Разработка

Сотрудники Sminex каждый день заходят на удобный корпоративный портал — почитать новости, заказать канцелярию или подать заявку на программу обучения, предложить идею или воспользоваться одним из сервисов. В серии статей расскажем, как с помощью индивидуальных разработок мы объединили в коробочном решении множество процессов и почему при переходе на наш портал в нём сложно узнать платформу «Битрикс 24».

В статье кратко расскажу об изменениях в законодательстве 2025-2026, связанных с использованием искусственного интеллекта и обработке персональных данных. На примерах покажу, за что могут «прилететь» огромные штрафы и даже уголовная ответственность.

Начну с шокирующей статистики, которая уже стала новой реальностью:

• За 6 месяцев 2025 г. возбуждено 601 уголовное дело по статьям, связанным с нарушением обработки персональных данных и неправомерным использованием искусственного интеллекта;

• Штрафы в сфере нарушения обработки персональных данных, особенно биометрических, достигают теперь 500 миллионов рублей при повторных нарушениях;

• В России запрещены 68 иностранных сервисов, в том числе Google Forms, Google Analytics и многие другие популярные инструменты;

• Заблокировано 1700+ интернет-ресурсов в связи с использованием запрещенных сервисов и нарушением правил обработки персональных данных.

Некоторое время назад компания Google DeepMind представила Gemini Diffusion — экспериментальную языковую модель, генерирующую текст методом диффузии. В отличие от традиционных моделей, написанных в стиле GPT и генерирующих слово за словом,  Gemini создаёт текст целыми блоками, пошагово уточняя случайный шум.

Я прочитал статью «Large Language Diffusion Models» — и с удивлением узнал, что дискретная диффузия языка представляет собой просто обобщение метода генерации пропущенного токена (MLM), практикуемого уже с 2018 года. Я сразу подумал: «А можно ли тонко настроить BERT-подобную модель так, чтобы приспособить её к генерации текста?» Из чистого любопытства решил наскоро набросать проверку концепции.

Примечание: уже после того, как написал эту статью, я наткнулся на исследование DiffusionBERT, где сделано практически то же самое, что и у меня, но проект гораздо тщательнее протестирован. Посмотрите этот пост, если тема вас заинтересовала.

Работа тестировщика часто состоит из множества мелких, но обязательных действий. Эта статья - подборка инструментов, которые берут часть этой рутины на себя. Здесь вы найдете 10 расширений, чтобы быстро работать с валидацией, визуальной частью или тестовыми данными, делая ваш процесс тестирования более эффективным.

История одной команды и всесторонний анализ хакатон движения в России, обмен опытом, продуктовый подход и мечты о будущем.

Игровая индустрия уже достигла стадии зрелости. Как когда-то живопись, музыка или кино, она стала самостоятельным видом творчества — с собственной культурой, языком и уровнями мастерства. Игры создаются в разных масштабах: от многолетних блокбастеров крупных студий до небольших инди-проектов, сделанных соло- или небольшими командами разработчиков за год или даже несколько месяцев.

Следующий шаг этой эволюции — дать каждому человеку возможность воспринимать игру как средство самовыражения. Мы сконцентрировались на идее, что подростки могут создавать игровые миры так же просто, как они снимают и монтируют видеоролики в своих телефонах.

Самый дешёвый билет далеко не всегда лучший для пользователя. Люди готовы доплатить за удобное время вылета, нормальный аэропорт или отсутствие ночной пересадки. Но если выдачу сортировать только по цене, оптимальные варианты оказываются глубоко внизу — и часть пользователей просто уходит к конкурентам.

Чтобы закрыть эту проблему, в Авиасейлс решили внедрить ML-скоринг и ранжировать билеты по вероятности покупки. На практике задача оказалась гораздо сложнее: разные источники данных у аналитиков и бэкенда, training-inference skew, провалы в нефункциональных требованиях и неожиданный рост latency.

Всем привет, меня зовут Дмитрий, я — MLE в Альфа-Банке, занимаюсь автоматизацией процессов и оптимизацией моделей, ищу в моделях проблемы и решаю их. 

В прошлом году ко мне пришли ребята из отдела тестирования и задали два вопроса: «Как тестирование батч-моделей можно автоматизировать?» и «Что для этого нужно?». Коллеги поделились наболевшей историей, что в большинстве моделей выполняемые проверки повторяются. Выслушав весь запрос, я спроектировал и реализовал систему автоматического тестирования, о чём и расскажу в этой статье. Также здесь будут технические детали реализации, архитектурные решения и полученные результаты.

Статья будет полезна не только специалистам по автоматизации процессов тестирования, а и ML-инженерам, MLOps-специалистам и командам разработки, занимающимся поддержкой продакшн-систем машинного обучения.

Переход от пассивного изучения синтаксиса языка программирования к его активному применению для решения практических задач является ключевым этапом в становлении любого разработчика. Освоив базовые конструкции Python, начинающий специалист неизбежно сталкивается с необходимостью закрепить теоретические знания и развить алгоритмическое мышление. Отсутствие структурированного набора задач с четко определенными условиями и тестовыми примерами может замедлить этот процесс и создать иллюзию пробелов в понимании фундаментальных концепций.

По сути своей, человек — это мозг, одетый в костюм из костей и мышц с дополнением других органов и тканей. Взаимодействие мозга с окружающей средой осуществляется через органы чувств: глаза, уши, язык, кожа. Если спросить кого-то, какой из этих сенсоров для них важнее, то ответы будут отличаться, скорее всего, ввиду профессиональной деятельности и образа жизни респондента. Однако, с точки зрения получаем из окружающей среды информации, зрение является самым обильным источником данных. Потеря или ухудшение зрения ввиду травм, заболеваний или возрастных изменений разительным образом влияет на жизнь человека, независимо от его работы или хобби. Одной из самых распространенных причин слепоты у людей старше 55 лет является возрастная макулярная дегенерация (AMD от age-related macular degeneration). Ученые из Университетского колледжа Лондона (Великобритания) провели клинические испытания устройства, способного вернуть зрение людям с AMD. Разработка представляет собой сопряжение имплантируемого в глаз микрочипа и очков дополненной реальности. Как работает эта система, и насколько она эффективна? Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.

Сегодня я расскажу об одном из самых долгих «крестовых походов» в мире Unix — попытке сделать из FreeBSD полноценную настольную систему, способную потягаться с тройкой лидеров: Windows, Linux и macOS. Эта история началась еще с конца 90-х, когда KDE и GNOME стали делать Linux дружелюбным для обычных пользователей, а не исключительно для гиков.

Многие представители комьюнити FreeBSD тогда подумали: «А чем мы, собственно говоря, хуже? У нас есть всё то же самое, что и в Linux, только стабильнее и надежнее». А значит, превратить его в десктоп будет вполне разумным решением. Но суровая действительность быстро вернула энтузиастов с небес на землю. Об этом и поговорим.

Импорт терабайтов из S3 одним SQL: INSERT FROM FILES и PIPE. Партиционирование через date_trunc(), RANDOM‑бакетизация, трансформации с JOIN/UNNEST и гибкий ALTER TABLE.

Приветствую всех!

Когда-то давно я уже рассказывал про устройство и работу кассовых аппаратов с фискальной памятью.

Так уж вышло, что один из имевшихся у меня экземпляров я тогда так и не показал, хотя на самом деле его воистину можно назвать одним из символов касс той эпохи. Что же в нём такого примечательного? Сейчас и узнаем.

Привет, Хабр. В этой статье рассмотрим один из типов систем: доставка котировок от биржи до клиента. Здесь акцент на отказоустойчивость и скорость доставки данных. Будем двигаться поэтапно: от сбора требований и базовой конструкции до нюансов работы с данными.

В Центре исследования киберугроз Solar 4RAYS работают эксперты в сферах Threat Intelligence, DFIR, Threat Hunting и наступательной кибербезопасности. Они освещают темную сторону: обнаруживают ранее неизвестные профессиональные группировки, описывают новое ВПО, расследуют сложные атаки и делятся информацией с профессиональным сообществом в своих отчетах и блогах.

Уже в декабре «Солар» открывает новичкам возможность присоединиться к этой команде и начать карьеру в Threat Intelligence сразу с интересных и полезных для отрасли задач. Заявки на стажировку принимаем до 10 ноября.

Git — жизненно важный инструмент для любого разработчика.
Понимание, как работает Git, и какие возможности он даёт, позволит вам не только быстро влиться в проект, но и ничего там не испортить...

В нашей сегодняшней статье мы в деталях расскажем вам об устройстве Git, его основных командах и почему Git занял лидирующее место среди всех систем контроля версий.

Мне повезло в жизни, так как моя учительница русского языка и литературы в старших классах была педагогом с большой буквы. В выпускном классе мы особенно любили пятничные уроки литературы - читали стихотворение малоизвестного (нам) поэта или слушали песню какой-нибудь рок-группы и писали мини-сочинение об услышанном За спиной у нашей учительницы висел небольшой плакат с правилами и рекомендациями по написанию текстов. На эти правила она указывала, когда объясняла, как улучшить нашу малограмотную подростковую писанину.

Одно из правил - буквально слово в слово - я недавно встретил в одном популярном эссе о написании кода без ошибок (я расскажу об этом правиле позже). Мне стало любопытно, насколько применимы остальные правила со школьного плаката (короткий ответ – да), и есть ли у этого обоснование. Я немного зарылся в литературу, и вот что понял.

Для решения классических аналитических задач в банке дата‑специалисты обрабатывают миллиарды транзакций. Поэтому создание единого информационного пространства для работы с большими объёмами данных потребует решить как задачи оптимизации производительности и обеспечения безопасности, так и задачи удобства для пользователей — и найти баланс между ними. 

Сергей Виноградов на конференции Data&ML2Business рассказал про разработку и построение DWH для задач Яндекс Пэй. В этой статье — дополненный рассказ о том, как устроена аналитическая платформа на базе Greenplum® и ClickHouse®, которую решили строить на базе managed‑сервисов в облаке. А также о том, как жизнь аналитиков облегчает связка Apache Spark™ и Jupyter‑ноутбуков в Yandex DataSphere.

Здравствуйте, друзья, меня зовут Ерохин Кирилл, я программист‑любитель, и в этом сентябре я втихаря провёл соревнование по алгоритмическому программированию на C/C++ под платформу «Эльбрус» (e2k), собрав 31 участника со всей России, результатами которого я решил поделиться с вами. А Хабр мне в этом поможет, ему не впервой.

Какие учебные дисциплины пригодятся будущему системному администратору? Вот вы определились, что у вас технический склад ума, и хотите пойти в будущем в системные администраторы. Казалось бы, выбери только информатику и совершенствуйся в ней. Но это далеко не все знания, которые потребуются в дальнейшей работе.

Меня зовут Кирилл Малеванов, я технический директор в Selectel. В этой статье хочу, базируясь на опыте решения типовых вопросов, помочь начинающим специалистам определиться, что важно изучать еще со школьной скамьи.

И действительно, на первый взгляд может показаться, что достаточно знать только информатику. Но знание других предметов скрыто в описании задач. Именно поэтому мы сначала определим, что приходится делать системному администратору на практике, а после — выделим учебные дисциплины, которые для этого нужны. Подробности под катом!