Привет! Меня зовут Алексей, я аналитик данных в команде BI финансового маркетплейса Банки.ру. Сегодня хочу поделиться опытом работы с Appsmith. Это low-код инструмент для автоматизации бизнес-процессов. 

В статье расскажу, зачем вообще нам понадобился подобный инструмент, почему мы выбрали appsmith и чем он нам понравился, а также на кейсах разработки подробнее раскрою его возможности и функциональность.

Гайд по бюджетной настройке GitLab кэшей для Gradle в Android проектах без использования Gradle Enterprise и Remote Build Cache.

Привет, Хабр! Меня зовут Даниил Лихачев, я Python backend developer в диджитал-продакшене Далее. Сегодня я хотел бы представить вашему вниманию асинхронную библиотеку для работы с базами данных под названием Tortoise ORM. Это обзорная статья, чтобы показать, что из себя представляет данная библиотека и для каких проектов она подойдет. Также на основе своего опыта постараюсь осветить аспекты, в которых Tortoise ORM хороша и удобна, а также те, в которых ее возможностей может не хватать и как это обойти. Также бонусом предоставлю свой шаблон в стеке FastAPI + Tortoise ORM.

Привет! Меня зовут Сергей, я ведущий разработчик в Lad. В этой статье речь пойдет об опыте работы с Payload.

В нашей компании мы использовали Payload для создания быстрых прототипов и MVP-проектов. Payload мы выбрали как весьма гибкий и интересный инструмент,  предоставляющий большой функционал из коробки, админ-панель и базовую работу с пользователями.

Добрый день, дорогие читатели Хабра!

Мы команда специалистов из компании ПМ. Довольно часто к нам приходят заказы на анализ защищенности или тестирование на проникновение веб-ресурсов. Первоначальным этапом при проведении работ является разведка, которая включает в себя анализ принципов работы исследуемого веб-ресурса, обнаружение используемых технологий, окружения и т.д. Одним из методов для осуществления данной задачи является исследование пакетов, отправляемых между веб-клиентом и веб-сервером. Иногда исследование пакетов не составляет особого труда, но бывают случаи, когда это становится нетривиальной задачей. В ситуации, когда речь идет об открытом (незашифрованном) трафике, можно элементарно воспользоваться любым пакетным анализатором, типа Wireshark. Однако в тех случаях, когда применяется шифрование, приходится использовать различные методы для расшифровки. Именно они и будут рассмотрены в данной статье.

Когда я начинал писать своих первых ботов с использованием базы данных, их код был очень плохим: он расходовал лишние ресурсы, а также была плохая архитектура проекта. Поэтому я хочу поделиться с вами своими знаниями, чтобы вы не наступали на те грабли, на которые наступал я. В проекте бота, который будет использован в качестве примера в данной статье, я использовал такие технологии, как aiogram, SQLAlchemy, alembic и Docker. В качестве СУБД выступает PostgreSQL. Приятного чтения!

Базы данных — явление не новое. Способы хранения, поиска и предоставления данных пользователям являются ключевыми аспектами разработки веб-приложений на протяжении многих лет. Однако это не означает, что все осталось по-прежнему.

Сегодня мы узнаем про перспективы развития баз данных — 8 тенденций управления информацией и рассмотрим 11 наглядных примеров.

Доброго времени суток. Основываясь на своём опыте хочу представить некоторые рекомендации при разработке кодовой базы на SQL.

Данные рекомендации получены горьким опытом, так что надеюсь, они Вам помогут :)

Многие компании уделяют офбордингу недостаточно внимания, ограничиваясь проведением экзит-интервью и сбором базовой статистики о причинах увольнения. Между тем, офбординг — это неотъемлемая часть корпоративной культуры. Все сотрудники однажды не только приходят в компанию, но и уходят из неё. Вопрос лишь в том, когда и как. 

Несколько главных вопросов, с которыми сталкиваются HR: кого увольнять и как, с кем можно и нужно продолжать сотрудничество, как сделать процесс офбординга эффективным и экологичным, как управлять изменениями в компании после увольнений.

Меня зовут Камиль Калимуллин, я — IT-предприниматель, основатель компании AdvantShop и крупнейшей региональной IT-конференции «Стачка».

В 2023 году на «Стачке» выступила Вера Маневич, HRD с крепким опытом работы в IT, ментор и преподаватель MBA. Она много лет исследует тему офбординга и уверена, что это ключевой навык всех руководителей и HR. 

Делюсь видео доклада Веры и основными тезисами выступления.

В первой части постарался объяснить зачем мне это все надо и дал пояснение - как я достаю данные с авто. В данной части разберемся как выслать эти данные в телегу чтобы получать сообщения наподобие вот этих:

Итак, однажды мне пришла мысль сделать что-то большее, чем доступно в официальном myBMW приложении. В приложении все вроде ок, но чувство добавить чего-то своего не покидало меня. Немного покопавшись в могучем и необъятном интернете нашел библиотеку bimmerconnected на Github. Каково было мое удивление, что достать данные со своих авто оказалось не очень сложно. С этого и начался мой долгий и упорный труд небольшой оптимизации под себя моих же авто, а точнее их информационной составляющей. Прошу не пинать меня за предоставленный код ниже, я не являюсь серьезным программистом, а всего лишь занимаюсь АСУТП.

Привет, Хабр! Если вас заинтересовал заголовок этой статьи, значит, вас интересует созданием телеграм-ботов, и вы стремитесь к совершенству в этом. Разработка телеграм-ботов требует не только креативности, но и правильной архитектуры. В этой статье мы рассмотрим 9 архитектурных антипаттернов, которые могут стать серьезными преградами на вашем пути к созданию бота.

Для многих начинающих разработчиков создание Телеграм бота может показаться достаточно простой задачей. Однако опытные знают, что успех в этой области зависит от многих факторов, включая архитектуру вашего приложения. Архитектурные решения могут определить, насколько ваш бот будет масштабируемым, надежным и легко поддерживаемым в будущем.

В наше время телеграм-боты стали незаменимыми инструментами для множества задач: от автоматизации рутиных операций до обеспечения высококачественного обслуживания клиентов. Успешное использование телеграм-ботов требует не только технической грамотности, но и понимания того, как пользователи взаимодействуют с вашим ботом и как можно улучшить этот процесс.

Аналитика для телеграм-ботов представляет собой ключевой инструмент для понимания того, как пользователи взаимодействуют с вашим ботом, какие запросы они делают, какие функции бота наиболее популярны, и какие моменты требуют оптимизации. Эти данные обеспечивают ценную информацию, которая позволяет вам принимать информированные решения и совершенствовать бота с течением времени.

В этой статье мы рассмотрим как реализовать аналитику для телеграм-бота.

Однажды меня попросили провести ревью и рефакторинг одного telegram-бота. Увидев файл размером 2000 строк, рассчитанный только на обработку разных меню я понял, что это требует унификации и общих подходов. Так родилась библиотека aiogram-dialog

В этой статье я бы хотел обратить внимание на некоторые проблемы, которые мы встречаем при создании таких меню, предложить варианты их решения. А во второй половине статьи показать как это решается с помощью aiogram-dialog.

Мы не будем рассматривать архитектуру всего приложения, об этом вы можете прочитать у Фаулера или Мартина. Мы поговорим только про определенную часть UI ботов. Так же это не будет введением в разработку telegram-ботов с нуля. Я предполагаю, что читатель знаком с питоном, ООП и слышал о такой вещи как DRY.

Примеры выбраны так, чтобы проще было показать определенные проблемы, но это не единственные сценарии приводящие к ним.

Привет, Хабр! Эта статья расскажет о способе, который мы в Just AI придумали и реализовали для локальной разработки и отладки сервиса, работающего в Kubernetes.

Допустим, у нас есть некий компонент (ядро системы), который обычно запускается в Kubernetes и имеет множество взаимосвязей с другими сервисами. У компонента два сетевых интерфейса, которыми активно пользуются другие части системы, также развернутые в Kubernetes. Наша задача — научиться запускать его в IDE на своем ноутбуке в режиме отладки, чтобы максимально удобно и быстро отлаживать этот компонент. Telekube предоставляет возможность это сделать

Последние полгода я активно занимаюсь разработкой сервисов на базе больших языковых моделей, они же «LLM». Для каждого проекта мне приходится подбирать модель по определенным критериям: языковая поддержка, требования к памяти, типу (instruction-based или completion), скорости генерации и т.п. Первое время я использовал платформу HuggingFace, где ежедневно публикуются около сотни новых моделей. Но кто им пользовался, знает, насколько там неудобный и слабый поиск: даже точные совпадения по названию он иногда не выдаёт. Плюс к этому, приходится тратить достаточно времени, чтобы найти и сравнить модели по нескольким критериям. В этой статье я расскажу, как решил проблему выбора языковых моделей.

Есть много локальных аналогов ChatGPT, но им не хватает качества, даже 65B модели не могут конкурировать хотя бы с ChatGPT-3.5. И здесь я хочу рассказать про 2 открытые модели, которые всё-таки могут составить такую конкуренцию.

Речь пойдет о OpenChat 7B и DeepSeek Coder. Обе модели за счет размера быстры, можно запускать на CPU, можно запускать локально, можно частично ускорять на GPU (перенося часть слоев на GPU, на сколько хватит видеопамяти) и для такого типа моделей есть графический удобный интерфейс.

И бонусом затронем новую модель для качественного подробного описания фото.

UPD: Добавлена информация для запуска на Windows с ускорением на AMD.

В этой статье мы рассмотрим несколько распространенных способов создания кластера Kubernetes на AWS:

• Создание кластера с помощью kops: kops — это инструмент, предназначенный для промышленной эксплуатации, используемый для установки, обновления и управления Kubernetes на AWS.

• Создание кластера с помощью Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS): EKS — это управляемый сервис Kubernetes, предоставляемый компанией Amazon. Кластер Kubernetes с EKS можно создать с помощью AWS Management Console.

• Создание кластера с помощью Rancher: Rancher — это платформа управления Kubernetes, которая упрощает развертывание Kubernetes и контейнеров.

Для реверсера, пывнера и бинари ресерчера очень важно уметь фаззить, поэтому данные статьи посвященны новичкам, которые только начинают фаззить и знакомятся со зверьком - AFL++.

Фаззинг (fuzzing) — техника тестирования программного обеспечения, часто автоматическая или полуавтоматическая, заключающаяся в передаче приложению на вход неправильных, неожиданных или случайных данных. Предметом интереса являются падения и зависания, нарушения внутренней логики и проверок в коде приложения, утечки памяти, вызванные такими данными на входе. Фаззинг является разновидностью выборочного тестирования, часто используемого для проверки проблем безопасности в программном обеспечении и компьютерных системах. (Wikipedia)

Упражнение 1 - Xpdf

В этом упражнении мы проведем фаззинг просмотрщика Xpdf PDF. Цель - найти сбой для CVE-2019-13288 в XPDF 3.02.

Чему вы научитесь

После выполнения этого упражнения вы будете знать основы фаззинга с помощью AFL