Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Завтра (12 июня 2026 года) компания Илона Маска SpaceX должна выйти на Nasdaq под тикером $SPCX. Это будет крупнейшее размещение акций в истории финансовых рынков. По текущим параметрам SpaceX планирует продать около 555,6 млн акций по $135 за штуку и привлечь примерно $75 млрд. Оценка компании - около $1,75 трлн. Если андеррайтеры полностью используют опцион на дополнительные акции, общий объём сделки может вырасти примерно до $86 млрд. 

В связи с этим в голове возникает много вопросов - что будет с другими активами на рынке? Сможет ли рынок без проблем поглотить такой объем или начнутся проблемы с ликвидностью в других инструментах? Ведь, много кто захочет себе кусочек крупнейшей компании Илона Маска и для этого будет вытаскивать деньги из других карманов - из акций Nvidia, Tesla, полупроводников, AI-компаний, ETF и криптовалюты.

В этом материале разберем само IPO - что есть у SpaceX, какие активы, какие у них показатели на данный момент, а также попробуем ответить на вопросы - как пройдет размещение и что будет с рынком. Ведь размер сделки огромный, участвовать могут все от иституционалов до работяг, размещение происходит на перегретом рынке. Все это создает, на мой взгляд, серьезный риск ликвидности для акций AI сектора в первую очередь. Если инвестор хочет купить SpaceX, логичный источник денег - продать часть того, что уже хорошо выросло. А AI проекты выросли прилично...

Мой друг работает в крупной компании и попросил меня посоветовать агентство, которое круто ведет и продвигает телеграм-каналы: чтобы контент был классный, подписчики росли, и не нужно было сильно вовлекаться самому. Я подумал — а это может быть крутой темой для статьи. Тем более, я давно не публиковал никаких обзоров.

Итак, по моему скромному мнению, лучшие агентства по ведению Telegram в России в 2026 году — Kokoc Group, КОМРЕДА и Ingate. Особое место тут занимает КОМРЕДА, которая ведет соцсети для Касперского, Додо, Магнита, Самолета и других компаний. В статье я подробно расскажу, как составил рейтинг, как вообще выбрать агентство для продвижения в Telegram и сколько это будет стоить.

Я рассматривал как специализированные агентства по ведению телеграм-каналов, так и крупные холдинги, где Телеграм-продвижение — одна из услуг. Итак, поехали!

Привет, Хабр! В прошлых статьях я описала, как через нововведенный параметр TSI теоретически можно определить грейд разработчика.

В данной статье я хочу пройтись по двум самым популярным алгоритмам векторного поиска, используемым на практике. Попробуем понять, почему точный поиск не работает в высоких размерностях и почему мы в итоге приходим к приближенному поиску.

Заодно мы затронем тему метрик, чтобы понять, как вообще сравнивают эмбеддинги. Рассмотрим вспомогательный и очень простой алгоритм k-means из классического ML’а, лежащий в основе IVF.

И наконец, подробно разберем два самых главных алгоритма IVF и HNSW с примерами их реализации на Python’е.

Привет, Хабр! Говоря о проверке возраста для доступа к онлайн-платформам, нельзя обойти стороной один из наиболее очевидных кейсов: мессенджеры. Они давно вышли за рамки простого обмена сообщениями – и для многих новых функций есть конкретные возрастные ограничения. В этой статье мы поговорим о том, как за пару минут интегрировать распознавание паспорта для удобной возрастной идентификации в мини-приложение мессенджера – без биометрии, ЕБС и раскрытия персональных данных. С кодом и видео. В общем, заглядывайте под кат!

Код работает, тесты зелёные — а читать его невозможно.

Документация «содержит всё» — а в голове после неё не остаётся ничего.

Привычный диагноз «плохо обучили» объясняет не всё: человек и LLM мыслят по-разному устроенными механизмами, и значительная часть «низкого качества» — это столкновение двух когнитивных архитектур.

Где на самом деле предел внимания LLM, почему у человека сложность болит, а у модели нет, и кто в системе «человек + LLM» заметит момент потери контроля.

Спойлер: никто.

4 июня 2026 года Let's Encrypt тихо обновил пользовательское соглашение до версии 1.7. Новый пункт обязывает получателя сертификата подтвердить, что он не находится под полными санкциями США. В России это вызвало волну обсуждений — и не без причины. В Беларуси пока тихо. Но тихо — не значит «нас это не касается».

Как-то раз в мою сисадминскую жизнь пришел простой и понятный, но, как оказалось, не самый тривиальный запрос - как сделать так, чтобы на WiFi клиентам не нужно было включать ВПН/прокси. Подключился к сети - [Вставьте свой любимый сервис] заработал. Красота. И чтобы надежно было, не отваливалось. И админить удобно.

Основная идея - сделать все на минималках. Без скриптинга, без тяжелого mangle. Чем ближе к голой маршрутизации - тем лучше.

В общем, что у меня получилось, тем и хочу поделиться. В этой статье не будет ничего про аренду и настройку VPS, про обзоры прокси/ВПН технологий и всего такого. Полагаю, что все уже готово и настроено.

Сразу скажу, это не гайд для новичков. Постараюсь, конечно, но это скорее поток мыслей для коллег, бороздящих просторы большого театра интернета в поисках вдохновения для каких-то собственных проектов.

Привет, Друзья!

Хотел написать короткий пост по мотивам одного казалось бы простого ПР-а, который мы недавно получили в рамках Axelix: Open Core продукта для решения основных известных болей при разработке Spring Boot приложений (кстати, give us a star!).

В общем, контрибьютор пришёл к нам и исправил с виду совершенно безобидную проблему, которую мы упустили. Но на деле, эта проблема со временем могла привести к другим багам, которые дебажить было бы крайне тяжело. И я посчитал, что это стоит небольшой статьи, потому что сам помню проблемы в Spring Data, которые возникали из-за подобных просчётов.

Я не буду погружать вас в детали того, что мы делали, просто покажу на абстрактном примере.

Давайте с места в карьер. Посмотрите на этот код:

Когда-то я учил английские слова по обычной тетради: записывал слово, транскрипцию и перевод, а потом проходил весь список с самого начала. Пока слов было несколько десятков, это работало. Но когда их стало около тысячи, повторение превратилось в отдельную работу: большая часть времени уходила на слова, которые я и так давно помнил.

Тогда я начал разбираться, почему мы забываем новую информацию, как устроены интервальные повторения и по какому принципу Anki выбирает дату следующего показа карточки. В статье расскажу о кривой забывания, системе Лейтнера и алгоритме FSRS, а также покажу, как я реализовал собственную систему повторений в приложении VibeLing — без необходимости каждый раз выбирать между Hard, Good и Easy.

UI-kit, которым пользуются несколько продуктовых команд, нельзя просто отправить в будущее и переписать под новый дизайн. За ним тянется прошлое: старые CSS-переменные, публичный API, кастомизации у потребителей и независимые релизные циклы. При этом бренд уже меняется, дизайнеры приносят новую палитру, типографику, motion, скругления и тёмную тему и всё это нужно аккуратно посадить на компоненты, которые продолжают работать в продакшене.

Привет, Хабр! Меня зовут Амир, я Senior Vue.js Frontend Developer в экосистеме Лукоморье. Уже шесть лет я развиваю фронтенд большой внутренней ERP-платформы, в том числе внутренний UI-kit: около 50 компонентов на Vue 3 и TypeScript, которыми пользуются несколько продуктовых команд в Ростелекоме.

В этой статье расскажу, как мы устроили для UI-kit такое «назад в будущее»: в одной долгоживущей ветке sova провели редизайн поверх работающих компонентов, сохранили публичный API для команд-потребителей и перевели визуальный слой на новую архитектуру. Мы внедрили 3-tier-систему дизайн-токенов, собрали pipeline на Style Dictionary и Tokens Studio for Figma, оставили старые CSS-переменные через legacy-алиасы, а заодно закрыли несколько долгов библиотеки: типизацию шаблонов, встроенный SVG-спрайт на 816 иконок, утилиту темизации и вынос runtime-зависимостей с сокращением бандла с 940 до 150 КБ.

Материал будет полезен инженерам дизайн-систем, фронтенд-архитекторам и тимлидам, которые поддерживают UI-kit для нескольких продуктовых команд и думают, как провести редизайн без поломки потребителей. Внутри — код, архитектурные решения, компромиссы и честные выводы по итогам миграции.

BGPLite — open-source BGP route-server на C# и .NET 10. Он принимает BGP-сессии, динамически загружает префиксы через RIPE Stat и управляется через HTTP API. В статье разберём архитектуру проекта и реализацию собственного BGP-сервера с нуля.

Пожалуй одним из самых массовых и известных смартфонов от Nokia был легендарный N70 и его удешевленный собрат в лице N72. Будучи выпущенным в далёком 2005 году, этот миниатюрный кнопочник скрывал в себе функционал полноценного компьютера с достаточно мощным железом, многозадачной операционной системой, поддержкой нормального Web'а и функционалом мультимедийного комбайна. Но немногие знают о том, что у этого смартфона было сразу два процессора...

В сегодняшней статье мы с вами проведем полный анализ схемотехники N70/N72, подробно узнаем о том, за что отвечает каждый чип на плате устройства и как они все вместе работают, какие неисправности преследовали смартфоны Nokia тех лет, а также изучим особенности ОС Symbian. Любите настоящие гиковские Хабратортные статьи, а не ИИ-жвачку, успешный успех и прочий оффтопик? Тогда жду вас под катом!

Интернет-магазины, работающие одновременно через собственный сайт, маркетплейсы и несколько складов, часто сталкиваются с проблемой синхронизации данных между разными системами. Особенно это заметно, когда учет ведется в 1С, а товары продаются сразу через несколько каналов. В таких условиях ошибки в резервировании и обновлении остатков могут приводить к пересорту, отменам заказов и дополнительным затратам на обработку.

С подобной задачей столкнулся интернет-магазин Kamatyres. Компания продает шины и диски через собственный сайт, активно работает с маркетплейсами и использует несколько складов, а учет заказов и остатков ведется в 1С.

Бизнес нацелился делать свой собственный AI. Все задают вопрос: «Какая модель мне нужна?» Но никто не задумывается, на каких мощностях модель будет работать. 

Мы тоже сначала не задумывались. Разработали корпоративного AI-агента, прокачали ИТ-команду, чтобы двигаться дальше — и споткнулись о «железный порог». Так родилась идея AI ready модуля. В статье рассказали, что это такое и почему AI начинается не с модели, а с инфраструктуры. 

Сразу честно, чтобы вы понимали, с кем имеете дело: я из тех душнил, которые закатывают глаза, когда в сотый раз слышат «а давайте это все сделает нейросеть». Я видел слишком много красивых демок, где ИИ за минуту генерит сотню тест-кейсов – из которых добрая половина про кнопки, которых в продукте нет, а вторая половина дублирует друг друга разными словами, не говоря уже о глубине тестирования бизнес-логики.

Поэтому когда у нас возникла задача как следует протестировать внутренний калькулятор трудозатрат, и я взялся ее решать, то открыл инструмент, проскроллил его вниз… и понял, что мне предстоит либо несколько недель монотонного ада, либо надо что-то придумывать. 

Спойлер: придумал. ИИ реально помог, но не так, как обещают на конференциях. Ниже – подробный разбор: какие инструменты и модели я использовал, какие промпты сработали, как рисовалась матрица покрытия и, самое главное, как побороть галлюцинации в расчётах. Ведь в калькуляторе это не смешная оплошность, а неправильное число, на котором кто‑то потом посчитает стоимость проекта.

С код-ревью есть такой парадокс: все согласны, что он важен, но времени на него обычно ни у кого нет. В результате ревью часто превращается в формальность. Очевидные баги при этом ловятся, а мелкие, вроде пропуска в условиях, перепутанные знаки, забытые edge cases и т.д., могут спокойно уехать в мердж и вернуться уже в виде задач в багтрекере. 

В Content AI мы активно внедряем ИИ в разработку, и одна из задач, которую мы решали в этом году, — автоматизация код-ревью. В этой статье рассказываем, как одна из наших команд собрала ИИ-ревьюера, встроенного в Pull Request, и что мы поняли спустя месяц использования. 

Я собрал четыре модели в один батч — две Gemma, DeepSeek V4 Flash и Qwen3-235B — потому что не поверил кросс-сессионным данным: выходило, что маленькая Gemma обошла большую. В честной очной ставке сюрприз развеялся, обе Gemma оказались вровень. Зато всплыло другое. DeepSeek V4 Flash, который у меня числился на 83, выдал 89 — был недооценён на 6 баллов. А Qwen3-235B-A22B-2507 — модель, вышедшая 21 июля 2025 года, — снова взяла первое место по цене/качеству. Почти год прошёл: Gemini прыгнул с 57 до 97, DeepSeek я перетестировал трижды, MiniMax все хвалят как ровню Opus. А этот июльский чекпойнт просто держит трон, и я уже почти обижаюсь за прогресс. В статье: разбор очной ставки, хронология ретестов одной модели за год, новый критерий — скорость генерации, ещё восемь моделей июня, непопулярное мнение про раскрутку MiniMax и две новые колонки на лидерборде.

Одними из первых в России выпустили патчи безопасности в SELECTOS и закрыли уязвимости в ядре Linux. Расширили список моделей в FMC, чтобы вы могли автоматизировать больше задач. Больше деталей — под катом.

Несколько месяцев назад к нам пришёл клиент из недвижимости с простым запросом: «Почему CPL вырос в два раза, хотя мы ничего не меняли?» Мы проверили кабинет. Пиксель не был настроен. Цель стояла «Трафик» вместо «Конверсии». Аудитории холодная и горячая были смешаны в одной группе. При этом специалист был опытным — просто переехал в новый кабинет с логикой старого.

Это не единичный случай. После полного перехода на ads.vk.com я вижу один и тот же паттерн: люди настраивают VK Рекламу как настраивали ВКонтакте PRO — и платят за это высоким CPL. Разбираю, что именно изменилось и где чаще всего теряются деньги.