Продолжение истории, которая начата здесь

19 сентября 2024 года, мною было подано через электронную приемную заявление в прокуратура прикубанского округа города Краснодар, заявление с просьбой провести проверку законности действий Роскомнадзора в отношении видеосервиса youtube, на основании официального ответа от РКН от 6.09.2024 года, лично мне на мое письмо в АП РФ, от 6 августа 2024 года. Мое заявление было перенаправлено в Роскомнадзор, и сегодня 25.12.2024 года я получил ответ из РКН.

Мною были поставлены вопросы перед прокуратурой:

Разработчики часто сталкиваются с выбором, какие инструменты использовать для своего следующего проекта. Даже если вы серьёзно настроены на разработку продукта, проблема остаётся той же.

В этой статье я расскажу о 9 библиотеках с открытым исходным кодом, которые улучшат ваш проект.

Это третья и заключительная часть цикла статей по настройке памяти в PostgreSQL. Полагаю, она получилось уже не такой заумной, как предыдущие две, и представляет из себя некий сухой остаток с собирательным примером, в котором показано как выбирать параметры PostgreSQL по настройке оперативной памяти. Если же хочется погрузиться в руду, то милости просим в Часть 1 и Часть 2. Тем не менее, цепочка логических рассуждений сохранена – как делаем, зачем и почему.

Привет! Меня зовут Макс, я backend-разработчик в компании ИдаПроджект и автор YouTube-канала PyLounge.

Эта вторая часть большой статьи по Django-миграциям для начинающих. Если вы пропустили или потеряли первую часть — держите ссылку.

Что здесь будет? Разберем фиктивное применение, миграции данных, «сухую проверку» и основные проблемы, которые возникают у начинающих. Также поделюсь полезными советами и подсвечу детали работы. Примеры из практики — обязательно будут.

Дисклеймер (как и в первой части, чтобы не было недопониманий): все примеры специально упрощены, чтобы неокрепший ум выцепил концепции, а не детали реализации. Не бейте, или бейте там, где синяков не видно :)

Резервное копирование является важнейшей частью управления базами данных, гарантируя, что данные будут восстанавливаемы и защищены от неожиданных сбоев. Избитую фразу про две категории людей, которые не делают бэкапы и которые уже делают бэкапы, можно назвать грустной самоиронией, за которой стоят террабайты потерянных данных и сотни миллионов рублей списанных убытков.

В этой статье рассмотрим задачу управления резервным копированием для PostgeSQL с помощью популярного Open Source решения PG Back Web.

🚀 "Как получить план развития бизнеса за 5 минут?" - этот вопрос я задал себе, когда искал способы ускорить процесс бизнес-планирования. Оказалось, что с помощью правильных AI-инструментов это вполне реально!

В данной статье будет показан процесс установки и настройки Mattermost (team-edition) и Jitsi (с авторизацией по JWT токену) в Kubernetes кластер.

Как-то в личные мне пришел такой фидбэк на одну из моих статей:

Дано.

Три участника истории: женщина 42 года, парень 22 года — ее сын, друг — возраст не известен, но, вероятно, друзья сверстники.

Сын и автор сообщения ест обычно на 2000 кк, а отказавшись от 500 кк легко снижает и при этом он домосед. Друг его тренируется в зале, но все равно еле тратит 2000 кк (как и главный герой, который ничего не делает). Женщина — мама — питаясь на 1000 кк в день, много работает и при этом совсем не худеет.

Получается, что наш домосед, не производя никакой физической активности, худеет лучше, чем его тренирующийся друг и его мама, которая вообще загадка ведь они так мало ест. Автор пассажа утверждает, что причины такого разного результата именно в замедленном метаболизме.

Привет, Хабр!

Мы рассмотрим несколько примитивных настроек Linux, которые могут повысить производительность NVMe SSD дисков в разы. Под катом много интересных подробностей, так что скучно не будет.

Приветствую, хабровчане!

Идея создания данной публикации крутилась в моей голове уже давно, дело в том, что одно из моих хобби связанно с распределёнными вычислениями, а другое хобби связанно с нейросетями и мне давно не давала покоя идея запустить инференс LLM на нескольких компьютерах, но так чтобы все они выполняли работу над одной и той же моделью параллельно.

Погуглив некоторое время узнал, что проект LocalAI уже относительно давно поддерживает такую возможность, недолго думая я раскатал на нескольких компьютерах данный проект, после чего выполнил все необходимые настройки связав все инстансы в единую систему и, мягко говоря, был разочарован, уж слишком "фатально-недостаточным" оказалось данное решение, Docker-образ собран неоптимально, он был огромный по весу и только под amd64, неотключаемый веб-интерфейс шел в комплекте с проектом, скупой выбор моделей, некоторые из доступных LLM не работали в режиме RPC, все эмбеддинговые модели тоже отказывались запускаться в таком режиме, и так далее и тому подобное.

Повозившись ещё немного, полез в исходники и обнаружил упоминание проекта llama.cpp, затем нашёл вызов бинарника rpc-server. И вот я оказался на странице llama.cpp/examples/rpc и всё заверте...

Я был в шоке, когда недавно узнал, что на самом деле я не наполовину мама и наполовину папа, как думал всегда. И вы тоже, кстати. Но это и к лучшему: если бы мы получили равные дозы генетических инструкций от своих родителей, то вероятно, не прожили бы и нескольких недель, или родились с большими отклонениями.

Вот уже несколько недель я разрабатываю серверную поддержку коротких видео для компании Bluesky.

Основное назначение этой фичи – обеспечивать потоковый показ небольших (максимум 90 секунд) видеороликов. Показ должен быть бесплатным и при этом не слишком накладным для нас.

Чтобы укладываться в эти ограничения, мы попытались использовать сеть доставки видео-контента (CDN), которая могла бы нести основное бремя поддержки той полосы передачи данных, которая обеспечивала бы показ потокового видео по требованию.

Притом, что такая CDN – это полнофункциональный продукт, мы не хотели чрезмерно замыкаться на конкретном производителе и поэтому решили внести в нашу потоковую платформу некоторые улучшения, тем самым расширив спектр предлагаемых на ней услуг и творчески подойти к реализации протоколов потокового видео.

Всем привет! Меня зовут Сергей Яхницкий. Я пишу на Python уже больше шести лет, техлид в Яндекс Такси, Python-евангелист и член Python-комитета Яндекса (аналог Python Steering Council).

Человек я простой, звёзд с Гитхаба не хватал: до того, как я устроился в Такси, я мирно писал маленькие бэкенды на Python. А потом меня прорвало: кодогенерации, CI/CD, кучи тестов, монорепа и прочее. Вот тут-то моя питоничья душа и воспряла. Решил я всё автоматизировать, обновить всё, что движется, а что не движется — подвигать и обновить. Из этого вышел мой рассказ.

Этот пост широко освещает изменения последних нескольких лет и куда в принципе движется Python. Пост будет полезен как новичкам, которые только ещё изучают Python, так и опытным специалистам, которые думают о языке разработки в долгосрочной перспективе.

Привет, Хабр!

Как мы знаем, защита конфиденциальной информации — это неотъемлемая часть любого проекта. В статье поговорим про шифрование данных в PostgreSQL, а именно про шифрование с использованием как асимметричных, так и симметричных ключей.

Небольшая предыстория зачем все это может быть нужно. Недавно столкнулся с ситуацией, когда заказчику было необходимо реанимировать заблокированный старый проект, добавить фичи и снова разместить в PlayMarket. Ключ который генерирует Google извлечь нельзя, генерируемые билды отличались подписью и не принимались. В итоге было принято решение зарегистрировать новый проект, но чтобы не зависеть в будущем от такой ситуации сделать собственный ключ.

Итак, пройдемся по всему процессу. Перед добавление версии сборки приложения в самом начале этого процесса консоль предложит выбрать ключ подписи.

Приватный GPT - это готовый к производству проект искусственного интеллекта, который позволяет задавать вопросы о ваших документах, используя мощь больших языковых моделей (LLM), даже в сценариях без подключения к Интернету. 100% приватный, никакие данные не покидают ваше окружение выполнения в любой момент.

Запуск на Windows Subsystem для Linux (WSL) с поддержкой GPU может значительно улучшить его производительность. В этом руководстве я проведу вас пошаговый процесс установки PrivateGPT на WSL с использованием ускорения GPU.

Согласно официальному сайту, chi — это легковесный, идиоматический и композируемый маршрутизатор для создания HTTP-сервисов на Go. Он на 100% совместим с net/http и довольно легок в обращении, однако его документация предназначена скорее для опытных разработчиков, чем для новичков, поэтому я решил написать серию статей, в ходе которых мы будем постепенно развивать и перерабатывать простейший CRUD, написанный на chi.

В рамках данной части мы напишем код, который ляжет в основу дальнейших статей. Это будет простой и в чем-то даже грязный код, но это сделано умышленно, чтобы автор вместе с читателем мог прогрессировать от части к части. Код для каждой последующей части будет появляться по мере написания в этом репозитории и помещаться в отдельную ветку, а весь код, написанный для этой части, находится в этой ветке.

По работе активно использую ChatGPT, часто бывает ситуации, когда модель позволяет найти решение, о котором даже не подозревал. В этом году он стал реальными помощником в поиске информации наравне с Google. Если в Google нужно вводить точный запрос и искать в выдаче подходящее решение, то Chat позволяет найти решение по описанию проблемы или проверить гипотезы. 

У меня давно было желание  поработать с непосредственно с самим API от Open AI и с другими LLM моделями. Решил написать свой чат с возможностью адаптировать под внутренние нужды команды в дальнейшем. Проект выложен в открытый доступ, скачать можно по ссылке. Сам проект находится в активной разработке, так что вы можете писать ваши замечания / пожелания в комментариях или отправить ваш pull request с исправлениями. Будем оперативно исправлять ошибки. 

На бэкенде был выбран Python, Django Rest Framework. На фронтенде React, Redux, Saga, Sass. Начнем с бэкенда, им занимался Егор. Далее про серверную часть проекта он пишет от себя.

Некоторое время назад у нас возникла задача организовать возможность создания managed баз данных. Сложность данной задачи в том, что нам надо развертывать и управлять тысячами баз данных PostgreSQL, которые обеспечивают репликацию, бэкапы, мониторинг и другие полезные пользователям функции. При этом в ядре нашей системы лежит Kubernetes, в котором запускаются приложения пользователей. И по ряду факторов нам требовалось запускать базы данных внутри кластера.

Чтобы не изобретать велосипед, мы решили рассмотреть известные операторы, позволяющие разворачивать базы данных PostgreSQL в Kubernetes и управлять ими.