В мануале есть всё. Но чтобы его целиком прочитать и осознать, можно потратить годы. Поэтому один из самых эффективных методов обучения новым возможностям Postgres — это посмотреть, как делают коллеги. На конкретных примерах. Эта статья может быть интересна тем, кто хочет глубже использовать возможности postgres или рассматривает переход на эту СУБД.

Реляционная алгебра базируется на теории множеств и является основой логики работы баз данных.
Когда я только изучал устройство баз данных и SQL, предварительное ознакомление с реляционной алгеброй очень помогло дальнейшим знаниям правильно уложиться в голове, и я постараюсь что бы эта статья произвела подобный эффект.

Так что если вы собираетесь начать свое обучение в этой области или вам просто стало интересно, прошу под кат.

1. Фильтры захвата

Анализаторы трафика являются полезным и эффективным инструментом в жизни администратора сети, они позволяют «увидеть» то что на самом деле передается в сети, чем упрощают диагностику разнообразных проблем или же изучение принципов работы тех или иных протоколов и технологий.
Однако в сети зачастую передается достаточно много разнообразных блоков данных, и если заставить вывести на экран все, что проходит через сетевой интерфейс, выделить то, что действительно необходимо, бывает проблематично.
Для решения этой проблемы в анализаторах трафика реализованы фильтры, которые разделены на два типа: фильтры захвата и фильтры отображения. Сегодня пойдет речь о первом типе фильтров – о фильтрах захвата.
Фильтры захвата, это разновидность фильтров, позволяющая ограничить захват кадров только теми, которые необходимы для анализа, уменьшив, таким образом, нагрузку на вычислительные ресурсы компьютера, а также упростив процесс анализа трафика.

Одним из инструментов, позволяющих повысить уровень безопасности в Linux, является подсистема аудита. C её помощью можно получить подробную информацию обо всех системных событиях.
Она не обеспечивает никакой дополнительной защиты, но предоставляет подробную информацию о нарушениях безопасности, на основании которой можно принять конкретные меры. Особенности работы с подсистемой аудита мы рассмотрим в этой статье.

I2p — это сеть со специализацией на анонимности внутрисетевых ресурсов, этим она отличается от сети tor, основной задачей которой являются не внутренние ресурсы, а построение безопасного доступа к интернету. Зная об этих двух особенностях, люди могут гораздо эффективнее работать в обеих сетях.

В i2p ты можешь заниматься множеством вещей: посещать и создавать сайты, форумы и торговые площадки, принимать почту, чатиться и скачивать торренты, и многое многое другое. Программа i2pd способна работать с большим числом программ и сервисов.

На Хабре и за его пределами часто обсуждают реляционную алгебру и SQL, но далеко не так часто акцентируют внимание на связи между этими формализмами. В данной статье мы отправимся к самым корням теории запросов: реляционному исчислению, реляционной алгебре и языку SQL. Мы разберем их на простых примерах, а также увидим, что бывает полезно переключаться между формализмами для анализа и написания запросов.

Зачем это может быть нужно сегодня? Не только специалистам по анализу данных и администраторам баз данных приходится работать с данными, фактически мало кому не приходится что-то извлекать из (полу-)структурированных данных или трансформировать уже имеющиеся. Для того, чтобы иметь хорошее представление почему языки запросов устроены определенным образом и осознанно их использовать нужно разобраться с ядром, лежащим в основе. Об этом мы сегодня и поговорим.

Большую часть статьи составляют примеры с вкраплениями теории. В конце разделов приведены ссылки на дополнительные материалы, а для заинтересовавшихся и небольшая подборка литературы и курсов в конце.

Содержание

• Реляционная алгебра
• SQL
• Реляционное исчисление
• Равенство формализмов (теорема Кодда)
• Conjunctive Queries (CQ)
• Вычислительная сложность
• Свойства и анализ запросов
• Пример использования RA для оптимизации запросов
• Литература, материалы и слайды

Чуточку ликбеза. Навеяно предшествующими копипастами разной чепухи на данную тему. Уж простите, носинг персонал.

IP-адрес (v4) состоит из 32-бит. Любой уважающий себя админ, да и вообще айтишник (про сетевых инженеров молчу) должен уметь, будучи разбуженным среди ночи или находясь в состоянии сильного алкогольного опьянения, правильно отвечать на вопрос «из скольки бит состоит IP-адрес». Желательно вообще-то и про IPv6 тоже: 128 бит.

Обстоятельство первое. Всего теоретически IPv4-адресов может быть:
2³² = 2¹⁰*2¹⁰*2¹⁰*2² = 1024*1024*1024*4 ≈ 1000*1000*1000*4 = 4 млрд.
Ниже мы увидим, что довольно много из них «съедается» под всякую фигню.

Записывают IPv4-адрес, думаю, все знают, как. Четыре октета (то же, что байта, но если вы хотите блеснуть, то говорите «октет» — сразу сойдете за своего) в десятичном представлении без начальных нулей, разделенные точками: «192.168.11.10».

В заголовке IP-пакета есть поля source IP и destination IP: адреса источника (кто посылает) и назначения (кому). Как на почтовом конверте. Внутри пакетов у IP-адресов нет никаких масок. Разделителей между октетами тоже нет. Просто 32-бита на адрес назначения и еще 32 на адрес источника.

Привздохнув, произнесла:
«Как же долго я спала!»

Когда-то, впервые встретив Unix, я был очарован логической стройностью и завершенностью системы. Несколько лет после этого я яростно изучал устройство ядра и системные вызовы, читая все что удавалось достать. Понемногу мое увлечение сошло на нет, нашлись более насущные дела и вот, начиная с какого-то времени, я стал обнаруживать то одну то другую фичу про которые я раньше не знал. Процесс естественный, однако слишком часто такие казусы обьединяет одно — отсутствие авторитетного источника документации. Часто ответ находится в виде третьего сверху комментария на stackoverflow, часто приходится сводить вместе два-три источника чтобы получить ответ на именно тот вопрос который задавал. Я хочу привести здесь небольшую коллекцию таких плохо документированных особенностей. Ни одна из них не нова, некоторые даже очень не новы, но на каждую я убил в свое время несколько часов и часто до сих пор не знаю систематического описания.

Все примеры относятся к Linux, хотя многие из них справедливы для других *nix систем, я просто взял за основу самую активно развивающуюся ОС, к тому же ту, которая у меня перед глазами и где я могу быстро проверить предлагаемый код.

Обратите внимание, в заголовке я написал «плохо документированные» а не «малоизвестные», поэтому тех кто в курсе прошу выкладывать в комментариях ссылки на членораздельную документацию, я с удовольствием добавлю в конце список.

Очень интересное и несложное устройство, которое позволит измерить сопротивление, ёмкость и индуктивность любого элемента за несколько секунд.

Для этого потребуется совсем немного деталей, которые обычно есть у каждого начинающего ардуинщика: микроконтроллер ATMEGA, двухстрочный дисплей и несколько резисторов.

Я работаю в компании, которая занимается автоматизацией производственных процессов. Знаком не по наслышке с программируемыми логическими контроллерами (PLC), человеко-машинным интерфейсом (HMI) и SCADA (диспетчерское управление и сбор данных).

А еще я увлекаюсь программированием. В основном на языках C# и Java (Android). Когда я познакомился с технологией WPF и увидел как просто на ней реализуется графический интерфейс пользователя, восторгу моему не было предела. «Да это же убийца SCADA-систем», — подумал я. Надо просто каким-то образом связать .NET проект с устройствами ввода-вывода (PLC).

Привет Хабр.
Люблю стрелковое оружие и стрельбу. Однако в домашних условий это плохое хобби. Нет, ну можно конечно купить травмат и изрешетить квартиру, но, думаю, домашние этого не оценят. Не желая мирится с этим, решил реализовать свой, в меру безопасный домашний тир. Если заинтересовал — добро пожаловать под кат.

В настоящее время существует не так уж и много open-source САПР. Тем не менее, среди САПР для электроники (EDA) есть весьма достойные продукты. Этот пост будет посвящён моделировщику электронных схем с открытым исходным кодом Qucs. Qucs написан на С++ с использованием фреймворка Qt4. Qucs является кроссплатформенным и выпущен для ОС Linux, Windows и MacOS.

Разработку данной САПР начали в 2004 году немцы Michael Margraf и Stefan Jahn (в настоящее время не активны). Сейчас Qucs разрабатывается интернациональной командой, в которую вхожу и я. Руководителями проекта являются Frans Schreuder и Guilherme Torri. Под катом будет рассказано о ключевых возможностях нашего моделировщика схем, его преимуществах и недостатках по сравнению с аналогами.

Вступление

Как оказалось тема алгоритмов интересна Хабра-сообществу. Поэтому я как и обещал, начну серию обзоров «классических» алгоритмов на графах.
Так как публика на Хабре разная, а тема интересна многим, я должен начать с нулевой части. В этой части я расскажу что такое граф, как он представлен в компьютере и зачем он используется. Заранее прошу прощения у тех кто это все уже прекрасно знает, но для того чтобы объяснять алгоритмы на графах, нужно сначала объяснить что такое граф. Без этого никак.

SageMathCloud (сокращённо SMC) — это онлайновый сервис, в котором можно написать математический или любой другой расчёт в Sage или IPython Notebook. Расчёт можно комбинировать с HTML, CSS, JavaScript, CoffeeScript, Go, Fortran, Julia, Gap, Axiom, R, Ruby, Perl, Maxima, Maple, Markdown, Wiki (и это неполный список!). При редактировании поддерживается мультикурсорность, можно включить биндинги Vim или Sublime Text. Пользователю также доступна консоль Ubuntu и доступ к проекту по ssh. Можно создавать документы LaTeX и встраивать в них код на Python, который не будет отображаться в итоговом pdf. Широкие возможности позволяют написать не просто расчёт с 2D и 3D графикой, а целое интерактивное приложение или собственный веб-сервер на Flask. Можно расшарить расчёт пользователям на редактирование, и Вы будете видеть, что они меняют и даже где стоит их курсор! При этом великолепии SageMathCloud имеет открытый исходный код, который выложен на Github.

Написать данную статью меня вдохновила следующая задача:

Как известно из теоремы Котельникова, для того, чтобы аналоговый сигнал мог быть оцифрован а затем восстановлен, необходимо и достаточно, чтобы частота дискретизации была больше или равна удвоенной верхней частоте аналогого сигнала. Предположим, у нас есть синус с периодом 1 секунда. Тогда f = 1∕T = 1 герц, sin((2 ∗ π∕T) ∗ t) = sin(2 ∗ π ∗ t), частота дискретизации 2 герца, период дискретизации 0,5 секунды. Подставляем значения, кратные 0,5 секунды в формулу для синуса sin(2 ∗ π ∗ 0) = sin(2 ∗ π ∗ 0,5) = sin(2 ∗ π ∗ 1) = 0
Везде получаются нули. Как же тогда можно восстановить этот синус?

Из недавних статей о микроэлектронике (1, 2, 3) вы могли узнать, что самые современные микросхемы в России (90нм) — делают на заводе Микрон, в Зеленограде. Недавно мне как раз удалось его посетить, посмотреть на производство, по-задавать вопросы.

Фотографии из чистых комнат, ответы на каверзные вопросы о билетах метро, гражданской электронике России и будущем Микрона — под катом.

С теорией (1) (2) закончили — пора переходить к практике. В этой статье — о том, какие микроэлектронные заводы в России (и Белоруссии) существуют и что они могут делать, а также о самых крупных разработчиках собственно самих микросхем, и каких работающих результатов им удалось добиться.

Под катом — драматическая история о пластиковой электронике, российской «гуманитарной помощи» знакомой многим компании AMD и билетах Метро.

Ну и в дополнение — график показывающий как изменялось состояние российской микроэлектроники последние 22 года по сравнению с США и Китаем.

Возможное, многие из вас думали после ситуации с Фобос-Грунтом — что такого особенного в микросхемах для космоса и почему они столько стоят? Почему нельзя поставить защиту от космического излучения? Что там за история с арестом людей, которые микросхемы экспортировали из США в Россию? Где все полимеры?

На эти вопросы я и попробую ответить в этой статье.

Disclaimer: Сведения получены из открытых источников и могут быть не вполне точными. Я лично с военной электроникой не работаю, а кто работает — те статьи писать не могут. Буду рад дополнить и исправить статью.

Многие наверняка не раз задавались вопросом, почему процессоры, видеокарты и материнские платы которые мы покупаем в магазинах — разработаны и сделаны где угодно, только не в России? Почему так получается, неужели мы только нефть качать можем?

Сколько стоит запуск производства микросхемы, и почему при наличии 22нм фабрик, бОльшая часть микросхем по всему миру до сих пор делается на «устаревшем» 180нм-500нм оборудовании?

Ответы на эти и многие другие вопросы под катом.

Открытие графена и описание его свойств в 2004 году принесло его создателям Гейму и Новосёлову Нобелевскую премию году в 2010, но уже десятилетие спустя после того самого открытия их последователи интенсивно внедряют в жизнь и предлагают различные применения столь уникального материала: от смазки до вакуумных транзисторов.