В данной статье раскрыто значение термина «тестовые фазостабильные кабельные сборки», показаны примеры сборок разных производителей, произведён сравнительный анализ на основе измерений параметров имеющихся в наличии у автора кабельных фазостабильных сборок.
Система управления сервисами — универсальная таблетка для оптимизации сервисных процессов и способ вывести обслуживание бизнеса на новый уровень. Так говорят многочисленные маркетинговые материалы. А как на самом деле? Забегая вперед, скажу: во многих случаях — да, ESM / ITSM действительно полезны. Однако за красивыми цифрами часто скрывается сложный, а порой и болезненный путь. Многие проекты внедрения сталкиваются с неожиданными препятствиями, не достигают заявленных целей или, что еще хуже, создают новые проблемы и заставляют сотрудников искать обходные пути.
Я Сергей Вараксин — методолог-аналитик Directum, сертифицированный эксперт по ITIL4. В этой статье на примере реальных кейсов разберу наиболее распространенные причины, по которым система не оправдала ожиданий.
Я расскажу, почему даже технически грамотное внедрение может не принести пользы бизнесу, как методологические просчеты сводят на нет усилия команды и чего точно не стоит делать, если ваша цель — не просто запустить систему, а выстроить эффективную сервисную модель.
CP/M — это известная операционная система для 8 битных процессоров Intel 8080. Если вам интересно узнать, как она была устроена на самом деле (не по пересказам, а по оригинальному исходному коду) — добро пожаловать под кат.
Изучаем возможности нейросети Kling 3.0 для генерации видео. Практический гайд, разбор рабочих промптов, преимуществ и ошибок, примеры создания видео из фото и текста.
Посмотрел вебинар «Как создать ИИ-ассистента, который знает ваш контекст»
от компании Nodul который вел Илья Болховский.
Меня заинтересовало, потому что это связка двух интересных тем — управление задачами-целями и искусственный интеллект. Вебинар длится час, но оно того стоит.
Любой склад начинается с иллюзии контроля. Пока вы отгружаете 50 заказов в день, кажется, что таблиц в Excel и базового модуля в 1С вполне достаточно. Кладовщик помнит, где лежат самые ходовые позиции, а инвентаризация проводится за пару дней даже под новогодние праздники.
Но когда бизнес переходит в фазу активного масштабирования (e-commerce, выход на новые рынки, расширение ассортиментной матрицы до десятков тысяч SKU), наступает идеальный шторм. Пересорт съедает маржу, скорость сборки падает, линейный персонал выгорает, а склад превращается в «черную дыру», куда утекают деньги компании.
Мы — команда INTEKEY. Занимаемся проектированием, внедрением и аудитом систем автоматизации бизнеса. В этом лонгриде мы разберем WMS-системы с позиции инженерии. Поговорим о том, как устроена архитектура систем, почему в 2026 году импортозамещение WMS стало вопросом выживания, как правильно выбирать терминалы сбора данных (ТСД) и почему непрерывный аудит запасов важнее, чем разовая годовая инвентаризация.
В этой статье мы без воды разберем WMS со всех сторон:
В этой статье я делюсь реальным кейсом построения системы рекомендаций для картин. Сначала мы реализовали простой поиск по тегам, а затем перешли к эмбеддингам изображений с помощью CLIP и хранению в Elasticsearch. Также я показываю, как строим персонализированные рекомендации на основе лайков и просмотров пользователя. Статья будет полезна тем, кто хочет понять, как создать рабочую систему рекомендаций на Python и постепенно улучшать её точность.
«Я ничем не интересен хакерам. Что с меня взять?» Эта фраза — классика жанра в спорах о кибербезопасности с малым бизнесом. Как показывает практика, следующий контакт с таким предпринимателем происходит уже на этапе расследования взлома.
Недавно я наблюдал за одним очень показательным спором. «Я ничем не интересна мошенникам, мне нечего скрывать, — написала девушка в чате популярного мессенджера. — Смартфон — это вероятность утечки, ну и пусть. Кому нужны мои переписки с подругами или обсуждения в волонтёрской группе?».
В начале 2026 года я собрал простую систему, которая очень помогает мне справляться с потоком информации и планированием.
Мне идет седьмой десяток, я инженер-прототипист и предприниматель. Работа активная, задач много разноплановых и часть хаоса я успешно создаю сам.
Проект делал для себя. Но когда система начала реально помогать, решил поделиться ей с товарищами — особенно с теми, кто пока настороженно относится к искусственному интеллекту и его возможностям.
Британский стартап HoloMem представил технологию, которая может стать серьёзной альтернативой традиционным картриджам, широко используемым в центрах обработки данных и для долговременного архивирования. Слышали? Но обо всём по порядку.
Последние пару лет я наблюдаю за тем, как меняется запрос аудитории. Не алгоритмический, а именно человеческий. Тот, который формируется не в рекламных кабинетах, а в усталости, в раздражении от очередного «продуктивного утра», в тихом желании закрыть все вкладки и просто выдохнуть.
Чтобы разобраться, что стоит за этим ощущением, я погрузилась в несколько крупных международных отчётов: Kantar Marketing Trends, Artlist AI Trend Report, Pinterest Predicts, TikTok What's Next, а также данные Google Trends по запросам вроде slow life, mindfulness, burnout recovery. И вот что получилось.
Общая картина складывается из трёх больших движений. Первое: люди хотят замедлиться. Не из лени, а из зрелости. Второе: они ищут человеческое, настоящее, неидеальное. Третье: им важны маленькие группы, где есть доверие, а не массовые платформы, где есть охват.
Теперь по порядку.
В микросервисной архитектуре один падающий эндпоинт может скрывать проблему в совершенно другом сервисе. В этой статье я покажу пошаговый процесс расследования реального инцидента: от обнаружения 100% error rate до точной причины сбоя — и всё это менее чем за минуту.
Мы будем использовать Uptrace - OpenTelemetry-native платформу для трейсинга и мониторинга. Все примеры основаны на реальном demo-приложении с микросервисами.
50 миллионов человек каждый день открывают Duolingo. Акции упали на 80%. А ChatGPT Voice Mode не исправляет произношение. Неделю копал - почему AI-тьюторы это дорогая иллюзия прогресса.
В октябре 2024-го года в офисе Anthropic родился один из первых инструментов автоматизации, выходящей за рамки простых ответов на вопросы. Новая функция позволяла модели Claude управлять компьютером. В ноябре 2025-го года появляется опенсорсный проект ClawdBot, намного расширяющий эти возможности. Уже через месяц проект меняет название (дважды) и превращается в OpenClaw. В феврале 2026-го года мы внедряем OpenClaw в маркетинг и… Рассказываю, что было дальше!
Параллельные и распределённые вычисления часто ставят рядом, но это далеко не одно и то же. В новом переводе от команды Spring АйО разберем, как устроены обе модели, чем отличаются их архитектура, способы обмена данными, масштабируемость и отказоустойчивость. Статья подойдет тем, кто хочет понять, когда достаточно ресурсов одной машины, а когда без сети из нескольких узлов уже не обойтись.
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Зевайкин, и мы с командой делаем YDB (СУБД Яндекса). В конце прошлого года Яндекс представил специализированного ИИ‑помощника — Нейроюриста, для которого обучил языковую модель на основе Alice AI LLM. Сервис работает на базе RAG, под капотом у которого находится YDB c миллионами различных юридических документов.
Под катом — история о том, как команда разработки Нейроюриста сделала семейство векторных индексов, чтобы находить нужное количество документов при любых параметрах фильтрации. Я кратко расскажу про архитектуру векторного индекса, покажу, как выбирать правильные настройки, и продемонстрирую бенчмарки получившегося решения.
Акторы в Swift решают проблему гонок данных. Cам по себе актор гарантирует, что к его состоянию обращается только одна задача одновременно. Никаких мьютексов, семафоров, очередей — компилятор сам следит.
Звучит неплохо. Но есть подвох, и он называется повторный вход (reentrancy). Актор защищает от одновременного доступа, но не защищает от того, что состояние изменится между двумя вашими обращениями к нему.
Привет, Хабр. Меня зовут Владимир, я бэкенд-разработчик. Это моя первая статья здесь — о том, как пет-проект для нишевого варианта шахмат прошёл путь от «а что, если...» до первого места в рейтинге на chess.com. Без нейронок. На чистом alpha-beta поиске, написанном на Rust.
Статья будет полезна тем, кто интересуется шахматным программированием, оптимизацией CPU-bound задач или связкой Python + Rust через PyO3.
Привет, Хабр! На связи команда идентификации и авторизации Рунити. Мы отвечаем за сервисы, через которые проходит каждый пользователь: регистрация, авторизация, верификация личных данных и жизненный цикл договора пользователя.
Perl принято хоронить примерно с 2010 года. В феврале 2026-го TIOBE вернул его в топ-10 — и это немного всколыхнуло профессиональное сообщество. В группе компаний Рунити на Perl работает 25–30% продакшн-сервисов: биллинг, авторизация, очереди, ядро платформы. Расскажем, почему так вышло, что происходит, когда мы пытаемся это переписать, и почему нам за это не стыдно.
Смотреть шоу, телеканалы, спортивные трансляции, фильмы и другой контент на Smart TV, используя приложения видеоплатформ — уже типовой сценарий. По данным на конец 2025 года, объём потребления контента в VK Видео увеличился в 2,1 раза (на 110%) по сравнению с аналогичным периодом 2024 года. Наибольшее вовлечение аудитории зафиксировано на платформе Smart TV: в начале 2026 года среднее время просмотра на одного пользователя — 241 минута. При этом многие не думают, как устроен софт для большого экрана.