Причём встраивать активную электронику, дополнительные тумблеры и «пуш-пул» потенциометры с подъёмной ручкой не понадобится. Внешняя эстетика инструмента не меняется от слова «совсем», батарейки или аккумуляторы не требуются, а интуитивно понятный пикгард не превращается в запутанный космический пульт.

Команда Spring АйО перевела статью, которая отлично подойдёт тем, кто ещё не знаком со Spring Data Envers. В статье на простых примерах объясняется, как отслеживать изменения данных в приложении, используя этот инструмент.

В новой статье от команды Amplicode я расскажу, как можно создать несколько Docker Compose файлов для разных нужд. Например, для продакшена и разработки, и при этом не утонуть в копипасте.

Если вы пишите на Python, то наверняка давно хотите все свои сервисы переписать на asyncio. Вот и я хотел, но не из‑за того, что стильно‑модно‑молодёжно, а потому что уже болело.

Об одном таком кейсе я и расскажу, а заодно поделюсь интересным подходом и готовой реализацией.

Обещанная вторая часть. Первая часть здесь.

Основной идеей было настроить все с минимальным количеством ручных действий для работы легирования и мониторинга.

Одно ручное действие все же потребуется — указать хост (или ip), по которому Prometheus будет собирать метрики. В остальном все заработает просто по docker-compose up.

Поговорим про настройку приложения для двух сред «разработки» local и условного прода. Локально приложение будет запускаться с установкой всего необходимого на компьютер, то, что дальше я буду именовать продом будет представлять из себя запуск через docker-compose.

Что это за приложение по сути значения не имеет, из особенностей — там будет celery поверх redis и Postgres, как персистентное хранилище. Код приложения можно посмотреть здесь.

Настроим переменные окружения для двух разных сред и подготовим код под это.

Настроим логирование через Loki и Grafan-у. Настроим мониторинг через Prometheus в ту же Grafan-у.

Хабр, в связи с уходом Notion выросла потребность в аналогичном решении, которое бы было сопоставимо удобной Wiki, Task Manager — платформе. 

Я испробовал десять self-hosted решений и нашел несколько почти идеальных! Вы можете развернуть их у себя на сервере, при работе над совместными проектами с командой или для ведения личных записей.

Многие сервисы в различных отраслях генерируют печатные формы счетов, отчётов и прочего в формате PDF. И, конечно, перед специалистами тестирования встаёт вопрос о проверке этих документов.

Обычно получается так, что сам факт генерации документа достаточно несложно покрыть автотестами, а вот проверку содержимого оставляют для ручного тестирования. Однако в подобных документах может быть много незаметных мест, различий и неточностей, которые человек может просто не заметить. Поэтому появляется необходимость проверку этих документов автоматизировать.

В этой статье мы познакомим вас с инструментом, который достаточно просто может закрыть потребность в проверке содержания PDF-файлов. Это инструмент с открытым исходным кодом — pdf-test. Он по сути является обёрткой pdfbox и позволяет из коробки использовать основные мэтчеры, не задумываясь о том, чтобы писать свои или о том, как именно парсить документ. Рассмотрим далее его применение на языке Java.

Некоторое время назад у нас появился интересный проект по созданию сервиса, генерирующего документы в формате PDF. И появилась задача — написать тесты, которые проверят документ в мельчайших деталях, включая и содержимое, и вёрстку. В данной статье мы расскажем, каким образом справились с этой задачей.

“Все решено, завтра начинаю меньше есть!”

Если с этого обычно начинается твое стремление к лучшей фигуре и здоровому телу, то я буду тем тренером, который остановит тебя от этого.

“Да просто жрать надо меньше” — самая простая и распространенная рекомендация, которой в какой-то момент хочется просто взять и начать следовать.

И главное, звучит убедительно. Особенно с учетом ее фундаментальной правдивости. Но это не должно сбивать тебя с толку. Да, для снижения веса необходим дефицит калорий, но просто так взять и меньше есть у тебя не получится. Ты, наверняка, это уже заметил. У тебя это не работает. И вот почему.

Следующий возникающий в голове вопрос, когда разобрался с тем, как работать с данными в данной архитектуре (а может у кого то этот вопрос стоит первым) - как микросервисы будут взаимодействовать между собой?

В данной статье разберемся с синхронным и асинхронным взаимодействием, сложностями и разными подходами.

С выходом Spring Boot 3.4 логирование стало ещё удобнее: теперь логи можно записывать в более унифицированном формате, что упрощает их анализ и обработку.

В новом переводе от команды Spring АйО мы разберем основные шаги для настройки и использования этой технологии в проекте.

Начну с небольшой шутки:

"Знаете ли вы, что до изобретения часов людям приходилось активно ходить повсюду и спрашивать время?"

Этот незамысловатый анекдот иллюстрирует важную концепцию: информация, доступная одному члену группы, может распространяться среди остальных. Эта идея имеет глубокий смысл и находит применение во многих областях.

Рассмотрим самоорганизующиеся системы в природе, например, стаи птиц или рыб. Представим такую систему как совокупность частиц, где каждая особь – это отдельная частица. Можно предположить, что движение каждой частицы в пространстве определяется двумя основными факторами:

Индивидуально оптимальная позиция: то, что особь считает наилучшим для себя.

И глобально оптимальная позиция: определяемая коллективным взаимодействием частиц, своего рода "инструкция", получаемая особью от "лидера группы".

В связи с этим возникает естественный вопрос: что считать "оптимальным" в природе? Что является наилучшим для отдельной особи и для всей группы? Не будучи биологом, я не могу дать ответы на эти вопросы. Однако, наблюдая за подобным поведением в природе, мы можем разработать эффективный алгоритм оптимизации. Другими словами, определив критерии "оптимальности", мы можем применить этот эволюционный подход для оптимизации заданной функции.

Данный алгоритм известен как оптимизация роем частиц (Particle Swarm Optimization, PSO). Возможно, это звучит несколько сложно. Что подразумевается под "оптимизацией"? Какова роль математики в этом процессе? Что именно оптимизируется? В статье я постараюсь подробно разъяснить все эти моменты. Более того, мы применим ООП на Python для создания собственного класса ParticleSwarmOptimizer(). И таким образом, мы пройдем путь от теоретических основ PSO до их практической реализации.

Итак, приступим! Желаю приятного чтения.

Привет, жители Хабра! Я Саша Пиманов, ведущий iOS-разработчик в МТС Диджитал. В прошлый раз я рассказывал, что почитать начинающим разработчикам. А сегодня поделюсь подборкой из шести библиотек, которые помогут в ежедневной работе. Среди них простые и сложные, с возможностью глубокой кастомизации и без нее. Все они могут здорово облегчить работу программиста, когда нужно визуализировать какие-то данные. Подробности — под катом.

Меня разочаровывает популярность примитивного подхода. Предлагаю отвлечься от однотипных статей и присмотреться к предмету изучения. Я хочу осветить этот темный угол с выгоранием, где многие видят банальную лень, стрессы, усталость, отсутствие навыков планирования или свежих пряников. А в конце я скажу, что выгорания не существует — это чрезмерно обобщающий термин, который мешает починке работоспособности.

Мой провайдер помимо замедления (читай полная блокировка) YouTube так-же стали блокировать соединения с моими рабочими VPN. Работодатель не очень любит, когда на встречах на вопрос о прогрессе, я неделю отвечаю, что у меня не работает VPN! Своими действиями, мой провайдер сам меня подтолкнул к поиску обходных путей.

Сразу скажу, обходной путь придумал не сам, мне его подсказал автор проекта zapret, а точнее его комментарий, более того, я использую его проект, чтоб смотреть нормально YouTube. Спасибо огромное!

Добавлю, я использую nftables и nfqws, если этот вариант работает у меня — это не значит, что оно заработает и у вас! Возможно, вам придётся изменить некоторые параметры.

Возможно ли применить статический анализ структуры базы данных к реальным проектам, которые используют PostgeSQL, какой будет результат? Давайте применим и посмотрим что получится. В качестве реальных проектов возьмем инструменты с открытым кодом, которыми многие пользуются ежедневно - GitLab и Redmine.

Разрабатывая огромные проекты в команде сталкиваешься с проблемой, что люди не понимают друг друга, и каждый пишет в своей стилистике. Поэтому в дальнейшем будет трудно поддерживать этот код

В статье научимся писать код в единой стилистике и даже делать это автоматически.

В мире стремительно развивающихся технологий, больших данных и искусственного интеллекта, модели, подобные GPT, занимают особое место. Они способны генерировать текст, переводить языки, писать различные виды творческого контента и отвечать на ваши вопросы информативно. Но как и любой мощный инструмент, GPT может быть использован как во благо, так и во зло.

В этой статье мы разберем мой код, который демонстрирует создание и обучение упрощенной версии GPT модели, а также обсудим этические вопросы, связанные с использованием подобных технологий.

Ближе к делу.