01
WordPress alapú webfejlesztés
Gyors, mérhető és üzleti folyamatokat is támogató WordPress-oldalak — nem csak egy telepített sablon.
root@broadband:~# system_status
Megbízható IT. Nyugodt működés.
Infrastruktúra-üzemeltetés, kiberbiztonság, felhő és egyedi fejlesztés — üzleti célokra hangolva.
01 / services
Mérnöki alapokon
Tervezünk, üzemeltetünk és fejlesztünk. Egy kézben tartjuk a kritikus IT-rendszereket.
02
Egyedi Next.js webfejlesztés
Gyors, kétnyelvű és bővíthető digitális platformok, ahol a weboldal már a működés része.
03
Otthoni automatizációs tanácsadás
Gyártófüggetlen, helyben is működő Home Assistant rendszerek energia-, komfort- és biztonsági szemlélettel.
04
IT biztonsági tanácsadás
Arányos védelem, jobb láthatóság és nagyvállalati biztonsági szemlélet a saját környezetre méretezve.
05
Domain regisztráció és kezelés
Domain, DNS, web és levelezés: rendezett technikai alap a digitális jelenléthez.
06
Informatikai oktatás és tudásmegosztás
Gyakorlati, érthető tudásátadás Linuxról, biztonságról, automatizációról és AI-alapú munkafolyamatokról.
references
Kiválasztott munkák
CASE_STUDY
Rozsauveg.hu: élményből működő online üzleti rendszer
WordPress-alapú élményfestő oldalból gyors, védettebb és mérhető foglalási, fizetési és ügyfélkommunikációs rendszer.
CASE_STUDY
Broadband.co.hu: letisztult jelenlétből egyedi digitális platform
Kétnyelvű, nagy teljesítményű digitális platform IT-szolgáltatásokhoz, tartalomkezeléssel, biztonságos adminisztrációval és értékesítési alappal.
CASE_STUDY
Rózsaüveg.hu: egyedi foglalási és ügyfélrendszer Next.js alapon
A korábbi WordPress-rendszer mellé egy önálló, kétnyelvű alkalmazás készült az eseményekhez, foglalásokhoz, fizetéshez, utalványokhoz és ügyfélkommunikációhoz.
blog
Szakmai nézőpont
CASE_STUDY
A Markov-láncoktól a gondolkodó kódmodellekig
Hogyan lesz néhány egyszerű valószínűségi szabályból olyan rendszer, amely szöveget értelmez, összetett problémákat bont fel, és akár programkódot is ír? A modern nagy nyelvi modellek működése elsőre varázslatnak tűnhet, de alapjaik jól követhető ötletekre épülnek: Markov-láncokra, neurális hálózatokra, embeddingekre és a Transformer architektúra figyelmi mechanizmusára. Ebben az áttekintésben végigkövetjük, hogyan tanulnak ezek a modellek a szövegből, miként kezelik a kontextust, és miért képesek egyre összetettebb következtetésekre. A cél nem a matematikai részletek elrejtése, hanem azok közérthető megmutatása — hogy világosabbá váljon, mi történik a kulisszák mögött, amikor egy LLM válaszol, gondolkodik vagy kódot generál.
bazaar