Рассказываю о своём опыте использования Xray (с протоколом VLESS-Reality) - одного из лучших решений для преодоления интернет-цензуры на сегодняшний день. Я потратил много времени на то, чтобы разобраться с ним - теперь вам достаточно одного вечера, чтобы поднять свой сервер на несколько десятков пользователей, c xray на борту!

• скрипт ex.sh для простой настройки и установки; есть поддержка Docker

• легко добавлять пользователей; клиентские конфиги в форме url-ссылок

• правильные конфиги: скрытность + удобство

• трафик популярных российских сайтов идёт напрямую, a не через сервер

• для xray есть приложения под все популярные ОС - делюсь инструкциями

• только https, нет udp; торренты через сервер блокируются по возможности

• мой проект на гитхабе: easy-xray

Здесь я буду расссказывать о моем опыте настройки CI/CD c помощью GitHub Actions.

Эта статья поможет тем, кто хочет настроить автоматический деплой для личного/учебного проекта на свой удаленный сервер, пользуясь бесплатным сервисов GitHub Actions. Причем этим сервисом можно пользоваться бесплатно даже с приватным репозиторием (на момент написания статьи).

Акцентирую на тех моментах, которые для меня оказались не самыми очевидными, читая краткое руководство от Github.

Предполагается, что вы уже знаете, как пользоваться Github. По большому счету, не важно, какой у вас язык программирования или стек: главное - понять, как работают Github Actions и уметь применить его для любого проекта.

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.

Введение в микросервисную архитектуру

Часть 1 из 10

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:

• грузы
• инвентарь
• суда
• пользователи
• роли
• аутентификация

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.

1. Видео с доклада
2. Слайды

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.