• Мы поняли, что ML в 50% задач не нужны. Нужна, например, камера, которая по цвету определяет, где есть железка, и смотрит её геометрию в реальности. Всё. Или другая камера, которая следит, чтобы в нужной зоне ничего не шевелилось.
• Всё это прекрасно до первого солнечного зайчика. ML отлично показывают себя там, где вам лень строить крышу или ставить прожектор над конвейером.
• У нас была идея, что мы можем сами в нейросети. Чуть не написали свой сервис для распознавания номеров вагонов. Казалось, делов-то на 20 минут, а у подрядчика это стоит 25 копеек за фото. Сделали свой, сферические вагоны в вакууме он определял хорошо. Потом приехало вот это:

Нарушение лицензии и отказ технической поддержки предоставить исходники — одни из множества неприятностей. Особенно если речь идёт о довольно крупных компаниях, в моём случае — Digma. В этой статье рассказываю, как я пытался получить исходный код ядра Linux, который используется в планшете Digma Plane 4G 1538E.

Всё началось с того, что команде, с которой я работаю, предложили заказ на миграцию приложений из Docker Compose «во что‑нибудь более масштабируемое, отказоустойчивое и гибкое». Например, Ansible или Kubernetes. И всё это прекрасно, но у меня возникли проблемы. Как системному аналитику и по совместительству PM проекта, с минимальным опытом в DevOps, пришлось изрядно попотеть с пониманием многих вещей, касающихся Kubernetes. Под катом подробно о статьях и книгах, которые помогли мне разобраться с оркестратором, понять, чего хочет заказчик, сформировать требования к работе системы в целом, отказоустойчивости, масштабированию и безопасности.

Расшифровка доклада 2015 года Ильи Космодемьянского "Linux tuning to improve PostgreSQL performance"

Disclaimer: Замечу что доклад этот датирован ноябрем 2015 года — прошло больше 4 лет и прошло много времени. Рассматриваемая в докладе версия 9.4 уже не поддерживается. За прошедшие 4 года вышло 5 новых релизов PostgreSQL вышло и 15 версий ядра Linux. Если переписывать эти места, то получится в итоге другой доклад. Но здесь рассмотрен фундаментальный тюнинг Linux для PostgreSQL, который актуален и сейчас.

Разработчики angular, как правило знают, что для работы с формами существует два подхода: reactive forms и template driven forms. Также, хорошо известно, что для работы с формами разработан такой функционал как валидация, однако исчерпывающе описано его применения для подхода reactive forms. Давайте рассмотрим как можно получить те же преимущества для template driven подхода.

В прошлых двух статьях мы рассказывали об IIoT — индустриальном интернете вещей — строили архитектуру, чтобы принимать данные от сенсоров, паяли сами сенсоры. Краеугольным камнем архитектур IIoT да и вообще любых архитектур работающих с BigData является потоковая обработка данных. В ее основе лежит концепция передачи сообщений и очередей. Стандартом работы с рассылкой сообщений сейчас стала Apache Kafka. Однако, для того, чтобы разобраться в ее преимуществах (и понять ее недостатки) было бы хорошо разобраться в основах работы систем очередей в целом, механизмах их работы, шаблонах использования и основной функциональности.

Мы нашли отличную серию статей, которая сравнивает функциональность Apache Kafka и другого (незаслуженно игнорируемого) гиганта среди систем очередей — RabbitMQ. Эту серию статей мы перевели, снабдили своими комментариями и дополнили. Хотя серия и написана в декабре 2017 года, мир систем обмена сообщениями (и особенно Apache Kafka) меняется так быстро, что уже к лету 2018-го года некоторые вещи изменились.

Как и многие разработчики, впервые столкнувшиеся с нагрузочным тестированием, я начал с JMeter. Для ознакомления и простых сценариев JMeter полностью меня устраивал, но с усложнением задач и потребностью в большем контроле я начал задумываться о поиске более удобной альтернативы. Особенно хотелось чтобы инструмент легко адаптировался или уже был адаптирован под экосистему .NET.

В этой статье мы рассмотрим NBomber как легкую для освоения альтернативу JMeter, а также постараемся ответить на вопрос "Почему я должен проводить нагрузочное тестирование именно с NBomber ?".

Эта статья предназначена для .NET разработчиков, которые хотят пополнить свой инструментарий удобным инструментом для нагрузочного тестирования, а также тем кто рассматривает альтернативы JMeter для экосистемы .NET.

Привет, в переводе данного руководства вы сможете узнать как поместить ваше приложение в докер.

Докер – это открытая платформа для разработки, запуска и управления контейнерами на сервере и в облаке.

Для примера приложения в этом руководстве мы будем использовать Next.js.

Казалось бы, что развёртывание приложений на Next.js не влечёт за собой трудностей - установил зависимости, сделал "npm run build && npm run start" и проксируешь запросы на 3000-ый порт, но для оптимальной работы предстоит сделать кое-что ещё.

Когда говорят о выборе архитектуры IT-системы, почти всегда упускают один ма-а-аленький нюанс: мы делаем продукты для пользователей, не для себя. А пользователям совершенно неважно, какая у сервиса архитектура. Никто в отзывах не ставит звёздочки за event-driven подход или классную реализацию service mesh — разве что в редких случаях, когда речь о продуктах для разработчиков. 

Техническое совершенство — современные инструменты, предельная оптимизация, чистота кода и лаконичная, но гибкая и масштабируемая архитектура — всё это нужно нам, технарям. А как это всё связано со счастьем пользователей, как его измерять и учитывать при проектировании сервиса, разберёмся под катом.  

Что нужно от картинки в видеозвонке? Базово — чтобы не пикселила, не замирала и не вешала весь звонок. Это основы real-time видео, и добиться этого не так трудно. 

Всё самое интересное начинается, когда вы хотите, чтобы в одном звонке могли участвовать сколько угодно человек. И при этом все могли включать видео, а не просто смотреть; разрешение скриншеринга было бы 4К; шеринг оставался суперчётким при любом интернете и т. д. И чтобы звонки работали на любых платформах и устройствах на мобильном нестабильном интернете. 

Как мы добиваемся всего этого в звонках ВКонтакте, какие хаки в настройках используем, как экономим трафик и CPU, как боремся за latency и где нам пришлось идти в обход WebRTC, читайте под катом. 

Что вы знаете о Schedulers в RxJS? Они скрывают от разработчиков работу с контекстом выполнения Observable. Как те эльфы-домовики из Гарри Поттера, которые выполняют всю черную работу в Хогвартсе, а о них никто даже и не слышал. Давайте исправим это и узнаем о них чуть больше.

При поиске параллельных корпусов для своих нужд, — это может быть обучение модели машинного перевода или изучение иностранного языка, можно столкнуться с тем, что их не так уж и много, особенно, если речь идет не об английском, а каком-то редком языке. В этой статье мы попробуем создать свой корпус для популярной языковой пары русский-немецкий на основе романа Ремарка "Три товарища". Любителям параллельного чтения книг и разработчикам систем машинного перевода посвящается.

Задача

Такая задача называется выравниванием текстов и может быть до какой-то степени решена следующими способами:

• Использовать эвристики. Можно считать количество предложений в текстах, количество слов в них и на основе этого производить сопоставление. Такой способ не дает хорошего качества, но может тоже быть полезным.
• Использовать sentence embeddings. Наверняка вы слышали про модели типа word2vec или sent2vec или видели такой пример их использования — "король" + "женщина" — "мужчина" = "королева". Если коротко, то суть в том, чтобы перевести слова (предложения, тексты) в векторное пространство с сохранением семантического расстояния между ними. Такой подход открывает перед нами замечательные возможности по оценке близости текстов и их кусочков по смыслу.

Развертывание Kubernetes на физических серверах  рекомендуется организациям, которые находятся в поисках новых возможностей в сфере управления инфраструктурой. Рассмотрим 6 причин попробовать K8s на выделенных серверах. 

Kubernetes в общедоступном облаке - это подходящее решение для приложений малого и среднего размера, которые имеют предсказуемые потребности в плане масштабирования. Вместе с тем, bare metal-облако - это путь для организаций, стремящихся к большему контролю и стабильной производительности.

Инструменты оркестрации контейнеров облегчают разработку программного обеспечения, гарантируя гибкость, переносимость с одного устройства на другое, хорошую скорость и простоту масштабирования для распределенных приложений. Являясь фактическим лидером в области оркестрации, Kubernetes поддерживается многими популярными поставщиками облачных услуг.

Хотя сервисы managed Kubernetes, предоставляемые различными провайдерами услуг, обеспечивают простой механизм развертывания и начала работы, в основном они работают на базе виртуализированной инфраструктуры. Виртуальные машины удобны для провайдеров и в большинстве случаев обеспечивают хорошее качество работы для их клиентов.  Однако, стоит отметить, что развертывание Kubernetes на обычных серверах также дает несколько существенных преимуществ.