Верстать статьи в старом редакторе Хабра сложно: он работает на базе HTML- и Markdown-разметок. Из-за этого подготовка материала к публикации занимает много времени. Один из способов решения проблемы — использовать новый редактор. Но он нас не устраивает: несмотря на свою простоту, новый редактор имеет ряд критичных для нас ограничений. Поэтому мы выбрали «олдскульный» вариант и кое-что придумали.
Как мы заставили Python верстать за нас и почему топим за поддержку старого редактора, рассказываем под катом.
При построении веб-сервисов наши фронтенд-разработчики используют Angular — один из топ-фреймворков с высокой скоростью разработки и низким порогом вхождения. Но несмотря на последнее, во время изучения могут возникнуть трудности с потоками, отписками и другими абстракциями. Поэтому мы попросили коллег порекомендовать полезные ресурсы, которые помогут в освоении этих тем. Подробности под катом.
Когда говорят о Go 1.18, обычно вспоминают про дженерики и незаслуженно забывают об остальных изменениях. Например, о fuzzing-тестировании, которое раньше можно было запустить только с помощью открытых библиотек. Пора это исправить.
По мотивам выступления Сергея Петрова, разработчика в Selectel, рассказываем, как устроено fuzzing-тестирование в Go. А также показываем, как проверить функцию на корректную валидацию данных. Подробности под катом.
Сегодня Selectel объединяет шесть собственных дата-центров в Москве, Санкт-Петербурге и Ленинградской области. И еще два партнерских — в Новосибирске и Ташкенте.
В начале развития компании все было иначе: первые дата-центры сильно зависели друг от друга, а при доступе московских точек к интернету были задержки на каналах связи. Это было связано с неоптимальной архитектурой сети, которую мы потом полностью перестроили.
В статье рассказываем, с какими проблемами мы столкнулись во время открытия новых дата-центров и как пришли к современным схемам резервирования.
Решили вспомнить про самые интересные проекты из наших подборок про магнитных, насекомоподобных и модульных роботов. С этой задачей нам помогли читатели: в конце каждой статьи они голосовали за лучших и делились своим мнением в комментариях. Нам выбор хабравчан понравился, поэтому решили собрать еще один текст.
В конце статьи — конкурс на плюшевого тирекса и другой мерч Selectel.
В ноябре 2022 года компания Notion представила нейронную сеть для генерации текстов — и на днях мы получили доступ к альфа-версии. Вы не поверите, на что она способна. Notion AI умеет писать статьи, посты и даже твиты — и это вам не Балабоба!
Но настолько ли хороша Notion AI, как может показаться? И умеет ли она писать технические статьи? Под катом — первый на Хабре обзор новой нейронки.
Как часто бывает: устанавливаете разные пакеты и программные модули и через время замечаете, как ОС превращается в dependency hell. С этим сценарием знаком почти каждый разработчик.
Для решения проблемы можно использовать среду виртуализации или контейнеры. Но для сборки черновых проектов есть вариант проще.
Под катом делимся лайфхаком, как за несколько минут развернуть IDE в облаке и подключиться к ней через браузер — без использования терминала с Vim. Сохраняйте статью в закладки: пригодится тем, кто занимается прототипированием систем.
Среди любителей Minecraft много энтузиастов: пока одни просто играют, другие запускают целые серверы и пишут модификации. А кто-то идет дальше и разрабатывает собственные песочницы. Последнее достаточно просто сделать на Python.
Под катом делюсь основами работы с библиотекой Ursina Engine и показываю, как с помощью нее создать мир из кубов.
В работе с данными для обучения нейросетей много рутины: под каждую ML-модель нужно создать датасет, потом «вычеркнуть» лишние признаки (фичи) и протестировать точность предсказаний. Иногда при изменении датасета нужно собирать данные по новой. Это неудобно, если нужно переиспользовать уже собранные фичи для обучения новых моделей. Чтобы оптимизировать работу с данными, ML-инженеры объединили разные практики и сформировали парадигму Feature Store.
По мотивам выступления Артёма Глазкова (@Allront), ведущего эксперта MLOps в Polymatica, рассказываем о том, что нужно бизнесу от Feature Store сегодня, и разбираем архитектуру «эталонного» решения. Подробности под катом.
Сегодня у компаний есть несколько вариантов размещения своих приложений в зависимости от задач и требований регуляторов. Аттестованный сегмент ЦОД занимает выгодную позицию с точки зрения возможности масштабирования и гибкости оплаты по сравнению с on-premise инфраструктурой. При этом сохраняет почти такой же уровень контроля за безопасностью.
Но чем отличается аттестованный сегмент от обычного? И как организована работа с серверами А-ЦОД в Selectel? Разбираемся вместе с руководителем отдела разработки и сопровождения сервисов ИБ Антоном Ведерниковым. Подробности под катом.
Попросили коллег порекомендовать ресурсы — подкасты, ютуб-каналы, книги, блоги и GitHub-репозитории — для изучения языка программирования Go. Сохраняйте подборку в закладки: пригодится и начинающим, и опытным специалистам. А также делитесь своими вариантами в комментариях.
С 2016 года у некоторых моделей MacBook Pro есть сенсорная OLED-панель. По сути, она просто заменяет функциональные клавиши. Но с ней чуть интересней: на тачбар можно вывести закладки и даже медиаэлементы.
На примере игры с динозавриком показываю, как написать свою программу для тачбара с помощью открытой библиотеки PyTouchBar.
Большинство вычислений при работе ML-моделей — матричные. Для работы с ними подходят Tensor и CUDA — специальные графические ядра, интегрированные в GPU. Это дает видеокартам преимущества перед CPU в машинном обучении. Однако они стоят дороже. Если нужно развернуть инференс на процессоре, есть компромисс — использовать инструменты для оптимизации.
По мотивам выступления Артема Земляка, инженера-программиста Smart Consulting, рассказываем о том, какие фреймворки лучше использовать для эффективного продакшена ML-сервисов. Подробности под катом.
В конце июля 2022 года Microsoft прекратила действие SPLA-контрактов для российских провайдеров. Большинство из них не смогут продлить лицензии, а значит — пользоваться Azure, Windows Server, Microsoft 365. И это не считая проприетарного ПО, доступного только для пользователей Windows.
Пиратство — это небезопасно. Поэтому мы постарались дать нашим клиентам примерный план по миграции на Linux. О том, что из этого получилось, рассказываем под катом.
Попросили коллег порекомендовать книги по изучению Python, которые когда-то помогли им прокачать свои навыки. Сохраняйте подборку в закладки — она пригодится и начинающим, и опытным специалистам. А также делитесь своими вариантами в комментариях.
Текстов про Midjourney, DALL-E 2 и Stable Diffusion много: их обозревали и даже сравнивали с дизайнерами. Мы решили пойти дальше и устроить между ними баттл: проверить, как нейросети генерируют литературных персонажей, исторических личностей, абстракции и другое. Что из этого получилось — показываем под катом.
Микророботы не автономны: чтобы ими управлять, нужно внешнее воздействие. Один из вариантов — использовать магнитное поле, чтобы заставить небольшое существо передвигаться, прыгать и хватать «добычу».
Под катом собрали впечатляющие проекты магнитных микророботов. Насколько они функциональны и как могут помочь в медицине — рассказываем в подборке.
Как часто бывает: заходите на сайт, а он вас прогоняет, якобы вы из другой страны?
Ситуация неприятная как для пользователя, так и для интернет-провайдера — нужно поднимать базу IP-адресов и смотреть, где указана неактуальная геолокация.
На вебинаре Selectel Network Meetup 4 сетевой инженер Никита Степанов рассказал, как починить географию пользователей и автоматически обновлять геолокацию IP-адресов. Подробности под катом.
Дисклеймер: название Eevee вымышленное, любые совпадения с реальными компаниями случайны.
Обратите внимание на обложку к статье. Одна часть нарисована дизайнером, вторая — сгенерирована нейросетью Midjourney.
Сейчас многие восхищаются качеством иллюстраций от нейронок, и мы решили провести эксперимент. Сможет ли нейросеть проиллюстрировать тексты на уровне дизайнеров? Может, мы сможем сэкономить их время?
Результаты теста и ответ на загадку обложки — под катом.
Машинное обучение используют в разных сферах: от бизнес-аналитики до астрофизики. Для грамотного потребления ресурсов модели развертывают в контейнерах на выделенных серверах или в облаках. Теперь с ML можно эффективно работать в готовых кластерах Kubernetes — в них появились производительные видеокарты.
Под катом рассказываем, для чего нужны GPU в кластерах Managed Kubernetes и как они ускоряют продакшн ML-сервисов.
