Разработка

Данная статья написана и отредактирована мной вручную, специально, чтобы подчеркнуть ценность ручного труда в эпоху нейросетей.

Сегодня, в начале XXI века, искусственный интеллект уже стал частью нашей повседневности. Мы спокойно спрашиваем у Алисы прогноз погоды, видим тексты и советы от ИИ в поиске, а изображения или даже видеоролики, созданные нейросетью, никого не удивляют.

Параллельно все чаще обсуждают, что крупные языковые модели (LLM), умеющие писать код, якобы скоро заменят программистов и будут сами решать их задачи. По моему опыту — до этого еще далеко. Но при этом нейросети постепенно превращаются в удобный и полезный инструмент для разработчиков.

Ниже я расскажу про собственный опыт работы с такими технологиями, который мы ежедневно применяем в реальных проектах ★5УГЛОВ для наших клиентов.

Мы привыкли к тому, что обычно, частная жизнь, проходящая внутри квартиры, обязательно должна быть скрыта от посторонних глаз, до чего окна закрывают плотными шторами или иными завесами, например, жалюзи разных типов. 

Однако, не так давно появился и стал доступным новый интересный способ защиты частной жизни от посторонних глаз, который словно шагнул в нашу жизнь из фантастических фильмов — плёнки с регулируемой прозрачностью...

Короткий гуглинг по теме показывает, что все рекомендации по внедрению ИИ в бизнесе сводятся к общим фразам. «Выделите одно приоритетное направление», «найдите рутинные операции», «проанализируйте доступные данные». Спасибо, кэп. А делать-то что?

Привет, Хабр!

Меня зовут Анатолий, занимаюсь автоматизацией бизнес-процессов и применением Искусственного Интеллекта в бизнесе.

Кейсовая задача - создать Систему генерации ответов на основе существующей истории тикетов. При этом Система должна работать в закрытом контуре.

В этой части переходим к семантическому поиску, контекстному сходству и SentenceTransformer.

Коллеги, привет! Я, Акманова Елизавета, ведущий аналитик ГК Юзтех, продолжаю делиться своим опытом в проекте, связанным с распиливанием монолита на микросервисы микрофронты. В первой части мы подробнее познакомились с данной концепцией и теперь понимаем ее сильные и слабые стороны. В текущей части посмотрим на алгоритм перехода от одной архитектуры к другой. Вперед! 

Всем привет! Меня зовут Андрей, я бэкенд‑разработчик ядра Яндекс Диска. В индустрии я уже около 15 лет и повидал некоторое ПО. Последние три года занимаюсь ядром файловой системы — всем, что связано с метаданными о файлах.

Однажды мы в Диске переносили общие данные из шардированного MongoDB в шардированный же PostgreSQL. После переноса пользовательских данных у нас осталась часть данных про общие папки.Их было сложно изолировать внутри шарда пользователя, и они остались в общей БД на MongoDB, которую мы так и назвали — CommonDB. Спустя время мы заметили, что общая БД не справляется с нагрузкой: все запросы перед выполнением должны были сначала получить информацию об общих папках, и только после этого они начинали работать. Поэтому надо было дублировать информацию ближе к другим данным пользователей — на их шарды.

Однако при дублировании важно было избежать распределённых транзакций, так как они снижают общую производительность. Также проблемой был сам процесс перехода: у нас сотни миллионов пользователей, которые не должны были ощущать процесс перехода и потерять доступ к своим данным. При этом надо было выкатывать изменения не сразу на 100%, а частично, с возможностью в любой момент отключить функциональность. При выкатке также нельзя было допустить даунтайм.

В статье я хочу поделиться опытом этой масштабной миграции. Под катом покажу, как вообще устроены сложные миграции и как к ним подходить. А также перечислю те пункты, на которые нужно обратить внимание, если вам предстоит миграция под нагрузкой.

Решаем общую проблему всех команд — перегруженность задачами при ограниченных ресурсах на примерах:

Учимся интуитивно отделять важное от второстепенного.

Решаем общую проблему всех команд — перегруженность задачами при ограниченных ресурсах на примерах:

Составляем беклог продукта. 

Планируем спринт.

Решаем личные задачи.

Сравниваем MoSCoW другими методами, RICE, ICE, Kano и Buy a Feature.

В этом пошаговом руководстве вы узнаете о последних способах использования агентного ИИ и о том, как уже сегодня воспользоваться агентной оркестрацией с Camunda.

Полная реализация push-уведомлений в PWA без сторонних сервисов

Разбираем архитектуру: Service Worker, Push API, VAPID ключи и Notifications API. Показываем, как настроить PWA для работы на всех платформах, включая iOS.

В статье:
• Теория всех компонентов системы
• Готовый код Service Worker и клиентской части
• Backend на Express с отправкой уведомлений
• Настройка PWA для iOS 16.4+
• Детекция платформы и предложение установки

Все работает из коробки! 🎯

Привет, чемпионы! Сегодня хочу разобрать на реальном примере, как иногда самые неочевидные идеи те, что в момент презентации заставляют тимлидов молча поправлять очки, а менеджеров ёрзать на стуле могут не просто выстрелить, а полностью перевернуть продукт. Это история не про гениальный прорыв, а скорее про настойчивость, готовность к экспериментам и немного удачи. Всё началось с того, что мы упёрлись в классический потолок роста в, казалось бы, совершенно непримечательной нише мобильном приложении для поиска и записи в автосервисы.

У нас был стандартный, почти шаблонный продукт: каталог услуг со средними по рынку ценами, модуль онлайн записи, карта с геолокацией мастерских, даже отзывы и рейтинги. Всё как у людей. Но проблема была в том, что мы были как все. А в условиях, когда на каждом углу есть аналоги, конкуренция идёт не за функционал, а за доверие и внимание пользователя. Люди заходили, смотрели прайс, звонили в пару мест и уходили. Удержание было низким, монетизация ещё ниже. Нужен был крючок. Не просто ещё одна кнопка в интерфейсе, а что то, что давало бы мгновенную, осязаемую пользу и решало реальную боль.

И вот на одной из планерок, где мы в очередной раз ломали голову над тем, как увеличить конверсию, я бросила: «А что, если сделать так, чтобы пользователь мог просто сфоткать свою проблему потёкшее масло, скрипящие тормоза, вмятину на бампере а мы ему примерно назовём поломку и прикинем, во сколько это выльется?». В комнате повисла тишина. Послышалось что то вроде «нейросеть?», «а обучающая выборка?», «а точность?», «юридические риски». Но решили взяться, так как я была уверена в бомбовом результате. И понеслась.

Физики смоделировали распространение звука внутри гибридных нейтронных звезд при наличии внутри них кварк-глюонной плазмы. Оказалось, что даже небольшая доля пузырьков кварковой материи может привести к высокой нелинейности звуковой волны. «Результаты моделирования помогут обнаружить кварк-глюонную плазму в естественных условиях», — пишут ученые из МФТИ, Курчатовского института и Физического института им. Лебедева в журнале Physical Review D.

Исследователи провели расчёты на основе простой модели, где адронное вещество содержит небольшие кварковые «пузырьки». Они предположили, что эти пузырьки имеют радиус порядка 1—5 ферми, что составляет миллионные доли нанометра. Более сложные конфигурации, такие как капли, стержни или трубки, остаются интересной задачей для будущих исследований. 

Я разработала интерактивный макет для создания композиций цветов. Проблема свелась к задаче упаковки кругов в круг и её автоматизированному решению методом отжига. Расскажу теорию и математически обосную практику с визуальными пояснениями.

Вы помните свой логин и пароль от форума любителей приключений, где активно общались десять лет назад? А от старой биржи фриланса? Забытый аккаунт в «одноклассниках» или первый профиль в «ВК» — это не просто цифровой призрак прошлого. Это активная угроза вашей безопасности и приватности здесь и сейчас.

Пока вы не вспоминаете о них, они работают против вас: сливают данные в утечках, служат точкой для взлома более важных сервисов и портят ваш цифровой след. В этой статье разберем, почему это происходит и как провести тотальную цифровую зачистку — методично и без лишней ностальгии.

👋 Привет, Хабр!

Сегодня хочу поделиться своим опытом работы с локальными LLM (Large Language Models). Это что-то вроде GitHub Copilot, только без подписки, оффлайн и с контролем над своими данными.

Коллектив российских ученых разработал новый способ численного моделирования ледовых торосов, айсбергов и стамухов в Арктике, который позволяет определить их структуру на основе ультразвукового сканирования толстых слоев льда. Их первоочередной задачей было описать криволинейные полости, заполненные воздухом и водой, чтобы получить проектных оценки ледовых нагрузок на инженерные сооружения. Работа была опубликована в российском научном журнале «Радиоэлектроника. Наносистемы. Информационные технологии». 

Новая работа ученых МФТИ, акцентирующая внимание на численном моделировании распространения волнового сигнала в торосах, демонстрирует инновационный подход к решению этой задачи. Используя сеточно-характеристический метод на структурированных и химерных расчетных сетках, исследователи проанализировали отклики от полостей, заполненных воздухом и водой. Их результаты дают возможность прогнозировать толщину ледяных образований и глубину их осадки.

Служба техподдержки помогает не только пользователям, внешним и внутренним. Для стажера работа саппортом — отличный способ получить необходимую техническую базу, чтобы потом находить применение полученным знаниям во многих областях и командах компании. Можно остаться в поддержке и вырасти в специалиста по ключевой инфраструктуре «Лаборатории Касперского», можно стать тестировщиком, экспертом по инфобезу или девопсом.

В этом посте три специалиста «Лаборатории Касперского» рассказывают, как начинали со стажировки в Service Desk, объясняют, какие навыки приобрели, и делятся советами — как на старте получить максимум поддержки в своем индивидуальном IT-пути. 

Привет, меня зовут Виталий. Автор телеграмм канала «Детектив данных» про смену профессии и мой вкат в «аналитику» после 30 лет. И да, я уже наверное года полтора использую помощь нейросети при написании кода на Питоне.

Следствие установило, что для получения качественного ответа часто приходится потратить довольно много времени на описание таблицы, где какой тип данных, примеры, формат, количество nan значений, диапазон дат и прочие нюансы.

Будто при допросе вместо описания преступника, следователь внимательно изучает все родинки у допрашиваемого лица. И у адвоката.

В качестве жертвы у нас рабочее время, которое можно потратить на описание задачи.

В какой то момент я подумал, а почему бы не сделать универсальную функцию которая будет собирать эту информацию за меня, и сразу писать какой нибудь универсальный промт, потому что, до кучи мне и его лень писать.

В общем вашему вниманию предлагаю эту функцию. Всё что нужно, это вставить код в ячейку, и в следующей команде указать ваш датафрейм. Принт выведет вам готовый промт с описанием вашей таблицы, расскажет тип данных каждого столбца, покажет примеры значений, диапазоны и количество пропусков, а заодно проверит датафрейм на дубликаты.

Казалось бы, какое отношение беспорядки в Непале могут иметь к информационной безопасности в России? Примерно так я и думал, пока мне прямо с утра в глаза не бросился выделенный брутальным красным цветом пост в официальном Telegram‑канале МИД России, призывающий сограждан передавать свои персональные данные «для учета» через WhatsApp.

Как избежать простоев и сбоев из-за просроченных SSL-сертификатов? Мы в HOSTKEY разработали простой, но надёжный инструмент на Go для oVirt Engine, интегрированный с Prometheus и Grafana. Теперь система сама предупреждает о проблемах — задолго до их возникновения.

Недавно я набрёл на шедевр Патрика — клон DOOM, основанный на DuckDB-WASM и работающий в браузере. Прочитав о нём, я решил  довести  эту великолепную идею до логического завершения: написать многопользовательский DOOM-подобный шутер целиком на SQL. При этом всю тяжёлую работу хотел сделать через базу данных CedarDB. Отлучившись с работы в месячный отпуск по уходу за ребёнком (бессонных ночей хватало), я попытался сделать именно это.

Вот вам тизер DOOMQL: