Эта статья может быть полезна тем кто хочет попробовать создать механики для VR но у него еще нет шлема, или если у вас уже раскалывается голова от постоянного тестирования вашего продукта.
Именно такая проблема и побудила меня задуматься в этом направлении

Для того чтобы не усложнять лишнее мы будем пользоваться темплейтами, и с их помощью соберем нашего персонажа.

Моей целью является показать основную логику, и для каждого проекта в зависимости от используемых персонажей VR и их логики, многие этапы могут отличаться.

JavaScript сегодня стал одним из наиболее предпочтительных языков для веб-скрейпинга (web scraping). Его способность извлекать данные из SPA (Single Page Application) [одностраничное приложение] повышает его популярность. Разработчики могут с легкостью автоматизировать свои задачи при помощи таких библиотек, как Puppeteer и Cheerio, которые доступны в JavaScript.

В этом блоге мы обсудим различные библиотеки для веб-скрейпинга в JavaScript, их преимущества и недостатки, определим лучшие из них, а в конце обсудим некоторые различия между Python и JavaScript с точки зрения веб-скрейпинга.

Мне кажется, что распознавание эмоций на лице, является интересной областью исследования, которая представлена и применяется в различных областях искусственного интеллекта. И, наверное, можно сказать, что среди всех задач компьютерного зрения визуальный анализ эмоций является одной из самых сложных задач и при этом достаточно перспективной, поскольку понимание человеческих эмоций является важным шагом на пути к сильному искусственному интеллекту.

В системе анализа эмоций лица человека можно выделить следующие шаги решения задачи.

Процесс автоматического тестирования и проверки функциональности программного интерфейса приложения (API) известен как автоматизация API. Она помогает убедиться, что API функционирует так, как задумано, и сокращает время и усилия, затрачиваемые на ручное тестирование.

Автоматизация API реализуется с помощью программных инструментов, которые отправляют запросы к API, анализируют ответы и сравнивают их с ожидаемыми результатами. Целью автоматизации API является повышение надежности и последовательности процесса тестирования, что позволяет экономить время и ресурсы.

Вероятно, первое, что приходит вам на ум, когда вы реализуете запрос с помощью Spring Data JPA — это проекции. Это связано с тем фактом, что проекции определяют атрибуты сущности и столбцы базы данных, возвращаемые вашим запросом. А возможность выбирать нужные столбцы очень важна для вашей бизнес-логики. Также это имеет решающее значение для производительности вашего приложения и поддерживаемости вашего кода. Вы можете (и должны) выбрать такую проекцию, которая минимизирует накладные расходы и предоставляет данные в наиболее удобной для использования форме.

При обучении тестированию на проникновения возникает ситуация, когда необходимо от разрозненных статей и материалов переходить к полноценной процедуре исследования инфраструктуры и поиска уязвимостей. В этой статье попробуем собрать данные, которые позволят сделать набор предположений для проведения тестирования на проникновение системы Windows AD.

Тестировать гипотезы можно будет на собственной виртуальной инфраструктуре. Для развертывания инфраструктуры AD можно использовать сразу два проекта:

Всем привет! Меня зовут Ростислав Мусиенко. У меня более 10 лет опыта работы в движке, я начинал еще с Unreal Engine 3, изучая разные аспекты движка. В этой статье мне хотелось бы показать, насколько просто работать с системой частиц на Unreal Engine. Разберем основные аспекты работы с Niagara System. Для разбора нам сначала потребуется создать систему частиц.

Привет Хабр!

Сегодня поговорим про логирование (или же ведение журналов) в Kubernetes посредством EFK стека.

Приложения в контейнерах должны создавать журналы только в виде потоков событий и оставлять агрегацию и маршрутизацию другим службам в Kubernetes. Этот шаблон подчеркивается как фактор 11 журналов методологии The Twelve Factors App.

Обычно для стека объединяются три компонента: ElasticSearch, Fluentd и Kibana (EFK). Иногда стек использует Fluent Bit вместо Fluentd. Fluent Bit в основном функционально такой же, но легче по функциям и размеру. Другие решения иногда используют Logstash (ELK) вместо Fluentd.

Это первая часть топика, где мы поговорим о Reliability в рамках практик SRE.

Давайте рассмотрим некоторые из сложных методов, которые SRE может принять и внедрить при разработке системы, способствующей повышению надежности. Некоторые из этих методов решают компромиссы по-разному, так что последствия не являются значительными. Несколько новых методов и стратегий компенсируют неудачи.

Что такое поток мультимедиа? Обычно это потоковое аудио или видео.

Существует множество источников таких данных:

 — Веб‑камеры, сетевые ip‑камеры
 — Звонки из call‑центров (записываются и анализируются!)
 — Стримы игр на ютуб
 — и т. д.

Всем привет. Меня зовут Дмитрий Володин, я Analytics Engineer в Trafficstars. Когда‑то я, как и все, был начинающим аналитиком данных на R и передо мной на этом этапе остро встал вопрос запуска моего кода по расписанию. Ещё желательно было иметь возможность запускать откуда угодно. А уж запускать «кнопочкой play» вообще казалось мечтой.

Эта статья нацелена на начинающих аналитиков данных (не обязательно на R). Также она может быть полезна и опытным аналитикам. Особенно если плохо с коммуникацией с разработчиками и инфраструктурщиками (или их просто нет у вас в компании). Я пересказываю свой опыт, но кажется, он будет весьма полезен читателям.

Транзакция - достаточно обширное понятие, которое используется в разных сферах жизни. Существует банковская транзакция - это операция, которая состоит в переводе денежных средств с одного счёта на другой. Или бывает банкоматная транзакция – выдача денег либо проведение иной операции с помощью терминала. В юриспруденции понятию «транзакция» придается значение схожее со значением понятия «сделка», а в психологии - это факт коммуникации между людьми (трансакция).

Наконец, для информационных технологий «транзакция» - это последовательность (одна или несколько) операций по работе с данными. Чтобы организовать правильный обмен данными к транзакциям и транзакционным системам применяются некоторые требования, которые легли в основу архитектуры современных баз данных.

Привет, Хабр!

Сегодня мы узнаем, как использовать MetalLB в качестве балансировщика нагрузки, который будет выдавать внешние IP-адреса, которые для сервисов Kubernetes настроены на тип LoadBalancer.

С помощью нескольких макетов мы можем компоновать представления различными способами. Одним из важнейших параметров является интервал (spacing) между дочерними элементами конкретного макета. На этой неделе мы узнаем, как создать кастомный макет, позволяющий задавать определенное расстояние между представлениями, и как соблюдать платформенно-ориентированные предопределенные правила интервалов в SwiftUI.

Linux — это операционная система с открытым исходным кодом, которая широко используется на различных устройствах, включая серверы, ПК  и встроенные системы. Важно обеспечить безопасность систем Linux при подключении к сети для защиты от потенциальных угроз и уязвимостей. Существуют различные best practices, которым можно следовать для повышения безопасности систем Linux при подключении к сети, в том числе использование надежных паролей, включение двухфакторной аутентификации, поддержание систем в актуальном состоянии, настройка и включение брандмауэра, а также регулярный мониторинг. журналы и активность системы.

Сегодня мы поговорим про такую практику в Linux, как automount

Мы настроим сервер NFS для предоставления некоторых общих ресурсов и настроим автоматическое монтирование для автоматического доступа к этим общим ресурсам при необходимости.

Добрый день, коллеги. Jenkins является одной из самых популярных систем CI/CD, которая применяется для построения пайплайнов сборки и доставки.

Jenkins поддерживает построение пайплайнов на основе Groovy скриптов. Использование Groovy дает возможность очень гибко настраивать пайплайны под нужды конкретного проекта.

Рассмотрим основы построения пайплайнов в Jenkins с использованием Groovy скриптов.

Groovy - это объектно-ориентированный язык программирования, использующий платформу JVM. Этот динамический язык имеет множество возможностей, вдохновленных Python, Smalltalk и Ruby. Он также предлагает множество функций для повышения скорости и удобства написания кода, таких как поддержка DSL, замыкания и динамическая типизация.

Почему стоит использовать Groovy в Jenkins?

В прошлой статье мы рассмотрели количество партиций, которое по умолчанию создается Apache Spark при инициализации DataFrame, DataSet. В текущей статье продолжим рассматривать количество партиций у Spark DataFrame и DataSet, созданных на основе таблицы в Relational Database.

Привет, Хабр! На связи Рустем, IBM Senior DevOps Engineer & Integration Architect.

Сегодня мы будем работать с открытым набором данных по рентгенографии грудной клетки которые, использовали для этого исследования, с предварительно обученной моделью MobileNet_v2 для классификации изображений TensorFlow и переносом обучения для создания классификатора пневмонии, который работает с рентгенограммами грудной клетки.

Целью этой статьи является не столько получение навыков классификации изображений, а сколько понимание того, насколько легко вы можете создать соответствующую модель.

Я надеюсь, вам понравится это!

Многие, кто работает с Openstack или собирается разворачивать облако с его последующим использованием, начинают со временем задумываться о тестировании развернутой облачной платформы. Ведь мало развернуть облачную платформу и поставить ее конечному пользователю (тут я подразумеваю под пользователем заказчика и дальше буду также называть пользователем заказчиков, которым поставляется наша облачная платформа). При поставке облачного решения очень важно не просто предоставить продукт, а поставить продукт высокого качества. И тут возникает дилемма: как проводить тестирование продукта, который состоит из большого количества компонентов и сервисов, и все эти компоненты связаны между собой. Другая проблема заключается в том, что приватное облако VK состоит из множества компонентов, которые разработаны компанией и поставляются в коробке облака. И такие компоненты так же необходимо тестировать.

В данной статье будет говориться исключительно про функциональное API тестирование и не будет отражено тестирование UI и нагрузочное тестирование. Это отдельные большие темы для будущих статей.

Так вот, задача заключается в следующем: необходимо провести функциональное API тестирование приватного облака на Openstack. Давайте немного визуализируем структуру нашего SUT, с которым мы будем взаимодействовать из автотестов: