Привет, Хабр! Я Андрей Мещеряков, Android-разработчик в команде роста Тинькофф Инвестиций. Мы в Инвесте всегда стараемся пробовать новое и поддерживать современный стек технологий. Не обошли стороной и библиотеку Kotlinx.Serialization, которой сейчас пользуемся. Меня удивило малое количество русскоязычных публикаций по Kotlinx.Serialization, и я решил поделиться опытом Инвеста по миграции с Gson на Kotlinx.

Расскажу о подводных камнях, неочевидных моментах ее использования и проведу сравнение работы этих библиотек.

Всем привет! Я начинающий разработчик и увлекся Embedded стороной вопроса. Лучший способ запомнить информацию - написать какой нибудь конспект и поделиться им. Ниже моя краткая выжимка о CAN шине и передаче данных через нее.

Начнем с простого вопроса:

Что означает QEMU/KVM или QEMU-KVM?

Можно ответить - это QEMU + KVM или qemu-system, запущенный с kvm в качестве ускорителя. Но в какой-то степени это еще и анахронизм, так как с появлением KVM его разработчики для интеграции с QEMU поддерживали отдельный форк qemu-kvm, но начиная с QEMU версии 1.3 (декабрь 2012) все основные изменения из qemu-kvm были перенесены в главную ветку QEMU, а qemu-kvm объявлен устаревшим.

В разных дистрибутивах до сих пор еще можно встретить исполняемый файл qemu-kvm или просто kvm, но это лишь обертки над qemu-system:

exec qemu-system-x86_64 -enable-kvm "$@"

или симлинки:

/usr/bin/kvm -> qemu-system-x86_64

А в самом qemu существует проверка:

Здравствуйте!

В этой статье речь пойдет про вариантность параметризованных типов в Котлин.

Цель данной статьи дать первичное понимание работы ковариантности и контрвариантности в Котлин. Здесь будет рассмотрено использование ключевых слов in и out в параметризованных типах.

Введение

Машинное обучение это незаменимый инструмент для решения задач, которые легко решаются людьми, но не классическими программами. Ребенок легко поймет, что перед ним буква А, а не Д, однако программы без помощи машинного обучения справляются с этим весьма средне. И едва ли вообще справляются при минимальных помехах. Нейросети же уже сейчас решают многие задачи (включая эту) намного лучше людей. Их способность обучаться на примерах и выдавать верный результат поистине очаровывает, однако за ней лежит простая математика. Рассмотрим это на примере простого перцептрона.
Данная статья представляет собой пересказ-конспект первой части книги Тарика Рашида "Создай свою нейросеть" для тех, кто начал изучать тему, не понял отдельные детали или с трудом охватывает общую картину.

В основе концепции Docker лежит такое понятие как образ. В терминологии Docker образ — это исполняемый файл (шаблон), в котором содержится исходный код приложения, его библиотеки и все самое необходимое для запуска контейнера. Готовые образы хранятся в реестрах. Один из самых известных и в тоже время общедоступных реестров это Docker Hub — официальный реестр от разработчиков Docker. Однако существуют сторонние продукты, которые значительно расширяют функционал реестров, например, путем использования прав доступа и сканирования образов на наличие уязвимостей. Одним их таких продуктов является Harbor.

Harbor — это бесплатный реестр для хранения Docker образов c открытым исходным кодом, который предоставляет доступ к образам с помощью политик, а также умеет сканировать образы на наличие уязвимостей. Проект был запущен в 2016 году силами командой инженеров из компании VMware. В 2018 году Harbor перешел под контроль организации CNCF и с тех пор активно развивается — новые версии стабильно выходят несколько раз в месяц.

Всем привет! Меня зовут Ярослав Фоменко, я iOS-разработчик в компании Даблтап. Мы с моим коллегой по отделу с конца мая работаем над внедрением, улучшением и масштабированием CI/CD на наших проектах. В этой статье мы хотим поделиться гайдом по подготовке проекта в Xcode и настройке раннеров, скриптов и конфигов, а также расскажем, как нам помогает CI/CD.

О том, как и почему мы пришли к решению использовать Mac mini для CI/CD, можно почитать здесь.

Особенности калибровки тачскрина на ноутбуке Panasonic в некоторых инсталляциях GNU/Linux

Привет! Меня зовут Даша, я Android-разработчик в команде онлайн-кинотеатра PREMIER и я хочу с вами поделиться историей как мы начали приводить в порядок Gitlab CI скрипты :)

В нашем проекте стало много вариантов сборок и чтобы не тратить кучу времени на ожидание и поиск необходимого билда нам нужно было хотя бы получить отбивку об окончании работы джобы. А затем - решить неудобства с копипастой, чтобы поддержка скриптов не вызывала выгорание:) Погнали!

Всем привет! Перед началом статьи сразу скажу:

САМЫЙ ВАЖНЫЙ ДИСКЛЕЙМЕР: естественно, покупая смс на чужой номер вы полностью компрометируете безопасность своего аккаунта. Мало ли кто его потом еще купит для получения доступа. Поэтому, помните, что представленный в данной статье способ получения доступа - это только на "поиграться". Не стоит вводить туда свои реальные почты и использовать это в работе, так как полученный доступ может быть в любой момент взломан/прикрыт.

Но да ладно, приступим. Здесь без всякого объяснения того что такое ChatGPT - кому надо тот знает. В этой статье я хочу поделиться путем который вас за 30Р может к этому боту привести. Вдаваться в детали бота я не хочу, это чисто статья для ребят которые хотят без лишних запар пройти путь человека который доступ к боту уже получил :)

Как и многих вокруг, меня удивила новая технология от Open AI. Попытался зайти и зарегистрироваться через гугл, но...

Реализация нашей дизайн-системы на Jetpack Compose не всегда проходила гладко. Большинство компонентов мы переписали без проблем, но с некоторыми пришлось повозиться. Одним из таких компонентов стал аналог старого доброго CollapsingToolbarLayout из View-мира. В статье разберем тонкости его реализации на Compose: погрузимся в особенности работы кастомного лейаутинга в Compose, систему вложенного скролла и посмотрим в исходники библиотеки androidx.compose.material3.

Материал может быть полезен всем, кто собирается делать сложные кастомные виджеты или просто интересуется внутренними деталями работы Compose-компонентов. 

Я достаточно давно, уже больше 18 лет (капец я уже старый :`( ), использую консоль. Пробовал разные оболочки: bash, sh, zsh, ksh, но остановился на тех, что стоят по умолчанию на системах. Пожалуй, это моя лень, перенастраивать оболочки и терминалы под себя - никогда не было моим любимым занятием. А ещё меня всегда бесило редактирование конфигов: ок, если открыл, нашел нужный кусок, поправил, закрыл, перезагрузил сервис, а вот если: открыл, нашел нужный кусок, поправил, закрыл, перезагрузил сервис, а оно не работает... и опять: открыл, нашел нужный кусок, поправил, закрыл, перезагрузил сервис и так пока не заработает, N-ое количество раз.

Да, для этого можно открыть несколько терминалов: редактировать в одном, перезапускать в другом. Но тут тоже есть свои минусы, один из них - захламляется терминал вкладками.

Как вы наверное уже поняли - я ленивый админ, который любит красивенькие (и не очень) GUI. Поэтому, начав плотно работать с HAProxy, мне быстро надоело постоянно править конфиг на нескольких серверах. И, не обнаружив на просторах интернета ничего подходящего, я решил написать свой (ага, очень ленивый - 5 лет уже закончить не могу).

Общаясь с одним из пользователей Roxy-WI, я спросил: “А зачем тебе оно вообще?”, в ответ получил хорошую фразу: “Чтобы в консоль не лазить”. И я задумался. Действительно, после создания пользователя для подключения сервера к Roxy-WI (или можно без этого шага, если root нам не страшен) больше нет необходимости заходить на сервер. 

Смотрите сами.

Допустим, мы захотели развернуть новый HA кластер с HAProxy/Nginx/Apache на новых серверах, и нам для этого надо всего-лишь заполнить пару полей и выбрать пару галочек:

Borrow-checker — отличный секюрити, который очень эффективен, если мы находимся в безопасном Rust. Его поведение отлично описано в RustBook, и, по крайней мере, я почти никогда не сталкиваюсь с придирками, которым я бы не был благодарен.

Но вот когда нужно написать семантически-безопасный API над функциями и данными, которые вообще не безопасны — у меня всё стало валиться из рук. Последние пару дней я потратил на то, чтобы придумать элегантный способ параметризации мутабельности. Над тем, чтобы на уровне API сохранялась семантика — зависимость изменяемости полей друг от друга. Даже если на самом деле они живут сами по себе.

На английском, с примерами — на GitHub pages.

Исходник тестов — на GitHub.

Конструкция try-catch есть во всех широко используемых сегодня языках, кроме C. Не в силах мириться с вопиющей несправедливостью, попробуем написать свою реализацию этой конструкции

Те, кто делали мультиплатформенное приложение с помощью Compose Multiplatform, наверное уже сталкивались с тем, в как публиковать приложение. Для Linux на текущий момент доступны следующие форматы: Deb - "нативные" пакеты для Debian-подобных дистрибутивов; Rpm - такие же пакеты для Fedora, RHEL; AppImage - portable приложения(одним файлом). Недостаток первых двух - заточенность только под одну платформу(Debian и Fedora соответственно), второго - отсутствие пакетного менеджера в абсолютном большинстве дистрибутивов. Негодуя с этого, я решил внедрить compose-приложение в Flatpak - пакетный менеджер для sandboxed приложений. Sandboxed apps - приложения, которые по умолчанию не имеют доступа к файлам пользователя и другим настройкам. Flatpak дает уверенность, что та или иная функция/бинарник присутствуют в системе и могут быть использованы. Также с помощью Portals, которые встроены в Flatpak, приложение может безопасно и независимо осуществлять некоторые операции вроде доступа к камере, показа уведомлений и другого. Как вы могли видеть ранее, поддержки Flatpak в Compose Multiplatform нет.

Привет! На связи Алексей Михайлов, технический директор компании IceRock Development. В прошлой статье я рассказывал о том, какие проблемы есть в работе с Kotlin со стороны Swift, и рассматривал способы их решения. В этой статье подробно остановлюсь на третьем решении, которое мы используем на практике. Это Gradle-плагины, а именно плагин, который мы разработали сами.