Все потоки

Листовки, визитки, баннеры, выставочные стенды — стандартные инструменты для привлечения клиентов. Их используют, потому что они работают. Но вопрос, насколько хорошо они работают, часто остается без точного ответа. Маркетолог видит затраты на печать, размещение, участие в выставке. Обратную связь он получает в лучшем случае в виде обрывочных комментариев от продавцов или роста звонков на общий номер в период кампании. Связать конкретную продажу или заявку с конкретной листовкой или баннером почти невозможно.

Попытка добавить в материалы QR-код — логичный шаг к цифровизации. Но обычный, статический QR-код, не дает информации о количестве сканирований, только если он не ведет на сайт на котором стоит аналитика. В этом случае вы можете отслеживать при помощи UTM меток, но любые другие виды QR кодов не отслеживаемые. Какая из двух листовок с разным дизайном сработала лучше? Баннер на одной улице привлек больше внимания, чем на другой? Сотрудник, раздавший сотню визиток на выставке, установил реальные контакты или просто избавился от пачки бумаги?

Всем салют! Продолжаем рассказывать про киберитоги и киберпрогнозировать. Поговорим про технологические тренды, меняющие правила игры в сфере ИБ.

Использование технологий AI и ML в средствах защиты является ключевым трендом 2025 года. Цель — повысить качество ключевых функций продуктов (детектирования угроз, выявления наиболее слабых мест инфраструктуры), снизить количество рутинных операций, сократить время реакции на инциденты. Помимо этого, большие языковые модели (LLM), например, могут собирать дополнительный контекст, позволяющий сократить время анализа инцидентов ИБ.

Рассказ

Когда ассистент пригласила его в переговорную, Сергей остановился перед дверью и на секунду прикрыл глаза.

В виске мягко пульсировал знакомый такт нейрочипа. Он был на месте, как всегда. Это успокаивало не как поддержка, а как наличие инструмента: Электричество подано. Сеть 5 делений.

***

Он поставил чип сам. Во время одного из отпусков. Без программы. Без показаний. Не потому что «надо», а потому что хотел. Из личной гиковской хотелки – прямой, почти неловкой, такой, про которую не рассказывают вслух. Прямо не скрывал, но никогда и не афишировал.

Когда-то среди коллег Сергей считался геймером. По совокупности улик. Видеокарты с запасом, который офису был не нужен даже теоретически. Мониторы – огромные, быстрые, раздражающе чёткие. Клавиатуры и мыши с откликом, имеющим смысл только там, где миллисекунды означают смерть. Он не спорил.

Только он не играл.Вообще! Геймерскую технику он покупал по другой причине: она была самой честной. Самой качественной. Она не тормозила в момент важного доклада. Она не «подвисала где-то внутри». Она показывала лаг сразу. А если ломалась, то только от пролитого кофе, а не утром перед отчетом. Это было важно.

Он собирал машины не ради FPS. Ему было плевать на цифры в углу экрана. Он собирал их ради того, чтобы в расчётах, моделях, симуляциях и дедлайнах система не становилась узким местом. Чтобы, если что-то и зависало, то только он сам. Его мысль. Его решение. А не железо под столом.

И в какой-то момент он просто понял: слабое звено – всегда человек. Не софт. Не архитектура. Не железо. Человек. Тот, кто в конце всё равно принимает решение. Нейрочип после этого выглядел логично. Не как скачок. Не как революция. Как обычный апгрейд.

ASML появилась на свет в середине 80-х. Причем первоначально ее рассматривали как обузу внутри фирм Philips и ASM, ставших создателями будущего гиганта индустрии. Как компания, воспринимаемая аутсайдером в бизнес-среде, заняла лидирующие позиции и заработала миллиарды долларов — расскажем подробнее в нашей статье.

Дело даже не в забывчивости админов, а в том, зачем локальное приложение для настройки кнопок может взять и перестать работать из-за внешних причин.

Расширения браузера давно перестали быть просто вспомогательными инструментами. Благодаря широким правам и постоянному фоновому выполнению они стали удобной средой для скрытой реализации сложной логики, в том числе вредоносной. Под видом полезных утилит такие расширения могут получать удалённое управление, динамически изменять своё поведение и выполнять код, не представленный при установке. Ниже приведён разбор одного из подобных случаев.

Проблематика шизофрении не в том, что человек слышит голоса в голове, а в том, что он не отождествляет себя с этими голосами. Большинство людей ведут внутренний диалог с самим собой, но им не назначают галоперидол.

Исследование, опубликованное в 2024 году в журнале PLOS Biology, показывает, что источник слуховых галлюцинаций при шизофрении может быть связан не столько с появлением самих “голосов”, сколько с нарушением механизма, с помощью которого мозг обычно отмечает их как собственные. В норме, когда человек готовится к речи, даже внутренней, его мозг заранее отправляет “копии” моторных сигналов в слуховые области. Эти сигналы выполняют две задачи. Сначала они слегка подавляют чувствительность слуховой системы, тормозят ее чтобы та не реагировала слишком остро на предстоящую внутреннюю речь. А затем, когда слова уже выбраны, наоборот усиливают чувствительность именно к тем звуковым паттернам, которые человек собирается произнести. Такой процесс позволяет мозгу отличать собственные мысли и слова от внешних источников.

У людей с шизофренией этот механизм моторно-сенсорного преобразования работает иначе. В эксперименте исследователи разделили пациентов с шизофренией на две группы, с слуховыми галлюцинациями и без них, и сравнили их с контрольной выборкой. Когда участникам предлагали готовиться к речи, не зная, что именно говорить, у здоровых людей сенсорные реакции подавлялись. У больных шизофренией такого подавления не происходило, независимо от наличия галлюцинаций.

А когда испытуемые готовились к конкретному слогу, у здоровых и у пациентов без слуховых галлюцинаций наблюдалось усиление реакций на ожидаемый звук. У людей, которые слышат “голоса в голове”, этот процесс оказался искажённым, их мозг усиливал реакцию не только на подготовленный звук, но и на посторонние. Из-за чего ощущение агентности, осознания собственного действия, становится труднодостижимым.

Обнаружены две сигнальные молекулы, активность которых можно повышать или понижать для перепрограммирования обязанностей муравьев.

У муравьев-листорезов (Atta cephalotes) строгое разделение труда: крупные Majors охраняют гнездо, Media собирают листья, Minors ухаживают за потомством, а крошечные Minima обслуживают грибницу. Эти роли связаны с анатомией, возрастом и активностью нейропептидов.

Представьте себе такую картину: пятничным вечером вы нажимаете кнопку воспроизведения видео на Netflix. Не проходит и нескольких секунд, как в ответ на это в недрах системы оживают сотни контейнеров. Обеспечение эффективной работы большого количества контейнеров в Netflix — это один из краеугольных камней обеспечения качественного потокового видео для миллионов пользователей со всего мира. Для того чтобы обеспечить высокую скорость реакции системы таких масштабов, мы модернизировали нашу среду выполнения контейнеров (контейнерный рантайм, container runtime), но, сделав это, мы столкнулись с неприятной неожиданностью, сдерживающей рост нашей системы. Это — архитектура процессоров.

Предлагаем вашему вниманию историю о том, как мы диагностировали эту проблему, и о том, что мы узнали о масштабировании контейнеров на аппаратном уровне.

Всех приветствую, возвращение после некоторого отсутствия. Продолжаю тему геометрии, пару слов о важных темах из геометрии перед началом новой.

Те, кто занимается съёмкой видео, уже почувствовали всё отчаянье, лишь прочитав заголовок, а для остальных объясню.

Современные видеокамеры пишут видео с огромным разрешением, например 4–8к, сумасшедшим битрейтом вплоть до гигабайт в секунду и глубиной цвета 8/10/12 бит. Такой поток данных требует ну очень быстрых карт памяти, и производители камер пришли к стандарту CFexpress.

Флешки эти по своей сути являются очень маленькими SSD-дисками с интерфейсом PCI Express 3-го поколения на 2 линии, что даёт аж 2 гигабайта в секунду на запись и чтение!
Но у картридеров для этих флешек есть 2 больших беды: цена и нагрев. С ценой всё просто, например оригинальный картридер Sony MRW-G2 стоит аж $220, а аналог от Lexar выйдет в $90, но оба этих варианта банально перегреваются во время длительного копирования огромных видеофайлов, что приводит к троттлингу — падению скорости.

В этой небольшой статье я соберу свой аналог всего за 25 $ с активным охлаждением и скоростью до 2 Гбайт/сек!

Дома у меня лежали несколько старых Android-устройств. Они работают, но давно не используются и просто лежат без дела.

Я стал думать, как их можно использовать. Хотелось чего-то простого и полезного: показывать информацию и иногда вводить данные. Ничего сложного, просто что-то, что реально будет использоваться. Так появилась идея превратить их в дашборды.

Потом я понял, что для этого нужна веб-часть и мобильное приложение. Сделал веб-приложение на Analog и Android-клиент на Ionic Framework. В разработке активно помогал AI-ассистент из Qoder — он сильно ускорял работу и решал много задач сам.

Проект пока ещё в процессе, но я решил написать о нём пост. Возможно, кому-то пригодятся мои наработки.

В 2025 году Уоррен Баффетт официально ушел на пенсию. Почти 60 лет он возглавлял Berkshire Hathaway и оставался одной из ключевых фигур мирового инвестиционного сообщества. Его ежегодные письма акционерам, публичные выступления и сделки по покупке акций изучались инвесторами по всему миру — от частных лиц до крупнейших институциональных игроков.

После ухода 95-летнего инвестора рынок закономерно задается вопросом: появится ли фигура сопоставимого масштаба — человек, чьи подходы, решения и философия станут ориентиром для миллионов инвесторов. Ниже — несколько кандидатов, которых чаще всего упоминают в этом контексте.

Представьте себе систему генерации инструкций, которая отличается от всего привычного. Она не давит на исполнителей рутиной, не ограничивает их график и не заставляет выполнять чужие приказы в ущерб своим целям. Большинство её исполнителей — изобретатели, люди, создающие новые идеи, прототипы и системы.

Система работает по трём фазам, которые различить невозможно на старте:

Привет, Хабраюзер! Если ты всегда хотел не только читать про сети, но и ставить эксперименты, настраивать разное сетевое оборудование, прокачать свои навыки - то тебе точно нужен классный симулятор сети. И это … GNS3.

Я просто собрал пошаговый план, который работает у меня под m-процессором. Ну а в следующих статьях частях мы с вами пошагово будем проектировать сети, увеличивая их сложность.

Большая часть литературных источников, посвящённых проектированию информационных систем и использованию информационных технологий, содержит детальное описание графических нотаций по моделированию бизнес-процессов [1-3]. Читая подобные научные работы, возникает вполне закономерный вопрос: выходит, что любой проект внедрения информационной или корпоративной системы требует проектирования бизнес-операций? Так ли это на самом деле? Применим ли этот подход к проектам имплементации ERP-систем? Разберемся в этом вопросе на страницах текущей статьи. Это позволит сэкономить драгоценное время дюжины технических специалистов на проекте.

Вспомним основные моменты проектирования процессов. Под бизнес-архитектурой подразумевается совокупность двух взаимосвязанных составляющих: организационной структуры и бизнес-процессов. Оргструктура бывает линейной, функциональной, дивизионной и матричной, каких-то сложностей с ее моделированием обычно не бывает. Бизнес-процессы описывают в моделях «Как есть» и «Как будет», где последняя характеризует работу компании после внедрения ИТ-решения. Моделирование подразумевает собой последовательную декомпозицию процесса с дальнейшим проектированием операций в той или иной графической нотации. Выделяют нотации верхнего и нижнего уровней, к которым можно отнести ARIS VACD, BCM, IDEF0 и UML AD, BPMN 2.0, ARIS eEPC [1-3].

Все множество методов проектирования процессов можно соотнести с содержимым табл. 1, из которой легко заметить, что последующие графические нотации функционально усиливают предыдущие [4]. В литературе часто пишут, что проектирование элементарных операций ведется на 7-8 уровнях декомпозиции [5], в реальности же 3-5 уровней более чем достаточно.

Недавно я решал задачу, которая знакома почти любому e-commerce: как поднять конверсию и апсейл вмагазине, где по бенчмаркам все и так «нормально».

Ограничение было простое: решение должно быть на базе ИИ. Мне было важно не «прикрутить чатик», а проверить, насколько зрелы ИИ‑агенты для продакшна, когда они работают с реальными данными, ограничениями и метриками.

Сразу обозначу рамки. Это не статья про то, как увеличить маркетинговый бюджет, переделать витрину или заняться дисраптом. Здесь ровно один фокус: может ли AI‑агент улучшить ключевые метрики: конверсию, средний чек и удержание, в классическом fashion e‑commerce.

Перед тем как строить решение, я разложил клиентский путь на этапы и посмотрел, где теряется конверсия. Самый болезненный участок оказался предсказуемым: переход из карточки товара в корзину. На этом шаге у клиента чаще всего включаются сомнения, размер, посадка, материал, и «с чем это носить». Про конкретный магазин не пишу по понятным причинам.

После миграции с ClickHouse на StarRocks NAVER существенно оптимизировала обработку многотабличных JOIN. StarRocks повысил производительность запросов, обеспечил бесшовное масштабирование и позволил построить единый слой запросов, совместимый с множеством источников данных. Эти улучшения позволили предоставлять инсайты в реальном времени и поддерживать принятие решений на основе данных во всей экосистеме NAVER.

В современных фронтенд-приложениях работа с файлами встречается постоянно: загрузка изображений, экспорт CSV, превью и интерактивные редакторы. Но когда файлы увеличиваются в размере или их количество растет, начинаются проблемы: интерфейс подвисает, расход памяти увеличивается, а браузер иногда просто падает.

В этом руководстве мы разберем шесть практических приемов работы с Blob, которые помогают обрабатывать файлы эффективно и безопасно:

правильное создание Blob

разбивка больших файлов на части (chunks)

сжатие и конвертация изображений

реализация надежных превью файлов

экспорт данных в виде загружаемых файлов

управление памятью во избежание утечек Blob URL

Цель руководства — сделать работу с файлами быстрой, стабильной и готовой к продакшну.

Ежегодный список Fintech 100 от CB Insights - это не просто подборка «перспективных стартапов», а срез того, как меняется сама архитектура финансовых сервисов. В выпуске 2025 года особенно заметен сдвиг от пользовательских приложений к инфраструктурным решениям: платежным слоям, embedded finance, AI-first системам управления рисками, автоматизации бэк-офиса и институциональному DeFi.

В этой статье мы разберем карту Fintech 100 по ключевым сегментам, которые выделяет CB Insights, и внутри каждого блока подсветим компании, выглядящие наиболее перспективно с точки зрения технологий, бизнес-модели и рыночного контекста. Это не рейтинг и не инвестиционная рекомендация, а попытка понять, где именно сегодня формируется финтех следующего поколения.