Пошаговый туториал для детекции кастомных объектов на изображении.

Когда мы в Tarantool столкнулись с задачей настройки мониторинга для сдачи проекта заказчику, мы решили её с помощью grafonnet. Это библиотека для написания дашбордов Grafana с помощью кода на языке jsonnet, которая заметно облегчила нам жизнь.

Рассказ поделён на две части. В первой я делюсь нашей историей знакомства с grafonnet, причинами, по которым мы выбрали этот инструмент, и задачами, которые мы решили с его помощью. Вторая представляет собой пошаговое обучение написанию простого дашборда для Prometheus. Так что если ситуации, описанные мной в первой половине статьи, покажутся вам знакомыми, вторая позволит вам совершить первый шаг на пути к их разрешению.

Это четвертая статья с этой картинкой для привлечения внимания. Она каким-то удивительным образом опять подошла по смыслу.

Мы делаем проект по управлению большими каталогами товаров, и нам потребовалось быстро искать товары по неточному совпадению.

Забегая вперед, скажу, что от идеи до рабочего решения на продакшене прошло пять часов.

Исходная ситуация такова: таблица в MS SQL базе, 50 миллионов записей, записи добавляются постоянно, удаляются или обновляются крайне редко. Средняя длина названия товара составляет 64 символа. Поиск по неточному совпадению работает, для этого используются триграммы и полнотекстовый индекс по столбцу с триграммами. Ранжирование результатов осуществляется при помощи функции CONTAINSTABLE. Результаты получаются релевантные, но поиск работает откровенно медленно, 2-5 секунд на запрос, в зависимости от длины запроса. Мы хотим ускорить его раз в 20, а лучше в 100 подручными средствами.

~1 год назад я начал разрабатывать свою фотогалерею (песочницу для теста всяких технологий). Данная статья – это описание её архитектуры, а также различные твики/лайфхаки/микрогайды которые я узнал за время разработки + немного про производительность.

У многих есть один или несколько своих домашних проектов. Это бывают небольшие утилиты, экспериментальные штуки, пробы новых технологий, “убийцы” фейсбуков и много что ещё. Заметно реже такими проектами занимаются долгое время.

В статье я поделюсь своим опытом и расскажу как в течение 5 лет эпизодически занимался разработкой умного путеводителя по Санкт-Петербургу, как мне удавалось не забросить это дело, как менялось отношение к проекту и что в итоге вышло.

На Github-e выложен OSINT-инструмент, заточенный (в том числе) для поиска %username по СНГ локации

Введение

Описание проблемы:

• Чертовски сложная часть
  
  • Разбираемся с IO
  • Объяснение трюка с IO
  • Монады
    
    • Maybe это монада
    • Монада списков
    
    
  
  
• Приложение
  
  • Еще несколько слов о бесконечном дереве
  
  

• Введение
  
  • Установка
  • Без паники
  • Самые основы Haskell
    
    • Объявление функций
    • Пример использование типов
    
    
  
  
• Необходимый минимум из Haskell
  
  • Выражения
    
    • Арифметические
    • Логические
    • Возведение в степень
    • Списки
    • Строки
    • Кортежи
    • Разбираемся со скобками
    
    
  • Полезные вещи для записи функций
  
  
• Сложная часть
  
  • Функциональный стиль
    
    • Функции высшего порядка
    
    
  • Типы
    
    • Вывод типов
    • Создание новых типов
    • Рекурсивные типы
    • Деревья
    
    
  • Бесконечные структуры
  
  

• Корневой элемент () всегда содержит корневой контекст наложения. Любой элемент на странице, не участвующий в локальном контексте наложения (сформированном любым из последующих вариантов), участвует в корневом контексте наложения.
  Элемент с position отличным от static и значением z-index отличным от auto. Кроме одного исключения для position: fixed, но я это вынес в отдельный пункт.
  Элемент имеет значение opacity меньше, чем 1.
  

Elixir и Erlang идеально подходят для создания распределенных приложений, выполняющих параллельно несколько, возможно схожих задач. Поддержка многих конкурентных процессов работающих в изоляции была одним из основных аспектов при разработке виртуальной машины языка Erlang.

Постараемся проверить эту возможность использовать потенциал многоядерного процессора на простом примере. Подсчитаем сколько раз встечается слово "лошадь" в рассказах писателя О. Генри размещенных в текстовых файлах в одной директории. Технически, мы будем считать количество вхождения последавательности символов "лошадь", а не слова, и только в нижнем регистре.