Сегодня мы познакомимся с историей возникновения технологии контейнеризации, преимуществами и выгодами ее использования, а также с тем, как она связана с виртуализацией. Статья будет полезна начинающим IT-специалистам.

В этой статье погрузимся с головой в захватывающий мир новых возможностей Vue 3.

Эта поистине революционная версия горячо любимого всеми нами JavaScript-фреймворка стремится стать переосмыслением подхода к созданию веб-приложений, предлагая множество улучшений, оптимизаций и инструментов, призванных сделать процесс разработки более плавным, быстрым и приятным.

Без лишних отлагательства приступим к делу!

Сегодня я хочу рассказать про особый вид треугольников, впервые рассмотренный советским математиком Игорем Федоровичем Шарыгиным. Удивительно, что до ХХ века никто так и не обратил внимание на этот бриллиант.

Мы много лет уже используем в качестве основной базы данных PostgreSQL. За это время он зарекомендовал себя быстрой и надежной СУБД. Однако, есть в PostgreSQL одна проблема, с которой приходится сталкиваться достаточно часто. К сожалению, реализация логики временных таблиц в нем имеет ряд недостатков, которые отрицательно сказываются на производительности системы.

Одним из свидетельств наличия проблемы является то, что для временных таблиц в Postgres Pro была добавлена специальная функция fasttrun, а в Postgres Pro Enterprise существенно доработана работа с ними (см. пункт 4). 

Наиболее активно временные таблицы используют платформы, в которых разработчик не работает напрямую с базой данных, а таблицы и запросы генерируются непосредственно самой платформой. В частности, к ним относится платформа 1С или ее открытый и бесплатный аналог - платформа lsFusion.

В этой статье я опишу почему приходится использовать временные таблицы, в чем суть проблемы, и как улучшить производительность путем настроек операционной системы и PostgreSQL.

Получилось так, что с недавнего времени я обзавелся личным электротранспортом, который называется моноколесо. Долго я шел к этому, но все же решился и ни о чем не жалею, даже наоборот, испытываю полный восторг от поездок на этом сногсшибательном транспорте. А еще очень люблю поездки на природу, а езда на моноколесе умножают эту любовь на 100500. Но есть одно «НО», и об этом далее...

Довелось мне обучать одного знакомого, желающего войти в ИТ (привет, Саша!). Человек он упорный, прошел разные курсы, стажировки, упорно продолжает идти вперед и уже вполне тянет на уровень джуна и решает прикладные задачи. Но иногда внезапно задает такие вопросы, из которых я понимаю, что у него огромные дыры в базовых знаниях и представлениях. На курсах этому, видимо, не учат.

Один из последних вопросов был про устройство сборки, непонимание того как исходный код собирается в исполняемый и запускается. Начинающим обычно говорят в духе «вот создаешь Gradle‑проект, в IDE жмешь кнопочку запуска и все работает». Но как только возникает необходимость что‑то в этом простом процессе усложнить, или понять — начинаются проблемы.

Gradle/Maven при этом представляются таким черным ящиком, в котором есть кнопка сборки и запуска, а внутри — магия, превращающая исходный код в запущенную программу.

В этой статье я пробегусь по основам того, как в Java работает компиляция, а также покажу, как по шагам прийти от компиляции отдельных файлов вручную к идее необходимости системы сборки, и как написать свою простенькую систему. Ведь лучший способ понять, как что‑то устроено внутри — сделать это самому.

Алярма! Тут раздают баблишко тем, кто вкатывается в айтишечку!

В России есть три пути: вебкам, закладки и айти. Конечно, любые профессии нужны, любые профессии важны, но я бы хотел помочь тем, кто пытается вкатиться в айти (кстати, необязательно в России).

Содержание

• Вопросы и ответы
  
• Введение
  
  • Пре-реквизиты
    
  • Настройка компьютера
    
  
  
• 1.0 Играем с Busybox
  
  • 1.1 Docker Run
    
  • 1.2 Терминология
    
  
  
• 2.0 Веб-приложения и Докер
  
  • 2.1 Статические сайты
    
  • 2.2 Образы
    
  • 2.3 Наш первый образ
    
  • 2.4 Dockerfile
    
  • 2.5 Docker на AWS
    
  
  
• 3.0 Многоконтейнерные окружения
  
  • 3.1 SF Food Trucks
    
  • 3.2 Сети Docker
    
  • 3.3 Docker Compose
    
  • 3.4 AWS Elastic Container Service
    
  
  
• 4.0 Заключение
  
  • 4.1 Следующие шаги
    
  • 4.2 Фидбек автору
    

Вопросы и ответы

Что такое Докер?

Определение Докера в Википедии звучит так:

программное обеспечение для автоматизации развёртывания и управления приложениями в среде виртуализации на уровне операционной системы; позволяет «упаковать» приложение со всем его окружением и зависимостями в контейнер, а также предоставляет среду по управлению контейнерами.

Ого! Как много информации.

Георг Кантор родился в Санкт-Петербурге в 1845 году, но с 11 лет жил в Германии. Там он начал заниматься математикой и сделал свои первые открытия. Несмотря на то, что научное сообщество отказывалось принимать доказательства его концепций, сейчас он известен как создатель теории множеств и отец современной математики. Мы подготовили материал про труды Кантора на основе статьи, опубликованной в интернет-журнале Medium.

После того как я реально «подсел» на чтение Хабра, захотелось «освежить» что‑то из своего богатого математического прошлого. Воскресить, так сказать, старые наработки, зайдя, естественно, через дверь с табличкой Python. Предлагаемая публикация посвящена простейшим методам численного дифференцирования дискретных функций (они же решетчатые функции, они же табличные функции, они же функции, заданные набором данных и т. п.). Очень странно, что в библиотеках Python с такой простой темой не все так просто и безоблачно, есть кое‑какие вопросы и проблемы. SciPy, как оказалось, вообще не об этом, а в NumPy «тема не раскрыта». На простейших примерах рассмотрим то, что предлагает NumPy, что там не так и как можно сделать лучше.

Привет, Хабр! Я недавно начал свой путь в data science, хочу поделиться реализацией алгоритмов по обработке матриц.

Изучая линейную алгебру, все так или иначе сталкиваются с Жордановой нормальной формой(ЖНФ).

Когда я изучал эту тему, доказательства, которые я читал, мне казались очень запутанными и непонятными. Многие вещи опускались и считались очевидными. Для того, чтобы у меня сложилась полная картина доказательства со всеми случаями, мне понадобилось прочитать несколько учебников, конспектов и учебных пособий.

В этой статье я попытаюсь объяснить ЖНФ так, как мне кажется, наиболее понятным. Это доказательство является сборной солянкой из различных доказательств, но, по моему мнению, оно дает ответы на многие вопросы. После прочтения статьи(я надеюсь), помимо доказательства, вы узнаете ответы на несколько вопросов:

Всем нам, технарям, да и не только, глубоко известны в узких кругах такие магические вундервафли как фракталы. Но есть миф о том, что понять всю их математическую подоплеку под силу лишь исчезающе малому числу гениев с 5-тизначным IQ. Сегодня я попытаюсь развеять этот миф без занудной математики на юмористическом языке Кроликов, Сусликов и Пауканов, понятному среднему Спиногрызу в вакууме.

На всякий случай, мало ли кто еще не в курсе. Вундервафля выглядит вот так. Если никогда не слышали о множестве Мандельброта, смело идите на ютуб и гуглите. А еще можно сделать это по ссылкам под статьей.

Чаще всего об этой вундервафле отмечают следующее свойство: она самоподобна. То есть, если вы станете увеличивать её много-много-много, получите её саму. Таким же свойством обладают Снежинка Коха, Полотно Серпинского, Кривая Дракона и много, чего еще...

Это визуальная шпаргалка по Angular. Если нужно что-то вспомнить, то достаточно глянуть на нарисованную схему, вместо поиска этой информации в документации. Картинки не просто упрощают сложные вещи — они обогащают ваши воспоминания посредством ассоциативной памяти, позволяя вам уловить больше. Думаю, что эта публикация будет в первую очередь полезна тем, кто уже изучал Angular, но что-то забыл. Так же она должна быть полезна экспертам из схожих платформ разработки, если вдруг им придется столкнутся с Angular. И конечно же картинки помогут новичкам, послужив некой отправной точкой в изучении этой платформы.

Лично мой интерес был в систематизации Angular. Я попытался выделить основные вещи и посмотреть на них в некой структуре. На мой взгляд, Angular не идеален и глядя на картинки можно увидеть некоторые шероховатости, но с другой стороны становится более понятно, почему у них получилось то, что получилось и можно предположить куда это все двигается.

Рисовал я все это в PowerPoint.

Публикация является продолжением обсуждения алгоритмов вычисления первой производной дискретной функции (функции, заданной массивом {аргумент: значение}, или массивом узловых значений). В части первой обсуждались функции из библиотеки NumPy, и был предложен альтернативный алгоритм, повышающий точность расчетов на границах области определения функции. В настоящей публикации предложены 2 алгоритма на основе метода конечных элементов (МКЭ, Finite Elements Method), один из которых показал на тестовых функциях лучшие результаты в сравнении с альтернативами.

Всем нам нравится писать в строке бровсера https://habr.com/. Никому не
захотелось бы писать там https://178.248.237.68/. К тому же, IP-адрес может
измениться, если Хабр решит перейти на другой хостинг.

Служба Интернета, которая превращает удобные всем имена в IP-адреса,
называется DNS, Domain Name System, "система доменных имен".

В этой статье я собираюсь описать работу DNS с разных аспектов, как с
технических, так и с организационно-административных.

Эта статья не является введением в DNS для начинающих. Скорее, моя
предполагаемая аудитория - это ИТ-профессионалы разной специализации,
которые хотят получше разобраться в анатомии сети Интернет.

Здесь я попытаюсь изложить сложные вещи простым языком, не погрязая в
излишних подробностях - моему читателю судить, насколько мне это
удалось.

В данной статье хочу поднять тему, которая представляет собой одну большую боль для администраторов, разработчиков и тестировщиков высоконагруженных (и не очень) систем под управлением PostgreSQL. Даже не «боль», а «БОЛЬ»!

Удивительно, что за почти 30 лет существования PostgreSQL не появилось нормальных инструментов для получения вменяемых счетчиков и трассировок. Все, кто работают с MS SQL Server используют профайлер. Это обязательный и привычный инструмент, который позволяет вылавливать запросы, интересные нам в рамках исследования. Вылавливать как все запросы без разбора, так и какие-то единичные запросы, которые удовлетворяют правилам отбора. Кроме того, можно настроить не одну трассу, а столько сколько нужно, с разными фильтрами. Эти трассы содержат очень богатый набор измерений для анализа: – Reads физические и логические; Writes; SPID, Процессорное время; план запроса (хэш плана), количество строк и т.д.

Многие компании стали всерьез рассматривать СУБД PostgreSQL как замену MSSQL и сталкиваются с тем, что возможностей для ее мониторинга просто нет – она как черный ящик, в котором наощупь вылавливаешь какую-ту информацию и пытаешься систематизировать ее хоть как-то.

Алексей Барабанов, IT-директор «Хлебница» и спикер курса «RabbitMQ для админов и разработчиков», подготовил конспект, который поможет научиться запускать и настраивать RabbitMQ в Docker. Вы поймёте, как конфигурировать параметры запуска, а также узнаете о возможностях управления через веб-интерфейс.