В ногах правды нет. /А. Маресьев/

ПРЕДИСЛОВИЕ

Printrbot'ы (далее ПБ) — редкие гости на Хабре, да и вообще, в прессе о них пишут мало.
Хотя у себя на родине дело Брука Драмма (Brook Drumm) живет и процветает.
Полагаю, чем принтер отталкивает европейских дилеров, тем он меня и привлек, а именно:

1. Фанерное исполнение — это стильно. Фанера лазерной резки — это не только стильно, но и высокотехнологично.
2. Нет кожуха-коробки. Я вижу принтер, его детали, его органы, его движения, и в отличии от RepRap Prusa Mendel — мне нравится то, что я вижу.

Далее речь пойдет об одном из представителей ПБ — Printrbot Jr, в варианте Kit'a для сборки, вместе с дополнительным апгрейдом рабочего стола с подогревом — Heated Bed Upgrade, для печати пластиком ABS.
Сейчас этот принтер приобретен, собран, откалиброван и трудится в поте лица на моем столе, печатая игрушки к Новому Году.
Описать судьбу данного экспоната я хочу от самых истоков, от самой идеи и до непосредственного применения, поскольку судьба эта была не легкой и тесно переплелась с моей, порой сначала доводя до полного психологического истощения, а потом резко оглушая Вау-эффектом.
Изначально задумывалось три части: От идеи до приобретения Kit'a; Сборка и настройка принтера; От игрушки до практического применения. Но в процессе написания все решил включить в одну статью с акцентом на сборку и настройку.
В итоге рекомендую данный материал как крайне полезное дополнение к оригинальной и единственной пошаговой инструкции по сборке, которая крайне поверхностна, неоднозначна и оставляет желать много лучшего.

Забегая вперед сразу скажу, что данный 3D-принтер стоил того, чтобы с ним помучиться), что выгодно отличает его от многих своих собратьев, и об этом далее и по порядку.

Один вечер из жизни первого екатеринбуржского хакспейса. Небольшой рассказ о весьма полезном для всякого самоделкина начинании. Много фото интересного оборудования и проектов, мало слов. В тексте я не постеснялся привести пару ссылок. Хакспейс работает полностью на общественных началах — бесплатный офис в самом центре города, купленное основателями за свой счет совсем не дешевое оборудование. О таком начинании просто обязаны узнать все DIY-шники Екатеринбурга. Под катом 20 больших фотографий.

Abstract: Рассказ про устройство Интернета, как «сети сетей» в виде текста для чтения, без двоичной системы счисления и нюансов BGP. Большая часть расказа будет не про процесс общения ноутбука с точкой доступа, а о том, что происходит после того, как данные пройдут «шлюз по умолчанию». Предупреждаю, букв много.

Вступление

Маленький провокативный вброс: ни один из читателей этой статьи к Интернету не подключен. Все подключены к сети своего провайдера, и не более. Подключение к Интернету дорогое, его сложно делать, вам потребуется очень крутое оборудование, несколько договоров с несколькими операторами связи и квалифицированные сотрудники. Простому домашнему пользователю это никак и никогда не светит. Не говоря уже о том, что в Интернете может быть не больше 4 миллиардов подключившихся (а до недавнего времени было даже «не более 65536») [1]. Даже если весь Интернет перейдёт на ipv6, это число не поменяется.

Вот число подключившихся к Интернету [2]:

По оси Y — число в штуках. Штуках, штуках. И вас в этом числе не посчитали.

Почему?

Дело в том, что Internet — это, если переводить буквально, «межсетье». Сеть Сетей. И участниками Интернета являются не пользователи (их компьютеры, планшеты, микроволновки с wifi и т.д.), а сети. Сети и только сети участвуют в работе Интернета. Интернет — это то, что связывает разные сети между друг другом.

Долго ли коротко ли длилась история linkmeup, но компания росла, развивалась. Счёт маршрутизаторов уже на десятки, свои опто-волоконные линии, развитая сеть по городу. И было принято решение оформлять компанию, как провайдера и предоставлять услуги доступа в Интернет для сторонних в том числе организаций.
Сама по себе задача административная — лицензии там, поиск клиентской базы, реклама, поставить СОРМ.
Разумеется, с технической стороны тоже нужны приготовления — просчитать ресурсы, мощности, порты, подготовить политику QoS. Но всё это (за исключением QoS) — рутина.

Мы же хотим поговорить о другом — IBGP. Возможно, тема покажется вам несколько притянутой за уши, мол, внутренний BGP — прерогатива достаточно крупных провайдеров.
Однако это не так, сейчас iBGP задействуется в ентерпрайзах чуть ли не чаще, чем в провайдерах. С целью исключительно внутренней маршрутизации. Например, ради VPN — очень популярное приложение на базе BGP в корпоративной среде. К примеру, возможность организовать периметры, изолированные на L3, на уже используемой инфраструктуре очень ценна. А префиксов-то может быть каких-то полсотни, а то и десяток. Вовсе никакой не Full View, однако все равно удобно.

Возможно, к нашей сети Linkmeup это не имеет по-прежнему отношения, но обойти стороной такую концепцию будет совершенно непростительно. Поэтому предположим, что сеть достаточно велика, и у нас есть необходимость в BGP в ядре.

Сегодня обсудим

• Когда нужен IBGP
• В чём отличия от EBGP
• Route Reflector’ы
• Конфедерации
• Нерассмотренные в основной статье атрибуты BGP

Традиционное видео


Задачки в этом выпуске не относятся напрямую к IBGP, это, скорее, по BGP в целом. Интересно будет как новичкам поломать голову, так и старожилам размяться

Введение

Не так давно на Google+ появились игры. Прочитав топик об этом, я решил во что нибудь поиграть. Выбор пал на игру Diamond Dash. Через некоторое время игры программист во мне заговорил, что однотипные действия нужно автоматизировать. И вот что из этого вышло…

*Примечание: «руками» даже опытному игроку сложно набрать больше 400к

Раньше я никогда не сталкивался с задачами работы с экраном и мышкой. После непродолжительного гугления было решено для решения использовать язык макросов AutoIt.
Под катом вы найдете краткое описание игры, мой способ распознавания поля, алгоритм определения точки нажатия, и некоторое количество оптимизаций. А так же ссылку на github-репозиторий скрипта.
UPD Добавлено видео работы скрипта.

Эта статья посвящена разработке стильных, модных и молодежных HTML5 приложений с помощью нового фреймворка Phaser. В ней описан процесс установки библиотеки и создание классической игры Pong.

Введение

Phaser — это движок для разработки мобильных и десктопных HTML5 игр, базирующийся на библиотеке PIXI.js. Поддерживает рендеринг в Canvas и WebGL, анимированные спрайты, частицы, аудио, разные способы ввода и физику объектов. Исходники доступны как для просмотра, так и для свободной модификации. Он создан Ричардом Дейви (Richard Davey), известному благодаря активному участию в сообществе программистов, использующих Flixel framework. Ричард не скрывает, что вдохновлялся Фликселем, поэтому некоторые вещи в Фазере будут знакомы опытным флешерам. Первая версия нового движка вышла 13 сентября этого года, сейчас ведется не только активное развитие библиотеки, но и написание документации, поэтому в данный момент уроков по ней, мягко говоря, немного. Что, по моему скромному мнению, следует исправлять, и прямо сейчас.

На прошлой неделе был пост про организацию занятий по электронике в школе. В этом посте, как и обещал, постараюсь изложить свои соображения насчет программы и методики ведения таких занятий.

На данный момент мы успели провести уже три занятия и даже съездили на чемпионат по робо-сумо (пока, конечно, в качестве зрителей). Поэтому хочу поделиться своими первыми впечатлениям.

Недавно у меня возникла необходимость соорудить некое подобие видеонаблюдения. Требования были довольно простые:

• возможность наблюдать через интернет
• не обязателен режим реального времени, достаточно вечером просмотреть основные события за день (скажем, узнать, сидит ли кто-нибудь за вашим любимым компом, пока вы на работе)
• отсутствие необходимости тратить часы на отсмотр результатов
• максимально возможное качество картинки
• минимальная стоимость

Исходя из критериев, можно было бы остановиться на готовых решениях в виде IP-камер. Однако, проведенный на скорую руку анализ рынка показал, что в устройствах, стоимостью до $100, размер картинки редко превышает 640x480 точек, и, при этом, они не могут похвастать хорошими возможностями для настройки софта. То есть, вполне возможно, что купив такую камеру, вам придется мириться с кривизной заводской прошивки и невозможностью в полной мере реализовать свои замыслы.

В противовес готовым решениям, самоделка на Raspberry Pi – это достаточно недорого, куда более увлекательно, и гораздо более гибко, благодаря полноценной ОС на борту и терабайтам готового софта на любой вкус.

Здравствуй, хабраюзер, интересующийся фреймворком GStreamer! Сегодня мы поговорим о источниках медиа-данных (sources), и тем самым продолжим курс статей посвященный GStreamer.

Предыдущая статья: Знакомство с GStreamer: Введение.

Вступление

Источники данных — это класс плагинов GStreamer который позволяет читать медиаданные из различных источников, таких как файловая система или аудио-входы звуковой карты. Также, они позволяют получать медиапоток с различных серверов потокового вещания, такие как HTTP (ICECast, ShoutCast), RTSP, RTMP, TCP и UDP. А еще имеется возможность читать данные с DVB карт, CDDA-дисков (народе известных просто как «компакт-диски»), и еще много всего, при помощи различных плагинов, которых на данный момент около 30.
Примечание: как говорилось в прошлой статье, источники данных имеют только один pad с названием src, так как его можно подключить к другому элементу, но к нему подключить ничего нельзя.

В этой статье мы разберем некоторые (пожалуй, наиболее востребованные) источники данных, напишем немного кода на Python и узнаем много нового.

Дисклеймер

Данная статья ориентирована на начинающих программистов, которые не знакомы с GStreamer и хотят с ним познакомиться. Опытные разработчики навряд ли найдут для себя что-то новое в этой статье.

Преамбула

Многие наверное слышали, что есть такая вещь как GStreamer, или же видели как Ubuntu и ей подобные дистрибутивы предлагают установить различные пакеты, в названии которых содержится «gstreamer» при первой попытке воспроизвести mp3 или какой-нибудь иной файл с «не свободным» форматом медиаданных. Так вот, речь пойдет именно об этой библиотеке.

Введение

GStreamer — мощный фреймворк для построения мультимедийных приложений, который перенял идеи «video pipeline» от Oregon Graduate Institude, а так же что-то взял из DirectShow. Данный фреймворк позволяет создавать приложения различных уровней сложности, начиная от простого консольного плеера (можно воспроизвести какой-нибудь файл прям из терминала без написания какого-либо кода), заканчивая полноценными аудио/видео плеерами, мультимедийными редакторами и прочими приложениями.

Сетевые видеокамеры постепенно вытесняют аналоговые, хоть и стоят они сейчас гораздо дороже. Сетевые обладают рядом очевидных приемуществ:

• нет необходимости в отдельном регистраторе или плате захвата;
• помехоустойчивость;
• простая интеграция в существующую сеть;
• нет ограничения по расстоянию;
• наличие камер высокого разрешения;
• просмотр камеры прямо с самой камеры по http;
• наличие всевозможных настроек;
• и др.

Нас интересует способ получения изображений с таких камер, для этого надо знать а как вообще они их передают? На наше счастье камеры используют существующие стандарты, а не то, что взбредёт в голову китайскому разработчику. Подавляющее большинство камер используют один или несколько способов передачи видео, это в основном Motion JPEG по HTTP, Motion JPEG по RTSP или H264 по RTSP. Также многие камеры могут передавать звук, но он нас не интересует сейчас.

В этой статье я рассмотрю эти способы передачи изображений с сетевых камер, а также приведу пример захвата таких изображений всё на том же Python'е.

В первой своей статье «измерение расстояния до объекта и его скорости» я рассмотрел захват изображений с веб-камер через Video4Linux2 и через DirectX. В следующей статье «захват видео с сетевых камер, часть 1» я рассмотрел как работать с сетевыми Motion-JPEG камерами. Сейчас я поведаю Вам о захвате изображений с сетевых RTSP камер, в частности поток Motion-JPEG по RTSP.

Задача эта более сложная нежели Motion-JPEG по HTTP, так как необходимо больше действий, больше подключений, но взамен мы получаем большую гибкость, скорость, функциональность и даже некую универсальность. Честно говоря, RTSP для простых задач избыточен, но я не сомневаюсь, что найдутся ситуации, где он будет необходим.

Обломанное оптическое волокно под микроскопом

Здравствуйте, читатели Хабра!

В этой второй части своего рассказа я продолжаю описывать премудрости работы с оптоволокном. Я, в меру своего опыта и знаний, ознакомлю вас со сварочными аппаратами для оптики, расскажу про скалыватели, коснусь механического метода сращивания волокон. И, наконец, будет описание самого процесса сварки с видео, процесса укладки волокон и обзор результатов. В конце — небольшой бонус: сделанные мною анимации из серий фотографий волокон под микроскопом.
В первой части я рассказывал про кабели и их разделку, оптический инструмент, муфты и кроссы, коннекторы и адаптеры.

Часть 1 здесь
Часть 3 здесь

Осторожно: много текста и трафика!

Pipe — что это?

Pipe (конвеер) – это однонаправленный канал межпроцессного взаимодействия. Термин был придуман Дугласом Макилроем для командной оболочки Unix и назван по аналогии с трубопроводом. Конвейеры чаще всего используются в shell-скриптах для связи нескольких команд путем перенаправления вывода одной команды (stdout) на вход (stdin) последующей, используя символ конвеера ‘|’:

cmd1 | cmd2 | .... | cmdN

Например:

$ grep -i “error” ./log | wc -l
43

grep выполняет регистронезависимый поиск строки “error” в файле log, но результат поиска не выводится на экран, а перенаправляется на вход (stdin) команды wc, которая в свою очередь выполняет подсчет количества строк.

Логика

Конвеер обеспечивает асинхронное выполнение команд с использованием буферизации ввода/вывода. Таким образом все команды в конвейере работают параллельно, каждая в своем процессе.

Размер буфера начиная с ядра версии 2.6.11 составляет 65536 байт (64Кб) и равен странице памяти в более старых ядрах. При попытке чтения из пустого буфера процесс чтения блокируется до появления данных. Аналогично при попытке записи в заполненный буфер процесс записи будет заблокирован до освобождения необходимого места.
Важно, что несмотря на то, что конвейер оперирует файловыми дескрипторами потоков ввода/вывода, все операции выполняются в памяти, без нагрузки на диск.
Вся информация, приведенная ниже, касается оболочки bash-4.2 и ядра 3.10.10.

Простой дебаг

Утилита strace позволяет отследить системные вызовы в процессе выполнения программы:

$ strace -f bash -c ‘/bin/echo foo | grep bar’
....
getpid() = 13726                   <– PID основного процесса
...
pipe([3,  4])                       <– системный вызов для создания конвеера
....
clone(....) = 13727                <– подпроцесс для первой команды конвеера (echo)
...
[pid 13727] execve("/bin/echo",  ["/bin/echo",  "foo"],  [/* 61 vars */] 
.....
[pid 13726] clone(....) = 13728    <– подпроцесс для второй команды (grep) создается так же основным процессом
...
[pid 13728] stat("/home/aikikode/bin/grep",   
...

Видно, что для создания конвеера используется системный вызов pipe(), а также, что оба процесса выполняются параллельно в разных потоках.

Я уже много раз писал о фреймворке PHPixie и программировании на нем. В этот раз мы заглянем внутрь и посмотрим жизненный цикл приложения, к счастью простота и линейность кода позволяют сделать это с относительной легкостью.

Как и например Symfony, PHPixie состоит из двух частей: библиотеки компонентов и базового проекта, правда в случае PHPixie базовый проект более тонкий и состоит всего из нескольких файлов. Он здесь исполняет роль примера и поэтому изменение его под себя не только приветствуется но в некоторых случаях даже необходимо. Именно для этого важно понимать что и как происходит в системе. Используя свои несколько ограниченные умения в области рисования я подготовил диаграмму обработки запроса

Нашел возможность «добить» цикл еще одной статьей, где я подведу небольшой итог. По сути, только сейчас мы добрались до того, с чего, обычно, начинают программировать:

• рассматриваем «сложный» сценарий компоновки GNU ld;
• учимся использовать прерывания;
• наконец добираемся до hello world!

Предыдущие статьи цикла:

• ARM-ы для самых маленьких
• ARM-ы для самых маленьких: который час?
• ARM-ы для самых маленьких: тонкости компиляции и компоновщик

Примеры кода из статьи: https://github.com/farcaller/arm-demos

Меня спросили: «Сколько у вас опыта с большими данными и Hadoop?» Я ответил, что часто использую Hadoop, но редко — с объёмами данных больше нескольких ТБ. Я новичок в больших данных — понимаю идеи, писал код, но не в серьёзных масштабах.

Следующий вопрос был: «Можете ли вы сделать простую группировку и сумму в Hadoop?» Разумеется, могу, и я попросил пример формата данных.

Они вручили мне флэш-диск со всеми 600 МБ данных (да, это были именно все данные, а не выборка). Не понимаю, почему, но им не понравилось моё решение, в котором был pandas.read_csv и не было Hadoop.

Периодически нам в редакцию приходят письма с вопросом будет ли новый тираж книги «Программируем на Python» М.Доусона. Несмотря на то, что оригинал «Python Programming for the Absolute Beginner, 3rd Edition» вышел в 2010г., он до сих пор в бестах на amazon.com. Содержание книги построено на практических примерах программирования простых игр. Нам очень интересно узнать мнение профессионалов, что позволит принять решение издавать ли книгу.

Полное оглавление можно посмотреть здесь.

Отрывок из Главы 5. Списки и словари. Игра «Виселица»

Салам-папалам всем!

Тут озадачился как же можно сделать свой сервер более безопаснее. Использование напрямую iptables с блокировкой по IP не решало проблемы, т.к. я могу к серверу подсоединяться не только с рабочего ПК, но и издому, или с другого города, или в автобусе (когда в пробках стою).
Решил использовать port knocking.
Кто ни разу не пользовался этим, милости прошу под кат.

Предисловие

Как-то в гостях мне в руки попалась головоломка, в которой из 25 одинаковых фигурок требовалось собрать куб. Я провозился с ней почти весь вечер, и как можно догадаться, абсолютно безрезультатно. Тем не менее, я не мог сдаться просто так.

Не можешь сам — заставь компьютер. Сказано — сделано. В результате написанному по наитию алгоритму пришлось работать всю ночь, чтобы найти все 4 уникальных решения. В процессе гугления решений для сравнения, я нашёл программу Burr Tools, которая справилась с этой задачей за 3 минуты на моём ноутбуке.

Такая разница в скорости заставила меня разобраться, как решается эта задача и ещё целый класс подобных.