Современные пользователи ожидают, что видео загрузится мгновенно, не зависнет на 47-й секунде и будет защищено от посторонних глаз. При этом большинство из них не догадывается, кто именно доставляет этот контент, и где начинается «магия» — а где инженерия.

Мы в Kinescope — те, кто эту магию делает. Видео, которое вы смотрите в интернете, вполне может идти через нашу инфраструктуру — пусть даже вы об этом не знаете. Под капотом у нас: высоконагруженные сервисы, сотни тысяч RPS, терабиты трафика и собственные технологии, написанные на Go.

О том, как мы проектируем и поддерживаем всё это, какие технические вызовы нам приходится решать, и почему HTTPS — это не просто галочка в чеклисте безопасности, — рассказываем в статье по мотивам доклада для GolangConf.

Привет, Хабр! Меня зовут Кирилл Шваков. В Kinescope мы разрабатываем B2B-решение для хранения, обработки, защиты и доставки видео через CDN. Среди наших клиентов — как небольшие стартапы, так и крупные компании. Помимо CDN, у нас, само собой, есть и собственный DNS. А главное, множество инфраструктурных самописных компонентов на Go, которые мы развиваем и поддерживаем внутри команды.

В этой статье я расскажу о том, как я делал предельно дешевый КВ Web-SDR приемник на SoC Zynq.
Основа приемника - Б/У плата Antminer S9. Фактически этот проект является форком уже существующего приемника WEB-888, который, в свою очередь, является продолжением приемника KiwiSDR.

Приветствую профессиональное сообщество. Здравствуй, Хабр! Это первая обзорная статья из серии, посвящённой ContainerLab.

На момент написания этой статьи я нашёл всего одну русскоязычную публикацию на схожую тему. И я хотел бы поблагодарить автора статьи, так как это стало для меня отправной точкой.

Я думаю, что многие, кто занимается разработкой в стеке Go + PgBouncer + PostgreSQL, уже примерно поняли, о чём будет статья — о проблеме выполнения prepared statements и сравнении работы двух популярных драйверов для PostgreSQL: lib/pq и jackc/pgx.

Если интересно — добро пожаловать под кат.

Доброго времени суток, «Хабр»!

В предыдущей части мы рассмотрели историю языковых моделей от робких шагов Маркова до долгой краткосрочной памяти. Сегодня мы продолжим, пройдемся по ключевым архитектурам последних лет и разберём, как модели научились интерпретировать контекст, предсказывать и даже спорить логически.

Пристегните токены — вход в зону трансформаций!

Всё началось невинно. Шёл 2009 год, и я просто хотел портировать Earcut на Flash - для своей мини-игры. Тогда это сработало, но с годами стало понятно: простые решения перестают работать, как только хочешь выжать из них максимум.

Особенности формата хранения чисел с плавающей точкой позволяют быстро находить приближённое значение логарифма, и, за счёт этого, выполнять умножение и деление. Результат при этом будет неточным, однако может быть применимым там, где особая точность не требуется.

Привет, Хабр! Сегодня мы поговорим о том, как бессерверные-технологии меняют мир GPU-вычислений. Если вы когда-нибудь сталкивались с машинным обучением, рендерингом анализа 3D-графики или большими данными, эта статья поможет вам сэкономить время, деньги и нервы.

Всем привет, меня зовут Алексей Ляховский, я на протяжение последних 10 лет занимаюсь изучением, разработкой и развитием экосистемы часов Xiaomi для глобального сообщества.

Я разобрал формат циферблатов Xiaomi последних поколений, сделал распаковщик циферблатов, и компилятор их для оригинального старого редактора циферблатов Xiaomi, сделал мод MiFitness, где активные пользователи сообщества создают и публикуют кастом циферблаты для часов, собрал из китайского IDE отдельный автономный эмулятор часов, для проверки циферблатов и приложений, модифицирую и дорабатываю оригинальные прошивки часов, а так же создаю приложения для данных моделей на JerryScript и LUA, о чем мы познакомимся подробнее чуть позже на примере данной игры.

Вы думаете, что развернуть Kubernetes без интернета — это просто kubeadm init плюс пара манифестов? Посмотрим, как скрипты решают проблемы, о которых вы даже не задумывались. Спойлер: здесь есть чему удивиться.

Всем пример, меня зовут Даниил Миронюк, DevOps в команде Polymatica EPM. Сегодняшняя статья для тех, кто считает, что оффлайн‑установка Kubernetes — это скучно.

В данной статье речь пойдет про видеограмметрию-создание 3d моделей объектов на основе видео. Видеограмметрия появилась давно, но до сих пор используется редко из-за необходимости в более мощном "железе", чем при построении 3d моделей местности/объектов с помощью лидаров. В 2024 году производительность ПК настолько выросла, что теперь можно в течении разумного времени строить модели на домашних компьютерах и даже ноутбуках. Сначала покажу, какие модели получились у меня, затем поделюсь лайфхаками, которые помогут сразу строить модели обходя технические сложности, а в конце расскажу чем видеограмметрия может быть полезна.

Идея статьи родилась после прочтения многочисленных источников в интернете по барьерам и моделям памяти.Так же, был просмотрены соответствующие видео с разъяснением. Много где в целом всё достаточно хорошо разжевано. Статья не претендует на исчерпывающий материал. Скорее, это обзорное описание на тему модели памяти в связке с RISC-V. Не рассчитана на entry level, рекомендуется сперва почитать что нибудь вводное.

Навряд ли кому то необходимо детальное знание внутренней архитектуры процессора на уровне RTL (register-transfer level), как и глубокого понимания принципов модели памяти, согласованности. Да и обычно вся эта информация берется из соответствующей литературе от производителя, других книгах по оптимизации. Предполагаю, что авторы в том или ином виде могу знать более глубокие вещи, чем представлены в открытых источниках. Возможно, они работали в компании производителя (Intel, например), общение, конференции, сообщества.

Но может ли быть источник лучший, чем исходники CPU? Навряд ли. Вы не найдете в открытом доступе исходники процессоров Intel, AMD и любых других. ARM за это денежки получает, продавая права на архитектуру и готовые спроектированные блоки. А вот для RISC-V такой источник есть - исходники полноценного суперскалярного out-of-order процессора от Berkley.

Не так давно был разработан язык Chisel на замену Verilog и аналогов. Он на базе Scala. А, так как это Scala, мы можем использовать IDE и внятную навигацию по исходникам. Но в исходники просто так не пойдешь, сперва надо приобрести необходимые фундаментальные знания, чтобы понимать в целом что такое разработка на уровне RTL. Неплохо бы разобраться с Verilog и с базовыми понятиями - всякие там защелки, регистры, мультиплексоры и тп. Это я и решил сделать и начал с книги “Паттерсон, Хеннесси: Архитектура компьютера и проектирование компьютерных систем”. Она безумно крутая и очень понятная. Затем прочитал несколько книг по FPGA и Verilog и даже купил учебную FPGA плату, но руки до неё так и не дошли. Это позволило сформировать для себя какую то необходимую картину того, как функционирует CPU, как происходит проектирование микроконтроллеров. 

Qt Quick и QML - мощные инструменты для создания графических интерфейсов. Но многообразие способов, которыми можно это сделать, может сбить с толку. В этой статье я постараюсь систематизировать информацию о всех, известных мне способах создания пользовательских компонентов в QML на примере круга.

Также одним из условий будет, чтобы внешний вид полученных элементов можно было редактировать в QtCreator.

Все исходники в репозитории.

Привет, Хабр!

В этой статье быстро разберём, как устроен PostgreSQL – от хранения данных в Heap и работы с FSM/VM до создания своего FDW с компрессией на базе zlib.

Последнее десятилетие искусственный интеллект развивался преимущественно за счет методов глубокого обучения. Но создание систем, работающих в сложном трехмерном пространстве (даже несмотря на некоторые успехи VLA-моделей), остается по-прежнему трудной задачей. В статье представлен альтернативный подход к созданию систем искусственного интеллекта, разработанный Джеффом Хокинсом и командой Numenta (с начала этого года — Thousand Brains Project). Описана ранняя версия сенсомоторного агента, способного изучать объекты в пространстве подобно тому, как это происходит в неокортексе. Ключевой особенностью его архитектуры является использование повторяющегося вычислительного (обучающегося) модуля, подобного кортикальной колонке мозга млекопитающих.

На одной из конференций я наблюдал, как наши коллеги реализовывали тернарный оператор в Go с помощью комментариев. Доклад длился всего минут 10, и, честно говоря, я не смог уловить ничего внятного, кроме того, что ребята явно хорошо повеселились. Однако это вдохновило меня разобраться, как работает компилятор Go под капотом. А лучший способ разобраться — это попробовать написать что-то своё.

Самым простым и понятным для меня в этом плане показалась реализация цикла while. В этой статье я покажу, что у меня получилось выяснить. Вот примерный результат, к которому мы придём: