В своих различных геосервисах мы используем данные OpenStreetMap (OSM). Данные в OSM заносятся, в основном, через специальные программы-редакторы, про самые популярные из которых мы писали тут и тут. На программном уровне редакторы общаются с главным сервером через OSM API. Этот API работает как на чтение, так и на запись и предоставляет лишь минимально необходимые возможности. Через него выборку можно ограничить только прямоугольником, но не произвольной полигональной областью, также нет ни фильтрации данных, ни способов их преобразования перед отправкой клиенту. Но что делать, если тебе нужно выбрать данные из OSM, отсеив много лишнего, желательно сразу показать результаты на карте, и при этом ты ни разу не программист? Тут-то на помощь и приходит Overpass API — мощный инструмент запросов к данным OSM, и Overpass Turbo — веб-приложение, предоставляющее графический интерфейс к Overpass API и дополнительные удобства при работе с запросами.

Напишем вместе HTTP-сервис на golang с нуля? Я уверен, что это довольно несложно. Для тех, кто каждую неделю этим занимается, моя статья не будет особенно интересна, но я все равно рекомендую взглянуть и оценить, возможно, ваши комментарии спасут кому-то жизнь. А может кое-какие из моих рассуждений спасут вашу.

Эта статья будет полезна тем, кто некоторое время назад начал осваивать язык программирования golang и уже достиг того момента, когда может попробовать окунуться в полный цикл разработки микросервисов на этом языке. Также она подойдет тем, кто решил сменить профильный язык, и по каким-то причинам его выбор пал на golang. Я не буду останавливаться на очевидных вещах вроде конструкций языка, парадигм конкурентности и прочего, но уделю время архитектуре приложения и постараюсь заострить внимание на моментах, в которых разработчик может допустить ошибку.

Это первая часть. Первые шаги в нашем нелегком пути. И в этой статье мы попробуем достичь следующих целей:

• Выработаем понимание структуры и жизненного цикла приложения.
• Формализуем наше представление жизненного цикла на языке go.

Имеется 25 счетчиков электроэнергии Меркурий 236 ART, объединенных сетью RS485 для дистанционного получения данных. Появилась задача - как можно скорее организовать мониторинг состояния приборов учета и в автоматическом режиме сохранять значения накопленной ими энергии.

OTA A/B обновление образа rootfs для IoT устройств с Linux при помощи проекта Mender. Как обновить образ системы на множестве удалённых устройств. Демонстрация на примере Raspberry Pi.

01.06.2020 ИФНС опубликовала новый формат выгрузки данных
17.12.2020 Мягко намекнула, что в 2021 будет использоваться только он
01.09.2021 Это свершилось: теперь просто "полная БД ФИАС" перестала обновляться и требуется использовать ГАР БД ФИАС

Частично импортируем ГАР БД ФИАС в MySQL на PHP.

Хочу представить вам свой проект – библиотеку RUI (Remote User Interface). Библиотека предназначена для создания web-приложений на языке go. 

Особенностью библиотеки заключается в том, что вся обработка данных осуществляется на сервере, а браузер используется как тонкий клиент. Для связи клиента и сервера используется WebSocket. Для разработки вам не нужны HTML/CSS/JavaScript. Все разрабатывается на языке go.

Другие особенности библиотеки: поддержка светлой и темной тем, поддержка стилей оформления, мультиязыковая поддержка, поддержка экранов с разной плотностью пикселей.

Библиотека бесплатна и распространяется под MIT лицензией. В данный момент библиотека находится в статусе беты.

Если вас это заинтересовало, то прошу в статью.

Долго искал более-менее живую Golang-библиотеку для работы с rtsp.

Изначально наткнулся на github.com/nareix/joy4, но там оказался устаревший C-код и rtp был на Golang, а декодинг на FFmpeg. (немало deprecated варнингов).

Изначально форкнул ее, что-то поправил, но с китайскими камерами (о чем, много уже, написано на хабре), часто были битые кадры, отвалы коннекта и т.д.

Поискал по Go-go! telegram-чату - понял, что нет хороших решений.

Ну и как любят делать на JS - нужно написать свой фреймворк.

Пытались ли вы когда-нибудь искать объекты на изображениях? Elasticsearch может помочь вам хранить, анализировать и искать объекты на изображениях или видео.

В этом кратком руководстве мы покажем вам, как создать систему распознавания лиц с помощью Python. Узнайте больше о том, как обнаруживать и кодировать информацию о внешности - и находить совпадения в поиске.

VOC - это летучая органика. Например, формальдегид, который еще недавно можно было прикупить себе домой в комплекте с дешевой мебелью.

В малых дозах он никак не определяется организмом, зато отлично раздражает слизистые, приводит к головной боли, усталости и злокачественным опухолям.

Или, например, бензол, который в избытке можно встретить около любой автомагистрали, и который приводит к примерно таким же неприятным последствиям

Под катом соберем и доведем до ума надежный и дешевый датчик летучей органики, посмотрим на кучу графиков состояния воздуха и выясним, когда проветривание - не самая лучшая идея

В прошлом году, после выхода видео про дисплей GC9A01 на канале "Электроника в объективе", я решил, что обязательно должен что-то на нем собрать, да еще и с использованием графической библиотеки LVGL. Заказал 2 таких дисплея, один на плате второй отдельно только дисплей со шлейфом.

Долгое время я терпел ограничения РосКомНадзора и соответствующие действия провайдеров по различным ограничениям доступа к сайтам - но с определённого момента устал, и начал думать как бы сделать так, чтобы было и удобно, и быстро, и при этом с минимумом заморочек после настройки... Хочу оговориться, что цель анонимизации не ставилась.

Вообще, эта проблема имеет несколько решений... Но я решил бороться с провайдером их же методом.

Это первая часть статьи, в которой будет рассмотрена GO-часть нового сервиса подписания для всем известного (а если не всем, то многим) портала Госуслуг. Сюда входит конфигурирование, тестирование, ресты, файловый менеджер и планировщик. В общем все то, что происходит до того, как данные будут переданы в C-часть для подписания и верификации. Я также кратко опишу основные предпосылки к созданию нового сервиса.

Какое-то время назад появилась возможность уделить внимание языку Go и удачно на глаза попалась публикация «Паспортный контроль, или Как сжать полтора гигабайта до 42 мегабайт» . В статье кратко, но информативно, рассказывается о тестовой задаче по разработке сервиса проверки номеров российских паспортов на предмет наличия их в списке недействительных паспортов.  Среди основных требований к реализации – это скорость проверки и доступность сервиса.  

После прочтения статьи для себя решил, что именно на этой практической задаче можно построить свое обучение Go.  Действительно, задача c проверкой недействительных паспортов, хоть и избитая, но интересная, а раз уж требования по производительности здесь в приоритете, то реализация на Go здесь будет вполне уместна.

Кроме того, в упомянутой выше статье затронуты вопросы эффективной, с точки зрения памяти, организации битовых массивов (bitmap). И эта тема достаточно актуальна и востребована в разных прикладных решениях, например, в виде bitmap-индексов для СУБД.

Итак, есть желание посмотреть на новый для себя язык Go, есть интересная проблематика в виде организации и использования bitmap, есть практическое применение, на котором эти две задачи можно отработать. 

$ wc -l /tmp/ossh.ips
21418 /tmp/ossh.ips
$ time ossh -n -h /tmp/ossh.ips -c uptime -p 1000 >/tmp/ossh.out

real    3m10.310s
user    0m30.970s
sys     0m19.282s
$ grep 'load average' /tmp/ossh.out | sort -n -k5 | tail -n1
10.23.91.97   [1]  13:37:55 up 828 days,  2:34,  0 users,  load average: 8.29, 4.45, 3.90
$

С Python мне пришлось работать от безнадеги — ML, нейросетки, скриптинг, то-сё сподручнее было именно на нем. Но время идет и тревога за скорость своего кода толкает к чему то быстрому и более надежному. 

1. Свой сервер видеоконференций Jitsi.
   Jitsi и все необходимые службы работают на одном сервере + сервис Jibri (для записи видеоконференций на отдельном сервере).
2. Свой высоконагруженный сервис видеоконференций Jitsi.
   Jitsi и все необходимые зависимые службы работают на разных серверах для получения высокой производительности.
3. Свой мессенджер Matrix-synapse в связке с Jitsi-meet.
   Настройка Matrix на своем сервере и объединение с Jitsi для видеозвонков.