User
Подробный туториал по процессам записи и чтения данных в мапах Go. Объясняем проблемы переполнения, эвакуации элементов; важность передачи количества элементов при создании мапы. Рассказываем, почему в Go нельзя обращаться к ключу или значению по адресу.
Запрет писать про VPN: 1 сентября 2023 года Минцифры опубликовало предложение, дающее Роскомнадзору право блокировать сайты с информацией о способах доступа к заблокированным на территории РФ ресурсам — такие как списки VPN, инструкции по использованию Tor или созданию собственных VPN и прокси-серверов. О последствиях этой меры мы писали в предыдущей статье.
До этой пятницы, 15 сентября, должен идти этап открытого общественного обсуждения проекта постановления, в котором любой желающий может направить своё мнение. Однако, как оказалось, подача предложений была досрочно закрыта.
Адаптация статей Ewan Valentine.
Это серия из десяти частей, я постараюсь раз в месяц писать про построение микросервисов на Golang. Я буду использовать protobuf и gRPC в качестве основного транспортного протокола.
Стек, который я использовал: golang, mongodb, grpc, docker, Google Cloud, Kubernetes, NATS, CircleCI, Terraform и go-micro.
Зачем мне это? Поскольку мне потребовалось много времени, чтобы разобраться в этом и решить накопившиеся проблемы. Так же я хотел поделиться с вами тем, что я узнал о создании, тестировании и развертывании микросервисов на Go и другие новые технологии.
В этой части, я хочу показать основные концепции и технологии для построения микросервисов. Напишем простую реализацию. В проекте будут следующие сущности:
В этой статье я опишу использование Go kit, набора инструментов и библиотек для создания микросервисов на Go. Эта статья — введение в Go kit. Первая часть в моем блоге, исходный код примеров доступен здесь.
На недавнем Laracon NYC я читал доклад о гексагональной архитектуре. Несмотря на то, что я получил позитивную реакцию слушателей, мне кажется, что остались люди, которые хотели бы получить чуть более полное представление о том, что это такое. Разумеется, с примерами. Это моя попытка расширить тот доклад.По моему мнению, данная архитектура является отличным примером того, как должна строиться структура приложения. Более того, когда я писал свои проекты на Laravel, я, даже не зная этого, частенько использовал идеи, заложенные в основе гексагональной архитектуры.
Являясь одним из вариантов слоеной архитектуры, гексагональная подразумевает разделение приложения на отдельные концептуальные слои, имеющие разную зону ответственности, а также регламентирует то, каким образом они связаны друг с другом. Разбираясь с этим типом архитектуры, мы также можем понять как, зачем, и почему при проектировании приложения используются интерфейсы.
Гексагональная архитектура, ни в коем случае не новый подход к разработке с применением фреймворков. Напротив, это всего лишь обобщение «лучших практик» — практик новых и старых. Я обернул эти слова в кавычки, чтобы люди не воспринимали их совсем буквально. Лучшие практики, которые работают для меня, могут не работать для вас — все зависит от задачи и преследуемых целей.
Этот тип архитектуры придерживается классических идей, к которой приходят разработчики при проектировании приложений: отделение кода приложения от фреймворка. Пусть наше приложение формируется само по себе, а не на базе фреймворка, используя последний только как инструмент для решения каких-то задач нашего приложения.
Часто, в обзорах видов баз данных упоминают реляционные и “другие”, “NoSQL” и т.д., либо приводят самые основные типы СУБД (базы данных), забывая о редких. В данной статье я постараюсь описать максимально полно виды баз данных и привести примеры конкретных реализаций. Разумеется, статья не претендует на всеохватность и классифицировать базы данных можно по разному, в том числе по типам оптимальной нагрузки и т.д., но надеюсь, она даст базовое представление о видах СУБД и принципах их работы.
В статье мы рассмотрим следующие типы баз данных:
Цель настоящей статьи - изучить лямбда функции: чем они отличаются от обычных функций и изучить, как они реализованы в С++, Python 3 и Java.
На протяжении этой статьи я буду использовать godbolt.org, чтобы компилировать код и изучать машинный код или байт код. Я думаю, что при чтении статьи может быть удобнее смотреть не на приведённый машинный код в статье, а на этом сайте.
Привет Хабр! Возможно тема возврата денежных средств за приобретенный товар поднималась и ранее, но положения законодательных актов и судебные позиции склонны со временем меняться. Решил для читателей собрать в одном месте все правовые нормы, разложить по полочкам права покупателя и обязанности продавца, а также объяснить с точки зрения законодательства процесс осуществления возврата денежных средств за технически сложный товар. И заодно раз и навсегда ответить на вопрос, почему в случае обнаружение неисправности устройства надо всегда фиксировать все совершенные действия.
Давно хотел познакомиться с Rust. Язык с экосистемой сборки из коробки, компилятор в машинный код, но самое главное — автоматическое управление памятью, но без сборщика мусора. С учетом того, что управление памятью обещается как zero-cost в runtime — просто сказка! По ходу изучения и возник вопрос – а насколько код Rust быстрее/медленнее компилятора в машинный код давно известного, например, Delphi?
Привет, %username%! Меня зовут Антон Жеронкин, я Data Scientist в Сбере, участник профессионального сообщества NTA. Сегодня поговорим о том, как можно сделать лучше жизнь разработчиков, которые часто сталкиваются с базами данных. Дело в том, что, когда разработчики вручную пишут функциональные модули, ответственные за связь с БД, они проделывают следующую работу:
● описывают таблицы в виде классов;
● описывают отдельные атрибуты таблиц в виде атрибутов классов. При этом требуется следить за тем, чтобы типы и форматы данных совпадали;
● на CRUD-операции пишут много SQL-кода, который зашивается в методы языка программирования и помогает остальным модулям при необходимости использовать связь с БД.
Примерно такую же работу приходится проделывать, если сущности, атрибуты и отношения изначально заданы в приложении, а после этого данную модель требуется реализовать в БД. Главный её недостаток — рутина. О том, как её автоматизировать, поговорим под катом.
Думаю про VPN слышали все, и многим приходилось им пользоваться. При этом использование готового VPN, которым руководит какой - то неизвестный человек, не является хорошей идей. Тем более в России на данный момент пытаются блокировать, как сами VPN провайдеры (Windscribe, Proton и другие известные сервисы), так и сами протоколы.
Здравствуй, Хабр! Цикл статей по инструментам для обучения нейронных сетей продолжается обзором популярного фреймворка Tensorflow.
Tensorflow (далее — TF) — довольно молодой фреймворк для глубокого машинного обучения, разрабатываемый в Google Brain. Долгое время фреймворк разрабатывался в закрытом режиме под названием DistBelief, но после глобального рефакторинга 9 ноября 2015 года был выпущен в open source. За год с небольшим TF дорос до версии 1.0, обрел интеграцию с keras, стал значительно быстрее и получил поддержку мобильных платформ. В последнее время фреймворк развивается еще и в сторону классических методов, и в некоторых частях интерфейса уже чем-то напоминает scikit-learn. До текущей версии интерфейс менялся активно и часто, но разработчики пообещали заморозить изменения в API. Мы будем рассматривать только Python API, хотя это не единственный вариант — также существуют интерфейсы для C++ и мобильных платформ.
1) поиск и получение дескриптора нужного процесса
2) выделение памяти в процессе и последующая запись пути в DLL`ке по адресу, где произошло выделение памяти
3) создание нового потока в виртуальном пространстве процесса, дескриптор которого был получен.