QA Engineer
Hello world!
Представляю вашему вниманию бонусную часть практического руководства по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить 😉
Артур — айтишник из Минска, который любит все технологичное и современное. После покупки новой квартиры с черновой отделкой все сомнения были отброшены: она будет умной!
Как тогда казалось Артуру, беспроводные технологии — самое передовое и удобное решение для инженерных систем умного дома. Тем более многие кондиционеры, пылесосы, приводы штор, лампы, регуляторы теплых полов и другая бытовая техника поддерживают Wi-Fi «из коробки».
Однако появились аргументы против. В итоге Артур выбрал гибридное решение, сочетающее как проводные технологии, так и Wi-Fi с Zigbee.
В статье мы расскажем о выборе Артура и инженерных системах, которые работают в его умной квартире. Интересно? Ныряйте под кат.
Когда я решил избавиться от необходимости постоянно носить с собой смартфон, одной из проблем оказалась двухфакторная аутентификация (2FA, приложение Google Authenticator). Остаться без возможности авторизации на множестве сервисов было неприемлемо, нужна была альтернатива.
Беглый поиск вывел меня на утилиту oathtool: командная строка, POSIX, OSS — всё, как я люблю, проблема в принципе решена. Но, как и большинство CLI утилит, её удобно использовать в сочетании с другими утилитами, а для этого полезно написать скриптовую обвязку. Собственно этой обвязкой, а также опытом использования, я и решил поделиться.
"Вносите вклад в открытый исходный код, это лучшее, что со мной случилось!" - все чаще и чаще слышу я в Twitter в последнее время. Хотя я не возражаю против самого высказывания, мне кажется, что в нем непреднамеренно (или намеренно) упускается приличная часть правды о вкладе и авторстве открытого кода. Это похоже на то, как если бы вы рекомендовали туристический маршрут, с которого в конце концов открывается незабываемый вид, но при этом вы не упоминаете о том, сколько трудностей и подготовки требует этот поход.
Я знаю, что найдутся люди, которые пойдут по этому маршруту и окажутся ошеломленными, если не сказать неподготовленными, перед лицом того, что на самом деле представляет собой жизнь сопровождающего открытого кода. Поскольку я создал этот блог с целью писать о вещах, о которых, по моему мнению, люди должны говорить чаще, пришло время и мне прикоснуться к обширной и манящей плоскости открытого исходного кода.
В предыдущем уроке мы проговорили для чего может понадобиться домашняя лаборатория и самое главное — кому она нужна. Допустим вы решили, что вам она нужна. Тут же встанет вопрос: «На чем строить эту виртуальную лабораторию?». Вопрос не такой простой, как может показаться на первый взгляд. Как минимум здесь два важных пункта, которые очень тесно связаны друг с другом:
На заре становления Segment мы, как команда основателей, столкнулись с бесчисленными проблемами. В то время я считал, что эти проблемы характерны только для нашего пути развития компании. Я списывал это на то, что мы были новоиспеченными выпускниками и начинающими основателями.
Но по мере того как я работал со все большим количеством стартапов, я понял, насколько я ошибался.
В этом посте я расскажу о нескольких главных уроках, которые пригодятся сегодняшним основателям стартапов ранних стадий. Это список вещей, которые я хотел бы узнать раньше в Segment!
Несколько лет назад увидеть DDoS-атаку было целым событием. Если такое и случалось, то инцидент тщательно анализировала целая команда специалистов, а каждая извлечённая крупица информации использовалась для обучения моделей, формирования новых факторов и улучшения подходов для защиты от новых потенциальных атак.
Но постепенно число атак увеличивалось, и в какой-то момент отбить очередной DDoS стало обычным делом. Только за прошедший 2023 год мы в Яндексе отразили 1002 атаки. В этом нам помогло инхаус-решение — Антиробот, который работает на уровне L7 сетевой модели OSI.
В этом посте я хочу рассказать о том, как работает, на чём обучается Антиробот и с какими атаками ему приходится иметь дело. А ещё расскажу, почему важно системно подходить к анализу каждой атаки и как ML помогает отражать их.
Как гласит википедия, «SSH — сетевой протокол прикладного уровня, позволяющий производить удалённое управление операционной системой и туннелирование TCP-соединений (например, для передачи файлов). Схож по функциональности с протоколами Telnet и rlogin, но, в отличие от них, шифрует весь трафик, включая и передаваемые пароли. SSH допускает выбор различных алгоритмов шифрования. SSH-клиенты и SSH-серверы доступны для большинства сетевых операционных систем». Когда в первый раз знакомишься с ним, то, скорее всего, он представляется как средство для доступа к удалённому серверу. В первую очередь, так оно и есть. Однако его возможности намного шире.
В очередной раз столкнулся в интернете с отсутствием понимания «что такое виртуализация и как она работает с ядрами и процессором». Вспомнил себя тупого* и решил написать статью «как оно там в ESXi». Чтобы было на что ссылаться.
Автоматическое тестирование по сравнению с обычным, источник
Наивный байесовский классификатор (Naive Bayes classifier) — вероятностный классификатор на основе формулы Байеса со строгим (наивным) предположением о независимости признаков между собой при заданном классе, что сильно упрощает задачу классификации из-за оценки одномерных вероятностных плотностей вместо одной многомерной.
Помимо теории и реализации с нуля на Python, в данной статье также будет приведён небольшой пример использования наивного Байеса в контексте фильтрации спама со всеми подробными расчётами вручную.
В этой статье мы создадим desktop-приложение, которое по нашему запросу будет сохранять на нашем диске заданное количество картинок. Так как картинок будет много, мы воспользуемся асинхронностью Python для конкурентной реализации операций ввода-вывода. Посмотрим, чем отличаются библиотеки requests и aiohttp. Также создадим два дополнительных потока приложения, чтобы обойти глобальную блокировку интерпретатора Python.
import unittest
class TestUtilDate(unittest.TestCase):
def setUp(self):
#init_something()
pass
def tearDown(self):
#teardown_something()
pass
def test_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOO')
def test_isupper(self):
self.assertTrue('FOO'.isupper())
def test_failed_upper(self):
self.assertEqual('foo'.upper(), 'FOo')
if __name__ == '__main__':
suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(TestUtilDate)
unittest.TextTestRunner(verbosity=2).run(suite)
import pytest
def setup_module(module):
#init_something()
pass
def teardown_module(module):
#teardown_something()
pass
def test_upper():
assert 'foo'.upper() == 'FOO'
def test_isupper():
assert 'FOO'.isupper()
def test_failed_upper():
assert 'foo'.upper() == 'FOo'
Hello world!
Представляю вашему вниманию четвертую и последнюю часть практического руководства по Rust.
Другой формат, который может показаться вам более удобным.
Руководство основано на Comprehensive Rust — руководстве по Rust от команды Android в Google и рассчитано на людей, которые уверенно владеют любым современным языком программирования. Еще раз: это руководство не рассчитано на тех, кто только начинает кодить ?
Нейросети уже давно перестали быть игрушкой и превратились в инструмент. Да, пока не универсальный и не лишенный недостатков, но тем не менее довольно мощный и продуктивный. В разработке тоже используют ИИ. Github доказывает: нейронка может стать для программиста «третьей рукой»: ускоряя работу и помогая доводить задачи до конца. Однако в этом деле пока всё не сладко. Причина — галлюцинации ИИ.
Привет, Хабр! В 2023 году искусственный интеллект (далее ИИ) вышел на тот уровень популярности, когда о нем не говорил только ленивый. Все больше компаний активно начали обсуждать свои разработки в этой области, а такие модели как Midjourney, ChatGPT, Gemini (ex-Bard), Bixby и другие стали общедоступными.
В этой статье мы поделимся опытом, как можно эффективно использовать такие модели на примере бесплатной версии ChatGPT. Если вы много слышали о нем, но не знали, как внедрить в свою жизнь, или хотите попробовать новые сценарии использования, этот обзор для вас.
Привет, Хабр!
Nameko, как фреймворк для Python, предлагает удобные абстракции и инструменты для создания микросервисов, ориентированных на сообщения и события.
С Nameko можно получить не только инструмент для создания микросервисов, но и платформу для реализации распределенных систем с поддержкой Dependency Injection, позволяющей легко интегрировать различные компоненты приложения.
Уважаемые читатели, рад вас приветствовать в новой статье. Этот материал является продолжением предыдущей публикации, посвященной замыканиям. В данной части обзора мы углубимся в тему декораторов.
Эта статья написана в первую очередь для тех, кто только начинает свой путь в программировании или начал изучать Python. Потому здесь я не буду рассматривать декораторы классов, чтобы сделать материал более доступным для новичков. Тем не менее, для тех, кто изучит данную статью, не составит труда разобраться в декораторах классов, так как они не имеют существенных отличий от рассматриваемых здесь декораторов функций.