Заметка о Mastodon — аналоге Twitter из вселенной децентрализованных соцсетей Fediverse

На фоне текущих событий, когда уже привычным становится, что владельцы соцсетей своими собственными решениями блокируют отдельных пользователей (по их мнению, являющихся нехорошими), заинтересовался возможностью использования децентрализованных p2p-соцсетей. Дабы посмотреть, как функционирует экосистема Fediverse, зарегистрировался в соцсети Mastodon (микроблоггинг, аналог Twitter), и поизучал ее аккаунты.

Mastodon представляет собой свободное распространяемое ПО для развертывания децентрализованных соцсетей, предоставляющих услуги микроблоггинга, схожих с Twitter. В отличие от архитектуры популярных социальных сетей, в нем нет центральных серверов и любой может развернуть собственный узел или подключиться к существующему. Каждый узел имеет свои правила, условия использования и политику модерации, и пользователь может выбирать приемлемый для него, а при необходимости - переходить на более подходящий с сохранением своего аккаунта.

Входит в объединение децентрализованных интернет-сервисов Fediverse, в составе которого имеются также сервисы фото- (PixelFed), видео- (Peertube), файлового хостингов и многое другое, являющихся аналогами Facebook, Youtube, Twitter, Spotify и т.д. В настоящее время в Mastodon зарегистрированы более 4,4 млн. пользователей.

Кстати, Д.Трампа его новая социальная сеть Truth Social использует код Mastodona (аккаунты Дональда практически все соцсети блокировали год назад, на фоне протеста против результатов президентских выборов 2020 года, и он учел это)

В ходе изучения блуждания по аккаунтам Mastodon и дойдя до Южной Америки обнаружил, что политики Венесуэлы, наряду с использованием Twitter, Facebook, Instagram, Youtube и Telegram, присутствуют и там.

DDD — одна из моих основных рабочих методологий, я применяю её больше пяти лет. Хотя она довольна сложная, в том числе потому что это верхнеуровневый набор практик. DDD - это не фреймворк, когда нет опыта, его немного сложно применять. Тем не менее мы переводили на DDD работающие проекты, запускали с помощью нее новые — и у нас сложились некоторые практики и подходы.

Хотелось бы рассказать про те, что доказали у нас свою эффективность. Сегодня это будет стратегическое верхнеуровневое проектирование — о том, как разрабатывать программы с точки зрения моделей и требований. А в следующей части я расскажу про практики для работы с кодом и архитектурой, то есть более приближенные к разработке. Надеюсь, что вы сможете ими воспользоваться, а если вы еще не используете DDD у себя в проектах, то попробуете.

Всякая сложная инфраструктура, поступательно развивавшаяся на протяжении длительного времени, содержит в себе набор разных архитектурных неоптимальностей, а то и откровенных недостатков. Порой эти недостатки становятся неожиданным препятствием для внедрения новых сервисов. Инфраструктура М.Видео-Эльдорадо в этом отношении не является исключением, в чем мы признаемся без излишней рефлексии. Но что с этим делать? Как сделать систему надежной и пригодной для дальнейшего развития? За ответами мы пришли к Александру Алехину, директору по развитию ИТ архитектуры.

Приложения ASP.NET Core по-настоящему кросс-платформенны и могут запускаться в «никсах», а соответственно, и в Docker. Посмотрим, как их можно упаковать, чтобы развертывать на Linux и использовать в связке с Nginx. Подробности под катом!

Привет, Хабр! Начинаю еще один цикл статей об устройстве PostgreSQL, на этот раз о том, как планируются и выполняются запросы.

Предыдущие циклы были посвящены изоляции и многоверсионности, журналированию и блокировкам.

В этом цикле я собираюсь рассмотреть этапы выполнения запросов, статистику, последовательное сканирование, индексное сканирование, соединение вложенным циклом, соединение хешированием, сортировку и соединение слиянием.

Материал перекликается с нашим учебным курсом QPT «Оптимизация запросов», но ограничивается только подробностями внутреннего устройства и не затрагивает оптимизацию как таковую. Кроме того, я ориентируюсь на еще не вышедшую версию PostgreSQL 14. А курс мы тоже скоро обновим (правда, на версию 13; приходится бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте).

Репозиторий является посредником между слоем доступа к данным и доменным слоем,
работая как in-memory коллекция доменных обектов. Клиенты создают декларативные
описания запросов и передают их в репозиторий для выполнения.
  — свободный перевод Мартина Фаулера

EntityFraemwork предоставляет нам готовую реализацию паттернов Repository: DbSet<T> и UnitOfWork: DbContext. Но мне часто приходится видеть, как коллеги используют в своих проектах собственную реализацию репозиториев поверх существующих в EntityFraemwork.

Чаще всего используется один из двух подходов:

1. Generic Repository как попытка абстрагироваться от конкретного ORM.
2. Repository как набор запросов к выбранной таблице БД (паттерн DAO).

И каждый из этих подходов содержит недостатки.

Привет, Хабр! Представляю вашему вниманию перевод статьи “Object-Oriented Programming in Python vs Java” автора Джона Финчера.

Реализация объектно-ориентированного программирования (ООП) в языках Java и Python отличается. Принцип работы с объектами, типами переменных и прочими языковыми возможностями может вызвать затруднение при переходе с одного языка на другой. В данной статье, которая может быть полезной как для Java-программистов, желающих освоить Python, так и для Python-программистов, имеющих цель лучше узнать Java, приводятся основные сходства и отличия этих языков, применительно к ООП.

Подробнее – под катом.

В начале “Death Note” местный гениальный детектив по сути занят деанонимизацией: он знает только то, что убийца существует где-то на планете. Никаких улик тот не оставляет, но довольно быстро оказывается пойман. Вообще-то хабр не площадка для обсуждения аниме, но такая же охота на того-не-знаю-кого порой случается и в реальном мире — достаточно вспомнить Сатоши Накамото, Dread Pirate Roberts или Q. Так что под катом перевод статьи (анонимного, кстати говоря, автора) о том, насколько происходящее в этом сериале связано с реальной анонимностью и что у его героя пошло не так.

Предисловие

Часть 1. Общий алгоритм поиска

Введение

• Functional C#: Immutability
  
• Functional C#: Primitive obsession
  
• Functional C#: Non-nullable reference types
  
• Functional C#: работа с ошибками
  

Не успели отшуметь новости о нейросети BERT от Google, показавшей state-of-the-art результаты на целом ряде разговорных (NLP) задач в машинном обучении, как OpenAI выкатили новую разработку: GPT-2. Это нейронная сеть с рекордным на данный момент числом параметров (1.5 млрд, против обычно используемых в таких случаях 100-300 млн) оказалась способна генерировать целые страницы связного текста.

Генерировать настолько хорошо, что в OpenAI отказались выкладывать полную версию, опасаясь что эту нейросеть будут использовать для создания фейковых новостей, комментариев и отзывов, неотличимых от настоящих.

Тем не менее, в OpenAI выложили в общий доступ уменьшенную версию нейросети GPT-2, со 117 млн параметров. Именно ее мы запустим через сервис Google Colab и поэкспериментруем с ней.