Автор: Сергей Ветров

Чума – это всеобщая смерть, воплощение невидимого, неотвратимого и безжалостного ужаса, который настигнет вас где угодно и мучительно убьет. В сознании средневекового европейца чума – это апокалиптический символ конца света, это атомная бомба, но сброшенная не на пару городов в далекой Японии, а прямо на весь христианский мир сразу. Эпидемии чумы выкашивали население мощнейших государственных центров, меняли экономические и геополитические расклады, мелким ситом цедили королевские династии и, наконец, убивали миллионами.

Кошмар, через который пришлось пройти нашим предкам, настолько глубоко засел в нашей культуре, что даже сейчас, в эпоху, когда эта и многие другие средневековые болезни давно ушли с повестки дня (нет, но об этом потом), чума не забыта. Она стала чем-то вроде абсолютного мерила ужаса: с ней сравнивают вновь открытые инфекции и опасные политические идеи, её именем проклинают, о ней снимают фильмы и, точно, мне тут подсказывают про чумного доктора, которого все чаще и чаще можно встретить в интернетах.

Болезнь, которая загнана под шконку, оттеснена в далекие регионы Африки и Азии, которая может быть вылечена самыми простыми антибиотиками, все равно самим названием своим по-прежнему вызывает подсознательный полузабытый страх. Слишком многие погибли когда-то.

Эта статья содержит рекомендации по написанию Dockerfile и принципам безопасности контейнеров и некоторые другие связанные темы, например про оптимизацию образов.

Если вы знакомы с контейнеризованными приложениями и микросервисами, то скорее всего понимаете, что хотя ваши сервисы "микро", но поиск уязвимостей и устранение проблем с безопасностью способен затруднить управление вашими сервисами, уже с приставкой "макро".

К счастью, большинство потенциальных проблем мы можем решить еще на этапе разработки.

Хорошо подготовленный Dockerfile исключает необходимость использовать привилегированные контейнеры, открывать порты, в которых нет необходимости, включать лишние пакеты и избегать утечки чувствительных данных. Старайтесь решить эти проблемы сразу, это поможет в дальнейшем сократить усилия на поддержку ваших приложений.

Привет, Хабра!

Сегодня одолела ностальгия и хочу рассказать, как делал устройства для музыкантов — педальки-контроллеры, наделяющие музыкальный процессор Digitech Whammy новыми возможностями. Устройства мало кому нужны, но кому нужны — то позарез)

Этот проект мне очень дорог, потому что с него началась настоящая страсть к созданию чего-то нового. И хоть я давно уже не брался за паяльник, а основное время посвящаю развитию в управлении продуктом, всё ещё не оставляю фантазии о фееричном возвращении в music hardware, которое сделает немного шума в чахнущем царстве рока.

Да и перед именитыми ребятами (на фото, например, CJ Pierce из Drowning Pool, James "Munky" Shaffer из Korn и Wesley Borland из Limp Bizkit, ну и я с девайсами), признаться, стыдно, что пропал на целых несколько лет — ни слуха от меня, ни духа о новых устройствах.

Удачно сложилось, что сегодня же есть 3,5 часа в самолёте, так что настало время офигительных историй — расскажу, как появились эти железки реально из мусора. Курьёзы и неудачи, какие устройства хотел и что получилось, как они оказались у топ-музыкантов мира и почему я отложил такие крутые штуки в долгий ящик.

Возможно это смотивирует кого-то вернуться и доделать свои идеи, а кому-то просто поднимет настроение. Итак, вперёд! Точнее назад, в 2010 год...

Я не думаю, что на самом деле существует стопроцентно правильный или неправильный способ его использования: локальные сборки и настройки для разработчиков, как правило, имеют разные порой необычные требования, и поэтому стандарт не всегда соответствует реальности. Пожалуйста, отнеситесь к статье с соответствующим скептицизмом.

В любом случае, вот краткое изложение некоторых из кардинальных "грехов", которые я совершил при использовании docker-compose.

В марте было особенно много новостей про применение самообучения в области компьютерного зрения. Главная проблема, которую пытаются решить самообучающиеся модели — выполнять задачи, не полагаясь на тщательно подобранные и помеченные наборы данных. FAIR и Microsoft представили сразу несколько исследований и инструментов на эту тему.

(Кадр из фильма "Я, робот")

Всем привет. В конце 2019 года вышла одна из работ по GPT-2. Инженеры из Microsoft обучили стандартную GPT-2 вести диалог. Тогда, прочитав их статью, я очень впечатлился и поставил себе цель обучить такую же модель, но уже на русском языке. И вот что получилось...

Вы вряд ли найдете в интернете что-то про разработку ботов, кроме документаций к библиотекам, историй "как я создал такого-то бота" и туториалов вроде "как создать бота, который будет говорить hello world". При этом многие неочевидные моменты просто нигде не описаны.

Как вообще устроены боты? Как они взаимодействуют с пользователями? Что с их помощью можно реализовать, а что нельзя?

Подробный гайд о том, как работать с ботами — под катом.

В последнее время я сделал насколько много ботов для телеграмма, что крайне преисполнился в том, как их писать, как хостить, да и в принципе выработал красивый шаблон для быстрого их создания.

Потыкать в проект, сделанный на этом шаблоне, можно тут.

Алексей Миловидов работал инженером в Яндекс.Метрике, и перед ним стояла непростая задача. 

Яндекс.Метрика работала с петабайтами данных — это был третий по популярности сервис веб-аналитики в мире. Для него нужна была база данных, которая может обрабатывать огромное количество данных в реальном времени, очень быстро, при этом не сжигая миллиарды денег.

Долгое время такая СУБД разрабатывалась только для внутренних нужд — но в 2016 вышла в опенсорс под названием ClickHouse, и сообщество встречает инструмент по-разному.

Мы поговорили с Алексеем о том, как он стал разработчиком, почему ClickHouse намного быстрее всех аналогов и как так получилось, какова цена производительности, почему ClickHouse стал опенсорсным и куда вообще движется индустрия.

После ареста серверов Moonwalk жить стало в разы труднее. Лично я уже совсем отвык от торрентов. Нужно что-то качать, ждать, чем-то открывать, куда-то кликать, иногда еще и место на диске кончается. Как можно ждать час пока скачается фильм? За час можно жизнь прожить. Пришлось искать решение, которое позволит смотреть кино также просто, как и раньше. Норматив: от идеи посмотреть что-нибудь до начала просмотра - не более минуты.

Вы скажете: есть Popcorntime, не морочь нам голову. Все так, есть Popcorntime, идея классная, но реализация не совсем та, какую хотелось бы. Часто нет нужных дорожек, субтитров, все как-то непрозрачно работает. Вот бы можно было иметь интерфейс, который ищет необходимое кино по всем нужным трекерам и мгновенно его начинает крутить. Есть такой интерфейс.

Наиболее важные и полезные расширения VS Code для Python-разработчиков в нашем новом переводе.

Привет, Хабр!

Я хочу рассказать об удивительном событии, о котором я узнал пару месяцев назад. Оказывается, одна популярная python-утилита уже более года распространяется в виде бинарных файлов, которые компилируются прямо из python. И речь не про банальную упаковку каким-нибудь PyInstaller-ом, а про честную Ahead-of-time компиляцию целого python-пакета. Если вы удивлены так же как и я, добро пожаловать под кат.

Эта статья является развёрнутым комментарием к другой статье. Обычно я прохожу мимо, но сейчас меня почему-то задело.

Подведем основные итоги уходящего года в мире машинного обучения. Рассмотрим самые громкие открытия в мире компьютерного зрения, обработки естественного языка, генерации изображений и видео, а также крупный прорыв в области биологии. Коротко о самом главном за год!