Привет, Хабр!

Меня зовут Сергей Громов, я работаю в IT уже 30 лет. Прошел путь от программиста на Assembler и преподавателя до ведущего системного аналитика.

В этой статье мы разберемся с некоторыми основами проектирования микросервисов. Моя цель — объяснить принципы проектирования начинающим и тем, кто работает с уже готовой микросервисной архитектурой. Порой новичкам архитектура сервиса кажется неочевидной. На самом деле, все не так страшно. Есть определенные принципы, которые помогают в этом разобраться.

Диаграммы причинно-следственных связей помогают выявить системную динамику. Обычно их создание требует больше работы, чем чтение, но они могут быть нарисованы абсолютно любым человеком. Главное — быть готовым потратить время на обдумывание и поиск взаимосвязей. 

Даже долго работая в одной команде, люди смотрят на вещи по-разному – у них отличается бэкграунд, взгляды на технологии и подходы к работе., т.е. всегда есть проблема синхронизации. И для ее решения необходим общий способ коммуникаций, который исключает недопонимания. Без него даже аналитики не всегда могут договориться между собой, что уж тут говорить про передачу информации в другие сферы проекта. Можно писать огромные талмуды текстом, но на практике гораздо удобнее обмениваться диаграммами. 

На подготовку данной заметки меня натолкнула картина, которую я наблюдал совсем недавно в скоростном, двухэтажном поезде АО «ФПК» по направлению Новороссийск-Москва. Состав из 15 новых вагонов, произведенных на Тверском вагоностроительном заводе (ТВЗ, входит в состав АО «Трансмашхолдинг»). Серийно их делают с 2011 года, на рельсы они встали в 2013.

Я написал этот гайд для использования аналитиками в компании (мы интегратор решений 1С в медицине), как настольная шпаргалка и некий базовый «стандарт унификации» формируемых диаграмм данного типа.

Полезно будет как тем, кто только делает первые шаги к стандартизации своего подхода при описании логики бизнес-процессов так и тем, кто уже имеет опыт применения данной нотации.

Многие пользователи диаграмм, создаваемых аналитиком зачастую не готовы читать схемы, содержащие большое кол-во элементов, виды которых нужно знать и понимать. Для описания бизнес-процессов из опыта в большинстве случаев достаточно элементов нотации, описанных здесь.

Программисты не понаслышке знают, как важно периодически давать отдых уставшим запястьям. И в этом случае возможность диктовки текста – будь то во время длительных сессий программирования или в стремлении к более эргономичной организации работы – может стать настоящим спасением. В данном туториале я вместе с вами подробно рассмотрю процесс создания современного инструмента для транскрибации речи в текст на языке Python, отличающегося высокой скоростью и точностью благодаря использованию ИИ, а именно API Whisper от Groq.

Наша цель – разработать скрипт, работающий в фоновом режиме и позволяющий активировать голосовой ввод в любом приложении простым нажатием кнопки. После отпускания кнопки скрипт мгновенно преобразует речь в текст и автоматически вставит его в активное поле ввода. Таким образом, мы получаем возможность голосового ввода практически в любом вашем приложении.

Приятного прочтения!

Всех категорический приветствую. Буквально первого августа, прямо в ночь, стал у меня жутко лагать YouTube. Естественно, мне это сильно не понравилось. Ну, что же, давайте разбираться, почему и как это исправить в условиях моей личной сети.

Что случилось?

Хорошо описано произошедшее здесь, на Хабре. Если совсем кратко, своими словами - во время установки SSL соединения в открытом виде домен передается к которому мы подключаемся(так называемое SNI). И если это googlevideo.com то начинают твориться "интересные вещи". Можно проверить это локально коммандами из статьи.

$ curl https://speedtest.selectel.ru/100MB -o/dev/null

Цель любого стартапа – выход на рынок в течение минимального срока, постцель – создание условной монополии своим продуктом, как это сделали Я.Такси. Больше никто не мыслит об открытии колл-центров для таксопарков. И хотя Яндекс и его продукты сложно назвать стартапами, принцип развития продукта один – вкладываться в интеллектуальную собственность.

Проблема российских стартапов в том, что в головах их участников укоренили мысль: "Защита интеллектуалки и ее последующая монетизация возможна только с помощью патента", – это вызывает new big aim получение патента, чтобы опираться на него при получении инвестиций и выходить на рынок под защитой.
На деле способ охраны (авторское право, патент, товарный знак, ноу-хау) – это всего лишь способы для защиты технологии, а не цель.

В статье даны пошаговые инструкции, как стартапу правильно проработать свой продукт и защитить права на него в сжатые сроки (до недели) и без глобальных трат, чтобы повысить стоимость проекта на 30%, выходить на питчинги с доказательствами правообладания на продукт и без боязни стать донором идей на рынке!

Привет, ХАБР! Недавно я писал научную статью с AIRI по графовым рекомендательным системам. Это был мой первый практический опыт работы с этой технологией, поэтому пришлось углубиться в исследования и изучение доступных материалов. Я решил, что пока я разбираюсь в этой теме, было бы полезно поделиться своими находками с вами.

Эта статья будет частью серии, состоящей из двух или трех частей. В первой части мы рассмотрим базовые понятия, концепции и простые модели, а также выделим их ключевые особенности. Вторую часть напишут мои знакомые из WildRecSys, где они расскажут о lightGCN и поделятся своим опытом использования этой модели. Все остальные части можно будет найти в моем телеграм канале, поэтому приглашаю подписаться что бы не пропустить, а вам приятного чтения.

FineBI – флагманская self-service платформа для бизнес-аналитики от китайского разработчика FanRuan, которая предлагает функциональность, удобство использования, широкие возможности масштабирования и легкую интеграцию с различными источниками данных.

Рассказываем, как создать простой дашборд в BI-платформе FineBI.

Всем привет!

Решил немного отойти от своей любимой темы нейронных сетей и написать небольшой скрипт на Python для работы с конструкторской документацией в САПР «SolidWorks». Так как изначально у меня инженерное образование, то мне периодически приходится заниматься конструкторской деятельностью и, по своему опыту, я знаю, как много иногда приходится тратить времени для оформления чертежей и сохранения их в формате pdf или dwg (особенно, если мы говорим о большом количестве деталей сборок). И тут я подумал, почему не упростить жизнь себе и своим коллегам-конструкторам и не подружить Python и SolidWorks.

В этой статье я вкратце опишу, как можно быстро (буквально за один день) написать простой скрипт, с максимально простым графическим интерфейсом для работы с Системой автоматизированного проектирования SolidWorks. Очень надеюсь, что эта статья поможет всем инженерам-конструкторам в их непростой, но крайне интересной деятельности.

Работа будет состоять из двух основных частей (соответственно и статей будет две):

Часть 1 – Создание общей базы для работы с SolidWorks, написание простого графического интерфейса на tkinter, реализация возможности сохранения чертежей в форматах pdf и dwg.

Часть 2 – Реализация возможности автоматизированного заполнения полей таблицы чертежей из единого excel файла, и самая интересная фича этого проекта: автоматическое создание чертежей деталей из 3D-моделей (для начала реализация простых деталей из листового металла).

По итогу «завернём» программу в один .exe файл для возможности использовать на любых машинах.

Хабровчане, приветствую! Меня зовут Андрей Иванов, я системный аналитик в сфере медицины и здравоохранения. До 2005 года работал врачом, потом руководил медицинским информационно-аналитическим центром. Спустя время возникла настоятельная потребность научиться делать самостоятельно то, чем прежде приходилось руководить, — так я поступил на курс «Системный аналитик» в Практикуме.

Возможно, это вступление показалось вам знакомым. В начале года я рассказывал про проект визуализации медицинских данных, который мы со студентами сделали в Мастерской Практикума. Сейчас — расскажу, как мы продолжили работу во второй Мастерской, и покажу, на что теперь способен наш инструмент.

Для того чтобы данные были понятны даже для неподготовленного человека, их можно представить в виде визуализаций: графиков, диаграмм, таблиц, карт.

В статье рассказываем, как создавать эффективные визуализации, которые раскроют природу данных и помогут выявить скрытые в них закономерности.

• Все данные должны быть в электронном виде.
• На входе в процесс каждый раз один и тот же набор данных без творческих дополнений. На выходе тоже всегда одинаковый вывод — без творческих решений.
• Есть чёткий набор действий, которые можно описать алгоритмом.
• Процесс легко поддерживается, то есть не меняется каждый день.

С прошлого года пользователи VPN в России оказались перед дилеммой: западные VPN-сервисы больше не принимают российские карты, а российские VPN-сервисы бесполезны для тех, кто хочет без ограничений пользоваться запрещёнными социальными сетями и читать запрещённые сайты. Впрочем, слава людской предприимчивости — спрос родил предложение. В случае Xeovo VPN, являющегося финской компанией, сейчас есть два способа оплатить его из России без особого труда: криптовалютой на сайте xeovo.com или рублями через VPNay.io.

Гид по оплате криптой мы сделали в посте «Как оплатить VPN криптовалютой», но если же нужен просто VPN, то проще воспользоваться партнёрским сервисом VPNPay, который принимает СБП, карты МИР, старые Визы и Мастеркарды, Qiwi и Юмани.

Я уже написал здесь много статей на тему прокси-протоколов и прокси-клиентов, которые очень сложно детектировать и заблокировать, и которые используют пользователи в Китае, Иране, Ираке, Туркменистане, и теперь вот в России (мы здесь в отличной компании, правда?). Но довольно часто мне в комментариях писали, мол, это все отлично, но мне нужен именно VPN для целей именно VPN - доступа в частные локальные сети, либо для соединения клиентов между собой, и желательно так, чтобы его не заблокировали обезьяны с гранатой. Поэтому сегодня мы поговорим именно о VPN.

Классические OpenVPN, Wireguard и IPSec отметаем сразу - их уже давно умеют блокировать и блокировали не раз. Модифицированный Wireguard от проекта Amnezia под названием AmneziaWG — отличная задумка, но есть одно но...

Привет, Хабр!

Сегодня поговорим про матрицы компетенций и, как мы их внедряли в «Рексофт». Мы уже рассказывали про матрицу Android-программиста, и как мы вводили кросс-интервью при повышении грейда, а сегодня я расскажу, о том, как все начиналось и куда мы пришли. Итак, поехали!

• Мы поняли, что ML в 50% задач не нужны. Нужна, например, камера, которая по цвету определяет, где есть железка, и смотрит её геометрию в реальности. Всё. Или другая камера, которая следит, чтобы в нужной зоне ничего не шевелилось.
• Всё это прекрасно до первого солнечного зайчика. ML отлично показывают себя там, где вам лень строить крышу или ставить прожектор над конвейером.
• У нас была идея, что мы можем сами в нейросети. Чуть не написали свой сервис для распознавания номеров вагонов. Казалось, делов-то на 20 минут, а у подрядчика это стоит 25 копеек за фото. Сделали свой, сферические вагоны в вакууме он определял хорошо. Потом приехало вот это: