Kurgan-Telecom Ru | Информационные технологии

Представьте: вы сидите с чашкой кофе, листая ленту в Telegram, и вдруг натыкаетесь на сообщение о нейросети, которая может раздеть девушку по фото за пару секунд. Звучит как фантастика? Еще недавно это казалось невозможным, но в 2025 году технологии искусственного интеллекта шагнули так далеко, что раздевание девушек онлайн стало реальностью. Нейросети и боты-раздеваторы захватывают интернет, обещая реалистичные результаты и простоту использования. Но как выбрать лучший сервис среди сотен предложений? Я протестировал десятки платформ и составил ТОП-25 лучших нейросетей и ботов, которые помогут раздеть девушку по фото. В этой статье вы найдете подробные описания, личные впечатления и советы по использованию каждого сервиса. Погрузимся в мир ИИ и разберем, кто достоин вашего внимания!

Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о том, как бессерверные-технологии меняют мир GPU-вычислений. Если вы когда-нибудь сталкивались с машинным обучением, рендерингом анализа 3D-графики или большими данными, эта статья поможет вам сэкономить время, деньги и нервы.

Ситуационный центр (СЦ) в классическом представлении — это специально оборудованное рабочее место, оснащенное средствами связи и отображения информации о мониторинге, результатов анализа, процессе оперативного реагирования ситуации. Ключевым компонентом является программный комплекс, собирающий и анализирующий данные из разных источников, автоматизирующий контроль предотвращения аварий и устранения их последствий.

Цель статьи — показать на примере энергетической отрасли, как внедрение таких технологий позволило автоматизировать разрозненные бизнес-процессы, повысить эффективность оперативного реагирования, а также улучшить качество оказываемых услуг. Будет представлен пример реализации базового функционала системы для энергетической отрасли. В дальнейшем планирую более детальное описание используемых технологий.

Я уже более 7 лет активно использую TypeScript, применяя его в самых разных сценариях — от простых типизированных переменных до сложных условных типов и интерполяции. Однако TypeScript продолжает удивлять: сегодня я открыл для себя ещё один элегантный сценарий использования автовыведения типов в дженериках и функциях.

В этой статье разберём, как TypeScript автоматически выводит типы в дженериках на примере функции fetchFile из моего кода.

Немного предыстории: автор гораздо больше аналитик, дизайнер и системный инженер, чем программист. Однако, несколько Интернет-магизонов когда-то "от корки до корки" сделал. А теперь замутил небольшой хобби-проект на Atmega. Ничего особенного, цветомузыка очередная. И вот, разбираясь с этой штукой, а также общаясь с коллегами, которые реально серьезные программеры, набрел на такую вот мысль...

В этой статье рассмотрим пример реализации .NET сервиса для работы с API Яндекс Метрики, включая авторизацию, получение данных и их синхронизацию с БД.

Привет, друзья!

Сегодня поговорим про написание собственных метрик Pilot-Web для Prometheus. Здесь нам понадобятся методы API нашего Web'а. Запускаем devTools (F12), переходим в networks и авторизовываемся через браузер и смотрим доступные нам запросы. Из полезных это GetPeople (данные по пользователям базы), IsOnline (в сети ли пользователь в Вебе), GetOrganizationUnits (данные по организационной структуре) и другие.

Применение двухполупериодного активного выпрямителя в схеме многоканального измерителя тока.

Делюсь идеей построения измерителя токов.

Если вы, как и я, любите поиграть с друзьями в D&D или Savage Worlds, а ваш любимый персонаж – друид, то теперь у вас будет на один оправданный скилл больше. Оказалось, что в лесах, между деревьями, существует собственная информационная сеть. Через неё деревья делятся опытом. А ценность опыта напрямую коррелирует с возрастом дерева. Особо любопытным предлагаю пройти в Root.

Наверное первая притягательная цель для любого исследователя llm является системный промпт. Не так просто может быть даже получить его, а уж тем более заменить. Но именно этим мы сейчас и займемся.

Данная статья является переводом с сайта https://www.techspot.com

Построить карьеру в сфере ИТ издавна считалось пределом мечтаний: высокие зарплаты, безопасные условия труда и всякого рода привилегии для отдельных счастливчиков. Но сегодня всё изменилось. Сокращения в ИТ-сфере достигли рекордных значений во всех отраслях частного сектора, бонусов для работников стало меньше, требования к кандидатам растут, однако зарплаты не увеличиваются, да ещё и угроза того, что всех программистов заменят нейросети, нависла.

Ситуация, когда некоторым представителям ИТ-отрасли платили целые состояния за то, что они почти ничего не делали на рабочем месте, обыгрывалась ещё в «Кремниевой долине».  О таких работниках можно было ещё услышать пару лет назад, когда компании, у которых денег было с избытком, в самый разгар пандемии нанимали дополнительных сотрудников.

Теперь почти каждую неделю появляются заголовки о массовых увольнениях. В Intel недавно сообщили, что планируют сократить штат примерно на 20 000 человек. Meta уволила 5% сотрудников за «неэффективность». Тем же занимается Microsoft. А в Google и вовсе предложили некоторым работникам уволиться по собственному желанию.

Бонусов для представителей ИТ-сферы также становится всё меньше. О возможности перехода на удалёнку теперь спрашивать не принято, поскольку компании стремятся вернуть своих работников в офисы. Так сотрудники Intel должны обязательно отработать четыре дня в офисе вместо трёх. Google же потребовала от удалённых сотрудников вернуться в офис или уволиться.

Что если обучение нейросети — это путешествие по горному хребту, где каждая точка — набор весов, а высота — ошибка модели? Пока данных мало, рельеф напоминает Альпы: острые пики и опасные пропасти локальных минимумов. Но учёные МФТИ показали: чем больше примеров видит сеть, тем плавнее становится «ландшафт потерь» — резкие скалы сглаживаются, глубокие ущелья превращаются в широкие долины. В статье мы разбираем их теорию, подтверждённую экспериментами, сравниваем с другими работами о плоских минимумах, Hessian-спектре и skip-connections, и рассуждаем, как знание геометрии помогает решать практичные задачи: когда остановить сбор данных, как выбирать архитектуру и почему ширина слоёв иногда важнее глубины. Погружаемся в математический рельеф, чтобы понять, где в нём прячутся лучшие модели.

Я не устану повторять, что воткнуть еще пачку независимых нод (реплик, инстансов) за балансером — не имеет ничего общего с горизонтальным масштабированием. Страшно вообразить, какое количество костылей было придумано, чтобы не решать оригинальную задачу размазывания нагрузки. В настоящей распределенной системе между нодами нет разницы: не имеет никакого значения, какая именно нода приняла тот, или иной запрос из внешнего мира.

Вместо этого мы понапридумывали всякие sticky sessions, умный роутинг, да даже web-сокеты выросли не из целесообразности сохранения состояния соединения (что хорошо, правильно и часто нужно), а из приклеивания к инстансу сервера (что никогда не нужно, и что практически во всех решениях мешает открыть два вебсокета и получать данные вперемешку из обоих, как это можно сделать с брокером сообщений).

Приклеивать сессию к физическому инстансу (ноде, условно говоря, к IPv4/IPv6) — бред, лишний слой для обеспечения этого только мешает и всё портит, ведь сервер всегда обладает всей необходимой информацией для того, чтобы принять запрос на ноде A, выполнить его на ноде B, а потом ответить всё с той же ноды A. Но делегация выполнения функции на соседнюю ноду — существующая уже сорок лет в эрланге — это же какой-то прям рокетсаенс. Поэтому когда к нам всё-таки приходит понимание того, что иногда одной ноды для полной обработки запроса недостаточно, — мы городим микросервисную архитектуру поверх редисов, или даже брокеров сообщений, и выдумываем саги о каких-то совершенно в данном случае ненужных форсайтах и прочий хайтек — вокруг тривиальной задачи.

Собственно, краткая суть истории в том, что господин Деминг, светило науки в области управления организациями, на своём семинаре наглядно показывал пример того, как работает мотивация.

Он просил своих студентов выписать те типы мотивации, которые они знают, а потом вызывал добровольца, завязывал ему глаза и предлагал из стоящей перед ним миски с белыми и красными шариками достать 10 красных.

Логично предположить, что подопытный это сделать не мог. Тогда Деминг подключал «мотивацию»:

Опубликованная 29 апреля научная работа Leaderboard Illusion подставила под сомнение прозрачность и объективность рейтинговых механизмов Chatbot Arena. Авторы демонстрируют, как неравный доступ к данным, скрытое тестирование множества анонимных моделей и разное отношение к участникам рейтинга могут систематически искажать позиции в рейтинге.

Статья-практикум показывает, как устроены HTTP/2, HTTP/3 (QUIC) и gRPC на самом низком уровне. Вместо толстых библиотек мы пишем минимальный учебный фреймворк «Mini-Transport» на Rust (~600 строк): реализуем кодек HTTP/2-фреймов, упрощённый gRPC-протокол и базовую обёртку над QUIC. В результате получаем рабочий echo-клиент и сервер, которые пересылают «hello ↔ world» через собственноручно собранные фреймы. Разбор сопровождается поясняющими схемами, ссылками на RFC, вариантами дальнейшего развития (HPACK, flow-control, TLS/ALPN) и готовым репозиторием для самостоятельных экспериментов. Материал рассчитан на разработчиков, желающих понять «как всё крутится под капотом» и прокачать навыки низкоуровневой сетевой работы в Rust.

Используем силу уравнений Ньютона и численных методов для моделирования динамики простых плоских мешей в реальном времени! В конце вы сможете моделировать падение ножниц ✂️ как на анимации

Привет!

Это новый выпуск «Нейро-дайджеста» — коротких и полезных обзоров ключевых событий в мире искусственного интеллекта.

Меня зовут Вандер и каждую неделю я делаю обзор новостей о нейросетях и ИИ.

Неделя с 21 по 27 апреля выдалась горячей: свежие апдейты от OpenAI, новые лимиты, буря вокруг Deep Research и долгожданные интеграции мультимодальных моделей — всё это я собрал в одном месте. Только самое важное и только то, что реально интересно и полезно. Поехали!

Привет, Хабр! Сегодня хочу поделиться своим личным опытом участия в Забайкальском хакатоне и рассказать, к чему стоит готовиться, если вы планируете принять участие в подобном мероприятии.

Что такое хакатон?

Хакатон- это соревнование для программистов, дизайнеров, аналитиков и других специалистов, в котором за ограниченное время необходимо разработать прототип или даже полноценное решение определённой задачи (кейса) .

Цель мероприятия

Главная цель фестиваля- создать условия для раскрытия потенциала одарённых школьников и студентов. Конкретные задачи включают:

Эту туманность можно было бы сравнить с пригородом крупного мегаполиса, который к некоторому моменту оказался поглощен огромным городом и более не именуется своим историческим названием. Примерно это и случилось с так называемой “Малой Туманностью Ориона”, которую больше никто так не называет, потому что современные телескопы — даже самые простые — показывают обе туманности, которые когда-то считались разделенными темным промежутком космической пыли, как одно целое.

Но когда-то телескопы были не такие зоркие — даже у профессиональных астрономов. А наблюдатели хватались за любую возможность предъявить Миру очередное открытие.

Небольшой клочок светящегося облачка, как-будто отделившийся от от Туманности Ориона, впервые описал французский астроном Жан Жак де Меран в 1731 году. Вероятно, туманность наблюдали и ранее, но не никто не догадался отнестись к ней как к отдельному объекту.

В 1769 году Шарль Мессье включил туманность Де Мерана в первую редакцию своего каталога. Уже современники видели в этом прецеденте конкуренцию двух астрономов. Николя Луи де Лакайль опубликовал свой каталог чуть раньше, и в нем числилось 42 объекта. Шарль Мессье, создающий подобный каталог туманных объектов (неясной тогда для ученых природы), стремился к тому, чтобы обойти Лакайля числом. Но тоже уперся в цифру 42 — больше добавить к имеющемуся ему было нечего. Тогда он вспомнил о туманности Де Мерана (которую уже тогда практически никто не считал отдельной туманностью), а для верности добавил в каталог звёздные скопления Плеяды и Ясли, хотя ничего туманного среди звёзд этих скоплений тогда не наблюдалось. Таким образом каталог Шарля Мессье вышел на рекордное для своей эпохи количество — 45 необычного вида объектов, которые по невнимательности можно было бы спутать с кометами (назначение каталога Шарля Мессье было прежде всего в этом, и тем нелепее в нем смотрелись Ясли, Плеяды и даже Туманности Ориона и Андромеды — отлично знакомые тогда каждому астроному).