Полгода назад мы дополнили наш почти традиционный офисный каток 7,6 тыс. светодиодами, чтобы транслировать изображения и видео прямо на поверхность льда. На гиктаймсе был опубликован пост, в котором рассказывалось о том, что подо льдом скрывается самый настоящий гигантский дисплей разрешением 120х63 «пикселей», на который можно выводить достаточно сложные и яркие изображения.

Часто нам задавали вопрос: можно ли своими руками сделать нечто подобное дома? Можно, почему нет? Про лед был подробный рассказ (вот история о первом катке — захватывающее чтиво в июльскую жару), а вот о способах превращения светодиодов в большой дисплей практически не упоминали. Так как наши мейкеры люди занятые и предпочитают говорить о чем-то новом, а не пережевывать прошлое, публикация этой статьи откладывалась снова и снова. В конечном счете мы решили перевести для вас понятный и наглядный туториал, после которого можно будет взять и повесить дисплей себе на стену.

Сейчас я расскажу вам о том, как можно сэкономить немалое количество времени и денег на вашей IT-инфраструктуре.
Как централизованно админить большое количество linux рабочих станций не разводя при этом хаос в вашей экосистеме.
И так, что же такое LTSP?

LTSP — Это терминальное решение на Linux.
Говоря "терминальное", я в первую очередь имею в виду не подключение к удаленному рабочему столу как в Windows. Я подразумеваю гораздо более гибкую и продвинутую систему доставки ПО, конфигов, домашенего каталога, да и самой операционной системы на клиентские рабочие станции с вашего терминального сервера.

В частности, LTSP — это совокупность преднастроенных программ и скриптов которые позволят вам без особого труда превратить вашу свежеустановленную Ubuntu, или другой дистрибутив, в полностью готовое к работе терминальное окружение. Которое будет загружаться на любых компьютерах в вашей сети и предоставлять пользователю полноценный интерфейс.

У LTSP есть несколько режимов работы:

• тонкий клиент
• толстый клиент

Наверное многие из нас, решая задачу организации небольшой IT-инфраструктуры, сталкивались с проблемой выбора гипервизора. Каким функционалом должен обладать софт и сколько за это стоит платить? А будет ли та, или иная часть решения совместима с тем, что уже есть?
И как бы, всё это погонять на стенде, чтобы убедиться в правильности выбора?
С учетом курса одной, всем известной валюты, хочется чего-то простого, без излишеств и, по возможности, бесплатного. Тем более, когда речь идет о малой или средней компании (стартапе), ограниченной в бюджете.

Что нам требуется?

• Совместимый с оборудованием гипервизор
• Кластер, с доступом к админке через веб-интерфейс
• High Availability для виртуальных машин в кластере
• Функция бэкапа и восстановления из коробки
• Доступность для понимания и работы среднему администратору (вчерашнему школьнику-студенту).

Из Open-Source решений, наиболее простым в установке и настройке является Proxmox. Чтобы не оскорблять любителей oVirt и пр. (это не рекламная статья), оговорюсь, что изначальное требование к простоте установки и администрирования, на мой взгляд, у Proxmox все же более выражено. Также, повторюсь, у нас не ЦОД, а всего лишь кластер из 2-3 нод для небольшой компании.
В качестве гипервизоров он использует KVM и LXC, соответственно держит KVM ОС (Linux, *BSD, Windows и другие) с минимальными потерями производительности и Linux без потерь.

Есть отличный инструмент для обучения/отчётов/написания умных книг про код — Jupyter Notebook. Если отчёт или книга, например, пишутся на кириллице, а нужно быстро сделать из этого PDF с красивыми формулами и тире правильной длины, то сразу обнаруживается проблема: в стандартном шаблоне, который Jupyter использует для конвертации блокнотов в PDF через LaTeX, нет подключения нужных пакетов с нужными параметрами, поэтому LaTeX просто не компилируется и PDF не получить.

Пост расcчитан на начинающих, на людей незнакомых с технологией Apache Lucene. В нем нет материала о том, как устроен Apache Lucene внутри, какие алгоритмы, структуры данных и методы использовались для создания фреймворка. Пост является обучающим материалом-тизером, написанным для того, чтобы показать, как организовать простейший нечёткий поиск по тексту.

В качестве материала для обучения предоставлен код на github, сам пост в качестве документации и немного данных для тестирования поисковых запросов.

Всем у кого в хозяйстве есть терминальные сервера на Windows приходится сталкиваться с зависшими сессиями.
Сессии частенько зависают, если пользователь просто закрыл окно терминала.
Естественно, все мы настраиваем параметры сброса сессий по времени и отключению пользователя, но бывает что сессии все равно не завершаются и тогда мы используем команды: qwinsta — просмотр сессий и rwinsta — сброс сессий
Абсолютно уверен что скриптик, который сам отслеживает и сбрасывет зависшие сессии, написали многие, но не выложили в сеть потому что это просто, я выложу для тех кто ищет и кому это нужно прямо сейчас:

Скрипт получает список сессий qwinsta, выбирает сессии со статусом Диск ("*ЁбЄ*" — это тоже «Диск», просто в кривой кодировке, добавлено на всякий случай) и rwinsta сбрасывает сесии.
В скриптике rwinsta — закомментирована, чтоб сессии сбрасывались раскомментируйте.
В текущем виде скрипт просто покажет вам зависшие сессии.

Нет надобности расписывать, как важен цвет в дизайне. Удачное цветовое решение — это уже половина успеха проекта. В помощь развивающимся дизайнерам — немного теории цветового круга и подборка ссылок на полезные ресурсы.



Базовый цветовой круг пригодится в выборе наиболее подходящего сочетания цвета (или поможет гармонично совместить между собой определенные оттенки). Он изображает базовые и известные еще со школы правила смешивания основных цветов: красного, синего и желтого. Если смешать красный и желтый — получится оранжевый, синий и желтый дадут зеленый, а красный с синим — фиолетовый. Оранжевый, зеленый и фиолетовый — это вторичные цвета. Третичные цвета, как красно-фиолетовый и фиолетово-синий, получены от смешивания основных с вторичными.

Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, мне 28 лет и я наркоман наркоман. Мой наркотик – простота. На простоту я подсел из-за своего перфекционизма, которым меня наградили при рождении.

Врачи говорят, что это взаимосвязано, мол перфекционизм — это стремление к совершенству, а простота позволяет подобраться к этому мифическому совершенству. Чем проще решение, тем меньше ошибок можно допустить, вот я и подсел. Я не стал с ними спорить и вместо того, что бы искать виновников моей истории, решил с этим жить и постараться повысить качество этой самой жизни.

Мир вокруг не идеален, сложную вещь сделать простой – невероятно сложно, поэтому всё чрезмерно усложнено. Людям нравится чувствовать себя профессионалами, поэтому они оперируют сложными терминами, когда в этом нет необходимости, так они ощущают свою значимость и заполняют пустоту, которая образовалась из-за страха потерянного времени.

Хотел бы поделиться простым, но полезным инструментом. Когда много работаешь с данными, часто возникают примитивные, но долгие операции, например: «скачать 10 000 урлов», «прочитать файл на 2Гб, и что-то сделать с каждой строчкой», «распарсить 10 000 html-файлов и достать заголовки». Долго смотреть в зависший терминал тревожно, поэтому долгое время я использовал следующий гениальный код:

def log_progress(sequence, every=10):
    for index, item in enumerate(sequence):
        if index % every == 0:
            print >>sys.stderr, index,
        yield item

Эта функция прекрасна, больше года она кочевала у меня из задачи в задачу. Но недавно я заметил в стандартной поставке Jupyter виджет IntProgress и понял, что пора что-то менять:

Индикатор кулачкового аналогового компьютера / Wiki

В нашем блоге мы уже рассказывали о разработке системы квантовой связи и о том, как из простых студентов готовят продвинутых программистов. Сегодня мы решили вернуться к теме машинного обучения и привести адаптированную (источник) подборку полезных материалов.

Приветствую, коллеги. В эту пятницу Microsoft выпустила бета-версию Typescript 1.8, в которой на удивление много очень полезных для javascript разработчика штук. Мы в voximplant недавно начали переписывать наш web sdk на typescript, и по моему опыту могу с уверенностью сказать, что польза от компилятора огромная. Он позволяет объединить лучшее, что есть в статически и динамически типизированных языках: в начале вы быстро пишите javascript код, не заботясь о типах и экспериментируя с архитектурой — а когда код «стабилизируется», добавляете типы где считаете нужным и тем самым перекладываете кучу проверок на плечи компилятора. Под катом я кратко пройдусь по ключевым фичам новой версии и поделюсь своими соображениями об их полезности и практической применимости.

Любите ли вы разрабатывать базы данных? Нет, не новомодные NoSQL, а старые добрые реляционные, где вы можете описывать отношения и хранимые процедуры для доступа к данным и логики. Может быть, вы разрабатываете базы данных для PostgreSQL? Если да, то отлично — этот пост определенно для вас.

Настоящие проекты рождаются в гараже!

Хочу показать (именно показать), как быстро организовать производство электроники в условиях DIY.
Будет две части:
В первой пошагово разработаем и подготовим печатную плату к производству.
Во второй также шаг за шагом изготовим плату.



Что должно быть в домашней фабрике печатных плат:

От переводчика: TypeScript — довольно молодой и активно развивающийся язык. К сожалению, в русскоязычной части Интернета о нем довольно мало информации, что не способствует его популярности.

Многие возможности, которые сейчас реализованы в ES6, значительно раньше появились именно в TypeScript. Более того, некоторые возможности и предложенные стандарты ES7 также имеют экспериментальную реализацию в этом языке. Об одной из них, появившейся сравнительно недавно — декораторах — и пойдет речь.

Предлагаю вашему вниманию перевод статьи (а точнее, цикла статей) о декораторах в TypeScript под авторством Remo H.Jansen

Люк Плант (Luke Plant) — программист-фрилансер с многолетним стажем, один из ключевых разработчиков Django.

Когда-то я писал о своей неприязни к Class Based Views (CBV) в Django. Их использование заметно усложняет код и увеличивает его объём, при этом CBV мешают применять некоторые достаточно распространённые шаблоны (скажем, когда две формы представлены в одном view). И судя по всему, я не единственный из разработчиков Django, придерживающийся такой точки зрения.

Но в этом посте я хочу рассказать об ином подходе, который я применил в одном из проектов. Этот подход можно охарактеризовать одной фразой: «Создавайте свой собственный базовый класс».

Привет Хабр! Последние 1.5 года я работал над своим проектом, которому был необходим надежный облачный хостинг. До этого момента я больше 10 лет занимался веб-программированием и когда я решил построить свой хостинг у меня были относительно поверхностные знания в этой области, я и сейчас не являюсь системным администратором. Все что я буду рассказывать может выполнить обычный программист в течение 5 минут, просто запустив набор сценариев для Ansible, которые я подготовил специально для вас и выложил на GitHub.

Представьте себе, что вам нужно управлять парком серверов, расположенных к тому же в разных географических точках. Каждый из этих серверов требует настройки, регулярного обновления и мониторинга. Конечно, для решения этих задач можно воспользоваться самым простым способом: подключиться к каждому серверу по ssh и внести необходимые изменения. При всей своей простоте этот способ сопряжен с некоторыми трудностями: он чрезвычайно трудоемок, а на выполнение однообразных операций уходит очень много времени.

Чтобы упростить процессы настройки и конфигурирования серверов, можно также писать shell-скрипты. Но и этот способ вряд ли можно назвать совершенным. Скрипты нужно постоянно изменять, подстраивая их под каждую новую задачу. При их написании необходимо учитывать различие операционных систем и версий. Не будем забывать и о том, что отладка скриптов отнимает много усилий и забирает немало времени.

Оптимальным вариантом решения описанных проблем является внедрение системы удаленного управления конфигурацией. В таких системах достаточно лишь описать нужное состояние управляемого узла. Система должна сама определить, что нужно сделать для достижения этого состояния, и осуществит все необходимые действия.

Со всеми сложностями, о которых идет речь выше, мы хорошо знакомы на собственном опыте: у нас имеется 10 точек присутствия с NS-серверами, расположенные в разных точках планеты. На них необходимо регулярно вносить различные изменения: обновлять операционную систему, устанавливать и обновлять различное ПО, изменять конфигурцию и т.п. Мы решили все эти операции автоматизировать и внедрить систему удаленного управления конфигурациями. Изучив имеющиеся решения, мы остановили свой выбор на Ansible.

В этой статье мы бы хотели подробно рассказать о его возможностях этого инструмента управления конфигурациями и поделиться собственным опытом его использования.

Порой возникают задачи, когда необходимо формировать отчеты и прочие документы. В моей практике данная задача возникала не раз.

Проекты, в которых возникала данная задача:

• складской учет
• учет объектов недвижимости
• документооборот

Первый мой опыт был с MS Office, но позже возникла необходимость в разработке кросс-платформенных решений, посему выбор пал на OpenOffice. Т.к. в большинстве случаев нужно было формировать таблицы, то был выбран OpenOffice Calc.

Предлагаю вашему вниманию статью, основанную на публикации Laurent Luce о реализации работы со списками в CPython. Она может быть полезна начинающим программистам на Python, либо готовящимся к собеседованию. Функции C показаны в сокращенном варианте и с моими комментариями. Полный текст функций можно найти в исходниках CPython 2.7.

Эта статья описывает реализацию объекта списка в CPython, наиболее популярной реализации Python. Списки в Python — это мощный инструмент, и интересно узнать, как они устроены внутри. Взгляните на простой скрипт, который добавляет несколько целых значений в список и выводит их:

>>> l = []
>>> l.append(1)
>>> l.append(2)
>>> l.append(3)
>>> l
[1, 2, 3]
>>> for e in l:
...   print e
...
1
2
3

Как вы можете видеть, список является итерируемым объектом.

C-структура объекта списка

Объект списка в CPython представлен нижеследующей структурой в C. ob_item — это список указателей на элементы списка, allocated — количество выделенной памяти.

typedef struct {
    PyObject_VAR_HEAD
    PyObject **ob_item;
    Py_ssize_t allocated;
} PyListObject;

Представляю на ваш суд ещё один перевод коанов о Мастере Фу на русский язык. В данный сборник вошли все коаны, на данный момент опубликованные на сайте Эрика Реймонда. Надо сказать, что сам Эрик личность весьма неординарная, но упоминания в данной статье стоящая. Помимо холиваров в списках рассылки всевозможных проектов за его авторством также несколько серьёзных трудов о Unix — в том числе и о сообществе, без которого экосистема современных открытых проектов не была бы возможной (полный список книг). Идея перевести коаны в очередной раз пришла мне в голову во время чтения одного из таких трудов, а именно «The Art of Unix Programming», поскольку многое из скрытого смысла коанов становится ясно только после прочтения очередной главы оттуда.

Ну и конечно же, дисклеймер: все комментарии и специфика переложения есть плод воображения вашего покорного слуги.
Я публикую этот перевод в надежде на то, что он может кому-то понравиться, но не предоставляю на него никаких гарантий, в том числе соответствия канонам перевода или пригодности для цитирования где бы то ни было.