Пользователь
Важная характеристика Docker-контейнеров — эфемерность. В любой момент контейнер может рестартовать: завершиться и вновь запуститься из образа. При этом все накопленные в нём данные будут потеряны. Но как в таком случае запускать в Docker приложения, которые должны сохранять информацию о своём состоянии? Для этого есть несколько инструментов.
В этой статье рассмотрим docker volumes, bind mount и tmpfs, дадим советы по их использованию, проведём небольшую практику.
Есть в Америке один спец, который изучает психологию и применяет ее, главным образом, в е-коммерции. В нашей компании мы активно внедрили его наработки в аналитику юзабилити и в конверсионные аудиты сайтов, и надо сказать, эффект есть. Зовут его Ник Коленда, а его книги на Амазоне — настоящее открытие для меня лично и источник вдохновения там, где попытки поднять конверсию заходят в тупик.
Этот пост будет полезен двум категориям людей: IT-рекрутерам и начинающим разработчикам, которые хотят научиться писать простенькие программы для решения практических задач.
Задача: известен профиль пользователя на GitHub, необходимо найти email этого пользователя
Решение: один запрос к API GitHub и телеграм-бот, которого мы напишем в этом посте
Идея написать бота пришла ко мне после того, как коллега поделилась со мной этим способом...
Однажды я вел вебинар про то, как принимать 10 000 ивентов в секунду. Показал картинку, зрители увидели сиреневый слой, и началось: «Ребят, а зачем нам все эти кафки и рэббиты, неужели без них не обойтись»? Мы и ответили: «Зачем-зачем, чтобы пройти собес!»
Очень смешно, но давайте я все-таки объясню.
Привет, Хабр!
Datalore — это мощная онлайн-среда для Jupyter-ноутбуков, разработанная в JetBrains. Здесь мы собрали описание самых важных обновлений Datalore за прошедший год.
Свет клином не сошёлся на Raspberry Pi, и потому энтузиасты и гики могут экспериментировать с большим количеством самых разных одноплатных компьютеров (SBC). Предлагаю познакомиться с устройствами, которым под силу обрести популярность в 2021 году.
Привет, Хабр! Меня зовут Артемий Козырь.
За последние годы у меня накопился довольно обширный опыт работы с данными и тем, что сейчас называют Big Data.
Не так давно также разгорелся интерес к сфере интернет-маркетинга и Сквозной Аналитики, и не на пустом месте. Мой друг из действующего агентства снабдил меня данными и кейсами реальных клиентов, и тут засквозило понеслось.
Получается довольно интересно: Azure SQL + dbt + Github Actions + Metabase.
На новом рабочем месте меня посадили за ПК, оборудованный процессором Ryzen 2600 и видеокартой Radeon RX 580. Попробовав обучать нейронные сети на процессоре, я понял, что это не дело: уж слишком медленным был процесс. После недолгих поисков я узнал, что существует как минимум 2 способа запуска современных библиотек машинного обучения на видеокартах Radeon: PlaidML и ROCm. Я попробовал оба и хочу поделиться результатами.
В этом году поучавствовал в соревновании по написанию игровых ботов Russian AI Cup. И хоть не удалось взять 1е место, как в 2017, но все равно это было увлекательное и невероятно азартное приклюение длинной в месяц, полное напряженного кодинга, недосыпания, творческих озарений и интриг в финале. Сразу оговорюсь, что в стратегии не использовался AI в современном понимании, с нейронными сетями и прочим - только алгоритмы и структуры данных. Мыслей накопилось много, поэтому приготовьтесь к длинному чтению..
Привет, меня зовут Евгений. Я разрабатываю инфраструктуру поиска Яндекс.Маркета. Хочу рассказать, как graceful degradation помогает нам обрабатывать больше запросов, чем физически могут выдержать наши сервера, и что происходит с поиском в Маркете, если один из дата-центров отключается.
О чём мы вспоминаем в первую очередь, когда слышим про распознавание образов? Сложные нейронные сети, мощные видеокарты, объёмные наборы данных. Всего этого не будет в моей истории - я расскажу, как с помощью OpenCV и NumPy можно за 1 вечер решить задачу классификации 57 символов из игры Доббль, используя менее 500 их изображений без дополнительной аугментации. Разный масштаб, произвольный угол поворота - всё это не имеет значения, когда для описания символа достаточно четырёх чисел.
Однажды я работал дата-инженером в стартапе. Он быстро рос и в какой-то момент решился на покупку одной крупной компании. Там было больше сотни сотрудников — оказалось, почти все из Индии. Пока наши разработчики возились с экзотическим кодом, не поддающимся расшифровке с наскока, мое внимание привлек индийский отдел мониторинга.
Чтобы мониторить сеть и сервера, можно использовать самый разный софт. Главное — быть уверенным: если что-то пойдет не так, то сработает алерт. Вы увидите уведомление и успеете все починить. У них же было свое представление о мониторинге. Представьте, несколько комнат со столами, стульями и огромными плазмами на стенах, внутри сидят почти два десятка человек. На каждый монитор выведены разноцветные графики и рядом приклеены бумажки с номерами телефонов.
Работа этих двадцати людей заключалась в том, чтобы сидеть и смотреть на графики, а если линия вдруг окажется выше приклеенного рядом стикера — звонить по номеру телефона, который там написан, и бить тревогу. Вот они сидели и не отрываясь следили.
Покупка компании обошлась недорого, но содержание такой инфраструктуры стоило заоблачных денег. Индусы использовали дорогущую Vertica, где, кроме оплаты железа, нужно было еще отстегивать за лицензию. Мы решили попробовать переезд на ClickHouse. Это практически бесплатный аналог Vertica. Оба продукта работают по схожему принципу: колоночное СУБД с шардированием, с партиционированием данных.
И это было то еще приключение.
Это обновленный до версии 2020-21 мой список 2003, 2005, 2006, 2007, 2009, 2011 и 2014 годов, который в настоящее время включает все остальные мои списки. Я занимаюсь этим более 17 лет. Вау. Думаю, стоит тратить на это больше времени.
