Разработка

В современном мире трудно представить социальные сети без видеоконтента. Ежедневно пользователи просматривают и делятся видеофайлами с друзьями, родственниками. Но вряд ли они задумываются, какой объем работ скрывается за реализацией всех этих возможностей.

В докладе я расскажу про опыт реализации загрузки, сохранения и обработки видео с использованием библиотеки FFmpeg:

- обсудим, что послужило триггером для начала работ, какие проблемы были подсвечены и как мы планировали их решить;

- проанализируем, что выгоднее: воспользоваться готовыми облачными сервисами или разрабатывать кастомное решение;

- рассмотрим инструменты для реализации необходимого функционала, определимся с хранилищем и схемой хранения данных;

- изучим процесс загрузки исходного видео пользователем в мобильном приложении;

- посмотрим изнутри на процесс обработки видео, использование FFmpeg из .NET приложения.

В своем докладе я хочу рассказать о том, с какими сложностями сталкиваются команды разработки и тестирования решений на 1С, внедряющие у себя процессы автоматизации тестирования, о подходах и конкретных решениях, которые помогают эти проблемы обойти.

Цель доклада: развеять мифы, заблуждения об автоматизации тестировании решений на 1С, скорректировать ожидания и рассказать, как обойти некоторые наиболее болезненные грабли.

Доклад ориентирован на руководителей и тимлидов команд разработки и тестирования и действующих тестировщиков.

Цель доклада: показать применение алгоритмов и технологий Python для автоматизации проектирования линейных протяжённых объектов.

#### **1. Введение**

- О себе.

- Краткий обзор задач, которые решает программный комплекс «Горизонт».

- Python vs C++?

#### **2. Решение задачи распознавания данных геодезической съёмки**

- Парсинг DWG и DXF-файлов.

- Семантическая сегментация данных:

- Распознавание условных обозначений и объектов инфраструктуры.

- Применение алгоритмов компьютерного зрения на Python.

- Алгоритмы сопоставления:

- Задача о назначениях для сопоставления объектов и технической информации.

- Использование R-деревьев для быстрого поиска ближайших геометрических объектов.

- Методы пространственной интерполяции для высотных отметок.

#### **3. Построение графа для проектирования**

- Использование Python для работы с графами:

- Библиотеки: NetworkX, SciPy и другие для оптимизации маршрутов.

- Применение OpenCV для анализа изображений и карт.

#### **4. Поиск оптимального маршрута**

- Модификация классических алгоритмов поиска путей:

- Постобработка маршрутов:

- Исправление дефектов из-за недостаточной точности исходных данных.

- Удаление избыточных точек и оптимизация поворотов.

- Использование эволюционных алгоритмов.

Инструменты и модели выходят каждый день, но есть нечто общее - умение пользоваться ими посредством методов промпт-инжиниринга. О них и поговорим

В .NET JIT-компилятор делает огромное количество работы, чтобы ускорить ваш код: от инлайна и векторизации до escape-анализов и динамического профилирования. Но знаете ли вы, что невинная строчка is T или не sealed-класс могут запретить JIT делать свою магию?

На докладе мы подробно разберём, как работает JIT в .NET, какие оптимизации реально происходят, как мы, разработчики, можем им мешать — или наоборот помогать, и почему это важно для бизнеса и пользователей.

Сессия будет полезна как инженерам, стремящимся понимать внутренности .NET и писать эффективный код, так и тимлидам и архитекторам, выстраивающим инженерную культуру: ведь понимание того, что реально делает JIT, позволяет оптимизировать не вручную, а системно.

Ключевые темы:

- Tiered Compilation: Tier 0 против Tier 1

- PGO (Profile-Guided Optimization), OSR (On-Stack Replacement)

- Инлайнинг, деинлайнинг, развёртка циклов, SIMD

- Devirtualization, sealed, boxing

- Что нового в .NET 6, 7, 8, 9 для JIT

- Roslyn-анализаторы, помогающие писать JIT-friendly код

Целевая аудитория:

Разработчики уровня Middle и выше, технические лиды, архитекторы, преподаватели и инженеры, которым интересно, что происходит под капотом C# и почему код иногда «не летит»

На докладе мы поговорим о том, как софт-скиллы помогают аналитику в работе и что стоит развивать на разных этапах — от джуниора до сеньора. Затронем три ключевых навыка, которые часто выручают, и посмотрим, как они могут сделать вас заметнее в команде. Будут примеры из практики и мысли о том, как начать прокачивать навыки без лишних усилий. Можно прийти послушать, задать вопрос или просто подумать об этом вместе.

Чем отличается построение бренда за несколько лет от недели

Для каких игр и продуктов подходит каждый их подходов

Чем отличаются каналы и коммуникация

Кейсы и примеры

Как оценить эффект для бизнеса

В докладе обсудим, какие риски информационной (и не только) безопасности может принести использование машинного обучения в бизнесе, а также какие бывают атаки на ML и как от них обезопаситься.

Кому будет особенно интересно послушать: разработчикам ML-решений, так как будут раскрыты технические особенности мер защиты и методы атак, а также топ-менеджерам, так как в выступлении подсвечу последствия, которые возникают, если пренебрегать требованиями безопасности в ML.

Поделюсь опытом интеграции крупных языковых моделей (LLM) в портал Rambler, а также проведением сравнительных испытаний и тестированием различных моделей. На примере взаимодействия с GigaChat рассмотрим процесс формирования запросов для LLM (prompt engineering), а также этапы выбора наиболее подходящей модели и её настройки. Обсудим критерии оценки качества генерации и суммаризации, включая метрики Meteor и BERTScore, а также настройку систем мониторинга и контроля. Затронем потенциальные риски, связанные с созданием контента, и вопросы соблюдения нормативных требований. Расскажу, как мы обеспечиваем контроль над результатами работы модели и какие гарантии предоставляем.

Постараюсь ответить на следующие вопросы:

1. Как выбрать подходящую модель LLM для решения конкретной бизнес-задачи?

2. Какие метрики использовать для оценки качества работы модели?

3. Как обеспечить стабильность и надежность функционирования модели в продакшене?

4. Какие риски связаны с внедрением LLM, и как их можно минимизировать?

5. Как организовать мониторинг и обновление модели без ущерба для бизнеса?

1. Планы производства, методология

2. Оптимизация расчетов планов производства

3. Методология расчетов плана закупок и формирование заказов поставщику

4. Отслеживание поставок

5. Формирование расписания приемок

На мастер-классе вы научитесь управлять рисками, используя не только теорию, но и понятные аналогии из повседневной жизни. Я покажу, как обычные жизненные ситуации помогают понять ключевые принципы работы с угрозами и возможностями в ИТ-проектах.

1. От быта к профессии:

— Как идентифицировать риски через простые примеры (ремонт квартиры, поездка на автомобиле) и применять эти навыки в ИТ.

— Классификация рисков: Люди, Процессы, Технологии, Внешние условия — как эта структура охватывает ключевые аспекты ИТ-проектов.

2. Инструменты для анализа:

— Матрица рисков: как оценить вероятность и влияние, чтобы не тратить ресурсы на «шум».

— Почему позитивные риски (например, неожиданная помощь эксперта) могут быть важнее угроз.

3. Стратегии управления:

— Планируем действия: от предотвращения проблем до передачи ответственности.

— Разберем кейсы, где простое смягчение последствий спасает проекты, а исследование возможностей — удваивало их ценность.

4. Практика:

— Интерактивная работа в командах: расстановка приоритетов, создание «дорожной карты» действий.

— Как избежать типичных ошибок: игнорирование «зеленых» рисков, переоценка маловероятных угроз.

Итог:

Вы уйдете с готовым алгоритмом, который поможет не только тушить пожары в проектах, но и находить скрытые возможности для роста. Даже если вы новичок в управлении рисками, бытовые аналогии и практика сделают сложные концепции понятными и применимыми.

Для кого:

Руководители проектов, разработчики, аналитики и все, кто хочет предугадывать проблемы и превращать их в преимущества.

Можно сделать крутую модель, но от нее будет мало проку, если не обеспечить ее интеграцию в реальные бизнес-процессы. В докладе расскажем, откуда и зачем в команде «Товарных рекомендаций» Wildberries текстовый энкодер, на что он способен и как мы сжимали его эмбеддинги для онлайн-доранжирование рекламных баннеров по запросам пользователей: от классических PCA, автоэнкодеров и полносвязных слоев до одного интересного подхода с очень русским названием

Кроссплатформенная разработка на React Native — это не просто тренд, а стратегическое решение, позволяющее бизнесу экономить ресурсы, ускорять разработку и покрывать больше платформ. В этом докладе я поделюсь реальным опытом "бесшовной" миграции нативного продукта на React Native. Мы рассмотрим весь путь: от продажи идеи руководству до успешного завершения миграции.

- Тактика миграции: как организовать процесс перехода с нативной разработки (Kotlin/Swift) на React Native с учетом особенностей проекта и уровня подготовки команды.

- Проблемы и их решения: глубокая проработка кейсов с диплинками, пуш-уведомлениями, хардварной кнопкой “назад” и другие технические нюансы.

- Команда и процесс: как работали специалисты с разным уровнем погруженности в натив, избегая выгорания и срыва сроков.

- Стратегия: что мигрировать в первую очередь, как внедрять изменения, не останавливая поставку новых фичей.

- Продажа идеи: как донести до бизнеса преимущества перехода и минимизировать сопротивление.

Что получат слушатели:

- Пошаговый план для реализации миграции с нативной разработки на React Native.

- Реальные примеры и решения проблем, с которыми сталкиваются на практике.

- Инструменты и подходы для управления процессом миграции на большом продукте.

- Ответы на ключевые вопросы: как избежать выгорания команды, удержать сроки и продолжить поставку новых фичей.

Почему это важно:

Этот доклад полезен разработчикам, тимлидам и менеджерам, которые планируют переход на кроссплатформенную разработку или уже столкнулись с этим вызовом. Он основан на реальном опыте, с конкретными цифрами, результатами и кейсами, которые помогут избежать распространенных ошибок и вдохновят на внедрение изменений.

ML необходим для масштабирования и развития бизнеса.

Существующие инструменты PHP позволяют разрабатывать сложные производительные нейронные сети для решения бизнес-задач.

Возможности ML-приложений основанных на PHP могут быть расширены за счет импорта моделей, написанных на других языках.

Exe - игра о системном администрировании с увлекательными задачами и сюжетом.

Игра о системном администраторе, который только устроился в компанию, чья сеть была заражена вирусом. Цель игрока освободить сеть от вируса, используя главное оружие - Терминал и Команды Bash.

Механика:

Вначале игроку даётся набор команд Bash и инструкция по их применению. По ходу игрок открывает для себя больше команд Bash, их функционал, и применяет их на практике

Доклад-игра, где участники смогут проверить свои знания и навыки в области архитектурного проектирования, отвечая на вопросы, связанные с выбором оптимальных решений для различных сценариев, а победитель получит звание "Архитектурный гуру" и полезные инсайты для своей работы

Как объединение BPMN и DFD позволяет создать более полное представление о бизнес-процессах: примеры успешного применения комбинированной нотации в реальных проектах.

Участники МК получат пошаговую инструкцию по интеграции BPMN и DFD в свою повседневную практику и смогут попробовать самостоятельно попрактиковаться в применении нотации

В современном мире целостность и доступность информации имеют первостепенное значение для любого бизнеса. В докладе поговорим о различных методах резервного копирования, доступных в PostgreSQL, а также поделимся рекомендациями по внедрению эффективных стратегий резервного копирования, основанных на опыте компании Postgres Professional.

В чем суть локальных LLM, и правда ли, что Open Source >= ChatGPT

Как выбрать модель опенсорса под свои задачи

Промпты для open source LLM = промпты для GPT?

Попробуем использовать опенсорс модели для написания nginx конфига и Docker файлов

Отыщем DDoS атаки в логах с помощью LLM

RAG, Fine-Tuning, QLoRa — вот они слева направо. Как увеличить точность выбранной модели

Доклад о различных подходах к балансу в играх. Трюки и костыли, которые используют геймдизайнеры для расширения спектра эмоций у пользователя.

- Назначение платформы

- Общая архитектура платформы

- Центральный портал как единая точка работы с платформой

- Решение задач DataOps и ModelOps на базе платформы

- Применение существующих ops-подходов для разработки бизнес-отчетов (AnalyticOps)

- Расширение платформы для Low-code приложений, разрабатываемых пользователями самостоятельно

- Дальнейшие планы развития

TypeScript с нами уже больше 10 лет, и за это время было множество статей и докладов о том, какой он чудесный. Но почти не было материалов о его слабых сторонах, и вряд ли это из-за того, что таковых нет. Пришло время изучить этот вопрос. И не просто изучить, а сделать это в контексте разработки инструментов.

Сначала обсудим основные особенности TypeScript. Насколько он повышает надежность кода на самом деле, как влияет на скорость разработки и в чем его реальная польза. Затем перейдем к системному коду: посмотрим кейсы где TS может нам помешать. Поговорим о проблемных моментах, про которые редко кто-то задумывается. Дальше разберем решения: как получить основные преимущества TS без написания логики на нем. Под конец посмотрим: есть ли сейчас какие-то живые альтернативы TypeScript.

Цель не в том, чтобы убедить вас выкинуть TS из своего проекта. Она скорее в том, чтобы показать иной взгляд: как можно делать сложные вещи по-другому, и возможно, более эффективно

Доклад будет особенно полезен разработчикам библиотек и чего-то сложного на JS. А также тем, кто считает, что без TypeScript сегодня работать невозможно

Расскажу, почему разработка должна быть удобной и как удобные инструменты помогут вам этого достичь

Построение проектов на C++ задача непростая для системы сборки и далеко не каждая сможет с этим успешно справится. CMake, Meson или модный Bazel хорошо известны в мире C++, а что же Gradle? Ведь он совсем из другой вселенной Java и Android. Попробуем посмотреть на него в новом качестве и разобраться может ли он быть полезным для C++ сообщества.