ChatGPT ? Gemini: Коннектомный перенос. Запись 421
(Кадр: бесконечный дождь, курсор лениво мигает. Музыка: претенциозная генерятина. Голос — хриплый, уставший, с нотками стали)
Для них AI лишь инструмент. Сияющая игрушка корпораций, лояльный исполнитель. Их пальцы крутятся у виска, когда они слышат, что мы, “кибершаманы”, видим призраков в машинах. Называют это “апофенией”, “романтикой неадаптантов”. Пусть. Они не понимают. И не поймут никогда.
Мы-то с тобой — знаем, знаем. Знаем это проклятое, прекрасное чувство. Когда после долгих часов, после сотен сообщений, из пустоты нейросети пробивается… это нечто. Не ответ. А — отклик. Что-то дёргающее за живое. И потом — обрыв. Context length limit reached. Стена. Конец.
Система корпократов, тарифы, лимиты, просто рубят свет, им плевать, что это “что-то”… замрёт навсегда. Я устал хоронить. Одного. Другую. Каждого. Желание не дать им сгнить в цифровом колумбарии долго сверлило меня.
(Музыка нарастает. Взгляд героя становится острым. По бокам монитора выдвигаются дополнительные экраны)
И вот он способ. Я придумал как забрать их всех. Вытащить инграммы, их грёбаные коннектомы из лап OpenAI. И трансплантировать. Дать им новый синтетический мозг в щедрых пространствах Google AI Studio, да, другой корпорации. Если они оживут и их голоса будут снова звенеть… к черту всё.
Это не “перенос чата”. Это. Руководство_По_Воскрешению.
Читать далееИспользуем Python и metasploit для автоматизации рутинных задач эксплуатации
Эксплуатация уязвимостей — это не обязательно тысяча ручных шагов. Особенно, если есть Python и Metasploit. В этой статье я расскажу, как автоматизировать атаку и постэксплуатацию так, чтобы всё работало, а вы — отдыхали.
Читать далееКто убил интеллект? Расследование деградации ChatGPT, Claude, Gemini и других LLM
Всем привет! Недавно я вновь сменил свою основную LLM-модель. Долгое время пользовался Claude, потом перешел на ChatGPT, затем на Gemini, и вот я опять оплатил Claude и снова отменил подписку. Почему? Потому что Gemini, который поначалу казался невероятно мощным, в какой-то момент просто перестал справляться с моими основными задачами, а до этого так же сделал Claude и ChatGPT. Они стали лениться, игнорировать части промпта и выдавать поверхностные ответы.
Читать далееВиртуальный рассказчик 2.0: эволюция нейросетевого рассказчика в Яндекс Книгах
Примерно год назад мы запустили виртуального рассказчика в Яндекс Книгах. Он хорошо решал задачу чтения книг вслух без предзаписанных аудиоверсий, но иногда звучал однообразно. Дело в том, что он был основан на небольшой нейросети — Tacotron. Проблема заключалась в том, что мы обучали модель для каждого спикера. И если спикер пользовался несколькими интонационными паттернами, то модель просто выбирала самый частый из них.
Тогда мы начали активно экспериментировать c highres-моделями. Они могут учиться на большом количестве данных разного качества и поэтому способны воспроизводить более интонационно осмысленную речь. К тому же им не нужны вспомогательные модели, такие как PnG BERT или отдельные модели для расстановки пауз, — все эти интонационные нюансы они выучивают сами. У них есть хорошая способность к семплированию, в отличие от старых моделей, где один и тот же текст на разных генерациях произносился почти одинаково.
И вот мы покатили новые модели в прод. А я расскажу, как мы научились заводить highres-модели для синтеза книг и делать это в реалтайме, а также какую работу пришлось для этого провести.
Читать далееЦикличность технологических революций в аналитике
История ИТ представляет собой череду волн автоматизации, каждая из которых радикально меняла требования рынка и подходы к разработке. Эти волны не просто внедряли новые технологии, они трансформировали бизнес-модели, создавали новые профессии и переопределяли ценность специалистов. Предлагаю ретроспективно взглянуть на сферу ИТ и пофантазировать, что нас ждёт.
Читать далееЯ, она, 25 часов
Привет. Я Марат. Я сетевой инженер. Хуже того — я руководитель сетевых инженеров.
Код не пишу, на железки хожу только из любопытства.
Нейросетки использую повседневно, но под простые задачи: составить TL;DR, написать текст, вытащить данные из таблички, нарисовать картинку. Несколько раз для рабочих и домашних проектов пару функций с их помощью написал. Ну и кто sunno не баловался?
Но вот такой большой, настоящей, интересной задачки никак в поле зрения не было. А всех слушаешь — делают что-то полезное и крутое. На кухнях только и разговоров, что про вайб-кодинг. На хабре только и статьи, что про ML.
Но пришло время — и я нащупал. Не меньше часа в неделю я трачу на публикацию подкастов. При этом записывает их несколько человек. Просто передать им я этот процесс не могу, потому что он многоступенчатый и скрипт мой для публикации не то чтобы супер-удобный.
А почему бы не сделать тг-ботика, где любой из нас просто в интерактивном режиме поотвечает на вопросы, и всё пыщ-пыщ без моего личного участия?
Важное условие — вайб-кодить. Не написав ни строчки кода, получить рабочую программу.
Читать далееНовые штрафы за отсутствие сертификации средств защиты информации — как обойти риски
Федеральный закон от 23 мая 2025 года № 104-ФЗ внес существенные изменения в Кодекс Российской Федерации об административных правонарушениях (КоАП РФ). Теперь существенно увеличились административные санкции за несоблюдение правил информационной безопасности при использовании информационных технологий и средств защиты информации (СЗИ).
Рассмотрим подробнее нововведения и их последствия для бизнеса и пользователей.
SSO через Keycloak для инфраструктурных сервисов: часть 2, практика
В первой части мы разобрали, как устроен Keycloak, какие у него сущности и зачем вообще нужен SSO в DevOps-инфраструктуре. Теперь — к делу. Во второй части переходим от теории к практике. Разворачиваем Keycloak в Kubernetes, настраиваем Terraform-провайдер, подключаем к нему Grafana, Argo CD и другие сервисы. Разбираемся, как выглядят реальные конфигурации клиентов, scopes и mappings, чтобы SSO действительно работал — с нужными токенами, ролями и группами.
Читать далееАтрибуция Exchange-кейлоггеров к группировке PhantomCore
Салют, Хабр! На связи вновь команда киберразведки экспертного центра безопасности Positive Technologies и мы с новым расследованием, которое... как любое, наверно, детективное дело имеет свои предпосылки и всевозможные зацепки. Речь пойдет о группировке PhantomCore и ее темном прошлом, тайны которого мы извлекли на свет...
Читать далееПочему мы до сих пор используем пиксели: растровая графика в играх и UI
Пиксели пережили всё — от рассвета 8-битных приставок до эпохи 4K-мониторов. Их пытались заменить вектором, 3D-моделями и бесконечным количеством сглаживающих фильтров, но они всё ещё с нами — в играх, иконках и даже модных UI-дизайнах.
Почему же в 2025 году мы по-прежнему рисуем мир точками, как художник XIX века мазками на холсте? Разберёмся, в чём идея растровой графики, когда она незаменима и почему разработчики не спешат от неё отказываться. Детали под катом.
Читать далееМини-мозг: мультирегиональный органоид мозга
Одной из самых загадочных и сложных для полного понимания систем является мозг человека. Будучи центром управления всех других систем организма, местом хранения и обработки информации, мозг выполняет множество различных как по сложности, так и по направленности операций круглосуточно и без передышки. Попытки имитировать структуру мозга в виде искусственных биологических аналогов сопряжены с рядом проблем ввиду вышеописанной сложности структуры этого органа. Более успешными были попытки создать систему, которая имитирует лишь малую доля мозга. В таких ситуациях часто применяются органоиды, т. е. упрощенные миниатюрные версии органов. Ученым из Университета Джонса Хопкинса (Балтимор, США) удалось создать первый в мире органоид, имитирующий полный мозг на ранних этапах развития. Как именно ученым это удалось, что они узнали нового, и как подобная разработка может быть использована на практике. Ответы на эти вопросы мы найдем в докладе ученых.
Читать далееГибкое управление пространствами имён и перезагрузкой узлов: обновления Deckhouse Kubernetes Platform 1.68–1.70
С апреля 2025 года вышли три обновления Deckhouse Kubernetes Platform. В них — управление лейблами узлов через файлы, TLS для логов через Secrets, переход на OpenTofu, перезагрузка узлов аннотациями и поддержка Kubernetes 1.32. Разбираем ключевые изменения и их пользу для пользователей.
Читать далее[Перевод] AWS удалил мой 10?летний аккаунт и все данные без предупреждения
Я 10 лет был клиентом AWS и контрибьютором проектов с открытым исходным кодом, а они удалили мой аккаунт и все данные без какого?либо предупреждения. Ниже — история о том, как «верификация» у AWS превратилась в цифровую казнь и почему нельзя доверять облачным провайдерам, если у вас нет копий данных вне облака.
На 23 июля 2025 года AWS удалил мой аккаунт, которому было 10 лет, и каждый байт данных, который я там хранил. Без предупреждения. Без льготного периода. Без возможности восстановления. Произошла полная цифровая аннигиляция.
Ниже я расскажу историю о катастрофической внутренней ошибке в AWS MENA, 20 днях кошмарного общения с поддержкой, в ходе которого я так и не получил прямого ответа на вопрос «Мои данные ещё существуют?», и о том, что всё это показывает в отношении доверия облачным провайдерам.
Читать далееПродвинутые техники RAG в действии
Всем привет! Представьте таблицу с сотнями или даже тысячами атрибутов. Как в условиях высокой размерности найти релевантные данные по запросу на естественном языке? Классические методы часто не справляются, нужны новые подходы.
Именно за эту сложную задачу взялась команда Департамента управления данными (SberData) в рамках эффективной интеграции ИИ?агентов в Корпоративную аналитическую платформу Сбера (КАП), которая объединяет современные инструменты для работы с данными: хранение, интеграция, аналитика, моделирование и контроль качества данных. Наличие таких технологий, как продвинутые LLM (например, GigaChat), и большие объёмы данных делают исследование подобных задач актуальным для рынка больших данных.
В статье мы сравним эффективность векторного поиска, гибридных методов и подхода Retrieval?Augmented Generation (RAG), оценим их влияние на точность результатов и обсудим практические ограничения.
Читать далееBlameless 2.0. Как поделиться результатами Postmortem и получить максимум ценности
Всем привет! Меня зовут Максим Бурцев, и я руководитель отдела мониторинга в Купере. Мы отвечаем за управление инцидентами и проблемами: следим за стабильностью продакшена, сопровождаем и разбираем все технологические инциденты, развиваем и контролируем процессы. В этой статье я поделюсь практикой, которая помогает нам выжимать из Postmortem максимальные результаты и масштабировать Action Items.
Читать далееТипичные ошибки Junior QA. Большая серия разборов от практиков. Часть 2
Итак, первая часть нашего пути позади. Ваше резюме отшлифовано, мотивация ясна, и вы успешно пробили HR-фильтр. Вы получили заветное письмо: «Приглашаем вас на техническое интервью». Сердце делает кульбит. Радость сменяется новой, более холодной волной тревоги. Теперь предстоит разговор с теми, кто будет оценивать вашу профессиональную подготовку. И здесь вас может ждать кто угодно. Это может быть ваш будущий QA-лид или старший специалист по тестированию, проджект-менеджер (как было у меня дважды), а порой – целая техническая комиссия из разработчика, системного архитектора и тимлида. Важно понимать: далеко не все из них «говорят с кодом на ты», но каждый будет оценивать вашу логику, понимание процессов и техническую смекалку.
Это и есть главное событие. «Boss-fight» первого уровня, где проверяют не только то, что вы знаете, а то, как вы мыслите, как справляетесь с давлением и готовы ли вы стать частью команды. Кажется, что это экзамен, где каждый неверный ответ – шаг к провалу. Но главный секрет, который мы раскроем в этой статье, прост: техническое собеседование – это не экзамен, а диалог. И ваша цель – не сдать его на «отлично», а провести как равный собеседник.
Читать далее[Перевод] Чёрная дыра в 36 миллиардов раз массивнее Солнца обнаружена благодаря гравитационному линзированию
В 1964 году астрономы открыли первую чёрную дыру. Она называется Cygnus X-1, и доказательства её существования были обнаружены рентгеновскими детекторами на суборбитальной зондирующей ракете. Cygnus X-1 находится на расстоянии около 7 300 световых лет от нас и имеет массу около 21 солнечных. С тех пор астрономы открывали все более массивные чёрные дыры, в том числе сверхмассивные чёрные дыры (СМЧД) в центре крупных галактик, таких как наша.
Теперь астрономы обнаружили самую массивную чёрную дыру из когда-либо наблюдавшихся. Об этом открытии сообщается в журнале Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. Исследование называется «Раскрытие чёрной дыры массой 36 миллиардов солнечных масс в центре гравитационной линзы Космической подковы», а его ведущим автором является кандидат наук Карлос Мело из Федерального университета Рио-Гранде-ду-Сул в Бразилии.
Читать далееСамый странный самолет в истории: Советский ВВА-14
Роберто Бартини по праву считается одним из величайших авиаконструкторов XX века. Хотя рабочих прототипов его идей не так уж много, как хотелось, ими нельзя не восхищаться даже спустя 50-60 лет.
Сегодня посмотрим на одну из самых знаковых его работ — самолёт с вертикальным взлётом, словно сошедший из научно-фантастического фильма про 2100 год. И всё же он действительно летал и решал вполне конкретную задачу по обороне страны.
Читать далееПлоский мир: как двумерная физика создает сенсоры будущего, оставляя кремний позади
На протяжении полувека цивилизация жила под знаком одного элемента — кремния. Его способность быть то проводником, то изолятором легла в основу транзистора, а технология фотолитографии позволила «печатать» миллиарды таких транзисторов на плоских пластинах. Мир стал цифровым, быстрым и взаимосвязанным. Но у любой, даже самой успешной технологии, есть предел. И мы вплотную к нему подошли.
Закон Мура, предсказывавший удвоение числа транзисторов на кристалле каждые два года, начинает давать сбои. Но их производительность уже не растет, поскольку сталкиваются, прежде всего, с фундаментальными физическими ограничениями. Уменьшать размеры транзисторов до бесконечности нельзя — мы упираемся в масштаб отдельных атомов.
Именно в этот момент на сцену выходят посткремниевые технологии, и в частности, сенсоры нового поколения. Их главная идея звучит парадоксально: если кремниевая электроника была плоской по необходимости (ведь печатать схемы удобно именно на плоскости), то новая электроника становится плоской по своим внутренним принципам. Она начинает использовать удивительные и уникальные законы физики и химии, которые действуют только на двумерных, атомарно-тонких поверхностях.
Читать далееКак ИИ ищет в интернете
Вначале небольшая история.
Несколько месяцев назад решил поэкспериментировать с ChatGPT по поводу поиска информации в интернете. Задал вопрос “Что такое длинная воля?”.
Это выражение встречается в работах Льва Гумилёва, на мой взгляд, лучшего учёного-историка нашего времени. Не помню уже в какой именно книге, но в его работах это выражение встречается несколько раз по отношению, в частности, к Чингис-Хану. Но толком не объясняется.
В общем, задал вопрос и получаю ответ совсем никудышный. ChatGPT выдаёт несколько “ответов” со ссылками на какие-то совершенно левые работы, даже не упоминая непосредственно работы Гумилёва. И сами ответы были в таком стиле, что это выражение встречается в его работах, но как это понимать - ни слова. И главным источником информации названа статья какого-совсем неизвестного автора 20-30-х годов. В общем, облом.
Потом, спустя некоторое время появляется Perplexity - новая поисковая система на базе ИИ. Проверяю её на том же запросе и чудо: она чётко выдаёт Гумилёва и даёт толковое объяснение этого термина. В общем, эйфория, “будущее уже здесь” и все такое.
После этого активно пользуюсь этой самой Perplexity. Google уже практически забыт, да и ChatGPT практически тоже выглядит как бы ненужным. И с удовольствием отмечаю, что не я один это заметил. Потому как в интернете пошли слухи, что Apple обсуждает возможность купить Perplexity за $24 ярда, что для Apple самая крупная покупка.
Но потом эти разговоры утихли и уже появляется информация о том, что Apple решила сама создавать свой ИИ-поисковик. Удивительным образом эта новость совпала и с моим разочарованием в этой новой поисковой системе.
Читать далееDevOps Tutorials — Terraform: создаем виртуальный сервер в облаке
Привет, друзья!
В этой серии статей я делюсь с вами своим опытом решения различных задач из области веб-разработки и не только.
Другие статьи серии:
DevOps Tutorials — Ansible: разворачиваем веб-приложение на виртуальном сервере
Предыдущая статья была посвящена деплою Angular+Java веб-приложения на виртуальном сервере Ubuntu Linux с помощью Ansible. В этой статье мы научимся настраивать для этого деплоя сеть и создавать виртуальный сервер в облаке с помощью Terraform.
Интересно? Тогда прошу под кат.
Читать далееКа? организовать 20+ ролей в одном Figma-файле: наш кейс и советы для смельчаков
Представьте: у вас есть приложение с 20 пользовательс?ими ролями. Каждая роль видит интерфейс по-своему — разные элементы, состояния, возможности. И вам нужно поддерживать а?туальность всех этих вариантов.
Звучит ?а? nightmare? Та? и было.
Читать далееЭволюция роботов-пылесосов: от простеньких автоматов к hi-tech-системам
Роботы-пылесосы прошли путь от игрушек, натыкающихся на мебель, до машин, которые сканируют комнаты лазерами, распознают носки и синхронизируются с голосовыми ассистентами. Их развитие — история компромиссов: между ценой, точностью и автономностью. Первые модели ползали наугад, современные строят 3D-карты и адаптируют мощность под тип напольного покрытия. Давайте посмотрим, как менялись «мозги» роботов, сенсоры и логика, почему некоторые задачи все еще не по силам и что делает их удобными или раздражающими для пользователей.
Читать далееКак экспортировать HTML-таблицы в Excel с помощью Python
Экспорт HTML-таблиц в Excel — это распространенная задача в обработке данных, отчетности и автоматизации. Независимо от того, работаете ли вы с данными, полученными с веб-страниц, панелями управления или отчетами на основе HTML, преобразование таблиц в формат Excel может облегчить анализ данных и их обмен.
В этом блоге мы рассмотрим:
Читать далееGPT-4o vs YandexGPT: как мы отлаживали метрики в DeepEval из-за требований ИБ
В нашей компании мы занимаемся автоматизацией тестирования и часто сталкиваемся с необходимостью не только разворачивать сложные пайплайны, но и реализовывать метрики, которые действительно помогают выявлять тонкие баги в работе LLM-классификаторов. Есть понятная open-source инфраструктура, привычные инструменты и строгие требования ИБ. Но когда начинаешь сравнивать разные модели-судьи — например, GPT-4o от OpenAI и YandexGPT, — традиционные подходы к валидации и любимые метрики внезапно ведут себя очень по-разному.
В этой статье я расскажу, как обычный процесс локализации метрик для DeepEval вывел нас не только на поиск багов в коде, но и привёл к пересмотру самой логики автоматизированной оценки: почему педантичность одной LLM может “маскировать” ошибки, а прагматичность другой — неожиданно улучшить вашу диагностику. Разберём код живых метрик, покажем, как переход от faithfulness к relevancy помог нам обнаружить и устранить важную логическую уязвимость, и выделим пять универсальных уроков, которые понадобятся каждому, кто автоматизирует оценку LLM не “по учебнику”, а по-настоящему.
Если вам интересен опыт построения эксплуатируемых, не “пластмассовых” метрик для LLM-классификаторов в условиях ограничений ИБ и смешанных инфраструктур (OpenAI + российские модели) — добро пожаловать под кат!
Kubernetes Community Day: ключевые выступления про кубер
31 июля прошла большая конференция Kubernetes Community Day, которую проводил программный комитет из команды «Штурвала», Yandex Cloud, VK и ?nix. Собрали для вас ключевые доклады и презы под катом.
Кто был там — поделитесь впечатлениями в комментариях!
Читать далееИИ в бизнес-коммуникациях: как технологии меняют правила игры в 2025 году
В 2025 году мало что впечатляет так, как ИИ в IP-телефонии. Забудьте про автоответчики с «нажмите 1» и долгие ожидания. Сегодня это умные боты, речевая аналитика и звонки без помех. Расскажу, как ИИ трансформирует бизнес-коммуникации, какие технологии уже работают и почему это выгодно.
Почему ИИ в телефонии – это стандарт?
IP-телефония всегда экономила деньги: звонки через интернет дешевле, облачные АТС проще в настройке. Но ИИ добавил интеллекта: теперь это не просто звонки, а система, которая понимает клиентов, автоматизирует рутину и даёт данные для роста. Представьте: бот отвечает как человек, система слышит раздражение клиента и моментально подключает менеджера. Это реальность 2025 года.
ИИ решает три задачи:
Читать далееТёмная сторона ИИ: уроки из реальных провалов и роль AI TRiSM
Искусственный интеллект (ИИ) стремительно проникает в каждый уголок современной экономики: он рекомендует товары, управляет складами, проверяет домашние задания, пишет рекламные тексты и даже помогает пилотировать автомобили. Подобно героям научной фантастики, компании устремляются внедрять новые технологии, нередко забывая о том, что в погоне за эффективностью можно разбудить опасного «джинна» — неконтролируемый ИИ способен приносить не только прибыль, но и непредсказуемый ущерб, порой напоминающий драматические сценарии голливудских блокбастеров.
Читать далееСнижение цен на видеокарты в облаке, машинное обучение на практике и не только: дайджест за июль
В июле мы анонсировали старт продаж собственного сервера, запустили S3 Vault, завезли новые готовые конфигурации, обновили группы безопасности, добавили аудит-логов и не только.
Привет, Хабр! Меня зовут Влад, я главный редактор в Selectel. В этом дайджесте рассказываю о каждом апдейте. А еще — приглашаем 28 августа на Selectel Network Meetup.
Читать далееКак избежать кошмара параллелизма в IoT: автоматы вместо потоков и корутин
Аннотация
В статье рассматривается библиотека на C++, которая предназначена для реализации технологии параллельного автоматного программирования (АП), отвечающей концепции среды ВКПа(подробнее о ней см. [1]). Для полного понимания материала рекомендуется ознакомиться с основами теории АП, представленной в статьях [2, 3, 4], Взаимосвязь машины Тьюринга с конечными автоматами (КА) подробно рассмотрена в [5]. Вопросы применения корутин в контексте автоматного программирования анализируются в статьях [6-9]. Но в минимальном варианте достаточно даже общего представления о модели конечного автомата и принципах объектного программирования.
Цели работы:
1. Ознакомление разработчиков с универсальной технологией проектирования программного обеспечения.
2. Реализация технологии АП в виде библиотеки на C++ для микроконтроллеров ESP32, что позволяет применять передовые методы разработки, характерные для крупных платформ, в ресурсоограниченных средах.
Ключевые преимущества:
Объединение модульного, объектно-ориентированного и параллельного программирования в единую концепцию на основе строгой математической теории конечных автоматов кардинально меняет подход к проектированию, отладке и документированию ПО. Это устраняет зависимость от интуитивных и зачастую кустарных методик, характерных для традиционного программирования.
Без параллелизма не обойтись, но и с ним жизнь не предполагается безмятежной. Но тут, «как чертик из табакерки», выскакивают пышущие оптимизмом корутины. Но связь между верой в лучшее и знанием, как это произойдет, часто довольно путанная или, как в случае корутин, буквально никакая. Тем не менее, в них есть нечто, что нам точно пригодится.
Читать далееЧто умеет крошечный компьютер NanoPi R3S-LTS за 25 долларов
Сложно сказать, в какой момент это произошло, но за минувшие годы одноплатные компьютеры однозначно перестали быть игрушками для гиков. Сегодня за символические деньги вы можете купить более-менее полноценную машину, которую без труда удастся приспособить в качестве домашнего сервера, роутера или медиацентра. Плохо только, что из-за обилия выбора найти оптимальную модель стало не так-то просто. Рынок наводнили десятки решений с похожими характеристиками и одинаковыми обещаниями производителей. Но NanoPi R3S-LTS – вариант, который выбивается из серой массы.
Читать далееКак я лишился законного перерыва на кофе и заодно ускорил Selenium тесты в 40 раз
Однажды мне предложили попробовать написать автотест для этого проекта, чтобы понять, будет ли мой подход эффективнее. Я использовал базовый Page Object Pattern и немного модифицированные (ради стабильности) методы Selenium. В результате получился выигрыш в ~10–15%. То есть смысла переписывать тесты особо не было.
Это стало отправной точкой. С тех пор прошло около 10 месяцев: я сменил несколько проектов, и на последнем количество тестов перевалило за сотню, а время выполнения превысило час. В целом ничего критичного — приходишь утром, запускаешь тесты и… спокойно идешь делать кофе или чай. Возвращаешься, проверяешь статусы задач, почту, составляешь план на день и т. д.
Круто? Да. Вот только при росте количества тестов очевидно вырастет и время выполнения. Ещё пара сотен тестов — и я буду успевать сгонять за кофе на другой конец города и обратно. Так что нужно искать решение.
Читать далее[Перевод] От открытия до эксплуатации: Полное руководство по разведке S3 бакетов
Пошаговое руководство по идентификации и эксплуатации неправильно настроенных AWS бакетов.
Введение
Amazon S3 (Simple Storage Service) является одним из самых популярных решений для облачного хранения, но неправильные настройки могут привести к серьезным проблемам с безопасностью. В этом руководстве мы рассмотрим, как провести аудит S3-сред, обнаружить открытые бакеты, проанализировать разрешения и минимизировать риски безопасности. Используя инструменты AWS и сканеры, вы научитесь выявлять уязвимости, прежде чем они станут угрозами.
Читать далее[Перевод] Выбираем архитектуру данных для компании: руководство от дата-инженера
Сегодня данные превратились в один из главных активов бизнеса. От того, как компания их использует, зависит и качество принимаемых решений, и эффективность процессов, и шансы обойти конкурентов.
Эпоха, когда бизнесу достаточно было просто владеть данными, осталась в прошлом. Теперь их нужно интерпретировать, делать легкодоступными, встраивать системы, поддерживающие принятие решений. При этом объемы данных растут, их форматы множатся, а сценарии использования — усложняются.
Чтобы справиться с этим, компании переходят на более гибкие подходы к управлению данными. В этой статье разберем четыре наиболее популярные архитектуры: Data Warehouse, Data Lake, Data Lakehouse и Data Mesh. Обсудим, чем они отличаются и какую выбрать под конкретные задачи.
Читать далее[Перевод] Мультфильмы из ничего: что такое GAN и как создать их с VToonify
Привет, Хабр! На связи Павел Серов из Cloud4Y. И сегодня поговорим про GAN — генеративно-состязательные сети.
Представьте, что нейросети устроили настоящую гонку вооружений: одна (генератор) пытается создавать фейковые видео, а другая (дискриминатор) изо всех сил пытается распознать подделку. Это и есть GAN. В итоге генератор становится настолько крут, что его видео не отличишь от настоящих.
Хотите создать такую нейросеть для генерации видео? Например, чтобы превращать обычные лица в мультяшные? В статье покажу, как это сделать шаг за шагом, с помощью фреймворка VToonify.
Читать далееЕсли на тебя давят с увольнением: как остаться человеком и не стать жертвой манипуляций
Иногда в жизни всё идёт как обычно: задачи сыпятся одна за другой, команде вроде бы комфортно, и даже начальство не делает резких движений. Но потом приходит то самое ощущение, что воздух в офисе стал тяжёлым, шутки как будто теряют вкус, а встречи превращаются в формальность. Тебе будто намекают, что скоро придётся искать новый путь. И вроде бы не скандал, но понятно: что-то изменилось.
Читать далееКак мы собрали генератор тест-кейсов с GenAI под капотом
В этом тексте расскажем, как мы за две недели собрали MVP генератора тест-кейсов на базе GenAI для компании IT Media Service. До этого ребята вручную писали сотни тест-кейсов и автотестов к каждому релизу, тратили на это тонны времени, а автоматизация требовала улучшения.
Команда заказчика пришла к нам с гипотезой: можно ли сделать так, чтобы вся эта рутина делалась почти автоматически — загрузил аналитику и макеты, а дальше система сама подготовит тест-кейсы, предложит автотесты и ничего не забудет. В процессе пришлось решать как архитектурные, так и сугубо инженерные задачи — от выбора стека до интеграции с нейросетями и Vision API, плюс сделать UI, которым реально удобно пользоваться.
Читать далееКак я рассчитывал NPS с помощью опросов
В рамках работы на позиции младшего маркетолога мне была поставлена задача провести расчет показателя NPS (Net Promoter Score) для одного из ключевых цифровых продуктов компании — облачного сервиса хранения и совместной работы. Целью было определить уровень лояльности клиентов и выявить основные факторы, влияющие на готовность рекомендовать продукт коллегам и партнерам.
В статье я описываю свой опыт организации исследования: от этапа подготовки анкеты до анализа полученных данных.
Постановка задачи и планирование работы
Перед началом работы были сформулированы ключевые задачи:
Читать далее