Мы, разработчики ПО, пользуемся git каждый день, однако большинство из нас применяет только самые основные команды, например, add, commit, push и pull, как будто на дворе по-прежнему 2005 год.

С тех пор в Git появилось множество фич, пользование которыми может сильно упросить вашу жизнь. Так давайте исследуем некоторые из недавно добавленных современных команд git, о которых вам стоит знать.

Работая на первой линии тех.поддержки, я часто сталкивался с рутиной, особенно очень хотелось минимизировать подключение к рабочему столу пользователей для сбора информации и как-то автоматизировать этот процесс, что привело меня к осваиванию языка PowerShell и написанию скриптов, которые в последствии оформились в самостоятельные программы. Некоторые из них я решил выложить на GitHub, возможно для кого-то они будут полезны.

ScanPC

Утилита сканирующая удалённый ПК и показывающяя версию ОС, информацию о дисках, железе, открытых портах из списка (22,445,80,8080,3389,5900,1112,2575,10050), установленных принтерах, пользователях вошедших в систему, список профилей пользователей в папке C:\Users, размер системных папок и фалов, папки с документами в профилях пользователей размером больше 100МБ.

В 2020-м мой работодатель начал прижимать меня по условиям, я забрал команду, снял склад и запустил свое производство когтеточек. Казалось бы, ничего сложного: закупаешь клей, картон, и находишь людей, которые 5 000 раз в день готовы повторять одни и ту же операцию. Но есть нюансы.

Привет! Я Виталий, DevOps в LEADS.SU, в этой статье хочу рассказать как мы внедряли Sentry self-hosted и приводили к продакшен состоянию, которое должно отвечать требованиям высокодоступности - нельзя терять события ошибок. При этом не хотелось заморачиваться с кластеризацией для разных инструментов (вроде redis, postgresql, clickhouse, kafka и прочее). И тут мы вспомнили про распределенную сеть доставки логов из нескольких узлов td-agent и решили попробовать.

Привет пользователям Хабра!

Тема собеседований и подготовки к ним всегда актуальна. Поэтому я подготовил ответы на часто задаваемые вопросы на технических собесах по PHP на уровень Junior. Сразу скажу, что этот список вопросов я взял с другого ресурса, к которому очень часто обращаются собеседующие, которые не хотят утруждать себя сочинением своих вопросов. Но в целом повторить базу перед предстоящим собеседованием будет никому не лишним.

Если вы всерьёз заинтересовались созданием ИИ-бота, то вам пригодится набор инструментов для его разработки. Чтобы помочь определиться с правильным решением, Екатерина Саяпина, Product Owner личного кабинета платформы МТС Exolve, сделала небольшой обзор наиболее популярных ИИ-фреймворков.

В статье также пойдёт речь о решениях с функциями распознавания речи. Мы включили в подборку наиболее известные продукты, но если захотите углубиться именно в голосовые технологии, то изучите проекты с 5 тыс. звёзд на GitHub, среди которых DeepSpeech, Leon, Wav2letter и Annyang. Также рекомендуем обратить внимание на Voice API и подобные платформы для гибкой настройки всей цепочки коммуникаций.

Всем привет! Недавно я на практике применил одно интересное решение, которое давно хотел попробовать, и теперь готов рассказать, как своими руками такое можно сделать для любой другой аналогичной задачи. Речь пойдет о создании своей кастомизированной версии ChatGPT, которая отвечает на вопросы, учитывая большую базу знаний, которая по длине не ограничивается размером промта (то есть вы бы не смогли просто добавить всю информацию перед каждым вопросом к ChatGPT). Для этого будем использовать контекстные эмбеддинги от OpenAI (для действительно качественного поиска релеватных вопросов из базы знаний) и сам СhatGPT API (для оборачивания ответов в натуральный человеческие ответы). При этом, также предполагается, что ассистент может отвечать не только на прямо указанные в Q&A вопросы, но и на такие вопросы, на которые смог бы отвечать человек, который ознакомился с Q&A. Кому интересно научиться делать простых ботов, отвечающих по большой базе знаний, добро пожаловать под кат.

В статье рассматривается новый открытый фреймворк для потоковой видеоаналитики и демонстрируются его возможности на примере демонстрационного приложения, которое использует модель DeepStream’s PeopleNet для обнаружения людей и их лиц, размывает лица и отображает панель управления с помощью OpenCV CUDA.

Мы будем использовать Savant для обработки видео в реальном времени с протоколом RTSP и для обработки видеофайлов в пакетном режиме, чтобы продемонстрировать, как конвейер может достигать скорости 400 кадров в секунду на Nvidia Tesla T4.

Для тех, кто хочет сначала попробовать без подробностей, мы подготовили скрипты для быстрого старта на основе Docker Compose (раздел "Быстрый старт").

Savant на GitHub: https://github.com/insight-platform/Savant

Утекший внутренний документ Google утверждает, что открытый исходный код AI обойдет Google и OpenAI.

В Google много обсуждали OpenAI. Кто первым преодолеет следующий рубеж? Каким будет следующий шаг? Но неприятная правда заключается в том, что мы не готовы выиграть эту гонку вооружений, и OpenAI тоже. Пока мы ссорились, третья сторона тихо забирала наш обед. Я, конечно, говорю об открытом исходном коде. Проще говоря, они опережают нас. То, что мы считаем "основными открытыми проблемами", уже решено и находится в руках людей. Достаточно назвать лишь несколько примеров...

Нет, этот пост не про то, как на простом ноуте без NVIDIA гонять Stable Diffusion с вполне вменяемой скоростью.

Да, этот пост про то, как на простом ноуте без NVIDIA гонять Stable Diffusion с вполне вменяемой скоростью.

Но только если карточка у вас все-таки где-то есть. Пост не про халяву :)

Часто задают вопрос: «У нас маленькое агентство, как бы сделать, чтобы 4 человека работали на одной видеокарте?». То же самое относится и к «мама-папа-я – дружная семья, и все мы любим Stable Diffusion».

Это становится еще более актуальным в связи с появившимися сложностями при попытках бесплатно гонять SD в Google Colab (а Kaggle и другие заменители не такие щедрые).

В этом посте я опишу несколько вариантов «совместной работы с одним GPU», их плюсы и минусы. В основном, на примере Stable Diffusion, хотя Vicuna я тоже гонял параллельно.

Краткое содержание:

Если хочется погонять Stable Diffusion или еще как поиграть с AI, а бесплатного Colab не хватает или есть специфические потребности, не обязательно покупать супер видеокарту. Вполне возможно, что spot instance в Azure даст вам желаемое и при этом обойдется дешевле.

И даже если видеокарта вам действительно нужна, это хороший способ понять, какой производительности карта необходима, сколько памяти требуется под ваши задачи...

(осторожно, очень много скриншотов внутри)

Предыстория/Мотивация

Все началось с хобби в начале 2020 года — с очередной попытки написания эмулятора игрового сервера Lineage 2 "по новому". Перед этим шагом было несколько попыток распиливания монолита существующих решений на рынке по новым практикам разработки, но затея оказалась тщетной, ибо те монолиты, которые и по сей день существуют и участвуют в так называемом "продакшен-пиратстве", имеют сильную связанность компонентов и решения поставленных задач, сопоставимые с началом 2000х годов, когда сфера только начинала развиваться. А самое главное, что монолит не заточен на построение распределенной архитектуры и, как следствие, обладает низкой эффективностью.

Было принято решение взять часть бизнес-логики (основной составляющей обработки действий игрока) из допотопных проектов эмуляторов и создать современный/масштабируемый эмулятор игрового сервера Lineage 2 Prelude Of War.

О чем статья: при разработке проектов, и, особенно, распределенных приложений, возникает необходимость использования некоторых частей приложения в качестве отдельных модулей. Например скомпилированные классы для gRPC, модули для работы с БД, и многое другое, могут применяться в неизменном виде в кодовой базе десятка микросервисов. Оставив за скобками копипасту, как "хорошую" плохую практику. Можно рассмотреть git submodules, однако, такое решение не очень удобно тем, что, во-первых, нужно предоставлять разработчикам доступ к конкретным репозиториям с кодовой базой, во-вторых, нужно понимать, какой коммит надо забрать себе, и в-третьих установка зависимостей для кода, включенного в проект как субмодуль, остается на совести разработчика. Менеджеры пакетов (pip, или, лучше, poetry), умеют разрешать зависимости из коробки, без лишних действий, и, в целом, использование менеджера пакетов значительно проще, чем работа с субмодулем. В статье рассмотрим, как организовать реестр пакетов в GitLab, а также различные подводные камни, поджидающие на пути к удобной работе с ним.

Для кого: статья будет полезна разработчикам, столкнувшимся с необходимостью организации приватного реестра пакетов, в качестве руководства по организации такого реестра в GitLab.

Бот - для работы с репозиторием проекта в BitBucket.

Приветствую любителей ботов :-) Позвольте представить вашему вниманию бота для работы с репозиторием проекта в BitBucket.

Краткое описание моих скромных трудов.

Относительно недавно команда Telegram выпустила обновление, с которым появилась возможность встраивать в мессенджер веб-приложения. Эта статья — обзор основных моментов внедрения веб-приложениий в телеграм-ботов.

Резервное копирование репозиториев с git серверов на основе github и gitlab по токену. Скрипт скачивает все Ваши репозитории доступные по токену и архивирует их. Давно хотел написать такой инструмент т.к. использую и те и те сервера в работе и личных целях. У меня полно старых проектов которые хранятся только на git, если с ним что-то случится, то их уже не будет.

Независимо от того, создаете ли вы простой скрипт Python или приложение корпоративного уровня, элегантное взаимодействие с консолью избавит вас от надоедливой головной боли при устранении неполадок в будущем.

В этой статье мы рассмотрим некоторые библиотеки, которые позволят вам создавать удобные, элегантные взаимодействия с консолью и вывод для вашего кода.

Использование этих замечательных библиотек поможет вам создавать приложения командной строки, которые понравятся пользователям.

Давайте начнем!

Open-source проекты, сторонние инструменты и библиотеки - это то, за что мы действительно любим Python. В этой статье я собрал самые полезные, валидированные сообществом и проверенные временем инструменты, конфигурации которых можно встретить в популярных проектах с открытым исходным кодом.

Инструменты распределены по этапам/сферам разработки. По каждому из них я дам небольшое описание и попытаюсь рассказать о его пользе. Если утилита имеет дополнительные расширения/плагины, то я расскажу про самые полезные (на мой взгляд).