Настраиваем wireguard и bgp в mikrotik ros v7 для antifilter.

Как-то мы лежали в кровати с нашим малышом и жена сказала, что фотографий и видео с ним стало больше и она не хочет использовать платное приложение. Примерно так начинается рассказ создателя Immich – бесплатного open-source решения для хранения фотографий и видео.

Надо сказать, в последние годы я тоже регулярно пытался найти бесплатную self-hosted альтернативу Google Photos и iCloud, однако до сегодняшнего дня функциональных и вместе с тем простых в настройке решений я не встречал. Тот же Nextcloud всегда казался чересчур громоздким. Immich же, напротив, сразу завоевал моё сердце, и вот, после нескольких недель его использования, с радостью делюсь своим рабочим примером.

Перед вами финальный забег. На дорожке восемь спортсменов, их ноги уперлись в стартовые колодки. Голос судьи раздается над стадионом: «На старт!», «Внимание!», и за долю секунды до выстрела, один бегун срывается с места и получает дисквалификацию. Именно в такие моменты важно подавлять тягу к действию. На связи RISE: сообщество про ноотропы и личную продуктивность.Так как же пофиксить и взрастить в себе выдержку?

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Летов, я техлид бэкенд-разработки сервисов дистанционного банковского обслуживания Росбанка для физических лиц, или как модно сейчас говорить, ретейла. В этом посте я расскажу, что такое входная точка в приложение, когда в ней появляется необходимость и какие вообще задачи решает паттерн API Gateway. Мы рассмотрим классический блокирующий подход на примере гейтвея Netflix Zuul 1.x, проблемы, связанные с его эксплуатацией, а также реактивный Spring Cloud Gateway и сложности перехода на него. В заключение сравним два подхода.

В статье расскажу про свой путь разработки DIY железок для работы с Home Assistant с целью автоматизации отопления в частном доме.

Глава 0: предыстория

Захотелось построить дом. Дом построили, встал вопрос с отоплением и управлением, а так как в доме иногда отсутствовали по несколько месяцев, то переплачивать за газ не очень-то и хотелось. Газа ведь магистрального нет, но «мы скоро проведем». До этого «скоро» закопали газгольдер, а газ там в +-10 раз дороже магистрального. Пытливый ум решил: будем поддерживать в доме температуру 15 градусов, когда там никого нет. Как это сделать? Повесить контроллер/термостат для котла.

• Sonoff Basic, Sonoff 4CH — понадобится паяльник и USB-TTL преобразователь;
• Sonoff DW2 — собственный сервер.

Речь пойдет о сборке, настройке и запуске охранной системы с датчиками, камерой, хранением видеозаписей на удаленном домашнем NAS, встроенным UPS, web-интерфейсом и оповещением через Telegram.

Чтобы быть предельно кратким, оформил статью в стилистике hackster.io. Информация рассчитана на читателей с опытом работы с одноплатным компьютером Raspberry и пониманием принципов работы VPN.

TL;DR: Да, можно программно изменить датчик для работы в сети Zigbee, достаточно по воздуху перезаписать прошивку.

Многим пользователям умного дома известен квадратный датчик температуры и влажности от Xiaomi LYWSD03MMC. Его очевидные плюсы — это LCD экран, подключение к системе умного дома MiHome и конечно же цена. Его без преувеличения можно назвать если не самым, то точно одним из самых дешевых "умных" датчиков, которые имеют интерфесы для подключения к умному дому. В данном случае это популярный bluetooth, который позволяет подключиться к датчику со смартфона и увидеть показания. Поэтому он завоевал своё место в сердцах строителей умных домов как дешевое и надёжное решение.

Подробно рассматриваем 4 российских онлайн-доски, которые могут закрыть потребности бизнеса, если нет возможности оплатить Miro или нужно срочно перейти на российский софт.

В этой статье мы научимся писать полноценный gRPC сервис на Go на примере сервера авторизации с полноценной архитектурой, готовой к продакшену. Мы напишем как серверную часть, так и клиентскую. В качестве клиента мы возьмём мой сервис — URL Shortener, о котором у меня также есть статья и видео-гайд на ютубе. Попутно мы познакомимся с базовыми подходами к работе с авторизацией. И в конце настроим автоматический деплой сервиса с помощью GitHub Actions на удалённый сервер.

Видео-версия этого гайда с более подробными объяснениями

Исходный код проекта: https://github.com/GolangLessons/sso

Итого, наш план:

• Напишем простой, но полноценный gRPC-сервис
• Разберемся с базовыми принципами работы авторизации — чтобы не было скучно
• Настроим автоматический деплой в прод — потому что руками деплоить лень
• Подружим его с уже готовым сервисом URL Shortener — чтобы был практический смысл
• Напишем полноценные функциональные тесты

На выходе мы получим полноценный рабочий сервис авторизации, который вы сможете по аналогии подключать к своим пет-проектам.

Кратко обо мне: меня зовут Николай Тузов, я много лет занимаюсь разработкой на Go, очень люблю этот язык. Также веду свой YouTube-канал.

Всем доброго времени суток. Я давно обещала выложить сюда подробный гайд на тему того, как можно изучать Machine Learning самостоятельно, не тратя деньги на платные курсы, и, наконец, выполняю свое обещание. Надеюсь, этот гайд станет подсказкой, которая поможет найти правильное направление новичкам, которые хотят погрузиться в нашу область.

Сегодня мы затронем сторону, отличную от написания кода. Мы займемся оформлением и написанием документации, как правильно делать коммиты и как оформлять код.

Все, что вы увидите в данной статье, будет касаться прочитанных мною материалов и полученного опыта.

В мире разработки программного обеспечения правильное оформление документации играет ключевую роль в обеспечении ясности и понятности проекта. Особенно важным этапом в этом процессе является создание и поддержание README файлов в Git репозиториях. README файлы - это первое, что увидит разработчик, приступая к работе с проектом, и хорошо оформленная документация может значительно упростить процесс взаимодействия с кодом.

В данной статье мы рассмотрим ключевые аспекты оформления документации в Git репозитории, обсудим лучшие методики и практики для создания качественной документации. Независимо от того, являетесь ли вы опытным разработчиком или новичком в области Git, эта статья поможет вам создать четкую, структурированную и информативную документацию для вашего проекта. Погружайтесь в мир оформления документации, улучшайте ваши проекты и делитесь своими идеями с сообществом разработчиков Хабр!

Привет, Хабр!

Мы хотим поделиться подходом к формированию успешной продуктовой команды. В построении и развитии продуктовой команды есть свои законы, о которых можно почитать здесь. Но знание теорем бесполезно без навыков их применения в реальном мире. Поэтому сфокусируемся на практических кейсах.

Наш опыт показывает, что равными факторами являются укомплектованность команды как в функциональном плане, так и с точки зрения интеллектуальных и социальных качеств. Статья будет полезна тем, кто занимается построением или оптимизацией работы кросс-функциональных команд.

Разработка IT-решений

В компаниях встречаются два подхода к организации команд разработки: функциональные команды и кросс-функциональные команды.

В первом случае предполагается, что образуются команды с одинаковым набором экспертиз: команда backend-разработчиков, команда frontend-разработчиков, команда data science и т. д. Во втором случае команды формируются из людей с различными компетенциями для достижения некоторой бизнес-цели. Бизнес-целью может являться как создание и развитие продукта, так и выполнение определенного проекта.

Легенды гласят, что кросс-функциональные команды появились в далеких 1950-х годах.

В предыдущей публикации Фортран: пишем параллельные программы для суперкомпьютера мы рассмотрели общий подход к программированию в массивно-паралллельной архитектуре (MPP) с использованием языка Фортран-2018 и дали пример запуска массивно-параллельной программы на одной машине с многоядерным процессором. В настоящей статье мы рассмотрим запуск массивно-параллельных программ на кластере высокой производительности (HPC) или кластере высокой готовности (HA). Код в данной статье пишется на языке Фортран-2018 с использованием комассивов (coarrays) и преобразуется компилятором Фортрана в вызовы фреймворка MPI.

Декораторы — это невероятно круто. Они позволяют описывать мета информацию прямо в объявлении класса, группируя все в одном месте и избегая дублирования. Ужасно удобно. Однажды попробовав, вы уже никогда не согласитесь писать по-старому.

Однако, несмотря на всю полезность, декораторы в TypeScript (заявлены также на стандарт) не так просты, как хотелось бы. Работа с ними требует навыков джедая, так как необходимо разбираться в объектной модели JavaScript (ну, вы поняли, о чем я), API несколько запутанный и, к тому же, еще не стабильный. В этой статье я немного расскажу об устройстве декораторов и покажу несколько конкретных приемов, как поставить эту темную силу на благо front-end разработки.

Помимо TypeScript, декораторы доступны в Babel. В этой статье рассматривается только реализация в TypeScript.

У нас в SberDevices разрабатывается платформа по управлению рекомендациями, которая взаимодействует с разными ML-движками. Со временем их станет много, и, когда пользователь умных устройств Sber будет запрашивать контент – искать фильмы, музыку, спрашивать о чём-то виртуальных ассистентов Салют, – запрос будет проходить через нашу платформу.

Сначала выбор движка мы хотели завязывать на источник сообщений – пользовательское приложение на устройстве. Сейчас мы решили управлять маршрутизацией на основе содержания сообщений – по различным полям. Для этого используется набор правил, похожих на условие WHERE в SQL, т.е. мы выбираем маршруты, у которых совпадают условия со значениями полей сообщений.

В SQL-запросе пользователь шлёт условие, по которому из существующих строк таблицы выбираются подходящие. В нашей задаче получается наоборот: входящему сообщению нужно сопоставить все условия, которые у нас есть, и вернуть те, которые прошли проверку. Правила маршрутизации – это настройки и их должны создавать не только программисты, но и менеджеры контента или дейта-сайентисты. С такими задачами справляются такие фреймворки, как, например Drools, но мы решили написать своё легковесное решение с упрощенным DSL, условия на котором может понять не только разработчик. 

Для обработки правил, написанных на кастомном DSL, лучшая библиотека – ANTLR4. Я находил много статей, в которых описываются разные аспекты работы с ANTLR4, но ни в одной из них я не увидел, то, что изучил на пути создания production-ready кода. Поэтому, разобравшись, я решил собрать туториал. Ниже опишу пример парсинга SQL SELECT-запроса в объектную модель Java. Будем двигаться постепенно, в этот раз рассмотрим простейший случай. На нём мы разберём саму идею этого парсера, сделаем минимальную реализацию.