Наверное, многие хабражители сталкиваются с тем, что дома копится компьютерное железо. Что-то держится про запас, что-то для будущих экспериментов, что-то на детали. Так у меня в течении 4х лет хранился разобранный ноут от НР, погибший в неравной борьбе с температурой и нерадивыми ремонтниками.

Но рано или поздно к антресоли, где хранится бесполезное железо, приходит уборка. Большая часть устаревшего, сломанного и просто бесполезного железа отправляется в еще одну коробку, на которой значится гордое «НА УТИЛИЗАЦИЮ». Однако сохраненная матрица ноутбука заставила меня вспомнить давнюю идею — превратить её в полностью рабочий монитор.

Пока программисты (и не только) постсоветсткого пространства празднуют майские праздники Google без особой шумихи подключили возможность продавать приложения в Google Play в следующих странах: Греция, Люксембург, Румыния, Саудовская Аравия, Словакия, Турция, Украина, Вьетнам. Ура, товарищи!

Начиная работу с новым сервером, нелишним будет проверить, соответствует ли он заявленной конфигурации. Многие начинающие пользователи испытывают затруднения в случаях, когда требуется просмотреть информацию о сервере с использованием команд, доступных только в консоли.

В этой статье мы расскажем о том, как можно получить спецификацию Linux-сервера в командной строке.

Вступление

Так сложилось, что я живу в коттеджном поселке, где нет центрального отопления, а значит, каждый греет свою квартиру самостоятельно. Чаще всего для этих целей используются газовые котлы, метод достаточно дешевый, жаловаться не на что, но есть одна тонкость. Для корректной работы газового котла (внезапно) необходимо наличие газа в трубе.

Возможно, так ведут себя не все котлы, но наш отключается даже при кратковременном перебое с подачей газа и не включается обратно, если подача восстановится. Если кто-то есть дома, то это не проблема, нажал кнопку и котел греет дальше, но если вдруг так сложилось, что мы решили всей семьей поехать в отпуск, а на дворе зима, хорошая такая, чтоб -20°C, то последствия могут быть плачевными.

Решение простое — оставить ключи родственникам/друзьям/соседям, чтобы они могли приехать и включить котел, случись какая-нибудь неприятность. Хорошо, если есть сосед, который будет каждый день заходить и проверять, всё ли в порядке. А если нет? Или он тоже решит уехать куда-нибудь на выходные?

Итак, я решил наладить выкладывание показаний счётчика куда-нибудь в Интернет, чтоб я мог находясь где-нибудь в дальней поездке периодически проверять, тратится ли газ, а если вдруг перестанет тратиться, то срочно звонить родственникам/друзьям/соседям (или кому там я оставил ключи), чтобы приехали и нажали кнопку.

Конечно, после простого выкладывания показаний в Интернет я решил не останавливаться на достигнутом и замутил ещё распознавание показаний и графическое представление, об этом читайте в части 2 данного топика.

Сейчас мы работаем над новой фичей нашего сервиса мониторинга, для того чтобы можно было мониторить не только внешние параметры сервера, но и внутренние, такие как загрузку системы, состояние жестких дисков, оперативной памяти и других. В процессе разработки мы натолкнулись на полезную статью, которая рассказывает о параметрах системы которые можно получить с помощью системной команды top, перевод этой статьи мы представляем вашему вниманию.

Load average может представлять собой непростой для понимания показатель производительности сервера. В этой статье мы попытаемся дать некоторое представление о том, что означают те величины, которые можно найти в выводе команды «top» и в других linux-командах. В статье, также объясняются параметры специфичные для виртуального хостинга, которые обычно не отображается в стандартном выводе команды top.

Приветствую, уважаемое Хабрасообщество!

Где-то с пол-года назад, при реализации одного из проектов, у меня возникла острая необходимость организовать обмен данными между вкладками браузера, отслеживать их количество и назначать задачи некоторым из них, не используя при этом коммуникации с сервером (т.е. вся реализация полностью на клиенте). Готового решения на тот момент в сети не нашлось, а посему было решено запастись ведром кофе и написать свой многоразовый костыль. Сам проект в итоге благополучно не состоялся, а вот библиотека была разработана и до сего момента пылилась в закромах жесткого диска.

Сейчас библиотека выложена с парой примеров на GitHub, а под хабракатом хотелось бы осветить некоторые тонкости её применения и часть внутренней логики. Буду рад, если моя библиотека поможет кому-то сэкономить n-ое количество времени и позволит избежать изобретения собственного велосипеда.

Кому интересно — добро пожаловать под кат.

Добрый день, уважаемые читатели.
В сегодняшней статье я покажу основы разбора HTML разметки страниц с помощью библиотеки lxml для Python.
Если вкратце, то lxml это быстрая и гибкая библиотека для обработки разметки XML и HTML на Python. Кроме того, в ней присутствует возможность разложения элементов документа в дерево. В статье я постараюсь показать, насколько просто ее применение на практике.

Наверняка все знают, что 8 апреля 2014 Сотрудники The OpenSSL Project выпустили бюллетень безопасности, в котором сообщается о критической уязвимости CVE-2014-0160 в популярной криптографической библиотеке OpenSSL.
Подробнее об этой уязвимости уже писали на хабре, а тут мы рассмотрим как обезопасить свой Drupal сайт.

Введение

Данную статью я решил написать после прочтения статьи «Массивно-параллельная стабилизация изображения», в которой описывается алгоритм для стабилизации изображения с поворотных камер. Дело в том, что в свое время мной был реализован алгоритм для стабилизации изображения со стационарных камер, который используется в IP-видеосервере MagicBox и некоторых других продуктах компании Синезис, в которой я работаю по настоящее время. Алгоритм получился достаточно удачным по своим скоростным характеристикам. В частности, в нем очень эффективно реализован алгоритм поиска смещения текущего изображения относительно фона. Эта эффективность позволила задействовать основные его элементы (конечно с некоторыми модификациями) для сопровождения объектов, а также для проверки их на неподвижность.

Алгоритм стабилизации включает в себя следующие основные элементы: обнаружение смещения для текущего кадра, компенсация данного смещения и периодическое обновление фона, относительно которого происходит стабилизация. Ниже я подробно распишу каждый из них.

Рис. 1 Стабилизация изображения иногда очень полезна.

Huginn — система программирования агентов и выполнения разнообразных задач в онлайне, сделанная по образцу Yahoo Pipes и IFTTT, но только для установки на собственный сервер. В Huginn мы сами контролируем собственные данные и не зависим от ограничений третьей стороны.

Первую версию Tuffle мы запустили на облачном сервере от Selectel и какое-то время хостились там. Нам казалось, что «облачный сервер» расшифровывается как «плати фактическое потребление ресурсов и забудь о проблемах масштабирования и нехватки производительности». Но проблемы так и давали о себе знать…

В конце рабочего дня в пятницу, обдумывая текущую задачу, в воспаленном мозгу неожиданно возникла мысль — а не попробовать ли мне написать свой игровой сервер?

В мыслях проскакивали картины одна краше другой, изобретались механики будущей игры, спецэффекты. В голове игра была практически готова, осталось всего ничего, подготовить концепт, начать работу над дизайн документом, найти художников, сценаристов, звукооператоров, программистов… Горестно вздохнув, очередной раз отправил идею на свалку.

Но по-видимому, заноза прочно засела в голове, поэтому проснувшись в субботу я принялся творить.

Это перевод статьи Analysis Paralysis: Over-thinking and Knowing Too Much to Just CODE Скотта Хансельмана за 30 марта.

Прочитал сегодня пост на ArsTechnica «Я знаю слишком много чтобы программировать быстро. Что мне делать?» — это обзор вот этого вопроса на StackOverflow:

Я стал замечать, что чем более опытным я становлюсь, тем больше времени у меня занимает выполнение проектов или задач. Я не теряю квалификацию от возраста, нет. Проблема в том, что я вижу слишком много способов чему-то сломаться. А количество потенциальных ошибок и просто нюансов, о которых мне известно, становится всё больше и больше.

Простой пример: раньше я просто записывал данные в файл. Теперь я думаю о правах доступа, занятии файла другим приложением, многопоточности, атомарных операциях, фреймворках, разных файловых системах, количестве файлов в директории, предсказуемых названиях временных файлов, качестве моего ГПСЧ, отключении электричества во время любой операции, адекватном API для моего кода, нормальной документации и так далее.

Это просто бомба, прямо про меня. Я тоже недавно задумывался, а не от возраста ли появляются такие проблемы, но я просто не настолько стар. Проблему создаёт огромный опыт вкупе со слишком глубоким обдумыванием задачи. Я опытнее многих, но, очевидно, не настолько опытный, чтобы не страдать от паралича анализа.

Назрела необходимость замены медленного rdiff-backup на более шустрое решение для инкрементальных бекапов на удаленый сервер. Сперва рассматривался Rsnapshot, но причине того, что он не умеет без костылей делать бекапы именно на удаленные серверы от него отказались. Прочие аналоги нам также не подошли по тем или иным причинам. Искать что-то готовое на просторах github и допиливать под себя мы не захотели, поэтому было решено написать новый скрипт с нуля своими силами. Главная цель сделать решение для инкрементального бекапа на удаленный сервер схожее с rdiff, но с использованием жестких ссылок rsync.

Всем привет!

Уже слышали про Bigdata? Ну да, веб растет, данных становится больше и их нужно держать под контролем и периодически анализировать. Базы данных — лопаются под нагрузкой, реляционная теория не совсем справляется с задачей, нужно решение. Маркетинг активно давит сверху, а железо острыми углами — снизу и попахивает суицидом.

В этом посте постараюсь дать конкретные работающие рецепты и куски кода с краткими теоретическими выводами, как же обрабатывать >=терабайты в >=1000 потоков на PHP. Чтобы можно было взять и решить задачу, не теряя времени и не забивая голову теорией.

Однако, если вдруг стало подташнивать и закружилась голова, можно дальше не читать — а полюбоваться на прекрасных птичек и забыть о вышенаписанном. Но будьте на чеку, Bigdata может завтра взять и постучаться в дверь ;-)

Для свободной кроссплатформенной библиотеки компьютерного зрения CCV разработан новый классификатор изображений, обученный в свёрточной нейроной сети. Впервые классификатор такого уровня и модели (детектор лиц, детектор автомобилей, детектор пешеходов) выпущены под свободной лицензией.

Добрый день, хабровчане. Сегодня я хочу рассказать о такой интересной вещи, как PgTune.

Привет Хабр!

Изначально хотел назвать статью «HTML по ГОСТ`у», но потом выяснилось что у большинства программистов не было предмета «Метрология и стандартизация» и о «стандартизации», «сертификации», «унификации» не все слышали.

В i-Free я много занимаюсь разработкой веб-приложений. А поскольку их много, они разные и работают в разных условиях, то само собой приходится задумываться о стандартизации. Есть такой проект «Пуленепробиваемый HTML5» (http://html5boilerplate.com/), в котором разработчики решили создать идеальный шаблон странички. Он мне очень нравился, и все свои проекты я начинал именно с него. Но, исправляя баг за багом, делая все новые и новые приложения, я пришел к выводу, что многого в нем не хватает. В этой статье я хотел бы рассказать о том, что обычно пропускают при написание страничек и веб-приложений и показать, чем и зачем я прокачал свой шаблон пустой странички.

Инструменты, которые мы будем использовать

Docker

Docker — простая и элегантная библиотека для создания легковесных изолированных друг от друга виртуальных контейнеров, в которых можно исполнять любой код. Совершенно не требователен к ресурсам, минимальный overhead.

Собрав контейнер один раз, его можно многократно использовать.

Простой пример — это БД Redis. Если нам необходимо несколько серверов Redis на одном компьютере, при обычном подходе нам придется изменять конфигурационные файлы в /etc/redis и менять файлы в /etc/init.d. Можно написать bash скрипт, но это не делает процесс легче.

На прошлой неделе мы отметили одну круглую дату — в базе данных Likeastore скопилось, ни много, ни мало — один миллион пользовательских «лайков».

Мы используем JavaScript, все текущие сервисы написаны на JavaScript/Node.js. В общем и целом, я не жалею о использовании Node.js в нашем проекте, он отлично зарекомендовал себя как лучшее средство реализации HTTP API. Но для сбора «лайков», это должен быть daemon, который работает постоянно. Наверно, не самая типичная задача для Node.js — про специфику реализации и некоторые подводные камни, читаем далее.