Всем привет, меня зовут Дмитрий Грибанов, я член команды преподавателей курса «Нейронауки и нейроинтерфейсы» в Центральном университете. На данном курсе мы обучали студентов, как с помощью Python и интерфейса мозг-компьютер управлять каким-либо устройством «силой мысли», а в конце устроили настоящие нейро-гонки в виде соревнования.
Привет, Хабр! Я много лет работаю в системной интеграции и занимаюсь внедрением различных проектов в области ИТ и ИБ. Меня попросили написать технический обзор MWS Container Platform, так что ловите то, что получилось. В этом материале подробно поговорим о стеке наблюдаемости (observability) и рассмотрим несколько практических кейсов по обнаружению проблем средствами стека.
В последнее время открытых моделей сверхбольшого размера развелось неимоверное количество, даже не просто моделей, а производителей. Вариации GLM, Kimi, DeepSeek занимают по нескольку строк в топ 5-10-20. Понадобилось перебрать основные LLM для тестов и выбора "рабочей лошадки", для чего пришлось немного пошуршать в интернетах. Оставлю в качестве памятки, вдруг кому-то окажется полезным.
Всё делалось на базе образов vllm-openai, платформ B200/H200 и дров 590.48.01. На момент начала экспериментов - примерно пару недель тому назад - версии vllm 0.16 ещё не было, но, как выяснилось в итоге, это не сильно повлияло на ситуацию. Основные костыли остались теми же самыми. Разве что кастомизация образа не для каждой модели нужна теперь.
В целом там, понятное дело, никакого RocketScience нету (особенно после того, как почитаешь китайские форумы в поисках нюансов). Но если бы кто-то посидел заранее и собрал советы в одном месте - жизнь была бы немного проще )) поэтому делюсь.
Как выбрать коллекцию в Java, чтобы код летал? Разбираем алгоритмическую сложность (Big O) самых популярных структур: ArrayList, LinkedList, HashSet, HashMap. В конце — схемы выбора и лучшие практики от команд. Сохраняйте, чтобы не забыть!
Генеративный ИИ развивается так быстро, что книги устаревают еще до того, как доходят до читателя. Тогда почему для рецензии мы выбрали книгу «Генеративный ИИ на практике: трансформеры и диффузионные модели»? Во-первых, оригинальное издание вышло чуть более года назад и отражает уже сформировавшуюся практику работы с трансформерами, diffusion-моделями и современными ML-инструментами. Во-вторых, именно эта книга вышла за рамки обычного пособия — ряд университетов по всему миру включили ее в учебные материалы и рекомендации как практико-ориентированный ресурс по генеративному ИИ. Это хороший знак, что перед нами не просто обзор популярной темы, а системное объяснение технологии.
Привет! Меня зовут Николай Олигеров, я работаю продуктовым аналитиком в Яндекс Путешествиях. В этой статье я расскажу, как мы применяли PSM (Propensity Score Matching) — статистический метод, который позволяет корректно сравнивать группы, уменьшая систематические различия между ними. Подробно разберу, как выровнять группы теста и контроля с помощью PSM, расскажу о типичных ошибках (например, утечке признаков), дам практические рекомендации по сбору и выбору фич для мэтчинга, а также покажу, как валидировать полученные результаты и оценить их достоверность.
Развитие космонавтики привело к тому, что на околоземных орбитах движется большое количество техногенного мусора, присутствие которого ввиду опасности столкновения с космическими кораблями и аппаратами снижает безопасность космических полетов. Тем не менее, проблему почему-то не спешат решать. Хотя разработок много. О патентах на них сегодня мы и расскажем.
Как запустить AI code review по git diff на своей машине через Ollama - без облака и API-ключей? Установка, конфиг и пример отчёта.
Кодинг-агенты умеют быстро генерировать код, но результат часто расходится с ожиданиями. Естественный язык слишком неоднозначен для передачи точных требований, а классические unit-тесты с десятками ассертов тяжело читаемы.
Хороший подход для работы с агентами базируется на принципах BDD (Behavior-Driven Development). Нам важно не то, как реализована задача, а как ведет себя система. Лучший способ передать это поведение машине и легко проверить человеку - исполняемые спецификации.
«Подожди. Скажи еще раз. Сколько этапов собеседований ты прошла?»
«Десять».
«Ты имеешь в виду с 10 разными людьми, верно? Ты поговорила с десятью сотрудниками?»
«Нет. Десять отдельных, индивидуальных, запланированных этапов интервью. В общей сложности, наверное, человек с тридцатью. За три месяца».
И она не получила эту работу. На ее месте я бы, наверное, сжег их офис. И я не на 100 процентов уверен, что шучу.
Однако такой процесс становится нормой. На самом деле, я всё чаще слышу о так называемых «петлях собеседований» (interview loops), которые длятся месяцами. Кандидата прогоняют через десятки интервьюеров: от HR в роли «доброго полицейского» до потенциальных коллег, будущих начальников и даже потенциальных подчиненных. Да, я знаю, «подчиненные» — звучит грубовато, но у меня есть причина использовать это слово.
Возможно, вы заметили, что я назвал это «петлей» собеседований. Я не придумывал этот термин и не претендую на авторство. Иначе меня бы засудили.
Потому что угадайте, кто изобрел, ввел в оборот и, возможно, даже запатентовал этот термин?
Да. Это главная проблема современного найма, и запустил ее Amazon.
Привет, Хабр. Сегодня расскажем про взрослый highload, надёжность и инженерный подход к решению сложных технических задач.
В каждой компании, особенно крупной, есть необходимость в различных геосервисах: картах, маршрутах, геокодировании, измерении расстояний и так далее. В Сбере на этом строится огромное количество бизнес‑процессов: построение оптимальных маршрутов инкассаторов, анализ клиентопотока и доступности транспорта для определения наилучшего места для открытия офиса, планирование тарифов для услуг инкассации, планирование расходов ГСМ и технического обслуживания транспорта, доставка банковских карт, отслеживание нахождения мобильных офисов, геокодирование адресов в карточках клиентов, анализ конкурентов по тысячам метрик, включая геометрики, и ещё сотни и сотни других процессов.
Умножим это на масштабы всей страны, и на выходе получим около 3000-5000 запросов в секунду к Геоинформационной системе.
В 2026 году выбор инструмента для стилизации — это не вопрос вкуса, а вопрос архитектуры. Мы разберём, где Tailwind CSS v4 выигрывает у признанных лидеров: компонентных библиотек (MUI, Ant Design) и CSS-in-JS решений (Styled Components).
Хочу поделиться проектом, который может оказаться полезным тем, кто всё ещё разрабатывает/поддерживает десктопные .NET Framework приложения на WinForms.
В моей организации - как, наверное, и во многих других - среда разработки Microsoft Visual Studio оказалась под запретом, причём как её коммерческие версии, так и Community Edition. Всем было рекомендовано перейти на VS Code, которая хороша во всём, кроме полноценной поддержки WinForms-приложений. А именно - VS Code, в отличие от "обычной" Visual Studio, не имеет встроенного редактора (дизайнера) форм, без которого вёрстка сложных форм становится как минимум неудобной. Если с редактированием "code behind" файла проблем нет (Form1.cs, UserControl1.cs), то с файлом, описывающим «визуальщину» (Form1.designer.cs, UserControl1.designer.cs) - беда: в VS Code его можно править только на уровне кода, "WYSIWYG experience" тут недоступен.
ИИ‑агент внутри 1С:Предприятие, который не только отвечает текстом, но и добывает данные и выполняет задачи шагами через ограниченный набор команд (DSL). Подход “план → действия → проверка” снижает риск галлюцинаций и помогает держать контроль над тем, что агент делает в базе. Ищем ранний фидбэк аналитиков по сценариям, формату результатов, UX и границам безопасности.
Что для тебя действительно необходимо – это постараться заполучить «союзника»
Карлос Кастанеда. Учение_дона_Хуана.
Моё знакомство с советскими программируемыми микрокалькуляторами (ПМК) оказалось заочным и состоялось в школьной библиотеке. Листая подшивку журнала Техника-Молодёжи за 1985 год в поисках очередного фантастического рассказа, я наткнулся на строчки странного шифра из смеси букв, цифр и непонятных символов. Выглядели они необычно:
Сколько копий было сломано относительно RLS на чтение. Пожалуй, это самая главная проблема прав доступа, которую не могли решить программисты 1С.
Все остальное так или иначе делалось кодом, а вот в RLS на чтение приходилось ковыряться в ролях руками. На худой конец — с помощью парсеров, но их никто так и не написал.
Суть проблемы в чем. Допустим, есть RLS по организации и складу.
А затем по некоторым документам нужно добавить RLS по проектам.
При этом нужно было вручную во всех объектах менять RLS-запрос, добавлять отбор по проектам. И шаблоны тут не могли помочь.
Решение я придумал только сейчас, 20 февраля 2026 года. Оно было всегда под носом, как часто бывает.
SQL для аналитика: разбор 4 задач со скриптами и примерами данных
Собрала 4 задачи, которые решала на старте карьеры на реальных проектах, и показываю:
- как обычный GROUP BY превращается в полноценный ABC-анализ;
- как оконные функции помогают увидеть динамику, которую в Excel считать часами;
- как найти неэффективные категории (даже если по цифрам всё "нормально");
- как построить прогноз на паре оконных функций.
Внутри:
- Скрипты с пояснениями;
- Сгенерированные данные (можно скопировать и проверить);
- Пример бизнес-вывода к каждому запросу.
Статья для аналитиков, которые хотят прокачать SQL и понимать, что на самом деле происходит в их данных.
CJM в аналитике: почему ваши клиенты уходят и как это увидеть в данных
Вы наверняка видели красивые CJM-картинки с эмоциями, лицами и стрелочками, это красиво, но бесполезно, потому что настоящая карта пути клиента строится на данных, CJM – это не про «нарисовать портрет клиента», это про цифры, воронки и узкие места.
В этой статье я рассказываю:
- Что такое CJM с точки зрения данных (и почему это не про эмоции);
- SQL-скрипты для построения воронки, расчета времени между этапами и анализа переходов;
- Как искать узкие места, где клиенты реально страдают (и теряются деньги).
👉 Без абстракций, с кодом и готовыми данными для проверки.
Замысел в том, чтобы написать цикл о 10 программистах, чьи имена не особо примелькались, но чьи заслуги невозможно переоценить. Начну я этот цикл с Эндрю Кучлинга (A.M. Kuchling). Я всегда знал его как автора официального туториала по регуляркам в питоне, пожалуй, лучшего по теме. Но масштаб этого человека куда больше.
Привет, Хабр.
Не так давно у нас с уважаемой@Kotyara99зашёл разговор о том, какими должны или могут быть обзоры компьютерных игр на Хабре. Зачастую хочется поделиться впечатлениями от любимой игры, но не ударяться в субъективные воспоминания, чрезмерную по меркам Хабра рекламу или бесконечный разбор багов и фич продукта. Чтобы обосновать, как она видит статьи такого жанра, моя собеседница подготовила подробный обзор очередной серии своей любимой «Assassin's Creed», к которому подошла столь ответственно, что даже попыталась проанализировать код шейдеров, аналогичных тем, что используются в игре. В статье шейдеры на языке GSL синтетические, сгенерированные при помощи большой языковой модели, но в иллюстративных целях они здесь вполне уместны. Выскажитесь пожалуйста, нравится ли вам такой контент, и хотели бы вы почитать аналогичные статьи по другим играм. Далее — от автора.
