это уже начали строить теории заговора. Паника не обошла и одного государственного регулятора, который уже публично высказался о ситуации. Я провёл небольшое исследование и, кажется, ситуация несколько сложнее и интереснее. Выглядит всё так, что мы стали свидетелями уже описанного социального феномена в новой форме, для которой ещё нет устоявшейся, единой терминологии.
Задача широко знакома в узких кругах: наш каталог товаров встречается с каталогом контрагента — по сути одни и те же позиции, но названы по-разному. Надо найти совпадения и предоставить коллегам список подходящих наших артикулов для каждой их позиции.
В разобранном ниже случае это картриджи: 22 тысячи записей у контрагента против сотен тысяч наших номенклатур. Для такой задачи матерый программист берёт Elasticsearch, алгоритмы нечёткого поиска и тратит много времени, иногда в меру матерясь. Здесь подбор ведется с помощью токенизации, запросами в стиле no-code и без ИИ.
Привет, Хабр! Меня зовут Максим Шаповалов, я — руководитель отдела борьбы с мошенничеством в ecom.tech. В этой статье я расскажу, почему «банковские подходы» не работают в реалиях e-commerce и зачем антифрод нужен бизнесу, даже если «мошенников немного».
Когда говорят слово «антифрод», большинство всё ещё представляет банковский сценарий: краденные карты, подозрительные транзакции, скоринг в миллисекундах и автоматические блокировки всего, что кажется хоть малость подозрительным. Но такой «ужесточённый» подход не применим к маркетплейсам и сервисам доставки, потому что вместе с мошенниками начнут исчезать и "нормальные" пользователи. В какой-то момент это начнёт стоить бизнесу дороже, чем сам фрод: упадёт конверсия, проседет повторная покупка, снизится LTV, а продукт постепенно станет менее удобным для обычных клиентов. Именно поэтому антифрод в бизнесе — это не просто борьба с мошенничеством, это защита экономики продуктов и помощь бизнесу расти безопасно и устойчиво.
Это третья часть статьи об энергоэффективном электромоторе для сапборда, разработка которого была описана в моих предыдущих публикациях «Сапборд с мотором и немного о физике» и «Сапборд с мотором и немного о химии».
Предыдущая часть завершилась успешными испытаниями на озере, в процессе которых сапборд показал скорость 8 км/ч при мощности мотора 120 Вт, что позволило изрядно поплавать с компактным литий-ионным аккумулятором емкостью 324 Вт·ч на протяжении всего дня.
В 1975 году Фредерик Брукс выпустил книгу «Мифический человеко-месяц». Она появилась не потому, что он решил написать очередной учебник по менеджменту. До этого Брукс руководил разработкой операционной системы OS/360 в IBM - одного из самых масштабных программных проектов своего времени. Когда всё закончилось, ему было что рассказать.
Главная мысль книги звучала странно. Если проект начинает отставать от графика, добавление новых людей не ускорит его. Скорее наоборот - задержит ещё сильнее.
Прошло больше пятидесяти лет, а эту идею до сих пор называют законом Брукса.