Считается, что эвент-сорсинг это просто паттерн работы с данными, но применение эвент-сорсинга на деле приводит к большому числу изменений в дизайне приложений. К тому же, сделать эвент-сорсинг правильно не так просто, с одной стороны потому, что нужно заранее ответить на большое количество вопросов, а с другой нужно знать на какие вопросы отвечать.

В этой статье попробую рассказать о том, что такое эвент-сорсинг, как он меняет дизайн приложений, постараюсь подсветить те вопросы, которые нужно учесть при проектировании и ещё поделюсь примером системы из двух приложений, написанных с применением эвент-сорсинга.

In this article, I will introduce NoSQL concepts and show how they are related to Elasticsearch, and we will consider this search engine as a NoSQL document store.

Всем привет, последние пару месяцев я активно изучаю тему веб‑компонентов, собираю и нарабатываю опыт, а затем делюсь своими наработками с другими с целью обменяться опытом, получит новый опыт, фидбек и понять куда двигается разработка в вебе и шагать дальше за новым опытом. Все ниже изложенное не является инструкцией как делать нужно, а является примером того, как сделать возможно на текущий момент в 2023 году, у меня уже набрался небольшой опыт (8 публикаций и 3 веб‑компонента на гитхабе) и я решился попробовать сделать что‑то серьезнее чем просто очередную реактивную кнопку или лайки, в первой части моей публикации я проведу вас по MVP веб‑компонента wc-wisywig, немного затронем философию семантики, браузерные API и обменяемся опытом, потестим HTML5 теги в статье на хабре. Для нетерпеливых сразу вот ссылка на демо и git репозиторий. Остальных ждет техничесий лонгрид, прошу под кат)

Весь минувший месяц я глаз не мог оторвать от языка программирования Rust, ведь его конёк – создание современных программ, обеспечивающих безопасную работу с памятью. За прошедшие годы появилось несколько языков, которые позиционировались как «инструмент что надо» для написания надёжного бекенд-софта. Постепенно маятник качнулся от Java/C++ к Go и Rust, выстроенных на многолетних разработках по теории языков программирования. Суть – в создании инструментов, которые были бы эффективны именно в наш век.

В статье описывается способ, как создать собственный загрузочный диск Linux (оптический диск или флешку), добавить в него только нужные программы и убрать все лишнее. Полученный образ в экспериментах занял менее 25 Мб. Он позволяет быстро загружаться, работать в текстовом режиме, создавать, редактировать, удалять файлы на разных файловых системах, имеет поддержку русского языка. За основу взят Debian.

Привет всем.

На данный момент я активно осваиваю разработку ПО для STM32 и хотел бы поделиться моим опытом.

Как известно, для STM32 имеется много сред для разработки, однако часть из них, несмотря на удобность, имеют ограничения по использованию в случае пробной версии. Так, для IAR размер прошивки ограничивается 32 кБ, что весьма немного.

В данной публикации будет рассмотрен способ настройки окружения для полноценной разработки и отладки ПО для микроконтроллеров STM32 в среде QtCreator.

Приветствую, в этом цикле статей постараюсь описать разработку собственного сетевого устройства и поделиться своими мыслями, набитыми шишками и конечно же опытом. Цикл статей будет охватывать временной период порядка 1.5 лет неторопливой разработки.

Да-да, это именно разработка собственного роутера, не простой допил уже имеющегося и переупаковка в другой корпус. Отнюдь! Схема, печатная плата, пайка – всё сделаем сами и защитим диплом. Заинтересовал?

Советы по созданию операторов уровня продакшена с помощью Kubebuilder.

В этой статье рассматривается простой пример оператора для сценария автоматического создания ServiceAccount и ClusterRoleBinding с помощьюKubebuilder.

Итак вы решили переехать на новенькую свежую убунту и у вас на столе лежит Юбик 5ой серии без которого вы не можете жить в современном мире.

И как у любого нормального технаря перед Вами сразу встают ровным строем несколько вопросов...

Все таргетированные хакерские атаки начинаются с разведки. Социальные инженеры, красные команды и отдельные пентестеры также собирают информацию о своих целях перед тем, как перейти к активным действиям. Им помогают десятки инструментов и хаков. Под катом ссылки на некоторые из них.

Пост состоит из 8 объемных разделов:

1. метапоисковики и поисковые комбайны;

2. инструменты для работы с дорками;

3. поиск по электронной почте и логинам;

4. поиск по номерам телефонов;

5. поиск в сети TOR;

6. поиск по интернету вещей, IP, доменам и поддоменам;

7. поиск данных об уязвимостях и индикаторов компрометации;

8. поиск по исходному коду.

В этом списке собраны инструменты, которые члены нашей команды используют в работе. И все же, эта подборка пригодится не только пентестерам, но и разработчикам, журналистам, HR, маркетологам и всем, кто много ищет в интернете. Знания — это сила. Используйте их во благо.

Привет, Хабр! На связи снова Юрий Кацер, эксперт по ML и анализу данных в промышленности, а также руководитель направления предиктивной аналитики в компании «Цифрум» Госкорпорации “Росатом”.

До сих пор рамках рабочих обязанностей решаю задачи поиска аномалий, прогнозирования, определения остаточного ресурса и другие задачи машинного обучения в промышленности. В рамках рабочих задач мне приходится часто сталкиваться с проблемой правильной оценки качества решения задачи, и, в частности, выбора правильной data science метрики в задачах обнаружения аномалий.

Недавно проводила в Линкедине опрос, есть ли на рынке хорошие курсы для опытных Project Manager. Как и предполагала, их крайне мало.

Поэтому решила решила заняться саморазвитием по книгам.

Перебрав 10+ разных подборок, составила свой рейтинг 12+9 лучших книг по управлению проектами.

Получившаяся подборка одобрена уже 360+ менеджерами проектов.

Встречайте: 12 лучших зарубежных и 9 российских книг по управлению проектами

При работе с несколькими проектами Vue, использующими одну и ту же систему дизайна, эффективнее и быстрее иметь библиотеку компонентов, на которую можно ссылаться для всех ваших компонентов в разных проектах. В этой статье мы рассмотрим шаги, необходимые для создания и развертывания библиотеки компонентов Vue в npm, чтобы мы могли повторно использовать их в различных проектах.

Распространение приложений в линуксе - это боль. Причем в наше время цикл обновлений приложений все уменьшается и эта боль чувствуется все сильнее. В связи с этим появляются технологии вроде snap, flatpak, которые декларируют решение этих проблем. Некоторые дистрибутивы (я смотрю на тебя, Ubuntu) даже начинают довольно агрессивную политику по их внедрению. Однако, несмотря на то, что про сами эти технологии много говорят (и ещё больше жалуются), про то, как они работают написано довольно мало. Попробуем исправить это.

Disclaimer: в этой статье я не буду давать каких-то оценок, пытаться говорить что лучше. Только как это работает. Я предполагаю, что читатель знает что такое контейнеризация и как это примерно работает.

Каждый аудиосигнал содержит характеристики. Из MFCC (Мел-кепстральных коэффициентов), Spectral Centroid (Спектрального центроида) и Spectral Rolloff (Спектрального спада) я провела анализ аудиоданных и извлекла характеристики в виде среднего значения, стандартного отклонения и skew (наклон) с помощью библиотеки librosa.

Для классификации “живого” голоса (класс 1) и его отделению от синтетического/конвертированного/перезаписанного голоса (класс 2) я использовала алгоритм машинного обучения - SVM (Support Vector Machines) / машины опорных векторов. SVM работает путем сопоставления данных с многомерным пространством функций, чтобы точки данных можно было классифицировать, даже если данные не могут быть линейно разделены иным образом. Для работы я использовала математическую функцию, используемой для преобразования (известна как функция ядра) - RBF (радиальную базисную функцию).

В первой части анализа аудиоданных разберем:

Vue 3 принёс в жизнь разработчиков возможность организации более гибкой структуры приложений. Всё чаще я стал замечать, что разные команды, а порой и разработчики внутри одной, используют целый зоопарк сомнительных подходов для организации взаимодействия между компонентами. Применяются какие-то крайности, либо всё в state manager, либо в composable (composition API), либо мутация props внутри дочерних компонентов!

Хотелось бы поднять эту тему и рассмотреть варианты взаимодействия компонентов доступные нам во Vue 3.

В прошлый раз мы выложили в открытый доступ систему критериев, по которым решили оценивать API Management платформы. Сегодня поделимся результатом сравнения 10 решений, по которым нам удалось собрать подробную информацию и даже немного потестить.

Платформ на рынке значительно больше, как минимум 40, в наше сравнение попали следующие: WSO2 API Manager, Axway Amplify, Red Hat OpenShift API Management, Microsoft Azure API Management, Gravitee, Mulesoft Anypoint Platform, Tyk, Google Apigee API Management, IBM API Connect и Tibco Cloud API Management.

Оценка каждого критерия делалась людьми, поэтому может быть несколько субъективной. Если вы с чем-то не согласны, мы уважаем ваше мнение и прикладываем редактируемую табличку с расчетами: меняйте веса и значения, как считаете правильным. Мы лишь делимся результатом своих поисков.

Привет Хабр! Последняя статья про инструменты для профилирования php датируется аж  2018 годом. Но все перечисленные решения разработаны много лет назад и имеют недостатки: древний интерфейс btp (аналог pinba), оверхед xhprof и необходимость ручного запуска phpspy на stage.

Я тимлид в рекомендательном сервисе Zoon и перед моей командой стояла цель найти инструменты, которые профилируют весь код на проде 24/7 и хранят данные. Инструменты, с которыми могут работать рядовые разработчики, без доступа к проду. Инструменты, которые позволяют находить "бутылочные горлышки" за 30 секунд.

В конце 2021 года показался свет в конце туннеля, в виде системы на основе семплирующего eBFP профайлера: prodfiler. 

С какими трудностями мы столкнулись при настройке и что вышло в итоге - под катом.

Адрес TCP/IP поддерживает только 65000 подключений, поэтому придётся назначить этому серверу примерно 30000 IP-адресов.

Существует 65535 номеров TCP-портов, значит ли это, что к TCP-серверу может подключиться не более 65535 клиентов? Можно решить, что это накладывает строгое ограничение на количество клиентов, которые может поддерживать один компьютер/приложение.

Если есть ограничение на количество портов, которые может иметь одна машина, а сокет можно привязать только к неиспользуемому номеру порта, как с этим справляются серверы, имеющие чрезвычайно большое количество запросов (больше, чем максимальное количество портов)? Эта проблема решается распределением системы, то есть кучей серверов на множестве машин?

1. Мессенджер WhatsApp и веб-фреймворк Phoenix, построенный на основе Elixir, уже продемонстрировали миллионы подключений, прослушивающих один порт.
2. Теоретические возможности на основе протокола TCP/IP.
3. Простой эксперимент с Java, который может провести на своей машине любой, если его всё ещё не убедили мои слова.