Токен — это единица текста.
AI-действие — это единица полезного результата.
AI-действия - это не абстракция и не побочный эффект автоматизации. Это измеримый экономический ресурс, который уже сегодня создаёт реальную ценность. Осталось лишь признать его в балансе.
Каждый бэкенд-разработчик, который хоть раз готовился к собеседованию, слышал про аббревиатуру ACID. Какая-то часть из слышавших сможет её расшифровать. Какая-то часть из расшифровавших — объяснить, почему важен каждый из принципов, скрытых за этими четырьмя буквами. И уж точно каждый из этих замечательных разработчиков знает цену букве «I» — isolation, изоляции транзакций.
Те, кого заинтересовал заголовок, скорее всего, относятся к одной из трех категорий читателей:
Первые знакомы с этими понятиями в теории, но не имели шанса решать их на практике. Вам — обещание: когда вы столкнётесь с этими загадочными на первый взгляд явлениями в бою, вы уже будете к ним готовы. А если прочитаете статью до конца и вникнете во все примеры — сможете блеснуть на собеседовании знанием тонкостей борьбы с гонками в реальных highload-приложениях, даже не имея такой практики.
Вторые решали такие проблемы «на ощупь», не до конца понимая механику. Вам — собрать разрозненный опыт в систему: увидеть полную карту способов и понять, какой из них и почему обходится дороже.
Третьи сталкивались с этими проблемами и знают, как их решать. Вам — наглядная демонстрация цены тех решений, которые вам уже приходилось имплементировать: конкретные цифры, во сколько на самом деле обходится каждый подход.
В этом материале систематизируем способы бороться с race conditions в Postgres и считаем, во сколько обходится каждый.
Китай за последние десятилетия совершил экономический рывок, который многие до сих пор пытаются осмыслить. Лань Сяохуань, китайский экономист из Пекинского университета, написал книгу, которая разошлась огромным тиражом (более полутора миллионов экземпляров) у себя на родине и была переведена на русский язык. Название — прямая отсылка к Адаму Смиту. Только вместо невидимой руки рынка здесь — видимая рука Партии. И она не просто регулирует, а реально строит экономику, отрасль за отраслью, регион за регионом.
Книга написана китайцем и, что важно, не для пропаганды, а для внутреннего обсуждения. Поэтому в ней почти нет партийных лозунгов. Есть конкретные бизнес-кейсы, расчёты, анализ того, как государство влезло в рынок земли, недвижимость, местные бюджеты, бюрократию, фондовый рынок и внешнюю торговлю, и почему без этой видимой руки ничего бы не взлетело.
Российский ИТ-гигант «Группа Астра» готовится выйти на российский рынок цифровых прав. Это важный шаг не только для самой компании, но и для всего отечественного рынка блокчейна, поскольку публичные ИТ-компании до сих пор редко выходили на эту площадку, а уж тем более с прицелом на системную работу с розничными и корпоративными инвесторами. Разбираемся, что именно выпускает «Группа Астра», зачем это делается и как выглядит рынок, в который она заходит.
Что готовит рынку «Группа Астра»
Первый выпуск «Группы Астра» — это классические долговые ЦФА, то есть по экономической сути аналог облигаций, только оформленный записью в распределённом реестре, то есть в блокчейне. Решение о выпуске было размещено на площадке «А-Токен» — блокчейн-платформе АО «Альфа-Банк», которое одновременно выступает и оператором информационной системы, и оператором расчётов. Документ опубликован 6 мая 2026 года, сбор заявок от инвесторов идёт с 7 по 15 мая, вторичные торги стартуют 18 мая.
Параметры выпуска выглядят как пробный, но вполне рыночный заход. Номинал одного ЦФА составляет 1000 рублей. Минимальный объём эмиссии, при котором выпуск признаётся состоявшимся, — 1000 штук, то есть 1 млн рублей. Максимальный — 500 000 штук, или 500 млн рублей. Ставка установлена в размере 14,5% годовых, выплаты купонные, ежемесячные. Срок обращения — девять купонных периодов, примерно по месяцу, затем погашение по номиналу. Досрочное погашение не предусмотрено, дополнительное обеспечение отсутствует, поскольку инвестор доверяет эмитенту. А достигается это через доверие к оператору информационной системы, реализующей технологию распределенного реестра, тк именно он допускает к эмиссии организации, проводя скоринг.
Как бы мы ни пытались отказаться от этого инструмента в поисках более изящных алгоритмических решений, каждый раз мы к нему возвращаемся.
В прошлой статье про Гамма-флип я вскользь касался механики работы с отклонениями, но не раскрыл тему до конца.
В этой статье мы углубимся в стохастический анализ и рассмотрим методы определения стационарности временных рядов в реальном времени. Разберем математический аппарат расширенного теста Дики-Фуллера (ADF), причины его интеграции в ядро нашей торговой системы и особенности реализации на Python при работе с большими массивами данных.
На День предпринимателя мы открыли офис Кнопки в Екатеринбурге и позвали всех желающих к нам в гости. Не чтобы продать бухгалтерию, просто поговорить. О том что волнует сейчас предпринимателей больше всего и какие страхи у них есть.
И знаете что? Страхи у всех одинаковые.
Кнопке в этом году 13 лет, и нам эти страхи знакомы. Мы поделились с предпринимателями опытом и реальными кейсами.
Представьте: вы наконец посчитали, сколько денег утекает из дома через плохую теплоизоляцию. Пришли к владельцу с цифрой в 200 тысяч в год на отоплении. Он посмотрел, кивнул и сказал: «Ну окей, запишем в убытки».
Примерно так выглядит разговор про техдолг с бизнесом. Пока это «у нас легаси» – руководство кивает и говорит «разберитесь», а стоит принести конкретные рубли вообще тему закрывают. Парадокс в том, что цифра без плана погашения – это не аргумент, а счёт, и на счёт без понятного ROI у CFO всегда один ответ: списать и забыть.
Мы потратили какое-то время на то, чтобы разобраться, почему так происходит. В процессе нашли три методики, которыми на западе считают техдолг в деньгах – у каждой свои допущения, слепые пятна и сценарии, в которых она врёт. И отдельно поняли, что сама по себе цифра это только половина задачи. Вторая половина упаковка, без которой CFO скажет «спишем» при любой методике.
Об этом и поговорим.
Дорогие хабровчане, всем привет! Меня зовут Алина Акиншина, я CEO IT-компании «Онлайн Патент». 2026 год обещает быть таким же урожайным на законодательные изменения, как и 2025-й — по крайней мере, в части регистрации товарных знаков скучать точно не придется. Дорожная карта «Инновации и патенты» — это документ в рамках реализации национальной модели целевых условий ведения бизнеса до 2030 г. — предусмотрено, что осенью 2026 г. нас ждут сразу два изменения.
Декларация о намерении использовать (сентябрь 2026 г.). В бланк заявки на регистрацию товарного знака должна быть включена декларация заявителя о намерении использовать товарный знак.
Привязка пошлин к перечню (октябрь 2026 г.). Размер пошлин за проведение экспертизы заявки и за продление срока действия исключительного права должен быть привязан к количеству позиций в перечне товаров и услуг.
Чем же нам грозят эти изменения?
Сбор первичных документов из 1С, SAP и ERP из разных юридических лиц традиционно является серьезной головной болью бухгалтерии. В этой статье мы поговорим о том, как с помощью low-code платформ можно автоматизировать данный процесс и сформируем гайд по построению такого пайплайна.
Всем привет, меня зовут Марат Гайфуллин, я инженер-эксперт Дирекции надежности и автоматизации ИТ-процессов в банке «Уралсиб». В профессиональной деятельности работаю с подрядчиками и вендорами. Своими наработками и опытом поделился с коллегами в нашем профсообществе – в Гильдии SUPPORT тема вызвала большой интерес. Именно это и навело меня на мысль написать эту статью. Пояснение, в дальнейшем используется термин менеджер сервиса- это сотрудник ИТ, который отвечает за работоспособность и надежность сервиса, и за взаимодействие с вендором для этих же целей. Менеджер сервиса не заменяет юриста и договорной отдел, его задача проверить, что договор можно реально использовать во время проблем и аварий на ИТ сервисе. Сразу оговорюсь, материал не является юридической консультацией - рассматриваю вопрос, как технический специалист, с позиции эксплуатации и надежности.
SpaceX планирует провести размещение с оценкой бизнеса примерно в $1,75-2 трлн. Если IPO пройдёт успешно, оно станет крупнейшим в истории мирового фондового рынка, обойдя предыдущие рекорды Ant Financial и Saudi Aramco. Компания подала регистрационную форму S-1 20 мая, а выход на биржу Nasdaq под тикером SPCX ожидается 12 июня. Объём размещения может достичь $75 млрд. Организаторами IPO выступают Goldman Sachs, Morgan Stanley, Bank of America, Citigroup и JPMorgan Chase.
Для сравнения: крупнейшее завершённое IPO на данный момент принадлежит Saudi Aramco, которая привлекла $29,4 млрд. В случае успеха SpaceX более чем вдвое превзойдёт действующий рекорд.
«А что если … ?» — пожалуй, самый частый вопрос на уме у риск-аналитика. Его хлеб — строить и проверять гипотезы, например, «А что если мы добавим в модель частоту смены адреса? Станет ли точнее наш прогноз по риску дефолта у стартапов?», «А что если учитывать текучку кадров у клиента? Сможем ли мы точнее предсказывать кассовые разрывы?», «А что если мы поднимем лимит по овердрафту у клиентов с идеальной платежной дисциплиной? Как это скажется на их лояльности вдолгую?»
В этой статье рассказываю, как можно настроить конвейер быстрой проверки гипотез через low-code аналитические платформы.
— Раздаст ли Маск всем по миллиарду до завтрашнего вечера?
— Да 100% нет. Бегу ставить на Polymarket.
— ОМГ, как же ты смог проиграть?
— Там внизу, в правилах было написано, что имеются в виду все члены совета бывшего директоров Tesla, которые потом перешли в SpaceX.
— И такой нашелся и оказался мужем одной из бывших жен Маска, подавшей на него в суд?
— Почти. Вдобавок, он еще и оказался инсайдером, поставившим на Yes в этом пари.
Примерно так я потерял первые $100 на полимаркете. Да и в целом, конечно, Polymarket это инструмент перераспределения денег к и без того богатым игрокам и инсайдерам, и к самой площадке.
Но можно ли это побороть с помощью трезвого анализа?
Я исследовал топ-100 лидеров по заработку на Polymarket — и ...
Самые интересные новости финансов и технологий в России и мире за неделю: Госдума разрешила ЦБ сбивать беспилотники, мобильные операторы будут сливать больше данных о юзерах, «Олимпиада на Стероидах» разочаровала, Anthropic обогнал OpenAI по оценке, фонды FinEx решили самоликвидироваться, а также поимка нового Polymarket-инсайдера из Google.
С 1 сентября 2026 года в России официально запускается цифровой рубль — третья форма национальной валюты наравне с наличными и безналичными. Крупнейшие банки и крупный ритейл с выручкой свыше 120 млн рублей обязаны обеспечить приём платежей в цифровых рублях.
У бизнеса возникает закономерный вопрос: как организовать кэшбэк и программы лояльности для клиентов, которые платят цифровыми рублями? Сам по себе цифровой рубль кэшбэк не предусматривает и является исключительно расчётным инструментом. Однако это не означает, что кэшбэк невозможен — просто он требует переосмысления и внедрения на новом технологическом уровне.
Российские селлеры уже давно действуют так: сначала выбирают нишу, придумывают и регистрируют бренд, затем — закупаются на оптовом рынке КНР (напрямую, через сервис закупки или китайский маркетплейс), далее — перепродают товары здесь. Эта схема иногда становится крайне рисковой: дело в том, что китайские бизнесмены, получив заказ, нередко копируют чужой товарный знак, регистрируют его на себя в своем государстве, а потом «блокируют» предпринимателей-инициаторов цепочки.
Если вы, как и я, пробовали инвестировать - покупали и продавали ценные бумаги по наитию или рандому, то вам сюда. Тут мы начнем выстраивать наши хаотические метания в систему для генерирования денег.
Меня зовут Даниил. Я разработчик интеграций — до этого Kafka, REST, highload. В 2024–2025 мне первый раз поставили задачу, которую HR называет по‑разному: AI automation, n8n integrator, applied AI engineer. Я называю это AI‑интегратор: человек, который собирает бизнес‑процесс из событий, API и LLM — в основном без классического релиза, на no‑code/low‑code оркестраторе.
Я не ML‑инженер. Я не prompt‑инженер в вакууме. Я впервые поднял и довёл до рабочего состояния self‑hosted n8n с LLM внутри pipeline: событие приходит → модель что‑то понимает → данные улетают в Google Sheets, Telegram, amoCRM / Bitrix24.
Сегодня предлагаю необычный формат. Я опишу, как может происходить налоговая проверка физического лица по признакам незаконной предпринимательской деятельности. В качестве условной «жертвы» выберем айтишника, который работает на себя и принимает оплату на свою карту физического лица.
Описывать всю историю буду от себя - как если бы эту проверку проводил я сам. Учитывая, что 12 лет я проработал в ФНС и вел не одну подобную проверку, все действия налогового инспектора будут описаны достаточно правдоподобно: так, как это обычно происходит в реальной жизни.
Финансовые системы предъявляют жёсткие требования к производительности.
Риск-департамент запрашивает переоценку портфеля из 200 000 опционов. Маржинальная система требует пересчитать все позиции клиентов после сильного движения рынка. Алгоритмический трейдер хочет оценить Greeks для тысяч потенциальных сделок за миллисекунды.
Стандартные подходы на .NET дают сбой по трём причинам.
Причина 1: Объектная модель
Каждый опцион становится отдельным объектом в куче. Виртуальные методы, ссылки, разрозненное расположение в памяти. Для 200 000 объектов — миллионы байтов, GC-паузы на сборку, промахи кэша процессора.
Причина 2: Позлементные вычисления
Вызов функции ценообразования в цикле — плохо. Процессор не может векторизовать код, потому что не видит всю картину целиком. SIMD-инструкции простаивают.
Причина 3: Аллокации в горячем пути
Каждый вызов new double[100000] для хранения промежуточных результатов — это давление на GC. В 24/7 сервисе такие аллокации накапливаются и вызывают непредсказуемые паузы.
Требования к решению